설명 가능한 AI 학습 지원 시스템 개발

1. 서론

최근 인공지능(AI)의 발전과 더불어 교육 분야에서도 AI의 활용이 급격히 증가하고 있다. 학생 개인의 학습 스타일과 필요에 맞춘 맞춤형 교육이 가능해지며, 이를 통해 학습자의 성취도와 흥미를 증대시키는 여러 가지 시도가 이루어지고 있다. 그러나 AI 기반 학습 지원 시스템은 그 편리함과 효과에도 불구하고 종종 불투명하게 작동하여, 사용자가 그 과정을 이해하기 힘든 경우가 많다. 이러한 불투명성은 교육 현장에서 중요한 신뢰 문제를 초래할 수 있으며, 학생, 교사, 학부모가 AI의 결정 과정을 이해하지 못하면 AI에 대한 의존도가 감소하고, 교육적 효과가 떨어질 수 있다. 따라서 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)의 필요성이 점점 더 강조되고 있다. 설명 가능한 AI는 인공지능의 결정이 어떻게 이루어지는지를 사람에게 설명할 수 있는 능력이다. 이는 특히 교육 분야에서 중요한데, 학습자가 자신의 학습 경로나 행동에 대해 이해하고, 그러한 피드백을 바탕으로 개선할 수 있는 기회를 제공하기 때문이다. 예를 들어, AI가 특정 학습 주제에 대해 추천하는 과제가 왜 선택되었는지를 설명하지 못한다면, 학생은 그 추천을 신뢰하지 않게 되…