9월 3일에 방송되는 EBS 1TV ‘처음 배우는 AI’ 14강 ‘과학’ 편에서는 어린이가 AI를 정답을 알려주는 도구가 아닌 ‘질문 파트너’로 활용해 스스로 궁금증을 만들고 과학 탐구로 발전시키는 공부법이 공개된다.
지난 과학 강의에서는 AI 웹 실험실을 활용해 어려운 과학 개념을 직접 실험하고 확인하는 방법을 살펴봤다. 산과 염기처럼 글로만 접하면 복잡하게 느껴질 수 있는 개념을 질문과 가상 실험으로 확인하면서 어린이가 관찰과 결과를 직접 연결하는 과정을 경험했다.
이번 두 번째 과학 시간은 여기에서 한 단계 더 나아간다. 이미 만들어진 질문에 답하는 것을 넘어 어린이 스스로 새로운 궁금증을 만들고, AI와 질문을 주고받으며 하나의 의문을 실제 탐구 활동으로 발전시키는 과정을 다룬다.
과학 성취도는 세계 최고 수준, 자신감은 왜 낮을까?
우리나라 학생들의 과학 실력은 세계 최고 수준이다. 교육부가 발표한 ‘수학·과학 성취도 추이변화 국제 비교 연구(TIMSS) 2023’에서 우리나라 초등학교 4학년의 과학 성취도는 58개국 중 2위, 중학교 2학년은 44개국 중 4위를 기록했다.
TIMSS는 초등학교 4학년과 중학교 2학년의 수학·과학 성취도와 학습 환경을 국제적으로 비교하는 연구다. 우리나라 학생들은 과학에서 이전 조사에 이어 최상위권 성취도를 유지했으며 초등학교 4학년은 평균 583점, 중학교 2학년은 평균 545점을 기록했다.
하지만 과학에 대한 흥미는 높은 성취도에 미치지 못했다. 초등학교 4학년의 28%가 과학을 ‘좋아하지 않는다’고 답해 국제 평균 18%보다 10%p 높았으며, ‘과학을 매우 좋아한다’고 답한 비율은 38%로 국제 평균 53%보다 15%p 낮았다.
중학생에게서는 이런 경향이 더욱 두드러졌다. 중학교 2학년의 44%가 과학을 좋아하지 않는다고 답했고, 66%는 과학에 자신이 없다고 응답해 높은 시험 성취도와 과학을 대하는 태도 사이의 간극을 드러냈다.
시험 문제를 정확하게 풀고 정답을 맞히는 능력은 높은 수준이지만, 스스로 새로운 질문을 만들고 과학 현상을 재미있게 바라보는 경험은 상대적으로 부족할 수 있다는 문제의식이 이번 강의의 출발점이 된다.
전문가들은 문제를 하나 더 맞히는 데 집중하는 학습에서 벗어나 학생이 직접 질문하고 탐구하는 과정의 즐거움을 경험할 필요가 있다고 지적한다. 정답을 빠르게 찾는 공부보다 스스로 궁금해하고 자신의 언어로 질문을 만들어 가는 경험이 중요하다는 것이다.
그렇다면 배운 내용을 이해하고도 무엇을 더 궁금해해야 할지 떠오르지 않는 어린이는 어디에서 질문을 시작해야 할까? 이번 강의는 바로 그 지점에서 AI를 활용하는 방법을 보여준다.
질문하고, 탐구하고, 검증하고! AI와 함께 ‘과학 호기심’을 키워요
EBS ‘처음 배우는 AI’ 14강 과학 편 두 번째 강의에서는 무엇을 궁금해해야 할지 막막한 어린이를 위해 AI를 ‘질문 파트너’로 활용한다. AI에게 답을 바로 요구하는 대신 새로운 질문을 만들어 달라고 요청하면서 사고의 출발점을 넓히는 방식이다.
고려대학교 보건환경융합과학부 원승현 교수는 아이들이 과학을 어렵게 느끼는 이유 가운데 하나로 과학을 ‘정답을 맞히는 과목’으로만 공부하는 방식을 꼽는다. 과학의 발전은 이미 정해진 답을 외우는 데서 시작한 것이 아니라 기존 현상에 ‘왜?’라는 질문을 던지는 데서 출발했다는 설명이다.
어린이는 먼저 학교에서 배운 내용을 AI에게 알려 준다. 이후 인터넷 검색창에 그대로 넣으면 바로 답이 나오는 질문보다는 직접 상상하고 여러 가능성을 생각해야 하는 ‘만약에?’ 질문을 만들어 달라고 요청한다.
첫 질문에서 멈추지 않고 꼬리 질문도 이어간다. AI가 만든 여러 질문 가운데 자신이 가장 궁금한 것을 고른 뒤 다시 조건을 붙이거나 비교 대상을 바꾸면서 탐구할 문제를 조금씩 구체화한다.
이 과정에서 AI의 역할은 정답을 대신 제출하는 데 있지 않다. 어린이가 미처 떠올리지 못했던 질문의 방향을 보여주고, 그중 무엇을 직접 확인할지는 어린이가 결정하면서 AI와 사람의 역할을 구분해 나간다.
AI가 만든 질문은 실제 탐구와 게임으로도 이어진다. “만약 돌들이 권투 대회를 한다면 어떤 돌이 이길까?”라는 질문에서 출발해 여러 종류의 돌이 서로 대결하는 ‘돌돌 배틀 탐험대’ 탐구 게임을 AI로 제작한다.
게임을 만들기 위해서는 단순히 재미있는 캐릭터만 정해서는 안 된다. 어떤 돌이 더 단단한지 비교하고 각 돌의 특징을 살피며 우리나라에서는 주로 어느 지역에서 발견되는지도 찾아봐야 대결의 기준을 만들 수 있다.
어린이는 조사한 정보를 게임 규칙으로 바꾸면서 과학 개념을 다시 사용하게 된다. 한 번 읽고 지나간 지식을 직접 비교 기준으로 활용하면 배운 개념이 실제 탐구 문제 안에서 어떤 역할을 하는지 확인할 수 있다.
AI가 제시한 설명도 그대로 믿지 않는다. 게임 속에 과학적으로 잘못된 내용이 없는지 다시 확인하고, 서로 다른 자료와 비교하면서 질문하고 조사하고 검증하는 과정을 끝까지 경험한다.
결국 ‘돌들이 싸운다면?’이라는 엉뚱해 보이는 상상이 돌의 성질과 분포를 알아보는 과학 탐구로 연결된다. 질문을 잘 만드는 것 자체가 공부의 시작이 되고, AI는 그 질문을 더 넓고 구체적으로 발전시키는 도구가 된다.
현직 과학자가 알려 주는 과학 공부의 시작, 정답보다 중요한 건 ‘왜?’
이번 강의에는 환경과학기술 분야를 연구하는 고려대학교 보건환경융합과학부 원승현 교수가 강사로 나선다. 실제 연구 현장에서 질문과 탐구를 이어 온 그는 과학 공부의 핵심을 문제의 정답을 얼마나 빨리 찾아내느냐보다 주변 현상에 궁금증을 품는 태도에서 찾는다.
연구 역시 처음부터 답을 알고 시작하는 과정이 아니다. 어떤 현상이 왜 나타나는지 묻고, 가능한 설명을 세운 뒤 자료와 실험을 통해 맞는지를 확인하는 과정을 반복한다는 점에서 어린이가 만드는 작은 질문도 과학적 탐구의 출발점이 될 수 있다.
무엇을 궁금해해야 할지 막막할 때는 AI가 질문의 범위를 넓혀주는 역할을 맡는다. 어린이가 수업에서 배운 내용을 제시하고 AI가 여러 ‘만약에?’ 질문을 만들어주면 그중 관심이 가는 질문을 직접 고르면서 공부의 방향을 스스로 결정할 수 있다.
질문을 선택한 뒤에는 다시 AI에게 묻고 끝내는 것이 아니라 직접 자료를 찾아 비교하고 잘못된 정보가 없는지 확인하는 단계가 따라온다. 질문을 만드는 능력과 답을 검증하는 능력을 함께 연습해야 AI를 과학 공부에 주체적으로 활용할 수 있다는 취지다.
원승현 교수는 이번 수업을 통해 어린이가 주변에서 발견한 작은 궁금증을 AI와 함께 새로운 질문으로 발전시키고, 이를 실제 탐구 활동까지 연결하는 방법을 소개한다. 결과만 받아보는 AI 사용에서 벗어나 어린이가 탐구 방향을 정하고 판단하는 경험을 강조한다.
AI를 질문 파트너로 삼는 이번 수업은 정답을 얻는 데서 멈추지 않고 질문을 직접 고르고 검증하는 과정을 어린이의 과학 공부 안으로 가져온다. ‘왜?’에서 시작한 질문을 끝까지 확인하는 경험이 과학을 바라보는 자신감까지 키울 수 있을까?
AI를 활용해 어린이의 작은 궁금증을 새로운 과학 탐구로 확장하는 방법은 9월 3일 목요일 오전 9시 20분에 방송되는 EBS 1TV ‘처음 배우는 AI’ 14강 ‘과학’ 편에서 공개된다.
강사 프로필 : 원승현 / 고려대학교 보건환경융합과학부 교수
- 現 환경부 화학물질평가위원회 위원
- 한국과학기술원(KAIST) 건설 및 환경공학과 학사 · 포항공과대학교(POSTECH) 환경공학부 박사
- 前 미국 예일대학교(Yale University) 박사후연구원
사진 : EBS
