기계학습(ML) 원리를 일반 대중에게 직관적으로 전달하기 위해 고안된 교육 방법론 ‘AIcon2abs(AI from Concrete to Abstract)’의 효과를 검증한 연구 논문이 발표됐다. 이 방법론은 WiSARD라는 무게 없는 신경망(weightless neural network) 알고리즘을 활용하며, K-12 학생, 청소년, 성인 등 다양한 연령층을 대상으로 AI의 학습 과정을 이해시키는 것을 목표로 한다. WiSARD는 구조가 단순하고 인터넷 연결 없이도 작동하기 때문에 기술 비전문가와 자원이 제한된 환경에 적합하다는 특징을 갖는다.
AIcon2abs의 핵심은 참가자가 마치 자신이 알고리즘이 된 것처럼 훈련과 분류 과정을 직접 시뮬레이션하는 체험형 활동에 있다. 데이터가 늘어날수록 모델의 정확도가 단계적으로 향상되는 과정을 눈으로 관찰할 수 있으며, 모델이 학습한 내용을 대표하는 정신적 이미지(mental image)를 시각화함으로써 분류된 데이터의 본질적인 특징을 직접 확인할 수 있다. WiSARD는 단 하나의 예시만으로도 학습을 시작할 수 있어 소규모 데이터셋 환경에서도 실습이 가능하다.
연구팀은 브라질 참가자 34명을 대상으로 6시간 원격 과정을 통해 AIcon2abs를 검증했다. 참가자는 아동 5명, 청소년 5명, 성인 24명으로 구성됐다. 사전·사후 가설 검증을 포함한 혼합 방법론과 현상학적 질적 분석을 병행한 결과, 참가자 대부분이 이 방법론을 긍정적으로 평가했으며 의도한 교육 목표 달성에 대한 만족도가 높게 나타났다. 이 연구는 HUCFF-UFRJ 연구 윤리위원회(CEP-HUCFF-UFRJ)의 승인을 받았으며, AI 기초 교육의 접근성을 높이는 수단으로서 체험형 학습의 가능성을 제시한다.
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