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앤트로픽, 답 알려주는 AI는 가라!...대학생 '생각하는 법' 가르치는 클로드 출시

댓글 0 · 저장 0 2025.04.08 13:51

기사 3줄 요약

1 앤트로픽, 대학생들의 비판적 사고력 키우는 '클로드 포 에듀케이션' 출시
2 선문답식 대화로 학생들 스스로 문제 해결하게 유도하는 '러닝 모드' 탑재
3 노스이스턴대학 등 주요 대학들과 파트너십 체결해 캠퍼스 전체에 도입

AI가 숙제 대신 안 해준다고? 클로드의 새로운 교육 전략

"정답을 바로 알려드릴까요?" 아닙니다. 앤트로픽이 새롭게 선보인 'Claude for Education(클로드 포 에듀케이션)'은 학생들에게 정답을 바로 알려주는 대신, "이 문제를 어떻게 접근해볼 수 있을까요?"라고 되묻습니다. 이런 접근 방식은 요즘 AI 챗봇들이 보여주는 '답을 바로 알려주는' 방식과는 확연히 다릅니다. 앤트로픽은 이번 교육용 AI 출시를 통해 단순히 AI가 학생 대신 숙제를 해주는 것이 아니라, 학생들의 사고력과 문제 해결 능력을 키워주는 데 초점을 맞췄습니다. 특히 '러닝 모드(Learning Mode)'라는 새로운 기능은 소크라테스식 문답법을 활용해 학생들이 스스로 생각하고 답을 찾아가도록 돕습니다.

소크라테스도 놀랄 AI의 선문답 기술

러닝 모드의 핵심은 질문을 통해 학생들의 사고를 유도하는 방식입니다. 예를 들어, 학생이 복잡한 물리 문제에 도움을 요청하면, 클로드는 "이 시나리오에 적용되는 기본 원리는 무엇인가요?" 또는 "이 문제를 더 작고 다루기 쉬운 단계로 어떻게 나눌 수 있을까요?"라고 질문합니다. 에세이 작성 과정에서도 "당신이 주장하고자 하는 핵심 논점은 무엇인가요?" "그 주장을 뒷받침할 증거는 무엇인가요?"와 같은 질문을 통해 학생들이 자신의 생각을 더 명확히 하고 논리적으로 발전시키도록 돕습니다.

클로드 3.7 소넷의 하이브리드 사고 능력

이 교육용 플랫폼은 클로드 3.7 소넷(Claude 3.7 Sonnet) 모델을 기반으로 하며, 표준 모드와 확장 사고 모드를 결합한 하이브리드 추론 시스템을 갖추고 있습니다. 표준 모드에서는 빠른 응답과 일상적인 안내를 제공하고, 확장 사고 모드에서는 복잡한 계산, 심층 분석, 여러 단계의 문제 해결까지 가능합니다. 예를 들어 코딩 프로젝트에서는 확장 사고 모드를 통해 코드를 분석하고 잠재적 오류를 찾아내며, 최적화 방안을 제안하고, 단계별 디버깅 지원까지 제공할 수 있습니다. 이런 기능은 학생들이 코딩을 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다.

주요 대학들과의 파트너십

앤트로픽은 노스이스턴 대학교, 런던 정치경제대학(LSE), 챔플레인 대학 등과 파트너십을 맺고 클로드 포 에듀케이션을 도입했습니다. 이 파트너십을 통해 해당 대학의 모든 학생, 교수진, 직원들이 이 플랫폼에 접근할 수 있게 되었습니다. 특히 노스이스턴 대학교는 'Northeastern 2025' 이니셔티브의 일환으로 AI를 대학의 모든 측면에 통합하는 데 클로드를 활용하고 있습니다. 노스이스턴 대학은 전 세계 13개 캠퍼스에 있는 5만 명의 학생과 교직원들에게 이 서비스를 제공할 예정입니다.

학생들을 위한 추가 프로그램

앤트로픽은 '클로드 캠퍼스 앰배서더(Claude Campus Ambassadors)' 프로그램도 함께 시작했습니다. 이 프로그램은 학생들이 캠퍼스에서 AI 리터러시 이니셔티브를 주도할 수 있도록 지원합니다. 앰배서더로 선발된 학생들은 앤트로픽과 직접 협력하여 워크샵을 조직하고, 이벤트를 주최하며, AI 인식과 책임 있는 AI 사용을 촉진하기 위한 교육 자료를 만들게 됩니다. 또한 '학생 빌더를 위한 클로드(Claude for Student Builders)' 이니셔티브를 통해 학생들에게 API 크레딧을 제공하여 AI 애플리케이션과 프로젝트 개발을 지원합니다. 이를 통해 AI 기반 튜터링 시스템, 에세이 자동 채점 도구, 학생 지원 챗봇, 장애가 있는 학생들을 위한 AI 기반 접근성 도구 등을 개발할 수 있습니다.

대학 학습 플랫폼과의 통합

앤트로픽은 인스트럭처(Instructure)와 협력하여 널리 사용되는 학습 관리 시스템인 캔버스(Canvas)와 클로드를 통합하는 작업도 진행 중입니다. 이 통합을 통해 학생들은 캔버스 내에서 직접 클로드에 접근할 수 있게 되어, 과제와 연구에 플랫폼을 더 쉽게 활용할 수 있게 됩니다. 구체적인 기능으로는 피드백을 받기 위해 클로드에 과제를 제출하는 기능, 캔버스 모듈에서 직접 클로드의 러닝 모드에 접근하는 기능, 학습 가이드와 개요를 생성하는 데 클로드를 활용하는 기능 등이 포함됩니다.

한계와 도전 과제

클로드의 러닝 모드가 많은 이점을 제공하지만, 고려해야 할 잠재적인 한계와 과제도 있습니다. 데이터 개인 정보 보호와 보안이 주요 과제 중 하나이며, 모델 응답의 알고리즘 편향성 문제도 해결해야 합니다. 또한 학생들과 교수진이 효과적으로 플랫폼을 사용할 수 있도록 지속적인 교육과 지원을 제공하는 것도 중요합니다. 앤트로픽의 이러한 도전적 접근이 AI 학습 보조 도구의 새로운 표준이 될지, 그리고 실제로 학생들의 비판적 사고력 향상에 얼마나 기여할지는 앞으로 지켜봐야 할 문제입니다.