- 코로나로 학교가 문을 닫은 동안 미국에서 AI 교육방식이 도입된 현황을 분석해 가장 의미있는 결론 도출해 우승

- 코로나 확진자 100만명 발생할 때마다 AI 교육 서비스 이용빈도 43% 증가 

- 경제수준이 높은 부모일수록 AI 교육 활발히 이용, 저소득층은 AI 교육에서도 소외, 국가 지원이 있을 경우 빈곤층도 AI 교육 이용

- 캐글 대회 중 데이터 분석 분야에서 한국인이 우승한 것은 처음 

서울대학교 이수형 교수팀(국제대학원)이 미국 캐글(Kaggle)이 “코로나 시대의 교육환경 및 불평등”을 주제로 개최한 데이터 분석 대회에서 최종 우승하였다. 

* 대회 기간은 2021년 8~9월, 최종 우승자 발표는 2021년 11월 11일.

캐글은 구글에서 운영하는 세계 최대 규모의 인공지능 커뮤니티이자 경진대회 플랫폼으로, 2018년부터는 사회문제에 대한 실제 데이터를 분석하여 결론을 도출하는‘데이터 분석 경진대회’를 개최하고 있다. 

* 캐글 경진대회는 머신러닝 기술 관련이 다수이며, 데이터 분석 대회에서 한국인이 우승한 것은 이번이 처음이다.)

이번 대회에서는 코로나가 확산되던 2020년 공교육 공백의 대안으로 도입된 AI 교육 서비스에 대한 이용자 현황을 분석하여, 코로나 시대 교육현실을 실증적으로 파악하는 문제가 제시되었다. 

이수형 교수는 코로나 시기 미국 전역에 보급된 온라인 수업 시스템과 온라인 교육 컨텐츠 등 AI 교육 서비스의 이용자 현황 데이터를 경제학계 자료와 결합해서 분석한 결과, 코로나 이후 교육 기회의 불평등이 더욱 심화되고 AI 교육 서비스를 활용하는데 있어서도 계층별 양극화가 일어났다는 결론을 도출하였다.  

이수형 교수의 분석에 따르면, AI 교육 서비스 이용현황에 있어서는 미국에서 코로나 신규 확진자가 100만명 증가할 때마다 AI 교육 서비스 사용자 비율은 14%, 사용 빈도는 43% 상승하였다. (미국의 2020년 월간 신규 확진자 수는 168만명) 또한, 코로나로 1주일간 휴교되면 AI 교육 서비스 사용자 비율은 12%, 사용빈도는 58% 상승하였다.   

또한 이수형 교수팀은 경제력에 따라 AI 교육 서비스 이용에서 양극화 양상이 나타난다고 분석했다. 경제력이 높은 학군에서는 AI 교육 서비스를 적극적으로 활용한 반면 교육 예산이 적은 학군에서는 그렇지 못했다. 한편, 극빈층 비율이 매우 높은 학군에서는 AI 교육 서비스 활용도가 높다고 확인되었는데, 이는 이들 지역이 교육당국의 집중적인 지원을 받기 때문인 것으로 분석했다. 

이수형 교수는 “이러한 결과는 코로나로 초래된 공교육 장애가 AI 교육 서비스를 통해서 보완되고는 있으나, 그 정도가 학부모의 경제력에 의존하고 있어 학습기회의 측면에서 학생간 불평등이 심화되고 있음을 의미한다”며, “저소득층을 중심으로 교육예산을 추가적으로 지원할 경우 상당부분 해결될 수 있다는 함의를 얻을 수 있다.”고 설명했다. 

대회 주최측에서는 이수형 교수팀이“주어진 데이터에 경제학적 데이터를 결합하여 심도 있는 결과를 도출한 점을 높이 산다”고 우승자 선정 사유를 밝혔다. 

서울대학교 AI 연구원 장병탁 원장은 “경제학자인 이수형 교수의 캐글 우승은 AI를 컴퓨터 기술로 연구하는 공학자들 뿐 아니라, 이를 도구로 이용하는 여러 분야 연구자들이 더 실질적으로 사회에 기여할 수 있음을 보여준다”고 평가했다. 

※ 이수형 교수

1998년 서울대 국제경제학과를 졸업하고 42회 행정고시(재경직 차석)에 합격하여 기획재정부 사무관으로 근무. 스탠퍼드 대학에서 경제학 박사학위 취득 이후, 미국 매릴랜드 대학 및 서강대 경제학과 교수로 재직하였다. 데이터에 기반한 실증분석연구가 전공이며, 입시를 통한 부의 대물림, 구인-구직 매칭 및 일자리 등 사회경제적으로 임팩트 높은 연구를 수행중이다. 세계은행(Worldbank), 아시아개발은행(ADB), 미주개발은행(IADB) 등 국제기구에서 자문을 맡고 있으며, 2016년 한미경제학회상, 2017년 다산 젊은 경제학상, 2020년 한국경제학술상을 수상하였다.  

※ 캐글

- 캐글은 2017년 구글이 인수한 기업으로, 전 세계 194개국 800만명이 이용하는 세계 최고의 인공지능(AI) 및 데이터 전문가 커뮤니티이자 데이터 경진대회 플랫폼임.  

- 경진대회는 글로벌 기업에서 해결하고 싶은 과제와 데이터를 제시하면, 전세계 개발자들이 공개적으로 경쟁하는 방식으로 해결책을 내놓고 승부를 겨루는 방식으로 진행됨

- 2010년 설립이후 현재까지 총 500개의 경진대회가 개최됨

- 초기의 경진대회는 높은 예측력을 가지는 알고리즘을 찾는 전통적인 머신러닝 분야에 집중하였으나 2018년부터 “데이터 분석(Data Analytics)”분야가 별도로 개최됨. 

- 캐글 데이터 분석 대회는 기술적인 머신러닝분야가 아니라, 환경오염, 구인-구직 매칭 등 사회문제를 분석하여 사회경제적인 함의를 찾는 과제로, 현재까지 총 14개의 대회가 개최되었고, 한국인 수상자로서는 이수형 교수팀이 최초임

※ AI 교육 데이터 분석 대회의 배경 및 개요

1. 코로나 확산에 따른 수업 정지 등 학사일정상 장애와 사회경제적 여건의 악화로 미국의 교육자들과 학생들의 학습 여건이 급격히 악화되었음

   - AI기술을 이용한 수업 및 학사운영을 통해서 이러한 악조건에 대응할 가능성은 있으나 실제 현장에서 이들 기술을 얼마나 사용하는지에 대한 정보가 부재함

2. 이에 주최측은 AI 기반 에듀테크 (EduTech) 기업인 ‘런플랫폼(Learn Platform)’이 제공한 미국의 AI 교육서비스 이용 데이터를 분석하여 참가자들에게 다음 세가지 주제에 대한 분석결과를 요청

   - 코로나와 수업중지(school closure)에 따라 미국 학교와 학생들이 AI 교육서비스를 어떻게 활용하였는지?

   - 불평등이 AI 교육서비스 이용도에 어떠한 영향을 미쳤는지?

   - AI 교육서비스들 중에서 어떠한 제품군이 코로나 기간 중에 더 많이 활용되었는지?

3. 본 대회는 2021년 8월부터 9월까지 두 달간 실시되었고, 총 5개 팀을 우승팀으로 선정하여 미국시간 11월 11일에 결과 발표

 ※별첨: 1. AI 교육 데이터 분석 결과 요약  2. 연구팀 사진

보도자료 문의: 서울대학교 AI 연구원 조문주(02-880-4259)