미디어는 흔히 세상을 보는 창이라고 한다. 바꿔 말하면 미디어가 보여주는 창만큼 세상을 본다는 의미도 될 것이다. 

AI 시대. 디지털 미디어 교육_(디지털 매체를 이해하고 활용하는 능력을 강화하는 교육)_은 어떻게 이루어져야 할까?                                                                                                                                                                       

필자는 1996년, 방송 PD가 무슨 일을 하는지 제대로 모른 채 방송 일을 시작했다. 다행히 MBC 모 아나운서에게 인터뷰 질문을 잘 뽑는다고 칭찬도 들으며 20여 년간 인터뷰 잘하는 PD로 알고 일했다. 2016년 미디어 강사로 전업하게 됐는데, 방송일을 하면서 익힌 경험과 지식이 큰 도움이 되었다.

1996년 아날로그 방송 시대에서 디지털 방송 시대로, 그리고 AI시대로 변화하는 과정을 모두 겪은 세대인 필자는 어떻게 미디어 교육을 하면 좋을지에 대한 고민을 갖게 된다. 어떤 새로운 교육 방법과 콘텐츠를 활용할 것인가? 기술 발전에 맞춰 학습자들은 미디어를 어떻게 소비하고 이해하고 있는가? 정보를 모으고 고민을 거듭한 끝에 미디어 교육 계획의 초안을 잡을 수 있었다.

새롭게 변하는 디지털 환경을 먼저 배우고, 강의에 활용했다. 강사의 역량은 곧 수강생들에게 고스란히 옮겨진다. 그 결과, 작년 '시청자미디어재단 미디어 교육 우수사례 공모'에서 대상을, 올해는 최우수상을 수상하게 됐다.

자, 그럼 올해 어떤 미디어 교육이 이슈였고, 그에 맞춰 어떤 프로그램을 진행했는지 이야기해보겠다.

2023년 중학교 1학년 자유학기에서는 대부분 영상 제작 프로그램을 진행했다. 클래식은 영원하다는 말처럼, AI 시대에도 영상 제작에 대한 학생들의 니즈는 변함이 없었다. 미디어 접근 및 활용, 비판적 이해, 영상 제작, 영상을 통한 소통 및 성찰은 어느 중학생에게나 유용하고 필요한 교육이었다. 20여 년 PD 짬에서 나오는 노하우를 마음껏 방출할 수 있는 기회이기도 했다.

영상 제작을 위해서는 단순히 기술적인 능력만으로는 부족하다. 영상의 의미와 메시지를 이해하고, 비판적으로 평가할 수 있어야 한다. 생비자_(프로슈머, 생산자와 소비자의 역할을 동시에 하는 사람) 시대에는 누구나 영상을 제작할 수 있다. 하지만 영상 문법에 맞는 좋은 영상, 맥락적 이해가 가능한 콘텐츠를 찾아보기는 어렵지 않은가?

필자는 영상 제작 프로그램 수업을 진행하면서, 학생들에게 잘 만든 영상이란 무엇인지 스스로 생각해 볼 수 있는 시간을 갖도록 했다. 이를 통해 학생들은 영상을 비판적으로 이해하고, 올바른 영상을 제작할 수 있는 능력을 키울 수 있었을 것이다.

AI가 콘텐츠 제작을 대신해 준다면 어떨까? 사람이 제작한 콘텐츠와 차이점이 있을까?

영상 제작 프로그램을 진행하면서 트렌드에 민감하게 반응하기 위해 생성형 AI에 대한 체험도 진행했다. [뤼튼]이라는 프로그램을 통해 텍스트를 생성하거나 이미지를 생성하여 영상 소스로 활용하기도 했다.

미디어 트렌드에 민감한 대상은 성인이다. 성인을 대상으로 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 작가 양성 프로그램을 진행했는데, 반응이 좋았다. 구글의 바드나 챗GPT를 활용하여 그림책의 텍스트를 완성하고, 빙 이미지 크리에이터나 뤼튼을 활용하여 텍스트에 어울리는 이미지를 생성한 다음 그림책을 제작한 것은 생성형 AI의 교육적 가능성을 보여주었다. 올 하반기는 생성형 AI의 강세로 여러 강의에서 그 존재감을 나타냈다.

생성형 AI 프로그램을 진행하면서 팩트체크의 중요성을 더욱 실감했다. 다양한 빅데이터에서 얻은 조각 정보들을 조합하여 생성된 정보는 무엇이 사실인지 확인하는 과정이 더욱 중요해졌다. 디지털 미디어 교육에서 기술적 도구를 활용한 교육은 새로운 교육 가능성을 제시하기도 했지만, 도구의 발전은 부정적 영향을 가져오기도 했다. 개인정보 노출이나 디지털 성범죄 등이 그 예이다.

빅데이터도 수업 재료로 사용되는데, 빅데이터의 활용과 분석은 우리에게 인사이트를 제공해주기도 한다. 인사이트란, 기존의 지식이나 경험으로는 알 수 없었던 새로운 통찰을 의미한다. 빅데이터는 방대한 양의 정보를 담고 있기 때문에, 이를 분석하면 기존의 통념과는 다른 새로운 인사이트를 얻을 수 있다. 학생들은 빅데이터를 활용하여 디지털 시민성에 대한 검색 결과를 분석하고, 이를 바탕으로 디지털 시민성 함양을 위한 문제 해결 방안을 도출할 수 있었다.

콘텐츠 융합은 디지털 리터러시 교육의 중요한 요소이다. 콘텐츠 융합이란, 서로 다른 콘텐츠를 결합하여 새로운 콘텐츠를 창출하는 것을 말한다. 영상과 텍스트를 결합한 콘텐츠를 제작하는 과정에서 다양한 관점을 고려하고, 정보를 객관적으로 평가하는 방법을 배울 수 있다.  학생들은 다양한 콘텐츠를 결합하여 새로운 이야기를 창작하는 과정에서 창의적인 사고력과 효과적으로 표현하는 방법을 배울 수 있었다.

미디어 환경의 변화는 우리 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 특히, 미디어 콘텐츠의 형식이 짧아지고, 개인화되면서 트렌드도 빠르게 변화되고 있다. 이러한 변화는 다양한 기회를 제공하기도 하지만, 부작용도 함께 발생하고 있다. 대표적인 부작용 중 하나는 확증편향의 심화이다.

확증편향이란, 자신이 믿고 싶은 정보를 더 많이 찾고, 반대되는 정보를 무시하는 경향을 말한다. 짧은 형식의 숏폼 콘텐츠는 정보의 양이 적고, 단순한 내용을 주로 다루기 때문에, 확증편향에 빠지기 쉽다. 또한, 알고리즘에 의한 검색은 사용자가 관심을 가질 만한 정보를 추천해 주는 장점이 있지만, 사용자가 원하는 정보만을 접하게 될 수 있다는 우려도 제기되고 있다.

2023년의 디지털 미디어 교육을 되돌아볼 때 디지털 도구의 활용으로 인한 교육의 기회가 다양해졌다. 생성형 AI, 빅데이터, 콘텐츠 융합 등은 교육을 학습자 맞춤형으로 전문적이고 보다 창의적으로 학습할 수 있는 가능성을 열어주었다.

2024년의 디지털 미디어 교육은 디지털 도구(기술)의 이해와 활용 방법이 교육의 본질이 될 수 있다고 생각한다. 그러나 그에 따른 윤리적 책임에 대한 부분이 선행되어야 한다고 필자는 생각한다. 기술 발전과 함께, 디지털 미디어 교육의 핵심은 여전히 학생들의 미디어에 대한 이해와 정보를 비판적으로 평가• 활용하여 자신의 삶에 적용하는 능력을 키우는 데 있다는 것을 강조하고 싶다.