학습 지속을 개인의 의지에만 맡기지 않고, AI가 환경과 경험을 설계해 돕는 방향으로 에듀테크 경쟁의 축이 옮겨가고 있다. 대화형 AI 교육 기업 위버스브레인(공동대표 조세원·이용국)은 뇌과학자 장동선 박사와 협업해 '습관 설계 AI'를 개발한다고 밝혔다. 알림·보상·칭찬 등 학습 지속에 영향을 주는 요소에 18년간 축적한 학습 데이터와 뇌과학 기반 피드백을 결합하는 방식이다.
18년 데이터가 찾아낸 '첫 주'의 힘
위버스브레인은 약 1만7000명의 이용자를 대상으로 24개월간의 학습 기록을 분석했다. 그 결과 첫 주에 매일 학습한 이용자가 장기 우수학습자로 전환되는 비율은, 첫 주에 학습을 건너뛴 이용자보다 약 14배 높은 것으로 나타났다. 서비스 이용 2년이 지난 뒤에도 매달 학습을 이어간 이용자 비율은 22.7%였다.
뇌과학과 데이터의 결합
장동선 박사는 막스플랑크 바이오사이버네틱스연구소와 튀빙겐대학교에서 박사학위를 받았으며 현재 포항공과대학교 인공지능대학원 특임교수로 있다. 장 박사는 “뇌과학은 습관이 어떻게 형성되는지 원리를 알려주지만 그 원리를 수십만 명에게 각자 다른 방식으로 적용하는 것은 지금까지 도구가 없어 못 했던 일”이라며 “AI라는 도구와 위버스브레인의 18년 학습 데이터가 만나 습관을 훨씬 정교하고 효율적으로 설계할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
조세원 위버스브레인 대표는 “학습은 사람의 의지만으로 습관을 만들기 어려운 대표적 영역”이라며 “18년간 쌓은 지속 데이터에 장동선 박사의 뇌과학 연구를 더해 습관 설계를 돕는 AI를 넘어 끝까지 이어가게 하는 AI를 개발하겠다”고 밝혔다.
스피킹맥스·맥스AI에 순차 적용
이번 연구 결과는 위버스브레인의 어학 서비스 스피킹맥스와 실사형 휴먼 AI 튜터 서비스 맥스AI에 순차적으로 적용될 예정이다. 두 서비스 모두 위버스브레인이 자체 개발한 대화형 AI 엔진 위버스AI를 기반으로 한다. 위버스브레인은 이 습관 설계 방식을 학습 영역에 한정하지 않고 건강관리, 상담 등 생활 전반의 영역으로 확장할 구상도 갖고 있다.