[큰글자책] 인공지능과 영화 교육

미래 시대 영화 교육의 쟁점들

01 영화 교육에 스며든 인공지능 기술
02 인공지능과 대화하는 이론 교육
03 감상 환경의 변화에 따른 감상 교육
04 대화형 인공지능 서비스를 통한 시나리오 교육
05 인공지능 기술과 결합한 촬영 교육
06 촬영 없는 촬영 교육
07 컴퓨터 비전과 후반 작업 교육
08 인공지능 시대의 영화 리터러시 교육
09 인공지능과 영화 교육의 윤리적 쟁점
10 인공지능과 영화 교사의 미래

지금까지의 인공지능 영화 교육이 주로 인공지능에 의한 영화 교육이었으며 이제 인공지능을 통한 영화 교육을 꾀하고 있는 상황이라면, 앞으로의 인공지능 영화 교육은 여기서 한 발 더 나아가 영화 교육 자체에 인공지능 기술이 개입하는 방식이 될 것이다.
이를테면 수업에 앞서 학습자의 수업 참여도를 높일 수 있도록 인공지능 기술을 통해 교육 과정을 재구성할 수 있으며 수업에 참여한 학습자의 역량을 분석하여 차시별 학습 내용 난이도를 재설정할 수도 있다. 이 경우 인공지능 기술은 더 이상 교육의 보조자가 아니며 교수자, 학습자와 동등한 교육 참여자가 될 것이다. 이를 가리켜 인공지능에 의한 영화 교육(film teaching by AI)이라 부를 수 있다.
－01_“영화 교육에 스며든 인공지능 기술” 중에서

인공지능 시대에 가장 편리한 기능 중 하나가 추천 알고리즘이다. 플랫폼이 사용자의 데이터를 분석하여 사용자 취향에 맞춰 제품이나 노래, 영상물 등을 자동 추천하는 것이다. 이 추천 알고리즘에 따라 사용자는 자신이 좋아하는 유형을 계속해서 소개받을 수 있다. 하지만 추천 알고리즘은 사용자가 새로운 선택을 하는 것을 방해하기도 한다. 마치 자동차 내비게이션을 계속 사용하게 되면 점차 내비게이션이 안내하지 않는 길로는 가지 않는 것처럼 말이다. 그러다 보면 추천 알고리즘에 의해 편향된 정보나 특정 성향의 기사만 계속 접하게 되는 필터 버블(filter bubble) 현상에 갇히기도 한다.
－03_“감상 환경의 변화에 따른 감상 교육” 중에서

고가의 카메라 없이 인공지능은 촬영 교육에 많은 기회를 제공한다. 이 점은 촬영 교육의 학습 과정을 획기적으로 변화시켰다. 인공지능 기반 촬영 툴, 가상 환경, 데이터 분석 시스템은 학습자가 더 효율적이고 창의적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 그러나 창의성에 미치는 영향과 윤리적 문제를 고려하면서, 촬영 교육은 인공지능과 인간이 협력해 더 나은 학습 경험을 제공할 수 있는 방향으로 발전해야 한다. 촬영 교육은 인공지능의 기술적 지원과 인간의 창의적 판단이 조화를 이루는 교육 모델을 통해 진화할 것이다.
－06_“촬영 없는 촬영 교육” 중에서