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title: "의학교육의 해외동향과 시사점"
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year: 2025
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category: "특집 : 의학교육의 해외동향과 우리나라의 방향"
authors: ["여상희"]
topics: ["medical-education", "health-insurance", "ai-and-data"]
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# 의학교육의 해외동향과 시사점

> [!CAUTION] 기계 추출 파일럿입니다. 표·그림·문서 경계를 원본 PDF와 대조해야 합니다.
> 원문의 필자 개인 견해 고지가 있는 경우 기관의 공식 견해로 해석하지 않습니다.

## 출처

- 발간물: 계간의료정책포럼 제23권 4호
- PDF 물리 페이지: 8-16
- 원본 파일: `[KMA+RIHP]+계간의료정책포럼_23권+4호.pdf`
- RIHP 게시물: [https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=publication_forum&wr_id=98](https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=publication_forum&wr_id=98)
- RIHP PDF: [https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=publication_forum&wr_id=98&no=1](https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=publication_forum&wr_id=98&no=1)

## 정규화 본문

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특집 의학교육의 해외동향과 우리나라의 방향
의학교육의 해외동향과 시사점
여 상 희
경북대학교 의과대학 의료인문의학교육학교실 부교수
shyeo@knu.ac.kr
서론 불러일으키면서 출시 5일만에 100만의 사용자를
확보하는 신기록을 세웠다. 2023년 미국 전역 초･
최근 인공지능(Artificial intelligence), 가상현 중등과정(K-12) 교사 1,002명과 12~17세 학생
실(Virtual Reality), 메타버스(Metaverse), 맞춤 1,000명을 대상으로 한 설문조사에서는 51%의 교
형 AI(Custom AI)와 같은 디지털 기술의 발전은 사 사들이 ChatGPT 출시 두 달 이내에 이를 사용해 보
회 전반은 물론 고등교육 및 의과대학 교육에도 중 았으며, 이 중 40%는 최소 주 1회 이상 사용한 것으
대한 변화를 가져오고 있다[1]. 특히, 2022년 11월 로 나타났다. 동일한 조사에서 22%의 학생들은 매
30일 공개된 Chat Generative Pre-trained 주 또는 그 이상 ChatGPT를 사용하며, 68%는
Transformer(ChatGPT)는 전 세계적인 관심을 ChatGPT가 자신을 더 나은 학생으로 만드는 데 도
8 의료정책포럼

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의학교육의 해외동향과 시사점 ❙
움이 될 것이라고 응답하였다. 이후 ChatGPT의 고 법 및 평가 관련 논문은 92편에 이르는 것으로 파악
도화와 함께 이용자 수는 지속적으로 증가하여, 현 되었다.
재 전 세계적으로 매주 8억 명 이상이 이 플랫폼을 이에 따라 본고에서는 92편의 논문을 중심으로
이용하고 있다[2]. 생성형 AI를 포함한 디지털 기술의 급속한 확산이
이러한 생성형 AI(Generative AI)의 급속한 확 의학교육에 가져오는 주요 변화와 동향을 살펴보
산은 의학교육분야에도 새로운 변화를 가져오고 있 고, 이를 토대로 향후 의학교육에서 고려해야 할 시
다. 이에 본고에서는 의학교육에서의 해외동향을 사점을 도출하고자 한다.
생성형 AI의 활용 중심으로 파악하고자 2022년
이후부터 2025년 4월까지 Web of Science, 1. 의학교육에서 AI, 가상현실의 활용
SCOPUS, PubMed를 대상으로 의학교육분야에서
의학교육의 최근 변화 중 하나는 교수-학습 전반에
AI, Chatbots, Artificial intelligence, ChatGPT,
걸쳐 AI 몰입형 기술(Immersive technologies)
Generative AI, Perplexity, Gemini, Claude를
이 활용되기 시작했다는 점이다. 본 연구에서는 이
주제어로 한 연구를 검색하였다. 그 결과 총 1,890
러한 기술적 활용을 다음의 네 가지 범주로 분류하
편의 관련문헌이 확인되었으며, 이 가운데 교육방
VR: Virtual Reality, AR: Augmented Reality, MR: Mixed Reality, AI: Artificial Intelligence, GPT: Generative Pre-trained
Transformer, Case/PBL: Case-based Learning /Problem-based Learning, USG Sim: Ultrasonography Simulation, SDL:
Self-Directed Learning, MCQ: Multiple-Choice Question, SAQ: Short-Answer Question, OSCE: Objective Structured
Clinical Examination
❙그림 1❙ 의학교육에서 AI의 교육적 활용의 동향
2025년 Vol.23 No.4 9

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❙특집
였다. 첫째, 생성형 AI를 활용하여 수업자료 제작, 을 개발하였다[5]. 간담췌 외과에서는 임상실습 동
문제중심학습(Problem-based Learning, PBL) 안 ChatGPT 활용한 실습을 진행한 결과,
사례 생성 및 수업진행 프로토콜 개발, 학생 수행에 ChatGPT를 활용한 학생집단은 그렇지 않은 학생
대한 피드백 제공 등을 지원하는 AI 기반 교수 지원 들에 비해 이론점수, 술기점수, 수업만족도가 높았
영역이다. 둘째, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼 다[6]. ChatGPT기반 표준화환자를 활용하여 사례
합현실(MR)을 활용한 해부학 실습, 수술 준비 실습, 기반학습을 한 학생은 전통적인 방식으로 학습한
임상 술기 훈련 등을 지원하는 VR/AR/MR 기반 실 학생에 비해 기초지식 점수, 임상적 사고점수가 높
습 및 임상술기 훈련이다. 셋째, 맞춤형 AI(Custom 았고, 학습부담 스트레스는 낮게 나온 것으로 나타
AI)를 활용한 학습자의 수준과 속도에 따라 개인화 났다[7]. 이와 같이 생성형 AI를 활용한 수업은 임상
된 학습경험을 제공하는 AI 튜터링 및 적응형 학습 추론능력과 의사소통기술 향상에 긍정적인 영향을
지원 영역이며, 넷째는 생성형 AI 등을 활용하여 평가 주는 것으로 나타났다.
문항 생성 및 시험 자동채점과 같은 AI 기반 평가이다.
<그림 1>에서는 이와 같은 네 가지 기술적 영역이 1-2. 가상환자 기반 임상실습
실제 교육현장에서 어떻게 적용되고 있는지, 그리
생성형 AI, 챗봇, 가상현실, 노코드(no-cord) 기
고 각 기술이 학습자의 임상추론, 의사소통, 술기 수
술은 가상환자를 활용한 병력청취 실습을 가능하게
행능력, 자기주도학습 등 어떤 역량을 향상시키며
하였다. 한 연구에서는 AI 모의환자를 대상으로 병
어떠한 교육적 성과를 가져오는지를 도식화하였다.
력청취 훈련을 한 후 임상술기시험을 평가한 결과,
1-1. 생성형 AI 기반 교수-학습 지원 기존 방법에 비해 면담점수가 유의하게 높았다.
가상환자가 제공한 일부 피드백에서 허위생성
생성형 AI 기술은 기초의학과 임상교육 전반에 (Hallucination)이 있었다는 제한점에도 불구하고
활용되고 있었으며, 수업자료의 자동적 생성, 학습 가상환자는 안전하고 시간 효율적인 교육보조 도구
자 맞춤형 학습지원, 사례기반 학습(Case-based 로 높은 잠재성을 가진 것으로 평가되었다[8]. 또 다
learning) 및 문제기반학습을 위한 사례 개발, 공감 른 연구에서는 학생들에게 ChatGPT 기반의 심부
적 병력청취 훈련 등 다양한 교수-학습 활동을 지원 전 또는 심내막 가상환자를 대상으로 공감적 병력
하였다. 예를 들어, 병리학 수업에서는 대규모 언어 청취를 실습하도록 했다. 그 결과 ChatGPT는 감정
모델과 멀티모달 도구(Large language models 표현이나 어려움을 호소하는 방식으로 학생들에게
and multimodal tool)를 사용하여 병리학 수업자 공감의 기회를 제공하였고, 학생들도 공감적 반응
료를 자동으로 생성하고, 교수-학습 전 과정을 지원 을 하였다[9]. 마취과에서는 견관절 신경차단술을
하고, 학생개별 맞춤형으로 학습할 수 있는 수업자 설명하기 위한 가상환자 아바타를 개발하여 활용성
료를 개발하였다[4]. 신장내과 임상실습에서는 학 을 평가하였다. 참가자들은 아바타가 지나치게 형
생들이 병력청취를 연습할 수 있는 가상환자 챗봇 식적인 말투, 응답자의 말을 지나치게 반복하는 점,
10 의료정책포럼

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의학교육의 해외동향과 시사점 ❙
긴 답변, 항상 공손한 말투를 유지한다는 점을 한계 은 학습자와의 대화형 상호작용을 통해 학생들에게
로 지적하였다. 그럼에도 불구하고 실제 모의환자 개인화된 학습 경험을 제공함으로써 자기주도학습
를 대체할 가능성 평가에서는 10점 중 9점을 기록 을 가능하게 한다. 예를 들면 심장내과에서는 학생
하여, 교육용 실습매체로서 긍정적 평가를 받았다 들에게 “운동 중 가슴 두근거림과 어지러움을 호소하
[10]. 는 19세 축구선수” 사례를 학습가이드(LearnGuide)
라는 맞춤형 ChatGPT 플랫폼을 통해 14주간 학습
1-3. 가상현실, 증강현실, 혼합현실 기반 하도록 했다. 그 결과, 플랫폼으로 학습한 학생들은
시뮬레이션 실습 전통적인 방식으로 학습한 학생들에 비해 자기주도
학습점수와 비판적사고점수가 12주차 이후 향상되
가상현실과 같은 몰입형 기술은 AI기반 시각화
었으며, 6주 이후로는 몰입점수가 지속적으로 향상
기술과 결합하여 고도화된 상호작용형 학습 시뮬레
되었다[13]. 이와 같은 시스템은 학습자 수준에 따
이션(Advanced interactive learning simulation)
라 조정되는 적응형 학습(Adaptive learning)과
을 제공하였다. 의학교육에 적용된 사례로, AR 기반
즉각적 피드백을 제공함으로써 학습자의 자기주도
의학영상 실습수업에서 학생들은 CT, MRI, 조영
학습능력과 비판적 사고 능력을 향상시킨다고 평가
증강 영상 자료를 AISD(AI-assisted diagnostic)
되었다.
소프트웨어에서 보면서 영상판독 실습을 하였다.
학생들이 영상에 병변을 표시하면 AI는 영상을 분 1-5. 평가에서의 AI 활용
석해서 화면에 텍스트로 주석과 진단제안을 제시하
였다. 그 결과 학생들의 술기점수뿐 아니라 학업적 평가 영역에서 AI의 활용경향은 크게 두 가지로
자기효능감과 자기주도학습능력이 증가하였다[11]. 구분할 수 있었다. 하나는 문항을 자동으로 생성하
척추천자 주사실습에서는 가상현실과 모형실습을 는 것이고, 다른 하나는 채점을 자동으로 수행하는
결합한 혼합현실(Mixed reality)을 시행한 결과, 것이다. 문항생성은 해부학, 약리학, 생리학, 병리
기존의 고충실도 마네킹실습에 비해 시험 합격률이 학, 내과, 임상시험 등의 기초의학과 임상의학 전반
높아졌다. 또한 학생들은 교육을 편안하게 받을 수 에서 모두 시도되고 있었으며, 퀴즈, 선다형 문항
있었고, 교육방식에 만족한다고 평가하였다[12]. (MCQ), 임상증례(Clinical Vignette), USMLE 스
이와 같이 시뮬레이션을 포함한 술기 VR 실습은 학 타일 문항 등 다양한 형태의 문제를 자동으로 생성
습자의 심동적 기술(Psychomotor skills) 향상에 할 수 있음이 보고되었다. 또한 채점 분야에서도 선
기여하며, 학생들이 수행을 안전하고 반복적으로 다형과 서답형뿐 아니라 임상수행시험(OSCE) 채
할 수 있다는 장점을 지닌다. 점, CPR 수행평가 수행과제에 대한 피드백 제공 등
과 같이 여러 유형의 평가에 AI 기반 자동채점 기술
1-4. AI 지원 튜터링 을 적용하는 연구가 활발히 이뤄지고 있었다.
문항생성의 구체적인 사례로, 이스라엘 텔아비
ChatGPT 기반 맞춤형 플랫폼(Custom platform)
2025년 Vol.23 No.4 11

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❙특집
브 의과대학에서는 내과, 일반외과, 산부인과, 정신 점신뢰도를 높이면서도 시간 효율성을 증대시켜 교
과, 소아과를 포함하는 임상시험을 ChatGPT-4모 육자와 기관의 평가 부담을 완화하는 현실적인 대
델로 210문항을 생성하는 연구를 했다. 이 가운데 안으로 제시되고 있다.
1문항(0.5%)만이 ‘부적절한 문항(false)’으로 판정
되었으며, 15%의 문항은 수정이 필요한 문항으로 2. 의학교육에서의 시사점
평가받았다. 수정사항으로는 복수정답이 가능한
2-1. AI 활용 교수-학습에서의 효과성 및
모호한 선택지, 지나치게 쉬운 난이도의 문항, 부정
교수･학생 만족도
확한 의학용어 사용, 동일 주제의 중복 또는 과도한
반복출제, 연령･성별 정보의 오류였다[14]. 이러한
AI를 활용한 교육은 여러 측면에서 긍정적 효과
결과는 ChatGPT가 선다형(MCQ) 문항생성에서
를 보인 것으로 나타났다. 우선 지식학습 측면에서,
보조도구로 활용될 수 있음을 보여주었지만 동시에
AI 기반 수업은 전통적 강의에 비해 시험 성적과 수
내용전문가의 엄격한 검토가 필수적임을 시사했다.
업 만족도 모두에서 더 높은 성과를 보여주었다. 이
지필 시험문항 채점의 구체적인 사례로, 아랍에
러한 만족도 향상은 AI가 반복적인 질문에 즉각적
미레이트 걸프대학교에서는 해부학 시험을 자동으
으로 응답하고, 개별화된 학습을 지원함으로써 학
로 채점하기 위해 GPT-3.5 기반의 “Anatomy
습효율을 높였기 때문이라고 해석되었다. 둘째, 임
Virtual Grader(AVG)”를 개발하였다. 그 결과, 자
상 술기수행에서도 AI 기반 실습이 유의미한 효과
동채점시스템의 점수(평균 12.1점)는 전문가 채점
를 보였다. AI를 활용한 실습은 기존 실습 방식보다
점수(평균 12.8점)와 높은 일치도(Lin’s CCC =
더 높은 수행결과를 보였으며, 이는 AI가 절차적 지
0.83)를 보였다. 인간 채점결과를 AI채점과 비교했
식을 단계별로 설명함으로써 학습자의 인지부하를
을 때, 2명은 완전히 일치, 5명은 1점 차이, 3명은
감소시키고, 안전한 환경에서의 반복 학습과 즉각
2~3점 차이를 보여, 자동채점이 평가의 질을 유지
적인 피드백을 제공함으로써 술기 숙달을 촉진한
하면서도 교육자의 시간부담을 줄일 수 있음을 시
것으로 해석되었다.
사했다[15]. 한편, 심장내과 임상수행평가의 시험
교수자 측면에서도 긍정적인 변화가 관찰되었
채점을 ChatGPT-4를 사용하여 자동으로 수행해
다. AI 활용 이후 교수자들은 자신의 교육 활동에 대
본 결과, AI와 전문가 점수 간에 높은 일치도(ICC
한 자기효용 점수가 높아졌다. 이는 AI가 반복적인
0.77-0.91)를 보였고, AI의 채점평균점수가 전문
설명이나 질의응답에 소요되는 시간 등의 부담을
가 점수보다 낮게 나와서, AI가 상대적으로 더 엄격
경감시켜 교수자가 보다 고차원적이고 전문적인 교
한 평가를 하는 것으로 나타났다. 채점 소요시간은
수활동에 집중할 수 있게 했기 때문인 것으로 해석
전문가가 2-4시간 걸린 반면 AI는 24분으로 현저
되었다.
히 단축된 결과를 보였다[16].
이러한 결과를 종합해 보면, 의학교육에서의 AI
이러한 문헌 사례들을 종합하면, AI와 인간 전문
의 활용은 교수-학습의 전반적인 교육 효율성을 향
가가 결합한 “AI+인간 하이브리드 채점모델”이 채
상시키는 방향으로 의학교육에 중요한 함의를 제공
12 의료정책포럼

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### PDF p.13

의학교육의 해외동향과 시사점 ❙
한다고 평가할 수 있다. 의학지식이 두 배가 되는데 73일이 걸린다는
2011년도의 계산 이후, 그 기간은 현재 더 단축되었
2-2. 생성형 AI 활용의 한계와 주의사항 을 것으로 추정된다. 또한 생성형 AI가 여러 국가의
의사 국가고시와 의과대학의 교과시험에서 높은 정
여러 사례에서 보여주는 명백한 이점에도 불구하
답률을 보이고 있음을 고려해보면, 인공지능이 제
고, ChatGPT를 포함한 생성형 AI LLM은 여러 가
공하는 의학지식의 정확도는 지속적으로 향상되고
지 제한점을 가진다. 정확성과 편향성은 여전히 중
있다고 볼 수 있다. 이는 미래사회에서는 환자와 의
요한 도전적 과제이다. 대규모 데이터로 학습되었
사 모두가 동일한 의학지식을 습득할 수 있는 도구
음에도 불구하고 오류나 잘못된 정보를 포함하는
를 동시에, 그리고 공평하게 갖게 되었음을 의미한
환각(Hallucination)현상이 있을 수 있으며, 맥락
다. 이러한 환경 변화 속에서 우리는 미래의사가 기
을 잘못 이해하거나 존재하지 않는 출처를 제시하
존의 의학지식 역량 이외 어떤 역량을 갖추어야 하
는 경우도 있다. 의학교육에서는 초고도의 정확성
는지, 그리고 이 역량을 기르기 위해 현재 의과대학
을 요구하기 때문에 ChatGPT는 최종적이거나 권
생은 무엇을 배워야 하는지를 숙고하지 않을 수 없
위 있는 정보원으로 간주될 수 없으며, 학생과 교육
다. 이러한 점을 고려해 할 때, 여러 의과대학에서
자 모두 이러한 한계를 분명히 인지해야 한다. 또한
추진 중인 6년제 교육과정에는 어떤 졸업역량과 교
AI에 대한 과도한 의존은 학생들의 비판적 사고 및
육내용을 추가적으로 포함해야 할지에 대한 깊은
문제해결 능력을 약화시킬 위험이 있으므로 사용함
성찰이 이뤄져야 할 것이다.
에 있어 적절한 가이드라인 마련이 시급하다. 더불
둘째, 학교는 어떤 곳이여야 하는가?
어 AI 도구의 사용은 윤리적, 법적문제를 야기할 수
미래 학교는 물리적 공간(Building)이 아니라 플
있는 적용범주가 있다는 점을 간과해서는 안 된다
랫폼(system)으로 기능해야 한다. 학교는 단지 지
[18].
식만을 전달하는 곳이 아니라 경험을 제공하는 곳
이여야 하겠다. 여기에서 경험은 교육학자 존 듀이
가 언급한 경험중심 교육과정에서 언급하는 경험을
맺음말: 기술보다 중요한 교육의 근본적인
제공하자는 의미는 아니다. 최근 출간된 “우리는 다
질문들
르게 팝니다”에서 미국의 유통기업 트레이드 조
(Trade Jeo’s)의 성공비결을 “경험을 판매하기 때
지금까지 의학교육에서 AI 활용에 대한 전반적
문이다”라고 설명하고 있고, 시애틀 한 도시에서 문
인 동향을 살펴보았다. 그러나 이러한 혁신적인 기
을 연 커피숍이 세계적인 브랜드가 된 스타벅스 또
술의 도입이 가져오는 여러 긍정적인 함의에도 불
한 “이곳은 커피를 파는 곳이 아니라 공간과 그 공간
구하고, 우리는 이제 교육을 이루는 구성요소에 대
에서의 경험을 제공한다(스타벅스, 공간을 팝니다,
한 기본적인 질문으로 되돌아가 성찰해봐야 할 시
2017)”라고 한 점을 주목할 필요가 있다.
점이라고 생각한다.
그렇다면 우리는 학교를 어떤 공간과 경험을 제
첫째, 무엇을 가르쳐야 하는가?
2025년 Vol.23 No.4 13

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### PDF p.14

❙특집
공하는 곳으로 재구성할 것인가를 고민해봐야 할 자기주도학습을 통해 다양한 지식을 탐색할 수 있
시점이다. 의학지식은 온라인 강의로 대체할 수 있 으며, AI 도움을 받아 강의내용을 정리･요약하고 생
다. 그렇지만 교수와 학생 간의 상호작용은 온라인 성형 AI가 강의록으로 만들어 준 예상시험문제로
만으로 충족될 수 없는 부분이 있음을 코로나19 팬 학교시험을 준비한다. 이러한 학습자에게 교수는
데믹을 통해 우리는 경험했다. 우리는 교실에서 어 어떤 역할을 해야 할까? 교수는 학습자들이 자신만
떤 형태의 수업과 어떤 형태의 상호작용을 만들어 의 ‘학습정원’을 잘 가꾸고, 스스로가 기르고 싶은
야 하는가? 교수는 지식을 전달하는 것 이외의 어떤 ‘역량’이라는 식물을 키울 수 있도록 올바른 지식을
경험을 학생과 나눌 것인가를 재설계해야 할 것이다. 탐색하는 법, 문제에 접근하는 법, 사고하는 법 등과
셋째, 교수는 어떤 역할을 할 것인가? 같이 학습을 완성해가는 과정을 돕는 역할을 수행
교수의 역할 또한 변화해야 할 것이다. 근대학교 해야 할 것이다.
가 탄생한 19세기 후반, 학교는 체계적인 교육을 제 넷째, 교육의 핵심, 학습자들을 어떻게 바라봐야
공하기 위하여 각각의 교과를 배우는 것으로 구성 할 것인가?
된 교과중심교육과정을 운영하였고, 이 시대의 교 학습자들의 다양성을 인정해야 할 것이다. 학습
수는 지식 전달자의 역할을 수행했다. 교수는 전문 에서는 학습자의 개인차를 깊이 이해하고 인정하는
적인 지식의 소유자로서 정제된 지식을 학생들에게 것이 필수적이다. 의과대학에 입학하는 학생들은
전수하는 교수자로서의 권위를 인정받으며, 정답 비슷한 출발선과 목표를 가지고 있는 것처럼 보이
과 정확한 지식을 제공하는 역할에 충실했다. 하지 지만 각자 상이한 입학의 이유, 학업적 관심, 동기,
만 소련이 1957년에 인류 최초의 인공위성인 스푸 학습속도, 학습양식, 역량 수준을 지니고 학습의 여
트닉호를 발사한 사건에 충격받은 미국은 기존 지 정을 시작한다. 이러한 개인차는 단순한 배경 차이
식을 나열하는 방식으로는 소련과의 과학기술 경쟁 를 넘어, 학습자가 어떤 방식으로 사고하고 문제를
에서 우위를 확보할 수 없다는 위기감을 느끼게 된 해결하며 성장하는지에 직접적인 영향을 미친다.
다. 이러한 배경에서 개념과 원리에 기반한 지식의 따라서, 의사가 되기 위한 공통의 목표를 향해 나아
구조를 가르쳐 탐구력을 기르려는 학문중심교육과 간다 할지라도, 학습자의 여정은 결코 같을 수 없으
정이 운영되었다. 이후 문제중심학습과 소그룹 협 며 교육은 이 개인차를 중심에 두고 정교하게 조정
동학습이 강조된 구성주의적 교육과정이 확산되었다. 되어야 한다.
이 기간 동안 교수의 역할은 촉진자(Facilitator)로 이는 산업 경제구조의 변화와도 유사한 측면이
서의 역할이 더욱 강조되었다. 촉진자는 정답을 직 있다. 과거의 산업이 대량생산체제에서 벗어나 소
접 제시하기보다 학습자가 스스로 사고하고 해답을 품종･맞춤형 생산으로 전환되었고, 핸드메이드 제
찾아갈 수 있도록 지원하는 역할을 수행하였다. 그 품이 더 높은 가치를 인정받는 시대가 된 것처럼 교
렇다면 지금의 교수에게 요구되는 역할은 무엇일 육 또한 획일적 대량생산의 논리로는 더 이상 학습
까? 본 저자는 교수에게 가드너(Gardener)로서 역 자의 다양성을 충분히 포용하기 어려울 것이며, 학
할이 필요하다고 강조하고 싶다. 오늘날 학습자는 습자 안에 내재된 잠재적 역량을 발현하는데 한계
14 의료정책포럼

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### PDF p.15

의학교육의 해외동향과 시사점 ❙
가 있을 것이다. 의학 교육에서도 각 학습자가 가진 결론적으로, 최근 급변하는 환경 속에서 교육현
고유한 특성과 성장경로를 충분히 이해하고 교육에 장에 최신 기술 도입하는 것 자체가 목적이어서는
반영할 때 비로소 학습의 품질은 확보될 것이다. 적 안 된다. AI는 의학교육에서 학습 경험을 확장하는
응적 학습(Adaptive learning)은 이러한 방향성 도구이자 더 나은 학습·평가·실습 체계를 설계하도
을 실천할 수 있는 하나의 교육전략이 될 수 있을 것 록 돕는 지원적 기술로 기능해야 한다. 미래 의학교
이며, 고도화된 AI 기반 학습도구와 학습분석은 학 육의 핵심은 학습자의 다양성을 존중하고 이를 기
습자의 이해도, 오개념(misconception), 학습 속 반으로 학습경험을 정교하게 설계하며, 의료 시스
도를 실시간으로 파악해 개인별 맞춤형 학습 경로 템과 사회적 책임을 유기적으로 연결할 수 있는 교
를 설계하는데 도움이 될 것이다. 의학 학습에서 다 육체계를 구축하는데 관심을 기울여야 한다. 지금
양성을 인정하고 개인화된 학습 경험을 제공하는 까지 AI, 가상현실, 디지털 학습기술들은 의학교육
것은 단순한 교육효율성의 문제가 아니라, 서로 다 을 혁신할 수 있는 획기적인 방아쇠임을 확인하였
른 학습자가 각자의 방식으로 궁극적으로 도달해야 다. 그렇지만 이 변화의 주도자는 기술자가 아니라
할 역량을 성취하도록 지원하는 중요한 교육전략임 교육자가 되어야 될 것이다.
을 인식할 필요가 있다.
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