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챗GPT와 같은 AI 기반 컴퓨터 프로그램은 에세이를 작성할 수 있고 DALL-E는 예술적인 이미지를 생성할 수 있다. 즉, 이제 컴퓨터가 인간의 일, 인간의 창조적인 작업을 수행할 수 있는 것 같습니다.

이런 기술의 발전은 사회의 모든 분야에 변화를 가져오고 있고, 특히 오랫동안 변화로부터 스스로를 고립시켰던 학교가 받은 충격은 남달라 보입니다. 예를 들면 이런 질문들을 던지기 시작했습니다. 기계가 글을 쓸 수 있다면 글쓰기 교육은 어떤 모습이어야 할까? 기계가 예술을 창조할 수 있을 때 예술 교육의 본질은 무엇일까?

사람들의 많은 관심을 받지 못하고 있지만, 이런 논란이 먼저 시작된 분야가 있습니다. 외국어 교육입니다. 기계 번역은 1950년대부터 존재해왔고, 최근 딥러닝에 기반한 자연어처리 기술의 발전으로 인간의 능력을 뛰어넘는 새로운 단계에 진입한 것으로 평가받고 있습니다.

그렇다 보니 학교에서 외국어 교육의 목적, 커리큘럼 및 교육 방식과 관련하여 기계 번역의 잠재적 영향에 대해 중요한 논의들이 수년 전부터 진행되고 있습니다. (국내에서는 아직 그런 내용을 접하지 못했습니다.)

외국어 교육의 주요 목표 중 하나는 학생들이 원어민들과 의사소통을 할 수 있도록 언어에 능숙해지도록 가르치는 것입니다. 따라서 당연히 외국어 과정의 모든 커리큘럼은 학생들이 해당 언어로 듣기, 말하기, 읽기 및 쓰기 능력을 개발하도록 돕는 데 거의 전적으로 초점을 맞추고 있습니다.

어떤 교수법이 사용되든, 학생들이 그 언어에 능숙한 사용자가 되기를 기대하고, 그러한 기대는 교사와 학생, 그리고 학부모들이 공유하는 것입니다. 그렇지만 대부분의 경우에는 희망사항으로 끝이 납니다. 많은 선생님들의 노고와 학생들의 관심과 엄청난 노력에도 불구하고, 대부분의 학생들은 수년에서 수십 년 후에도 그런 유능함과는 거리가 먼 자신의 모습을 발견하게 됩니다.

진정으로 원어민 또는 원어민에 가까운 구사 능력을 달성할 수 있는 학생은 거의 없습니다. 여기에 외국어 교육의 딜레마가 있습니다. 완벽함과는 거리가 먼 오늘날의 기계 번역에 비해서도, 대다수의 학생들은 한 언어의 원어민과 의사소통하는 데 있어서 번역 기계만큼 잘 할 수 없습니다.

수 십년 노력을 해도 번역기보다 못하는 결과라면 해야 할 이유가 있을까요? 여기에 대한 답은 잠시 미루어 두고, 왜 외국어 학습의 결과가 만족스럽지 못한 것인지에 대해 생각해봅시다.

수년간의 언어 학습 후에도 능력 개발이 부족한 데는 여러 가지 이유가 있겠지만, 전문가들은 변하지 않는 것으로 세 가지 정도를 들고 있습니다.

첫째, 대상 언어를 배우는 시간이 제한적이라는 것입니다. 대부분의 학교에서 외국어를 배우는 시간은, 일주일에 최대 시간은 3시간에서 5시간이다. 일년에 최대 200시간도 되지 않는 학습량으로는 외국어 능력을 습득하기에는 터무니없이 부족합니다.

둘째로, 배우는 언어에 노출되는 기회가 부족한 것입니다. 일반적으로 학생들이 배우고 있는 언어를 생활에서 말하고 들을 수 있는 환경이 없기 때문에 의사소통을 연습할 수 있는 실질적인 기회가 제한됩니다. 역량 있는 원어민 교사가 부족한 것도 또 다른 난관입니다.

그리고 마지막으로, 학교에서 언어를 배우는 목적이 외국어 능력을 기르는 것 보다는 시험 점수를 따는 것이라고 생각하는 사람들이 많기 때문입니다. 즉, 대부분의 학습자들에게, 시험을 통과하거나 높은 점수를 얻는 것이 실제로 언어를 습득하는 것보다 더 중요합니다.

이유가 무엇이든, 현재의 외국어 교육 상황은 변하지 않을 것이며 학생들이 교육을 통해서 외국어를 능숙하게 할 수 있다는 희망은 비현실적입니다.

그렇다면, 외국어 교육은 필요한 것일까요? (계속)