#AMEE2025 참석 중 인상깊었던 내용들 #3 (2025년 8월 28일의 기록)

 

[피드백] 학습자들은 피드백 자체는 유익하다고 느끼지만, “그 피드백을 실제로 어떻게 활용해야 할지 잘 모르겠다”는 불안을 갖고 있었습니다. 이 점은 교육적 시사점을 줍니다. 피드백을 “전반적으로 잘 받도록” 하는 것만이 아니라, 특히 자기효능감을 높이는 방향으로 접근할 필요가 있다는 것입니다. 또 하나 흥미로운 점은, 학습자의 단계별로 큰 차이가 없었다는 것입니다. 1학년 의대생과 3년 차 레지던트의 피드백 지향성 점수가 거의 같았습니다. 즉, 학년이나 수련 단계별로 차별화된 개입이 필요하지 않을 수도 있다는 뜻입니다.

 

[피드백] 피드백을 받을 때 느낀 감정을 중심으로 살펴보면, 흥미롭게도, 긍정적 감정을 느낀 경우 오히려 피드백을 덜 기억하는 경향이 나타났습니다. 하지만 낙담할 필요는 없습니다. 왜냐하면 감정의 활성 수준을 고려했을 때 효과가 달라졌기 때문입니다. 예를 들어, 긍정적이면서 비활성화된 감정(예: 안도감, relief)을 느낀 경우에는 오히려 피드백을 더 잘 기억하는 경향이 있었습니다. 즉, “안도감”이 피드백 기억에 도움이 될 수 있다는 점이 흥미롭게 드러났습니다.

 

[피드백] 임상 현장에서 나쁜 소식을 전달할 때 쓰이는 SPIKES 프로토콜이 있습니다. 이 프로토콜은 환자에게 나쁜 소식을 전하는 의사-환자 소통 모델입니다. 우리는 이 프로토콜을 교육 맥락에도 적용할 수 있을까 궁금했습니다. 그 결과, SPIKES의 단계들이 교육 현장에도 상당히 관련성이 있다는 것을 발견했습니다. 하지만 핵심은 E(Emotion)였습니다. 학습자에게 나쁜 소식(예: “시험에 떨어졌다”)을 전달할 때, 학습자의 감정을 고려하는 것이 가장 중요하다는 사실을 확인했습니다.

 

[AI: 정체성의 핵심] 의사들은 우선 행정적 기능(예: 문서화)에서 AI를 사용해보면서 도구를 익히고 있습니다. 흥미로운 점은, 우리가 하는 일 가운데 “원래는 하기 싫어했던 업무”―즉, 문서화 같은 것―는 정체성에 큰 의미를 갖지 않습니다. 하지만 임상적 의사결정(clinical decision-making)은 우리의 전문적 정체성의 핵심입니다. 그래서 의사들은 전자는 기꺼이 AI에 맡기면서도, 후자에는 훨씬 더 신중하고 주저하는 태도를 보이고 있습니다.

 

[AI: 협력적 사고] 최근 JAMA Network Open에 발표된 논문을 보면, “의사+ChatGPT” 조합은 ChatGPT 단독보다 더 낫지 않았습니다. 그 이유는, 의사들이 ChatGPT를 단순히 구글 검색처럼 불확실한 질문에만 사용하는 방식으로 접근했기 때문입니다. ChatGPT의 강점은 “내가 미처 생각하지 못한 진단을 제안하는 것”인데, 이를 활용하지 못한 것입니다. 따라서 올바른 접근은 먼저 ChatGPT로 전체 감별진단을 생성하고, 그 중에서 인간 전문가가 비판적으로 선별·판단하는 것입니다. 이것이야말로 “Master Adaptive Learner”의 사고방식이며, 전문직 정체성의 일부로 자리 잡아야 합니다.

 

[AI: 질문 제기자] 중요한 것은 “의사+AI의 상호작용이 어떻게 우리를 변화시키는가”입니다. 감별진단을 생성하는 방식이 달라지고, 사고 과정이 달라지며, 그 결과 정체성도 달라지는 것입니다. 우리는 이제 인지적 희소성(cognitive scarcity)의 시대에서 인지적 풍요(cognitive abundance)의 시대로 이동하고 있습니다. 과거에는 “한정된 인지 자원을 어떻게 배분할까”가 중요했지만, 이제는 AI 덕분에 인지 자원이 풍부해졌습니다. 따라서 우리의 정체성도 “정답 제공자(provider of answers)”에서 “올바른 질문 제기자(identifier of the right questions)”로 이동해야 합니다.

[AI: 인간적 연결] 교육자로서 AI는 행정 업무를 줄이고, 새로운 교수법을 실험할 수 있는 기회를 제공합니다. 하지만 결국 교육자로서 우리의 정체성은 AI를 활용하면서도 인간적 연결을 지켜내는 것에 달려 있습니다. 즉, 단순 업무는 AI에 위임하고, 우리는 학습자와의 관계에 집중하는 것입니다. 이는 마치 임상의가 AI 기반 문서화 도구를 활용해 기록 시간을 줄이고, 환자에게 더 집중할 수 있는 것과 같습니다.