대부분의 온라인 코스가 실패하는 이유—그리고 AI가 어떻게 완주율을 재설계할 수 있는가

매년 수백만 명의 사람들이 새로운 기술을 습득하고, 커리어 궤도를 바꾸거나, 단순히 일상 생활을 개선하겠다는 희망으로 수천 달러를 온라인 코스에 지출하고 있습니다. 그러나 그 중 실제로 코스를 완료하고 구매한 가치의 100%를 얻는 사람은 겨우 12.6%에 불과합니다.

저는 사람들이 문제가 아니라고 굳게 믿습니다: 완주는 항상 설계의 결과물입니다. 사람들이 온라인 코스를 끝내지 못한다면, 그건 학생들의 문제가 아니라 코스 자체에 문제가 있는 것입니다. 이 글에서는 온라인 코스 설계의 가장 흔한 결함과 AI가 이를 어떻게 해결할 수 있는지 깊이 알아보겠습니다.

One Size Doesn’t Fit All

사람마다 학습 방식이 다릅니다. 어떤 사람들은 독립적으로 공부하기 위해 많은 자율성과 자료가 필요하고, 다른 사람들은 가능한 한 교수와 소통하려는 경향이 있습니다. 온라인 코스 제작 비용을 최대한 낮추기 위해 콘텐츠는 통일되어 있으며 다양한 대상에 맞춰 조정되지 않습니다.

그러나 학습자들은 서로 다른 배경, 개인적 선호도, 목표를 가지고 찾아옵니다.

초보자들은 용어와 심화 지식에 압도당할 수 있는 반면, 더 고급 학습자들은 진도가 느려진다고 느낄 것입니다. 맞춤화가 없다면 많은 이들이 이 코스가 자신에게 맞지 않는다고 판단하고, 조용히 완료하려는 모든 노력을 포기하게 될 것입니다.

Motivation Is Always Temporary

학습에 대한 열망은 현대의 빠르게 변화하는 세계에서 중요하지만, 대부분의 사람들은 엄청난 집중력과 자율성을 요구하는 집중 코스를 감당할 준비가 되어 있지 않습니다. 동기 부여가 급상승하고 생산성이 정점에 이르는 순간들은 항상 있지만, 코스 전체 기간 동안 이를 유지하는 것은 매우 어려워, 결국 학생들은 코스를 완료할 능력과 집중력을 잃게 됩니다. 초기의 추진력은 매우 취약하며, 장기간 지속되어야 합니다.

생활은 항상 방해가 됩니다 – 업무의 KPI, 가족 의무, 혹은 단순한 피로감 – 많은 온라인 코스 플랫폼은 학생들이 여러 책임을 가진 성인이라는 점을 고려하지 못합니다. 이로 인해 많은 온라인 학교는 학습자들이 피드백이나 강화가 거의 없는 긴 동영상/텍스트 시퀀스를 견뎌내길 기대하게 됩니다.

심리학자들은 오랫동안 의지력은 신뢰할 만한 장기 전략이 아니라고 주장해 왔습니다. 지속적인 내재적 동기에 의존하는 시스템은 결국 언젠가는 실패할 것입니다.

Social Isolation

대학 생활이 얼마나 훌륭했고, 여러분이 얼마나 생산적이었는지 기억하시나요? 그건 대학 교수들이 마법사라서가 아니거나, 여러분의 신경 능력이 감소했기 때문이 아닙니다. 학교, 대학, 심지어 기업 웨비나까지 – 모두 학생들에게 교육에서 대체 불가능한 공동체 의식을 제공합니다. 학생들은 서로 상호작용하고, 지식의 공백을 도우며, 서로 더 열심히 오래 공부하도록 동기 부여를 해야 합니다. 온라인 코스는 일반적으로 동일한 수준의 사회적 참여를 제공하지 못해, 학생들이 고립되고 외로움을 느끼게 만듭니다. 여러분의 노력을 이해하고 축하해 줄 친구가 없다면, 왜 A+를 받기 위해 더 열심히 공부하겠습니까?

대조적으로, 코호트, 토론 주제, 공유된 이정표와 같은 최소한의 사회적 요소라도 도입하는 프로그램들은 지속적으로 더 높은 완주율을 보고합니다. 부트캠프와 코호트 기반 코스는 더 요구 사항이 많음에도 불구하고 공개 접근 MOOC보다 몇 배나 높은 완주율을 보이는 경우가 많습니다. 인간은 사회적 학습자입니다. 여러분이 나타나든 나타나지 않든 아무도 알아채지 않는다면, 아예 나타나지 않는 것이 더 쉬워집니다.

Neurodivergence

완주 문제에서 종종 간과되는 부분은 많은 학습자들이 동일한 신경학적 기초선에서 시작하지 않는다는 점입니다. ADHD나 불안과 같은 신경다양성 특성은 단순히 주의 지속 시간이나 스트레스 수준에 영향을 미치는 것이 아니라—특히 자기 주도적 온라인 환경에서 동기 부여, 기억력, 그리고 시간이 지남에 따라 노력을 지속하는 능력에 직접적으로 영향을 줍니다. 이러한 학습자들에게 중퇴는 드물게 갑작스러운 결정입니다; 이는 마찰, 압도감, 또는 회피가 점진적으로 축적된 결과입니다.

여기서 AI는 행동 신호와 학업 데이터를 결합하여 학습자가 참여를 중단할 위험이 있음을 시사하는 초기 패턴을 식별함으로써 의미 있는 역할을 할 수 있습니다. 결정적으로, 가장 효과적인 모델은 개입을 알고리즘에만 맡기지 않습니다. 인간(학습 심리학과 개인의 맹점을 모두 이해하는 자격을 갖춘 코치)을 루프에 유지함으로써 지원이 일반적이지 않고 개인화될 수 있게 합니다. AI가 위험을 표면화하고 인간이 대응을 형성할 때, 지원은 적응적이고 공감적이며 학습자가 코스를 계속 이어갈 가능성을 훨씬 높여줍니다.

So What?

온라인 교육의 급격한 성장은 조용히 실패를 정상화해 왔습니다. 학습자들은 좋은 의도로 등록하고, 뒤처지고, 떠나버릴 때 종종 수백만 명의 다른 사람들도 똑같은 일을 하고 있다는 사실을 깨닫지 못한 채 스스로를 탓합니다. 플랫폼은 등록자 수를 지적하고, 대학들은 영향력을 자랑하며, 약속과 현실 사이의 간격은 벌어집니다.

그 대가는 단순히 미완성 동영상이나 사용되지 않은 수료증이 아닙니다; 성장을 위한 진지한 경로로서 온라인 학습에 대한 신뢰가 서서히 침식되는 것입니다. 코스 설계자들이 중퇴를 개인의 문제가 아닌 설계의 문제로 취급하기 시작할 때까지, 온라인 교육은 외부적으로는 성공적으로 보이지만 가장 중요한 부분에서 부족한 상태를 유지할 것입니다.