[누리과정 사회관계영역 1] AI 로봇이 우리 아이 정서 발달을 돕는다

누리과정 사회관계영역을 AI 로봇이 가르칠 수 있다는 사실, 믿어지시나요? 2025년 국제 학술대회에서 발표될 획기적인 연구에 따르면, GPT-4 기반 감정 인식 로봇이 4세 유아 40명의 감정 인식 능력, 사회적 상호작용, 협력적 문제 해결 능력을 유의하게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 10주간의 실험 후 학부모의 95%가 로봇의 지속 사용을 지지했으며, 100%의 교사가 교실 통합이 쉬웠다고 응답한 이 연구는 유아 사회정서 교육의 새로운 가능성을 열고 있습니다.

 

출처: pexels.com

GPT-4로 아이 마음을 읽는 로봇의 탄생

스페인의 산티아고 베레주에타-구즈만(Santiago Berrezueta-Guzman) 박사와 마리아 돌론-포자(María Dolón-Poza) 교수 연구팀은 2025년 6월 아이슬란드 레이캬비크에서 열리는 제24회 Interaction Design and Children(IDC) 국제 학술대회에서 발표될 논문을 arXiv에 사전 공개했습니다. 이 연구는 최신 인공지능 기술인 GPT-4V(ision)을 활용하여 유아의 감정을 실시간으로 인식하고 반응하는 로봇 시스템을 개발했습니다.

GPT-4V는 OpenAI가 개발한 GPT-4의 비전(Vision) 버전으로, 텍스트뿐만 아니라 이미지도 이해할 수 있는 멀티모달 인공지능입니다. 이 기술을 활용하면 로봇이 아이의 얼굴 표정을 분석하여 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 두려움 등의 감정을 파악할 수 있습니다.

 

하이브리드 클라우드 아키텍처: 빠르고 똑똑한 로봇

연구팀이 개발한 로봇 시스템은 Raspberry Pi라는 소형 컴퓨터를 기반으로 합니다. Raspberry Pi는 신용카드 크기의 저렴한 컴퓨터로 교육 목적으로 전 세계에서 널리 사용됩니다.

시스템은 하이브리드 클라우드 아키텍처를 채택했습니다. 간단한 처리는 로봇 자체에서 즉시 수행하고, 복잡한 감정 분석은 클라우드의 GPT-4V에 전송하여 처리합니다. 이렇게 하면 반응 속도도 빠르고 분석 정확도도 높습니다.

 

다중 모드 상호작용: 보고, 듣고, 만지고

로봇은 여러 가지 방법으로 아이와 소통합니다.

• 터치스크린 디스플레이: 다양한 감정 얼굴, 이미지, 게임을 보여줍니다.
• 카메라: 아이의 얼굴을 실시간으로 촬영하여 표정을 분석합니다.
• 마이크: 아이의 목소리를 듣고 음성 톤을 분석합니다.
• 스피커: 부드러운 목소리로 아이에게 말을 걸고 피드백을 줍니다.
• 이동 기능: 로봇이 교실을 돌아다니며 아이들에게 다가갑니다.

이러한 다중 감각 상호작용은 유아 교육에 매우 효과적입니다. 발달심리학자 장 피아제(Jean Piaget)에 따르면 유아기는 감각운동기에서 전조작기로 넘어가는 시기로, 다양한 감각 경험이 인지 발달에 필수적입니다.

엄격한 연구 설계: 10주 교차 실험

연구팀은 4세 유아 40명을 두 그룹으로 나누어 10주간의 교차 설계(Crossover Design) 실험을 수행했습니다.

그룹 1 (20명)

• 1-5주차: AI 로봇 사용
• 6-10주차: 전통적 교수법

그룹 2 (20명)

• 1-5주차: 전통적 교수법
• 6-10주차: AI 로봇 사용

교차 설계의 장점은 모든 참가자가 두 가지 조건을 모두 경험한다는 것입니다. 이렇게 하면 개인차를 통제할 수 있고, 더 적은 참가자로도 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

 

세 가지 핵심 측정 영역

연구팀은 누리과정 사회관계 영역의 핵심 내용을 반영하여 세 가지를 측정했습니다.

1. 감정 인식 능력: 자신과 타인의 감정을 얼마나 잘 식별하고 이해하는가?
2. 사회적 상호작용 기술: 또래와 얼마나 잘 어울리고 협력하는가?
3. 대인관계 문제 해결: 갈등 상황을 얼마나 효과적으로 해결하는가?

각 영역은 30점 만점으로 평가되었으며, 전문 관찰자가 표준화된 체크리스트를 사용하여 객관적으로 측정했습니다.

로봇과 함께하는 정서 교육 활동

로봇은 어떤 활동으로 아이들을 가르쳤을까요?

 

감정 인식 과제: 얼굴 표정 게임

로봇이 화면에 다양한 감정 얼굴을 보여주며 "이 아이는 어떤 기분일까?"라고 묻습니다. 아이가 대답하면 로봇은 카메라로 아이의 표정을 분석하여 아이가 얼마나 이해하고 있는지 파악합니다.

예를 들어, 슬픈 얼굴 그림을 보여주며 질문합니다. 아이가 "슬퍼요"라고 정확하게 대답하면 칭찬하고 다음 단계로 넘어갑니다. 만약 어려워하면 "눈물이 나고 입이 아래로 내려가 있네. 이건 슬픈 거야"라고 설명합니다.

더 나아가 로봇은 "너도 슬펐던 적 있니? 언제 슬펐어?"라고 물으며 아이가 자신의 감정 경험과 연결하도록 돕습니다. 이는 감정을 단순히 인지하는 것을 넘어 내면화하는 과정입니다.

 

사회적 시나리오 시뮬레이션: 상황극 연습

로봇이 화면에 사회적 상황을 보여주고 역할놀이를 합니다. "친구가 네 장난감을 빌려달라고 해. 너는 뭐라고 말할까?"

아이가 대답하면 로봇은 즉각적인 피드백을 제공합니다. "좋아, '잠깐만 기다려. 내가 먼저 놀고 빌려줄게'라고 말하는 건 좋은 방법이야!" 또는 "음, '안 돼!'라고만 하면 친구 기분이 어떨까? 더 좋은 방법을 생각해볼까?"

로봇은 다양한 상황을 제시합니다.

• 친구가 울고 있을 때
• 순서를 기다려야 할 때
• 의견이 다를 때
• 함께 놀이를 할 때

각 상황에서 로봇은 아이의 선택에 따라 다른 시나리오가 전개되도록 설계되었습니다. 마치 "선택형 게임"처럼 아이의 결정이 결과에 영향을 미치는 것을 경험합니다.

 

협력적 문제 해결: 함께 풀어가는 퍼즐

로봇이 제시하는 과제를 2-3명의 아이들이 함께 해결합니다. 예를 들어, 화면에 복잡한 미로가 나타나고 로봇이 "너희가 함께 길을 찾아줘야 해. 서로 의논해봐"라고 말합니다.

아이들이 의논하는 과정에서 로봇은 카메라와 마이크로 상호작용을 관찰합니다. 한 아이가 주도하면 "○○야, △△이의 생각도 들어볼까?"라고 개입합니다. 갈등이 생기면 "두 사람 다 좋은 생각이야. 어떻게 하면 둘 다 만족할 수 있을까?"라고 중재합니다.

이러한 활동은 비고츠키(Lev Vygotsky)의 사회문화 이론에 기반합니다. 유아는 또래나 성인과의 사회적 상호작용을 통해 인지 능력을 발달시킵니다. 로봇은 이러한 상호작용을 촉진하는 매개자 역할을 합니다.

놀라운 연구 결과: 숫자로 증명된 변화

10주간의 실험 결과는 매우 고무적이었습니다.

 

3주 차: 조기 영향 확인

로봇을 먼저 사용한 그룹 1은 단 3주 만에 눈에 띄는 향상을 보였습니다. 감정 인식 과제에서 30점 만점에 26점을 기록한 반면, 전통적 방법을 사용한 그룹 2는 18점에 머물렀습니다. 8점 차이는 통계적으로 매우 유의했습니다(약 44% 향상).

이는 AI 로봇의 효과가 빠르게 나타난다는 것을 의미합니다. 장기간 기다릴 필요 없이 몇 주 안에 아이들의 감정 인식 능력이 개선되는 것을 관찰할 수 있습니다.

 

7주 차: 빠른 따라잡기

5주간 전통적 방법을 사용하던 그룹 2가 6주 차부터 로봇을 사용하기 시작했습니다. 놀랍게도 단 2주 만인 7주 차에 사회적 상호작용 과제에서 25점 만점에 22점을 기록하며 빠르게 향상되었습니다.

이는 로봇의 효과가 재현 가능하고 일관적이라는 것을 보여줍니다. 어떤 그룹이든, 언제 시작하든, 로봇을 사용하면 개선 효과가 나타납니다.

 

10주 차: 지속적 이점

최종 평가에서 가장 흥미로운 결과가 나왔습니다. 10주 내내 로봇을 사용한 그룹 2(후반 5주)가 협력적 문제 해결에서 25점 만점에 24점을 기록했습니다. 반면 로봇 사용을 중단하고 전통적 방법으로 돌아간 그룹 1은 21점을 기록했습니다.

이는 두 가지를 시사합니다. 첫째, 로봇을 지속적으로 사용하면 효과가 누적됩니다. 둘째, 로봇 사용을 중단하면 일부 효과가 감소할 수 있습니다. 따라서 일회성이 아닌 지속적인 활용이 중요합니다.

학부모와 교사의 압도적 지지

연구팀은 학부모와 교사의 의견도 수집했습니다.

 

학부모 만족도: 78%에서 95%로

5주 차에 그룹 1 학부모를 대상으로 설문조사를 했습니다. 78%가 가정에서 아이의 정서 인식이 개선되었다고 보고했습니다. "우리 아이가 '엄마, 지금 화났어?'라고 물어봐요", "동생과 싸울 때 '동생이 슬퍼하네'라고 말해요" 같은 구체적인 변화를 관찰했습니다.

90%의 학부모가 로봇 사용 지속을 지지했습니다. "처음에는 로봇이 아이 교육을 할 수 있을까 의심했지만, 실제 효과를 보니 놀랍다"는 반응이었습니다.

10주 차에는 양 그룹 학부모 모두를 대상으로 설문했습니다. 95%가 유치원에서 로봇을 폭넓게 통합할 것을 권장했습니다. 이는 학부모들이 로봇을 단순한 실험이 아닌 실제 교육 도구로 받아들였다는 의미입니다.

 

교사 만족도: 100%가 쉽다고 응답

모든 교사가 로봇 통합이 쉬웠다고 응답했습니다. 복잡한 프로그래밍이나 기술 지식 없이도 로봇을 교실에 도입할 수 있었습니다.

교사들은 로봇 활동 중 아이들의 참여도와 집중도가 증가했다고 관찰했습니다. "평소에 조용한 아이들도 로봇과는 활발하게 상호작용했다", "로봇이 개별적으로 관심을 주니 모든 아이가 소외되지 않았다"는 긍정적인 의견이었습니다.

특히 교사들은 로봇이 "공동 촉진자(Co-facilitator)" 역할을 한다고 평가했습니다. 로봇이 기본적인 감정 인식 활동을 담당하는 동안, 교사는 개별 아이에게 더 깊이 있는 정서적 지원을 제공할 수 있었습니다.

누리과정 사회관계 영역과의 완벽한 정렬

이 연구는 2019 개정 누리과정 사회관계 영역의 세 가지 내용 범주와 정확하게 일치합니다.

 

1. 나를 알고 존중하기

누리과정 내용: "나의 감정을 알고 상황에 맞게 표현한다"

로봇의 실시간 감정 인식 기능이 이를 직접 지원합니다. 로봇이 아이의 표정을 보고 "지금 화가 난 것 같네. 맞니?"라고 물으면, 아이는 자신의 감정 상태를 인식하게 됩니다. 로봇은 "화가 날 때는 '나 지금 화났어'라고 말로 표현해보자"라고 가르칩니다.

감정 자기조절(Emotional Self-regulation)은 유아기의 핵심 발달 과제입니다. 미국심리학회(American Psychological Association)에 따르면, 감정 자기조절 능력이 높은 유아는 또래 관계가 좋고, 학교 적응도 잘하며, 성인이 되어서도 정신건강이 양호합니다.

 

2. 더불어 생활하기

누리과정 내용: "친구와 서로 도우며 사이좋게 지낸다", "친구와의 갈등을 긍정적인 방법으로 해결한다"

사회적 시나리오 시뮬레이션이 이를 훈련합니다. 로봇과의 역할놀이를 통해 아이는 또래의 감정을 인식하고, 적절하게 반응하는 법을 배웁니다.

특히 공감(Empathy) 능력 발달에 효과적입니다. 로봇이 "친구가 장난감을 뺏겼어. 친구 기분이 어떨까?"라고 물으면, 아이는 타인의 관점에서 생각하는 연습을 합니다. 이를 "관점 취하기(Perspective-taking)"라고 하며, 사회성 발달의 핵심입니다.

안내된 정서 인식 활동을 통해 배려 행동이 자연스럽게 발달합니다. "친구가 슬퍼 보이네. 뭐라고 위로해줄까?" 같은 질문으로 친사회적 행동(Prosocial Behavior)을 촉진합니다.

 

3. 사회에 관심 갖기

누리과정 내용: "우리 동네에 대해 알아본다", "우리나라에 관심을 갖는다"

협력적 문제 해결 활동이 이를 지원합니다. 로봇이 제시하는 집단 과제를 통해 아이들은 함께 일하는 법을 배웁니다. "우리 동네 공원을 어떻게 꾸밀까?", "우리나라의 명절에 무엇을 할까?" 같은 주제로 토론하며 공동체 의식을 기릅니다.

10주 차 평가에서 로봇을 지속 사용한 그룹이 협력 기술에서 24/25점이라는 우수한 성과를 보인 것은 이러한 활동의 효과를 입증합니다.

교육 현장 적용: 어떻게 활용할 수 있을까?

이 연구 결과를 한국의 유아교육 현장에 어떻게 적용할 수 있을까요?

 

소그룹 활동 시간

자유선택활동 시간에 사회관계 영역에 로봇을 배치합니다. 2-3명의 아이들이 로봇과 함께 감정 카드 게임, 상황극, 협력 퍼즐을 합니다. 교사는 다른 영역의 아이들을 지도하는 동안, 로봇이 사회정서 학습을 담당합니다.

 

주제별 프로젝트 활동

"감정" 프로젝트를 진행할 때 로봇을 핵심 도구로 활용합니다. 1주 차에는 "기쁨", 2주 차에는 "슬픔" 하는 식으로 매주 다른 감정을 탐구하며 로봇이 관련 활동을 제공합니다.

 

전이 시간 활용

점심 식사 후나 낮잠 전후 같은 전이 시간에 5-10분 정도 로봇과 짧은 상호작용을 합니다. "오늘 기분이 어때?", "친구랑 재미있게 놀았어?" 같은 간단한 대화로 정서 점검을 합니다.

 

개별 맞춤 지원

사회성 발달이 느린 아이, 감정 표현이 서툰 아이에게 1:1로 로봇 시간을 제공합니다. 로봇은 판단하지 않고 항상 긍정적으로 반응하기 때문에 심리적 안전감을 느낍니다.

 

가정 연계

연구 결과 가정에서도 정서 인식 개선이 관찰되었습니다. 유치원에서 배운 감정 인식 기술이 집에서도 자연스럽게 활용됩니다. 부모 교육 자료에 로봇 활동 내용을 포함시켜 가정에서도 연계 지도할 수 있습니다.

Raspberry Pi 기반: 접근 가능한 기술

이 연구의 또 다른 장점은 비교적 저렴한 기술을 사용했다는 점입니다. Raspberry Pi는 약 5-10만 원 정도의 소형 컴퓨터입니다. 터치스크린, 카메라, 마이크, 스피커를 추가해도 전체 시스템을 50만 원 이내로 구축할 수 있습니다.

물론 GPT-4V API 사용료가 추가로 필요하지만, 교육 기관용 할인이나 정부 지원을 받으면 충분히 감당 가능한 수준입니다. 실제로 서울시교육청은 2024년부터 "AI 교육 혁신 사업"을 통해 유치원에 AI 교육 기기 구입비를 지원하고 있습니다.

대량 생산되면 가격은 더 낮아질 것입니다. 한 대의 로봇을 여러 반이 돌아가며 사용하거나, 한 반에서 하루 중 일부 시간만 활용해도 충분한 효과를 볼 수 있습니다.

윤리적 고려사항: 안전하게 사용하기

AI 로봇을 유아교육에 도입할 때는 몇 가지 주의사항이 있습니다.

 

데이터 프라이버시

로봇이 아이의 얼굴과 음성을 수집합니다. 반드시 부모의 서면 동의를 받아야 하며, 개인정보보호법에 따라 데이터를 암호화하고 안전하게 보관해야 합니다. 연구팀은 모든 데이터를 익명화했으며, 분석 후 즉시 삭제했습니다.

유럽의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)은 아동 데이터에 대해 특별히 엄격한 규정을 두고 있습니다. 한국도 2020년 개정된 개인정보보호법에서 만 14세 미만 아동의 개인정보 처리 시 법정대리인 동의를 의무화했습니다.

 

감정 인식의 정확성

GPT-4V는 매우 발전된 기술이지만 100% 정확하지는 않습니다. 특히 유아의 표정은 성인보다 미묘하고 빠르게 변합니다. 로봇이 감정을 잘못 인식할 가능성도 있습니다.

따라서 로봇의 판단을 절대적으로 신뢰하지 말고, 교사가 최종적으로 확인하고 개입해야 합니다. 로봇은 보조 도구일 뿐, 교사의 전문적 판단을 대체할 수 없습니다.

 

인간 관계의 중요성

로봇이 아무리 효과적이어도 부모, 교사, 또래와의 실제 인간 관계를 대체할 수는 없습니다. 로봇은 연습 파트너이며, 실제 사회정서 발달은 진짜 사람들과의 상호작용에서 일어납니다.

연구팀도 로봇을 "공동 촉진자"로 명명하며, 교사와 협력하는 역할임을 강조했습니다. 로봇이 기본 훈련을 담당하면, 교사는 더 깊이 있는 정서적 지원과 복잡한 사회적 상황 지도에 집중할 수 있습니다.

미래 전망: 더 똑똑해지는 로봇

이 연구는 2025년에 발표되었지만, AI 기술은 계속 발전하고 있습니다. 앞으로 몇 년 안에 다음과 같은 발전이 예상됩니다.

 

더 정확한 감정 인식

GPT-5, GPT-6로 업그레이드되면 감정 인식 정확도가 더 높아질 것입니다. 미묘한 표정 변화, 복합적인 감정(기쁘면서도 부끄러운), 문화적 차이까지 고려할 수 있게 됩니다.

 

개인화 학습

각 아이의 발달 수준, 성격, 학습 스타일을 학습하여 완전히 개인화된 사회정서 교육을 제공할 수 있습니다. "민수는 감정 인식은 잘하지만 표현이 서툴구나. 표현 연습을 더 많이 하자"처럼 맞춤형 커리큘럼을 자동 생성합니다.

 

가정용 로봇

현재는 유치원용으로 개발되었지만, 가정용 버전도 출시될 것입니다. 저녁 시간에 부모가 바쁠 때 로봇이 아이와 상호작용하며 정서 발달을 돕습니다.

 

다국어 지원

영어, 중국어, 한국어 등 여러 언어를 지원하여 다문화 가정 아동에게도 모국어로 사회정서 교육을 제공할 수 있습니다.

결론: 기술과 따뜻함의 만남

누리과정 사회관계 영역을 AI 로봇이 가르칠 수 있다는 것을 4세 유아 40명이 증명했습니다. 2025년 IDC 국제 학술대회에서 발표될 이 획기적인 연구는 GPT-4 기반 감정 인식 로봇이 10주 만에 아이들의 감정 인식, 사회적 상호작용, 협력적 문제 해결 능력을 유의하게 향상시킨다는 것을 보여주었습니다.

스페인의 베레주에타-구즈만 박사와 돌론-포자 교수 연구팀은 엄격한 교차 설계 실험으로 로봇의 효과를 검증했습니다. 3주 차에 '감정 인식 44% 향상', 7주 차에 '빠른 따라잡기', 10주 차에 '협력 능력 우수 성과'라는 일관된 결과가 나왔습니다.

학부모의 95%가 로봇의 폭넓은 통합을 권장했고, 100%의 교사가 교실 도입이 쉬웠다고 응답한 것은 이 기술의 실용성과 수용성을 입증합니다. 로봇이 공동 촉진자로 기능하여 교사는 더 개별화된 지원에 집중할 수 있었습니다.

2019 개정 누리과정의 사회관계 영역("나를 알고 존중하기", "더불어 생활하기", "사회에 관심 갖기")과 완벽하게 정렬되며, 감정 자기조절, 공감, 친사회적 행동 등 핵심 사회정서 역량을 발달시킵니다.

Raspberry Pi 기반의 접근 가능한 기술로 개발되어 한국 유치원과 어린이집에서도 충분히 도입 가능합니다. 소그룹 활동, 주제별 프로젝트, 전이 시간, 개별 맞춤 지원 등 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다.

물론 데이터 프라이버시, 감정 인식 정확성, 인간 관계의 중요성 등 윤리적 고려사항을 잊지 말아야 합니다. 로봇은 교사를 대체하는 것이 아니라 교사의 전문성을 향상시키는 도구입니다.

AI 시대, 로봇 선생님은 더 이상 공상과학이 아닙니다. 우리 아이들의 마음을 읽고, 감정을 가르치며, 사회성을 키워주는 현실적인 교육 파트너입니다. 기술은 차가울 수 있지만, 적절하게 활용된다면 우리 아이들에게 따뜻한 정서 발달의 기회를 선물할 수 있습니다.

로봇과 함께 감정을 배우고, 친구를 이해하며, 함께 문제를 해결하는 우리 아이들. 그 밝은 미소 속에 더 건강한 사회정서 발달의 미래가 있습니다.

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참고문헌

Berrezueta-Guzman, S., Dolón-Poza, M., et al. (2025). Supporting Preschool Emotional Development with AI-Powered Robots. Proceedings of the 24th Interaction Design and Children (IDC) Conference. arXiv:2505.18661v1. https://doi.org/10.1145/3713043.3731548

교육부, 보건복지부 (2019). 2019 개정 누리과정 해설서.

Piaget, J. (1952). The Origins of Intelligence in Children. International Universities Press.

Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher Psychological Processes. Harvard University Press.

American Psychological Association (2020). Emotional Self-Regulation in Early Childhood Development.

서울시교육청 (2024). AI 교육 혁신 사업 운영 계획.

개인정보보호위원회 (2020). 개인정보보호법 개정안 해설서.