칸 아카데미는 2008년 살만 칸이 영상 수업을 올리기 시작하면서 출발했다. 이후 누구에게나, 어디서나 무료로 세계적 수준의 교육을 제공한다는 사명을 가진 비영리 단체가 되었다.

그 메커니즘은 소프트웨어로 구현된 숙달 학습이다. 짧은 영상이 주제를 설명하고, 연습 문제가 즉각적인 피드백을 제공하며, 학생은 해당 기술을 숙달한 뒤에야 다음으로 넘어간다. 이를 통해 모든 학습자가 자신만의 속도로 진도를 나갈 수 있는데, 이는 학생 30명을 가르치는 교사 한 명이 할 수 없는 일이다.

그 효과는 측정 가능하다. 20만 명이 넘는 학생에 대한 3년치 행정 데이터를 활용한 2026년 1월 PNAS 연구에 따르면, 연간 6.6시간의 칸 아카데미 연습(주당 약 11분)만으로도 수학 점수가 0.031 표준편차만큼 상승했으며, 주당 30분에서는 상승폭이 0.085 SD까지 확대되었다.

입증된 숙달을 기준으로 진도를 제한한다

즉각적인 피드백은 며칠 뒤에 채점되는 숙제보다 낫다.

숙달 기준은 학생들이 결코 메울 수 없는 격차를 쌓아두는 것을 막는다.

소프트웨어는 개인 교습 비용의 일부만 들고 어떤 기기로든 도달한다.

데이터를 통해 교사는 각 학생에게 어떤 기술이 부족한지 정확히 볼 수 있다.

교실이 아니라 교사를 확장하라: 즉각적인 피드백과 숙달 기준이 결합되면 인간 개인 교습 비용의 일부만으로 측정 가능한 학습을 제공한다.

2024-25 학년도까지 칸 아카데미는 2억 2,700만 명의 등록 사용자, 그해 1억 490만 명의 학습자, 190개국 이상에서 55개 이상의 언어로 제공된다고 보고했다. 이제 여러 교육구가 칸 아카데미의 액셀러레이터 프로그램 라이선스를 취득하고 있으며, PNAS 연구의 데이터는 이렇게 생성되었다.

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출처

  1. Computer-assisted learning in the real world: How Khan Academy influences student math learning Proceedings of the National Academy of Sciences · doi.org ·
  2. About Khan Academy Khan Academy · khanacademy.org
  3. What is the history of Khan Academy? Khan Academy Help Center · support.khanacademy.org