[경향신문] '혁신'이란 이름의 수업…학생은 데이터가 아니고 교사는 관리자가 아니다 (정현선 / 2026.09.24.)

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[AI 시대 한국 사회를 다시 설계하자]‘혁신’이란 이름의 수업…학생은 데이터가 아니고 교사는

언제부터 좋은 수업의 기준이 '학생이 무엇을 배웠는가'가 아니라 '인공지능(AI)을 얼마나 많이 사용했는가'가 되었을까? ..... 그러나 AI의 보편적·일상적 활용 자체가 국가 목표가 되면 학교와 교사의 선택은 '지금 이 상황에서 AI를 사용해야 할까'가 아니라 '어느 제품을 어떻게 사용할 것인가'로 좁아질 수 있다.

문제는 AI를 사용할 것인가 말 것인가가 아니다. 어떤 교육적 목적을 위해, 어떤 근거에 따라, 누구의 권리와 책임 아래에서 사용할지를 기술 도입보다 먼저 물어야 한다. .... 측정할 수 없다는 이유로 교육적 가치가 없는 것은 아니다. 오히려 측정 가능한 것만을 학습의 증거로 삼을 때 무엇이 교육에서 사라지는지를 물어야 한다.

OECD의 '디지털 교육 전망 2026'은 생성형 AI를 이용한 '과제 수행'과 실제 '학습'을 구별해야 한다고 경고한다. ..... 튀르키예 고등학생 대상 실험에서도 일반형 GPT-4를 사용한 학생들은 연습 성과는 높아졌지만, AI 없이 치른 시험에서는 비사용 집단보다 성취가 17% 낮았다.

특히 교사가 '지식 전달자'에서 '데이터 기반 학습 코치'로 진화한다는 표현은 그럴듯하지만 위험하다. ..... 플랫폼이 목표와 경로, 피드백을 미리 정하고 교사는 결과를 확인하는 사람으로만 남는다면, 교사는 사라지지 않더라도 전문성이 약화될 수 있다.

한국 교육의 재설계도 정책 결정 순서를 바꾸는 데서 시작해야 한다. 새로운 기술을 학교에 도입하기 전에 교육적 효과와 데이터 수집의 영향을 기술 기업의 자체 연구가 아닌 독립적인 연구로 검증하고 결과를 공개해야 한다. 교사와 교수에게는 AI 활용 연수뿐 아니라 AI를 사용하지 않을 권리, 교육과정과 학생 상황에 따라 활용 여부와 방법을 판단할 시간과 권한을 보장해야 한다. 학생 역시 보호의 대상이나 학습 서비스의 소비자에 머물지 않고, 자신에게 영향을 미치는 기술과 교육 정책을 평가하는 이해당사자로 참여해야 한다.

AI 시대 교육 혁신은 AI가 불가피하다는 전제에서 출발해서는 안 된다. '무엇을 기술에 맡길 것인가'를 묻기 전에 '무엇만큼은 기술에 맡길 수 없는가' '무엇은 데이터로 만들지 않을 것인가'를 먼저 논의해야 한다. 학생은 측정 가능한 데이터만으로 설명되는 존재가 아니며, 교사 역시 그러한 데이터를 시각화해 보여주는 대시보드의 관리자가 아니기 때문이다.