교육부의 AI 디지털 교과서 도입과 현장의 교차점
교육부가 인공지능(AI) 디지털교과서 검정심사 결과를 발표하고 도입 로드맵을 조정한 데 이어, 2026년 업무계획을 통해 AI 보편교육을 주요 과제로 제시하며 교실 내 기술 도입이 본격화되었다.
하지만 정책 추진 속도에 비례하여 교육 현장의 우려는 확산하는 추세다. 교사노조연맹이 2만 7천여 명의 교육 주체를 대상으로 진행한 설문조사 결과가 보여주듯, 일선 교사들은 단순한 기술 거부가 아닌 교육적 효과와 검증 절차에 대한 구조적 의문을 제기하고 있다.
교실에 AI를 들이는 과제는 기술 수용 여부를 논하는 단계를 지나, 학생의 읽기와 쓰기, 사고 과정을 보존할 명확한 사용 기준을 세우는 문제로 이동했다. 무엇을 사전에 검증하고 어느 범위까지 도입할 것인지 선제적으로 제시되어야 한다는 점이 핵심 쟁점이다.
정답을 대행하는 '인지적 위탁'과 생각하게 만드는 '유익한 마찰'의 극명한 대비는 교실 속 AI가 나아가야 할 구체적인 설계 방향을 묻고 있다.
인지적 위탁의 경계와 허용 가능한 지원의 분리
교사와 교육 단체들이 공유하는 문제의식은 스마트기기 의존이나 검증 부족을 넘어, 학생의 주체적인 사고 과정 자체가 약화될 수 있다는 본질적 위험에 닿아 있다.
특히 학생이 스스로 거쳐야 할 추론 과정을 기계에 넘기는 현상인 '인지적 위탁'이 주요 위험 요소로 지목된다. 실제 수업 상황에서 AI가 학생을 대신해 문장을 완성하거나 과제 답안을 직접 제시하는 기능은 교육 효과를 반감하므로 철저히 경계해야 할 영역이다.
반면, 학생이 문제 해결에 막혔을 때 아이디어 확장을 묻거나 글의 논리 구조를 다시 점검하게 만드는 피드백은 허용 가능한 지원으로 분류된다. 교실 속 AI는 문장 대행 도구가 아니라, 학생 스스로 사고를 전개하도록 돕는 제한적 기능으로만 작동해야 한다는 지적이다.
학계가 제안하는 사고 유도 파트너로서의 재설계
학계에서도 교육 현장의 시각과 궤를 같이하는 논의가 이어지고 있다. 한국작문학회는 전국학술대회를 통해 생성형 AI를 글쓰기 교육과 평가의 맥락에서 근본적으로 재설계해야 한다는 공통된 문제의식을 도출했다.
이는 시대적 흐름을 거슬러 기술을 전면 배척하자는 주장이 아니다. 학생이 어려움을 겪는 지점에서 완성된 정답을 제공하는 대신, 사고를 끌어내는 '유익한 마찰'을 유도하여 스스로 고민하도록 개입해야 한다는 방향성이다.
기술이 답을 대신 작성하는 도구로 전락하지 않고, 학생의 인지적 노력을 자극하는 파트너로서 그 역할을 재정의해야 함을 시사하는 대목이다.
문해력 저하 위험과 맞춤형 피드백의 균형점
AI디지털교과서 도입에 따른 국내외 교육 현장의 문해력 저하 우려는 막연한 거부감이 아니다. 기술 의존도가 높아질수록 학생 스스로 긴 텍스트를 읽고 해석하며 논리를 구성하는 능력이 약화될 수 있다는 지적이 반복되고 있다.
그러나 정교하게 설계된 AI가 개별 학생의 성취 수준에 맞춰 적절한 피드백을 제공하는 맞춤형 지원 도구로 기능할 가능성 역시 존재한다.
교육계는 문해력 약화라는 명확한 리스크와 맞춤형 교육이라는 효용 사이에서 정확한 균형점을 찾아야 한다. AI가 학생의 비판적 사고를 둔화시키는 대신 텍스트 이해도를 높이고 능동적인 사고를 촉진하도록 세밀한 기능 설계가 요구된다.
공교육 내 기술 통제 원칙과 검증 기준의 확립
결과적으로 정책 추진이 실효성을 확보하려면 기술 도입에 앞서 공교육 내 통제 원칙과 설계 기준이 명확히 확립되어야 한다. AI는 교실에서 학생의 사고 과정을 결코 대신해서는 안 되며, 전면 확대 이전에 교육적 효과와 부작용에 대한 철저한 검증이 선행되어야 한다.
정부와 학교는 AI를 어떤 조건과 범위 내에서 허용할지, 기계의 도움을 받은 학생의 사고 과정을 앞으로 어떻게 확인하고 평가할지 구체적인 가이드라인을 제시해야 한다.
맹목적인 기술 낙관론이나 비관론을 넘어, 학생의 주체적인 사고력을 보호하면서도 기술의 효용을 취할 수 있는 견고한 교육적 기준을 세우는 일이 공교육의 최우선 과제다.
[전문 용어 사전]
▪️인지적 위탁: 학생이 스스로 텍스트를 읽고 논리적으로 생각해야 할 사고의 과정을 기계에 전적으로 넘기고 의존하는 현상을 의미한다.
▪️유익한 마찰: 인공지능이 즉각적으로 완전한 정답을 제시하지 않고, 학생 스스로 고민하고 생각할 수 있도록 유도하는 질문을 던지는 교육적 개입 방식을 뜻한다.
▪️생성형 AI: 사용자의 요구에 따라 텍스트 등 새로운 콘텐츠를 생성해 내는 기술로, 교육 현장에서는 학생의 글쓰기를 대행할 위험성이 제기되고 있다.
▪️AI 보편교육: 특정 학생이 아닌 모든 학생을 대상으로 인공지능의 원리를 이해하고 이를 활용하는 능력을 기를 수 있도록 공교육 전반에 도입하는 정책 방향이다.
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