[AI MEMO] 교육 현장 AI 활용 급증, 교사 역량이 관건

AI 활용 확산 속도 못 따라가는 교육 현장 
학습 성과 좌우하는 교사의 교육적 판단 
평가 체계 개편과 교육 현장 역량 강화 과제

본 연구 기사는 유럽 경제 연구소 The Economy의 연구위원(Fellow)들이 작성한 The Economy Review 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술-경제-정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적인 의견이며, The Economy 또는 집필자의 소속 기관의 견해와 일치하지 않을 수 있습니다.

인공지능(AI) 튜터를 활용한 고등학생 대상 수학 실험에서 학생들의 문제 풀이 성과는 48% 향상됐다. 그러나 AI 없이 실시한 평가에서는 챗봇으로 학습한 학생들의 성적이 대조군보다 17% 낮았다. AI가 학습 과정에서는 도움을 줬지만 실제 이해도 향상으로 이어지지는 못한 셈이다. 이는 교육 현장에서 AI 활용 성과와 학습 효과를 동일하게 볼 수 없다는 점을 시사한다. AI는 학생의 사고 과정과 이해 수준을 평가할 수 없으며, 학습 지원과 과도한 의존의 경계도 스스로 판단하지 못한다. 따라서 AI 시대 교육의 핵심 과제는 교사의 AI 리터러시와 교육적 판단력을 높이는 데 있다.

AI 확산 속도 못 따라가는 교육 현장

이제 학생들의 AI 접근성 자체는 더 이상 주요 정책 과제가 아니다. 영국 고등교육정책연구소(HEPI) 조사에 따르면 지난해 2월 기준 영국 대학생의 92%가 AI 도구를 사용한 경험이 있으며, 88%는 평가 과제에 생성형 AI를 활용했다고 답했다. 초·중등교육(K-12) 현장도 크게 다르지 않다. 미국의 글로벌 정책 싱크탱크인 랜드(RAND) 연구소 조사에서는 2024~2025학년도 핵심 교과목에서 학생의 54%, 교사의 53%가 학교에서 AI를 사용한 것으로 집계됐다. AI 확산 속도는 기존 교육과정 개편 주기를 훨씬 앞서고 있다. 학교의 공식 지침을 기다리지 않아도 학생들은 이미 다양한 AI 서비스를 다각도로 활용하며, 효과적인 활용법을 빠르게 공유하는 추세다.

반면 이를 체계적으로 가르칠 교육 기반은 아직 충분히 마련되지 못했다. RAND 조사에서 학생의 80% 이상은 교사로부터 학교 과제에 AI를 활용하는 방법을 배우지 못한 것으로 나타났다. 학생 대상 AI 교육을 제공한다고 밝힌 교육구도 35%에 그쳤다. 고등교육 분야에서도 응답자의 3분의 2가 AI 역량을 필수 능력으로 평가했지만, 관련 교육을 받은 비율은 36%에 불과했다. 학생들은 새로운 AI 서비스를 빠르게 익히고 활용할 수 있다. 그러나 이를 학습에 효과적으로 연결하는 능력은 별개의 문제다. AI가 제시한 정보의 사실 여부를 검증하거나 답변에 담긴 편향을 식별하는 역량은 자연스럽게 습득되지 않는다. 개인정보 보호와 출처 표기, AI 활용 사실 공개 여부를 판단하는 능력도 마찬가지다.

교사가 결정하는 학습 효과

이러한 현실은 교사 AI 리터러시의 중요성을 더 부각시킨다. 교사 AI 리터러시는 교육학적 전문성과 윤리적 판단, 기술 이해도, AI의 한계에 대한 인식을 포괄하는 역량이다. 충분한 라이선스와 최신 기기, 고속 인터넷 환경을 갖추더라도 교사가 AI 결과물을 비판적으로 검토하지 못하거나 학습 활동을 효과적으로 설계하지 못한다면, 기대한 교육 효과를 거두기 어렵다. 특히 AI가 학생의 사고 과정을 대신하기 시작하는 시점을 판단하지 못할 경우 학습 성과도 떨어질 수 있다.

유네스코(UNESCO)의 교사 AI 역량 프레임워크도 이러한 방향성을 강조한다. 교사 AI 역량은 인간 중심 가치와 윤리, 기술 이해, 교수법, 지속적인 전문성 개발을 아우르는 개념이다. 프롬프트 작성 능력은 그 일부에 불과하다. 중요한 것은 학생이 무엇을 배워야 하는지 판단하고, AI 활용의 적정 범위를 설정하며, 학생이 실제로 개념을 이해했는지를 검증할 수 있는 전문성이다.

학습 지원과 의존의 갈림길

동일한 AI 도구를 사용하더라도 학생의 사고를 확장하는 방향으로 활용될 때와 결과물 생산에 의존하는 방식으로 사용될 때 교육 효과는 크게 달라진다. 실제 교육 현장에서도 이러한 결과가 확인된다. 나이지리아 중등학생을 대상으로 한 6주간의 영어 수업에서 마이크로소프트 코파일럿(Copilot)을 활용한 결과 종합 평가와 영어 과목 성적이 모두 개선된 것으로 나타났다. 이는 AI 접근성만으로 교육 효과를 설명할 수 없으며, 교사의 지도 역량이 뒷받침될 때 학습 성과가 높아질 수 있음을 보여주는 사례다.

성인 교육 분야에서도 비슷한 결과가 확인됐다. 온라인 수학 수업에 활용된 튜터 코파일럿(Tutor CoPilot)은 교사에게 실시간 지도 방안과 개입 전략을 제공했다. 무작위 대조 실험 결과 AI 지원을 받은 교사가 가르친 학생들의 학습 성과가 더 높았으며, 특히 기존 평가가 낮았던 교사 집단에서 개선 효과가 두드러졌다. 두 사례의 공통점은 AI가 교사의 교육 활동을 지원하는 역할에 집중했다는 점이다. AI는 다양한 대응 방안을 제시하고, 실제 적용 여부는 교사가 학생의 학습 수준과 교과 특성을 고려해 판단한다. 교육 효과를 결정하는 것은 기술 자체보다 이를 수업에 적용하는 방식이었다.

AI 시대 다시 쓰는 평가 기준

AI 확산으로 교육 현장의 평가 체계도 변화가 요구되고 있다. 생성형 AI가 등장하면서 많은 과제를 손쉽게 수행할 수 있게 됐지만, 이는 결과물 중심 평가 체계의 한계를 드러냈다. 학생의 사고 과정보다 완성된 답안에 초점을 맞춘 평가 방식으로는 실제 학습 수준을 파악하기 어려워졌기 때문이다. 이에 따라 평가의 초점도 결과물보다 학습 과정으로 이동하고 있다. 보고서 초안 작성 과정과 자료 선택 근거, AI 응답에 대한 검토 및 수정 과정, 발표와 구술 평가 등을 함께 반영하는 방식이 대안으로 제시된다. 이 과정에서 교사 AI 리터러시의 역할도 커진다. AI 사용 기준과 공개 원칙, 과제별 허용 범위를 설정하는 일도 교사의 몫이기 때문이다. 아이디어 발굴이나 맞춤형 연습 문제 제작에는 AI 활용이 효과적일 수 있지만, 기초 개념 학습이나 독자적 판단이 요구되는 영역에서는 신중한 접근이 필요하다.

일각에서는 이러한 변화가 교사의 업무 부담을 늘릴 수 있다고 지적한다. 그러나 AI를 행정 업무와 수업 자료 제작에 활용할 경우 학생 지도에 더 많은 시간을 투입할 수 있다. 지난해 갤럽 조사에서 미국 공립학교 교사들은 AI 활용으로 주당 평균 5.9시간을 절약했다고 응답했다. 절감된 시간을 학생과의 상호작용과 맞춤형 지도에 활용할 수 있다는 점에서 AI는 교육 활동을 지원하는 도구로 활용될 가능성이 크다.

교사 리터러시의 제도화

현재 교육 현장에서 이뤄지는 단발성 AI 연수만으로는 교사 AI 리터러시를 높이는 데 한계가 있다. 교사 AI 리터러시는 지속적인 전문성 개발 체계를 통해 축적돼야 한다. 이를 위해서는 교육 당국이 교사에게 요구되는 AI 역량 기준을 명확히 제시하고, 교과목별 활용 사례와 평가 모델을 체계적으로 제공하는 일이 필수적이다. 또한 학교 현장에서는 전문학습공동체와 동료 코칭을 통해 수업 사례를 공유하고 개선하는 환경을 조성하는 노력이 시급하다.

학교의 AI 도입 과정에서는 개인정보 보호와 연령 적합성, 오류 검증 체계, 교사의 통제 가능성 등을 종합적으로 고려할 필요가 있다. 또한 성과 평가 기준의 전면적인 재검토도 요구된다. 학생들이 AI 도움 없이 개념을 설명하고 새로운 상황에 지식을 적용할 수 있는지, AI가 제시한 정보의 오류를 식별할 수 있는지를 평가해야 한다. 교사 간 AI 리터러시 격차가 확대될 경우 학생 간 교육 격차로 이어질 수 있다는 점도 주요 과제로 꼽힌다.

일각에서는 교사의 역량 개발 속도가 AI 기술 발전을 따라가기 어렵다는 우려를 제기한다. 그러나 교육적 통제 없이 이뤄지는 기술 확산은 혁신보다 부작용을 키울 가능성이 크다. 학생들에게 필요한 것은 최신 AI를 가장 먼저 익히는 기술자가 아니다. 학습 목표를 제시하고 스스로 사고하는 과정을 이끌며, 필요할 때는 AI 활용 범위를 조정할 수 있는 교사다. 결국 AI 시대 교육의 성패는 교사의 전문성과 교육적 판단력에 달려 있다.

본 연구 기사의 원문은 Teacher AI Literacy Is the Real Test of AI in Education을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.