학교에서는 AI 제한, 학생과 노동시장은 이미 활용 단계
AI 오남용보다 더 큰 위험은 검증되지 않은 정보의 학습
교사 역량과 수업·평가 체계 전환이 핵심 과제

본 기사는 스위스 인공지능연구소(SIAI)의 SIAI Research Memo 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 개인적 의견이며, SIAI 또는 그 소속 기관의 공식 입장과 일치하지 않을 수 있습니다.

2024년 말 기준 전 세계 교육 시스템의 약 40%는 학교 내 휴대전화 사용을 제한하거나 전면 금지하는 규제를 도입했다. 이로 인해 교실에서 인공지능(AI) 도구에 접근하기는 점점 어려워지고 있다. 그러나 학생들의 실제 이용 환경은 이미 다른 방향으로 이동했다. 미국 청소년의 약 25%는 과제 수행 과정에서 AI 챗봇을 사용했다고 답했으며, 절반 이상은 AI 기반 검색엔진이나 채팅 앱을 활용하고 있다고 밝혔다. 교실 안에서는 통제가 강화되는 반면, 교실 밖에서는 AI 활용이 일상화되는 흐름이 고착화되고 있다.

이러한 상황은 노동시장의 변화와도 조응하지 않는다. 기업 현장에서는 AI 도구가 문서 작성과 정보 검색 등 기본 업무에 폭넓게 활용되고 있다. 교육 현장이 이러한 변화를 충분히 반영하지 못할 경우, 학생들은 직무 환경에서 요구되는 기본 활용 역량을 갖추지 못한 채 사회에 진입하게 된다. 학교 교육의 과제는 기술 접근을 제한하는 데 머물지 않는다. AI가 제시하는 결과를 점검하고 오류 가능성을 판단하는 능력을 체계적으로 기르는 데 있다. 이 같은 역량은 이미 기업이 요구하는 핵심 실무 능력으로 자리 잡고 있다.

AI 교육의 필요성

학교의 규제에는 현실적인 배경이 존재한다. 수업 집중도 저하, 평가 공정성 훼손, 개인정보 보호 문제를 고려할 때 일정 수준의 제한은 불가피하다는 판단이다. 실제로 유네스코에 따르면 전 세계 79개 교육 시스템이 학교 내 휴대전화 사용과 관련한 규정을 도입했다. 이는 교육 당국이 안전과 질서를 주요 과제로 인식하고 있음을 보여준다.

다만 학생들의 기술 사용 환경은 학교 밖에서 빠르게 변화하고 있다. 2023년 이후 청소년 사이에서 AI 활용은 급속히 확산됐다. 2025년 초 미국에서는 약 26%의 청소년이 학업 과정에서 AI 챗봇을 사용했다고 답했다. 검색과 요약, 이미지·영상 생성, 대화형 보조 도구는 이미 학습 과정의 일부로 자리 잡았다. 이러한 경험은 학생들의 기대 수준과 활용 역량을 형성한다. 반면 학교 교육이 이를 충분히 다루지 못할 경우, 학생들은 AI가 제공하는 정보의 정확성을 판단하지 못한 채 기술을 소비하는 데 그칠 가능성이 크다.

교육 현장에서 더 우려해야 할 지점은 부정행위 자체가 아니다. 핵심 위험은 잘못된 정보가 학습 과정에 축적되는 데 있다. AI가 생성한 답변을 검증 없이 받아들이는 과정에서 사실 오류가 반복되고, 확인 절차를 거치지 않는 정보 소비 습관이 형성될 수 있다. AI 언어모델이 허위 정보나 부정확한 참고 자료를 생성할 수 있다는 점은 여러 연구를 통해 확인된 바 있다.

이 문제는 교육을 통해 완화할 수 있다. 수업에서는 정보 검증 방법을 체계적으로 다룰 수 있다. 여러 출처를 교차 확인하고, 질문을 통해 논리를 점검하며, 결과가 기존 지식과 부합하는지를 살피는 훈련이 가능하다. 이러한 역량은 기업 현장에서도 필수로 요구된다. 기술을 일괄적으로 제한하는 방식만으로는 학습 효과를 높이기 어렵다. 교사에게 필요한 자원과 교육과정을 제공하지 않을 경우, 학생은 AI 활용 방법과 그 한계를 함께 이해할 기회를 얻기 어렵다.

교육의 관건은 교사 역량

AI 교육을 둘러싼 논쟁에서 초점은 학생의 태도에 있지 않다. 관건은 교사가 어느 정도의 역량을 갖추고 있는가다. 연구에 따르면 2023년부터 2025년 사이 교사의 AI 활용은 뚜렷하게 증가했다. 수업 계획 보조, 과제 구성, 학습 자료 제작 과정에서 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 다만 이를 뒷받침하는 연수와 제도적 지원은 충분히 정착되지 못한 상태다.

학교 차원에서 관리되는 AI 시스템이 제공될 경우 교사들은 수업 준비 시간이 단축되고 수업 운영의 효율이 높아졌다고 평가한다. 반면 체계적인 지원이 부재한 환경에서는 교사가 불확실성을 느끼고 규제에 의존하는 경향이 나타난다. 이 과정에서 교육적 판단의 여지는 줄어들고, 책임이 학생에게 전가되는 구조가 형성된다.

학생의 진로 준비를 강화하려면 교사 지원이 선행돼야 한다. 근무 시간 내 연수 확대, 검증 역량을 중심으로 한 교육 훈련, 개인정보 보호가 확보된 도구 제공이 필요하다. 교사는 단순한 결과물 생성에서 벗어나 사고 과정을 요구하는 과제를 설계할 수 있어야 한다. 결과와 함께 과정이 평가되도록 수업을 구성하고, AI 탐지 도구의 한계를 이해하는 역량도 요구된다. 연구에 따르면 AI 탐지 기술은 오류 가능성을 내포하고 있으며, 이를 근거로 한 일괄적 처벌은 오판과 불신을 낳을 수 있다.

AI의 한계를 인식하는 교사는 수업 경쟁력을 갖는다. 학생에게 적절한 질문을 제시하고, AI의 응답을 신뢰 가능한 자료와 대조하며, 다양한 접근을 시험하고 그 과정을 기록하도록 지도할 수 있다. 기업은 이러한 사고 역량을 높이 평가한다. 이를 위해 반복 연습과 성찰, 수정이 가능한 수업 구조가 필요하다. 학교장과 교육 행정가 역시 명확한 기준 아래 AI 활용을 허용하는 정책을 마련해야 한다. 전면적 차단만으로는 교육적 해법에 도달하기 어렵다. 수업 안에서 작동하는 실천 중심의 AI 교육이 요구된다.

교육 방식의 재설계

AI 역량이 교육의 핵심 과제로 부상하면서 평가 방식 역시 조정이 필요해졌다. 전통적인 에세이 중심 평가는 AI 오남용에 취약하다. 이에 따라 초안과 주석 제출, 구두 발표, 실험 기록, 코드 설명, 연구 과정과 참고 자료를 명시하는 과제가 대안으로 제시된다. 평가 기준에는 자료 검증 절차와 검토 과정, AI 제안을 채택하거나 배제한 판단 근거가 포함돼야 한다. 시험이 통제된 환경에서 시행되더라도, 수업 과정에서는 AI 보조 활동을 병행해 정보의 신뢰성과 콘텐츠의 질을 구분하는 능력을 기를 필요가 있다.

공정성 문제 역시 정책 설계 단계에서 함께 고려돼야 한다. 학생 간 기기 보유와 AI 접근성에는 격차가 존재한다. 개인정보 보호가 확보된 학교 제공 플랫폼은 이러한 불균형을 완화할 수 있지만, 이를 위해서는 재정적 뒷받침이 필요하다. 교사 연수에는 포용적 교수법이 포함돼야 하며, AI 활용 과정에서 교사의 판단과 지도 역할이 약화되지 않도록 기준을 마련할 필요가 있다.

정책은 사후 대응보다 사전 설계를 지향해야 한다. AI 탐지 도구는 오남용 가능성을 파악하는 참고 자료로 활용할 수 있으나 정확성에는 한계가 있다. 학생의 AI 사용 명시, 교사의 설명 요구, 짧은 점검과 비공식 면담을 병행하는 운영 방식은 오용을 억제하고 판단 중심의 학습 문화를 형성하는 데 기여한다. 이러한 체계는 검증과 숙고를 교육의 중심에 두는 환경으로 이어진다.

규제 이후를 설계하는 교육 정책

교육 정책의 성패는 운영 체계에 달려 있다. 교육 당국은 단기적으로 교실 내 AI 활용 기준을 마련하고, 이에 앞서 교사 연수를 제도화할 필요가 있다. 학교에서 사용하는 AI 도구에는 개인정보 보호와 관리 기능을 명확히 요구해야 한다. 정치적 여건상 사용 제한이 불가피한 경우에는 적용 기간과 시범 운영을 병행하는 방식이 현실적인 대안이 될 수 있다. 일정 기간 활용을 제한하며 데이터를 축적한 뒤, 교사 역량 강화와 수업 현장 적용을 단계적으로 확대하는 접근이다. 이는 단기적 위험 관리와 중장기 전환을 함께 고려한 정책 설계다.

규제만으로는 교육의 목표를 달성하기 어렵다. 규칙은 단기적 위험을 낮추는 데 기여할 수 있으나, 직무 환경에서 요구되는 판단 능력과 활용 역량을 충분히 키우기에는 한계가 있다. 교육 현장은 관리 중심 운영에서 학습과 검증 중심 구조로 전환할 필요가 있다. 기기 사용 여부를 감시하는 방식에서 벗어나, 정보의 신뢰성을 평가하고 결과를 점검하는 능력을 기르는 방향으로 수업이 재구성돼야 한다. 이를 위해 교사 역량 개발에 대한 지속적인 투자, 과정 중심 평가 체계, 검증된 도구 활용을 위한 제도적 기반이 요구된다.

학생이 정보의 타당성을 점검하고 참고 자료를 확인하며 AI가 생성한 오류를 수정하는 과정을 학습할 경우, 학습 효과는 명확해진다. 이는 규정 위반을 줄이는 차원을 넘어 기술을 비판적으로 활용하는 사고 능력으로 이어진다. 이러한 역량은 교육 현장을 넘어 사회 전반에서 요구되는 기본 소양으로 작동한다. 변화가 지연될 경우 노동시장은 AI 활용에 취약한 인력 구조에 직면할 가능성이 크다. 지금 필요한 선택은 교사 역량과 수업 구조에 대한 투자를 통해 AI 활용 능력을 교육의 핵심 내용으로 편입하는 일이다. 이는 졸업생이 실제 직무 환경에서 요구되는 판단력과 검증 능력을 갖추도록 하는 가장 현실적인 경로다.

본 연구 기사의 원문은 Teach the Tool: Why AI literacy in schools must replace bans을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 스위스 인공지능연구소(SIAI)에 있습니다.