AI와 교육의 미래: 혼란, 딜레마, 그리고 방향

Sun, 19 Oct 2025 07:08:56 GMT

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- **AI는 교육의 판도를 바꾸고 있습니다** - 전 세계 3분의 1의 인구가 오프라인 상태인 가운데, 최첨단 AI 모델은 구독료, 인프라, 언어적 이점을 가진 사람들만 접근 가능합니다

- **불평등이 심화되고 있습니다** - 이러한 격차는 누가 AI를 사용할 수 있는지뿐만 아니라, 누구의 지식, 가치, 언어가 교육에 영향을 미치는 시스템을 지배하는지를 결정합니다

- **철학적, 윤리적, 교육학적 딜레마가 존재합니다** - 전 세계 사상가, 리더, 변화를 주도하는 사람들의 통찰력을 모아 AI가 교육에 미치는 파괴적 영향을 탐구합니다

- **대화를 위한 글로벌 공론장이 필요합니다** - 21개의 논문을 통해 평가 시스템 해체부터 돌봄 윤리 배양까지, 차이를 넘어 토론하고 AI 시대의 포용적 교육을 재상상하는 공유 공간을 구축합니다

- **UNESCO의 권고안을 기반으로 합니다** - AI 윤리에 관한 UNESCO 권고안, 교육 및 연구에서의 생성형 AI 지침, 교사 및 학생을 위한 AI 역량 프레임워크를 토대로 인권, 정의, 포용을 핵심으로 합니다

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## 1단계: 현재 상황을 인식하세요

**AI가 교육에 진입하고 있습니다**

가나의 한 어린이는 WhatsApp의 AI 튜터와 대수학을 연습합니다. 영국의 10대는 24시간 위로의 메시지를 보내는 AI '동반자'에게 자신의 불안을 털어놓습니다. 한국의 한 대학에서는 저명한 교수의 AI 아바타가 여러 언어로 전체 수업을 진행합니다.

불과 몇 년 전만 해도 상상할 수 없었던 이러한 장면들이 이제 전 세계 교실과 가정에서 빠르게 확산되고 있습니다.

**그러나 심각한 모순이 존재합니다**

- 생성형 AI는 혼재된 결과를 보이고 있습니다

- 일부에게는 개인화된 AI 보조자가 가능하지만, 많은 이들은 여전히 접근조차 할 수 없습니다

- 속도와 효율성을 약속하지만, 비판적 사고의 쇠퇴와 접근성, 젠더, 언어의 격차를 강화할 위험이 있습니다

- 전례 없는 규모의 데이터를 생성하지만, 개인정보 보호, 윤리, 주권, 신뢰에 대한 답 없는 질문을 제기합니다

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## 2단계: 근본적인 질문을 던지세요

**인간성을 재정의해야 합니다**

AI는 단순한 도구가 아닙니다. 배우고, 가르치고, 세상을 이해하는 방식을 근본적으로 재구성하고 있습니다.

**스스로에게 물어보세요:**

→ AI 시대에 '학생'이란 누구인가?

→ '교사'는 누구인가?

→ 누가 '저자'인가? 누가 말하는가?

→ 우리는 프롬프트를 제공하는 사람인가, 아니면 프롬프트를 받는 사람인가?

**교육의 목적을 재고해야 합니다**

교육은 단순히 지식 전달, 기술 개발 또는 경제적 발전을 위한 수단이 아닙니다. 교육은 인간 존엄성, 연대, 포용, 정의의 가치에 뿌리를 둔 관계적, 사회적, 윤리적, 시민적 활동입니다.

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## 3단계: 다양한 관점을 경청하세요

**철학적 도발: 통제를 넘어서**

Báyò Akómoláfé는 우리에게 AI를 단순히 도구로 보지 말고, 교육의 존재론적·인식론적 토대를 뒤흔드는 힘으로 보라고 초대합니다.

> "우리는 방향 재설정으로 너무 빨리 뛰어듭니다. 저는 이 시대의 방향 감각 상실과 함께 조금 더 머물고 싶습니다."

**지혜 교육: 지능을 넘어서**

Bing Song은 AI 시대에 교육이 단순히 기술과 지식 중심의 '지능' 패러다임을 넘어서야 한다고 주장합니다.

→ 윤리적 분별력을 키우세요

→ 자기 성찰을 실천하세요

→ 균형을 추구하세요

→ 인간이 되는 것의 의미를 탐구하세요

**물과의 비유: 관계적 사고**

Mary Rice와 Joaquín Argüello de Jesús은 물을 은유로 사용하여 AI와 교육의 얽힘을 탐구합니다.

- 물은 우리의 첫 번째 교사였습니다

- 물은 우리의 첫 번째 기술이었습니다

- 물은 우리의 첫 번째 희소성입니다

AI는 상당한 물 수요를 필요로 합니다. 일부 대형 언어 모델은 5-50개의 응답당 500ml의 물이 필요합니다.

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## 4단계: 힘과 위험을 균형있게 평가하세요

**낙관적 전망: AI를 교육 개혁의 기회로**

Andreas Horn은 AI가 교육에 결정적인 리더십과 행동이 필요한 중요한 순간을 제공한다고 주장합니다.

✓ 교육학을 우선순위에 두세요

✓ 교사에 투자하세요

✓ 가치를 더하는 곳에 AI를 선택적으로 사용하세요

✓ 의무적인 AI 리터러시를 시행하세요

✓ 가드레일을 설정하세요

✓ 학생들이 AI가 풍부한 세상을 이끌도록 준비시키세요

**비판적 전망: 신화와 집중된 권력**

Emily M. Bender는 AI와 AGI 내러티브를 날카롭게 비판합니다.

⚠ 대형 언어 모델(LLM)은 이해하지 않고, 추론하지 않으며, 관심을 갖지 않습니다

⚠ 그들은 의도나 의미 없이 통계적으로 그럴듯한 텍스트를 생성할 뿐입니다

⚠ 진짜 혼란은 기술 자체가 아니라 소수의 상업적 행위자들의 영향력 집중에 있습니다

⚠ 공교육이 사적 우선순위에 따라 재편되고 있습니다

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## 5단계: 교육학적 접근을 재설계하세요

**관계적 학습을 우선시하세요**

Abeba Birhane은 Paulo Freire의 비판적 교육학을 바탕으로 교육이 본질적으로 관계적이고 역동적이며 윤리적이고 정치적인 사업임을 강조합니다.

❌ 학습을 확률적 패턴으로 축소하지 마세요

❌ AI 시스템을 무비판적으로 대규모 채택하지 마세요

✓ 독립적인 감독을 확보하세요

✓ 규제 안전장치를 마련하세요

✓ 교사, 학습자, 지역사회의 의미 있는 참여를 보장하세요

**개인화의 함정을 경계하세요**

Carla Aerts와 Paul Prinsloo는 AI의 차별화된 교육 역량이 약속을 가지고 있지만, 알고리즘 개인화는 학습자를 고립시키고, 자율성을 좁히며, 불평등을 강화하고, 교사의 역할을 주변화할 위험이 있다고 경고합니다.

→ AI를 집단 사회적 지능의 지원적인 제3의 존재로 활용하세요

→ 공감, 협력, 문화적 다양성, 학생 주체성을 풍부하게 하세요

**평가 시스템을 재고하세요**

AI 시스템이 최소한의 인간 입력으로 세련된 에세이와 과제를 점점 더 많이 생성함에 따라, 교사들은 중요한 질문에 직면합니다: 전통적인 평가가 더 이상 학생 학습을 신뢰할 수 있게 측정하지 못한다면, 어떻게 재설계해야 할까요?

**Mike Perkins와 Jasper Roe의 접근:**

- 생성형 AI는 전통적인 평가 시스템의 오래된 취약점을 드러냅니다

- 글로벌 불평등을 심화시킵니다

- AI 도구, 인프라, 훈련에 대한 접근이 불균등하기 때문입니다

- 단계적 프레임워크를 통해 AI 사용이 학습과 무결성을 지원하거나 훼손하는 시기를 결정하세요

**Bill Cope, Mary Kalantzis, Akash Kumar Saini의 접근:**

- 고부담 표준화 평가를 시대에 뒤떨어진 것으로 비판합니다

- AI를 지속적이고 형성적이며 인간 중심적인 평가를 만드는 파트너로 봅니다

- '사이버-사회적 학습'은 AI를 중재 협력자로 재구성합니다

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## 6단계: 인간 교사를 재평가하고 재중심화하세요

**교사의 중심적 역할을 보존하세요**

Ching Sing Chai, Jiun-Yu Wu, Thomas K.F. Chiu는 인간 발달에 대한 AI의 영향을 다섯 가지 상호 연관된 차원으로 매핑합니다:

1. **관계적** - 교사-학생 관계의 중요성

2. **목적론적** - 교육의 목표와 목적

3. **인식론적** - 지식의 본질

4. **심리적** - 정서적 웰빙

5. **교육학적** - 교수 방법

⚠ AI에 대한 과도한 의존은 자기 결정, 호기심, 정서적 웰빙을 지원하는 바로 그 조건을 훼손할 위험이 있습니다

✓ 교사가 학습자의 무결성을 존중하는 학습의 의도적 설계자로서 AI 통합을 주도하도록 하세요

**돌봄으로 설계하세요**

Arafeh Karimi는 돌봄, 형평성, 관계적 책임을 AI 시스템의 개발 및 거버넌스에 내재화하는 실천 지향 로드맵을 제공합니다:

→ 교사와 학생과의 참여적 공동 설계

→ 신뢰 및 웰빙 감사

→ 형평성 주도 설명 가능성

→ 교사 주도 데이터 관리

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## 7단계: 윤리와 거버넌스를 우선순위에 두세요

**설계에 의한 돌봄 윤리를 구축하세요**

Kaśka Porayska-Pomsta와 Isak Nti Asare는 교육을 성장, 취약성, 상호 의존성의 깊이 있는 인간 과정으로 인식하는 설계에 의한 돌봄 윤리를 제안합니다.

⚠ 윤리는 배포 후 AI 시스템에 추가될 수 없습니다

✓ 학습자와 교사의 살아있는 현실을 우선시하는 참여적이고 포용적인 설계 프로세스를 통해 처음부터 내재화되어야 합니다

✓ 인권, 포용, 존엄성을 AI 교육 거버넌스의 기본 특징으로 중심에 두세요

**민주적 저항과 참여를 재고하세요**

Kalervo N. Gulson과 Sam Sellar는 알고리즘 시스템과 기계 논리에 의해 점점 더 형성되는 의사 결정 방식으로서 합성 거버넌스의 부상을 검토합니다.

→ AI가 교육 정책에서 중립적일 수 있거나 중립적이어야 한다는 가정에 도전하세요

→ 가치, 참여, 권력을 전면에 내세우는 비판적 민주적 대응을 요구하세요

→ 형평성과 교육을 공공재로서 저항하고, 재구성하고, 재목적화하세요

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## 8단계: 코드화된 불평등에 맞서세요

**맥락화되고 포용적인 AI를 보장하세요**

Vukosi Marivate, Nombuyiselo Caroline Zondi, Baphumelele Masikisiki는 형평성, 문화적 다원주의, 학습자와 교육자의 일상 현실에 뿌리를 둔 아프리카 고등 교육에 AI를 통합하기 위한 신중하게 희망적인 비전을 제안합니다.

✓ 인간 주체성, 교육학적 돌봄, 맥락적 지식을 우선시하는 참여적이고 지역 주도적인 접근 방식을 촉진하세요

✓ 단순히 번역된 것이 아니라 변형된 AI 시스템을 옹호하세요

✓ 다양한 의사소통 방식을 인식하고, 과소 대표 언어를 지원하며, 지역 사회의 사회적 상상력을 반영할 수 있는 시스템을 만드세요

**젊은 여성의 창의성을 중심에 두세요**

Kiran Bhatia와 Payal Arora는 AI, 교육, 특히 글로벌 남반구에 거주하는 젊은 여성의 삶 사이의 관계를 대담하게 재구성할 것을 요구합니다.

❌ 보호주의 패러다임과 결핍 프레임을 버리세요

❌ 젊은 여성을 관리해야 할 위험으로 위치시키는 것을 중단하세요

✓ 기쁨, 창의성, 변혁적 주체성을 중심으로 하는 교육에서 AI의 비전을 제공하세요

✓ 소극적 협의에서 공동 창작으로 이동하세요

✓ 컴플라이언스에서 창의성으로, 통제에서 돌봄으로 이동하세요

**개념적 명확성을 요구하세요**

Yuchen Wang은 포용이 무엇을 수반하는지에 대한 개념적 명확성과 윤리적 성찰을 요구하며, 좁게 정의된 개인화보다 관계성, 소속감, 집단 학습을 강조합니다.

→ 학습자의 살아있는 경험에 기반하여 공동 설계하세요

→ 포용 교육 연구에 의해 정보를 얻으세요

→ 정의와 참여를 위해 교육 시스템을 변형하라는 도덕적 명령에 의해 안내되세요

**청각 장애 학습자를 위한 다양한 AI를 옹호하세요**

Marloes Williams van Elswijk는 청각 장애 및 난청(DHH) 학습자의 복잡한 현실을 강조합니다.

→ DHH 커뮤니티와 공동 설계된 다중 모드 교육용 AI 시스템을 옹호하세요

→ 형평성은 자동화될 수 없다는 것을 인식하며 인간 지원을 계층화하세요

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## 9단계: 증거 정보에 입각한 정책을 재상상하세요

**시스템 변화로서 AI 정책을 받아들이세요**

George Siemens는 생성형 AI가 교육 시스템에 미치는 변혁적이고 혼란스러운 영향에 대한 냉정하면서도 미래 지향적인 성찰을 제공합니다.

⚠ AI는 점점 더 미국과 중국 같은 국가들의 국정 수단이 되고 있습니다

⚠ 이러한 지정학적 경쟁은 AI의 잠재력을 활용하는 교육 시스템 구축의 시급성을 강조합니다

✓ 인간 웰빙을 보호하세요

✓ 교육 장관이 정책을 시스템 변화와 집단 학습의 과정으로 참여하도록 하세요

**정책을 집단적 의미 구성으로 재구성하세요**

Ilkka Tuomi는 비판적 실재론, 학습으로서의 정책, John Dewey의 실용주의를 활용하여 교육 정책을 선형 구현이 아니라 집단적 의미 구성과 발전적 실험으로 재구성할 것을 제안합니다.

→ 생성형 AI 하에서 지식의 상품화를 비판하세요

→ 인간 주체성, 사회적 목적, 역량 개발을 중심 교육 목표로 전면에 내세우세요

→ 증거의 규모를 확장하는 것이 아니라 무엇이 증거로 간주되는지 재고하세요

→ 교육 정책 수립을 지능형 학습 시스템으로 제공하도록 증거를 설계하세요

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## 지금 바로 행동하세요

**우리 모두는 AI와 교육의 미래를 형성할 책임이 있습니다**

이 보고서에 제시된 논쟁은 고정되어 있지도 않고 포괄적이지도 않습니다. 그것들은 출현하고 있고, 상황에 따라 달라지며, 개방적입니다. 그것들은 우리가 AI와 교육의 미래에 대해 이야기하는 이야기들이 여전히 쓰여지고 있으며, 우리가 돌봄, 명확성, 용기를 가지고 이러한 이야기들을 형성할 집단적 책임이 있다는 것을 상기시킵니다.

**당신이 할 수 있는 일:**

**교육자라면:**

- 학습자의 무결성을 존중하는 학습의 의도적 설계자로서 AI 통합을 주도하세요

- 관계적 교육학을 우선시하세요

- 학생들이 AI를 비판적으로 참여하도록 가르치세요

**정책 입안자라면:**

- 교육학을 우선순위에 두세요

- 교사에 투자하세요

- 의무적인 AI 리터러시를 시행하세요

- 인권, 정의, 포용을 핵심으로 하는 윤리적 가드레일을 설정하세요

**기술 개발자라면:**

- 설계에 의한 돌봄 윤리를 구축하세요

- 교사와 학생과의 참여적 공동 설계에 참여하세요

- 형평성, 투명성, 책임성을 우선시하세요

**학부모와 시민이라면:**

- 정보를 얻으세요

- 질문하세요

- 아동의 교육에서 AI 사용에 대한 대화에 참여하세요

- 공교육을 공공재로 보호하라고 요구하세요

**함께, 우리는 교육이 공공재로 보호되고, AI와 얽혀 있지만 궁극적으로 우리의 공유된 인간성에 의해 정의되고 존엄성을 부여받는 미래를 형성할 수 있습니다.**

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**"전쟁은 남성과 여성의 마음에서 시작되므로, 평화의 방어는 남성과 여성의 마음에서 구축되어야 합니다"**

_UNESCO 헌장 서문_

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_이 문서는 UNESCO의 "AI and the future of education: Disruptions, dilemmas and directions" (2025)를 기반으로 재구성되었습니다._

395236eng.pdf