AI 디지털교과서의 ‘학생평가’ 기능, 한국 AI기본법에선 어디까지 고영향 AI일까

한국 AI기본법은 ‘학생평가’를 꽤 넓게 볼 수 있음

• 한국 AI기본법은 교육기본법상 유아교육, 초등교육, 중등교육의 ‘학생평가’를 고영향 AI 영역으로 규제함

  • 여기서 중등교육에는 중학교뿐 아니라 고등학교도 포함됨
  • 반대로 고등교육은 명시적으로 빠져 있어서 산업대학, 전문대학, 기술대학, 사이버대학 같은 고등교육기관은 이 조항의 고영향 AI 평가 대상에서 제외됨
  • 영어유치원, 사설학원, 운전학원, 평생교육 같은 영역도 학교교육 범주가 아니라서 한국 법 구조상 빠지는 쪽에 가까움

• 문제는 ‘학생평가’라는 단어가 생각보다 넓다는 점임

  • 국어·영어·수학 지필시험 채점만 말하는 게 아니라 교과학습발달상황, 수행평가, 성취수준 판단, 생활기록부 기재까지 포괄될 수 있음
  • AI가 예체능 수행평가 점수화, 등급화, 성취수준 판정, 생활기록부 서술 추천에 관여해도 학생평가 범위에 들어올 수 있음
  • 단순 행정 자동화와 학생에 대한 평가적 판단 생성은 법적으로 무게가 다름

• EU AI법은 한국보다 교육 AI를 훨씬 넓은 출발선에서 봄

  • EU는 모든 단계의 교육과 직업훈련을 먼저 고위험 검토 대상으로 올려놓고, 실제 용도에 따라 고위험 여부를 판단함
  • 구체적으로 입학·배정, 학습성과 평가, 교육수준 판정, 시험 중 금지행위 탐지까지 부록에서 열거함
  • 학습성과 평가 결과를 학생의 학습경로 조정에 쓰는 경우까지 포함해서, 개인화 추천도 맥락에 따라 고위험 논의에 들어갈 수 있음

유아교육과 초중등교육은 같은 ‘평가’라도 무게가 다름

• 초중등교육에서 학생평가는 공식 기록과 진학 자료로 이어질 수 있어서 영향력이 큼

  • 초중등교육법은 학생의 학업성취도와 인성 등을 종합적으로 관찰·평가해 학생생활기록부를 작성하고 교육정보시스템으로 관리하도록 함
  • 생활기록부에는 교과학습발달상황뿐 아니라 출결, 수상경력, 창의적 체험활동, 독서활동, 자유학기활동 등이 들어감
  • AI가 시험·퀴즈·수행평가를 채점하거나, 학생의 성취도와 행동특성에 대한 평가적 판단을 생성·추천·자동 기록하면 고영향 AI 쟁점이 커짐

• 업무효율화 목적의 AI까지 전부 고영향으로 보는 건 아님

  • 객관적 사실정보를 입력하기 위한 증빙문서 처리처럼 교사의 주관적 평가 판단과 무관한 사용은 고영향 AI로 분류되지 않을 수 있음
  • 핵심은 AI가 단순 기록 도구인지, 아니면 학생에 대한 평가적 판단을 만들거나 추천하는지임

• 유아교육은 시험 채점형 평가가 아니라 관찰과 놀이기록 중심이라 판단이 더 미묘함

  • 유아교육법상 평가는 유아의 성장과 발달 단계를 이해하고 초등학교 연계지도에 활용하기 위한 자료 성격이 강함
  • 지필시험이나 상급학교 입시자료 기능이 약하기 때문에, AI 평가 기능만으로 곧바로 교육받을 권리 침해와 연결된다고 보긴 어려움
  • 그래도 원아별 점수·등급·성취도 산출, 영역별 진단평가, 출력물 기반 원아 분류가 실제로 있다면 고영향 AI로 분류될 가능성이 커짐

• 유아용 AI 플랫폼도 사각지대라고 마냥 안심할 수 없음

  • AI가 관찰·놀이기록을 평가해 이상징후, 특수교육 필요성, 발달위험군, 초등 연계지도, 보호자 상담에 반영된다면 영향력이 커짐
  • 기사에서는 3~5세 유아의 학습 성향 분석·역량 검사 데이터가 축적되는 유치원·어린이집용 AI 플랫폼들이 상용화되고 있다고 짚음
  • 유아교육법·영유아보육법 영역에서 원장 개인의 구매 결정으로 도입되는 구조라 상대적으로 관리 사각지대가 생길 수 있음

AIDT는 ‘교과서냐 교육자료냐’보다 평가 기능이 핵심임

• 한국의 AI 디지털교과서(AIDT)는 국가 주도형 AI 교육자료 실험이라는 점에서 특이함

  • 교육부는 2024년 AIDT 검정심사에서 총 76종이 합격했다고 발표했고, 2025년부터 초3·4, 중1, 고1의 영어·수학·정보에 활용하려고 추진했음
  • 한국교육학술정보원(KERIS)의 2023년 AIDT 개발 가이드라인은 진단평가, 형성평가, 총괄평가를 모두 요구했음
  • 평가 결과를 개인 맞춤형 학습경로, 수준별 자료 추천, 대화형 피드백, 교사의 수업설계로 이어지게 하는 구조였음

• 하지만 2025년 8월 4일, AIDT의 법적 지위는 교과서가 아니라 교육자료로 바뀜

  • 초중등교육법 개정안이 국회를 통과하면서 ‘AI 디지털교과서’라는 표현 대신 ‘AI 교육자료’가 전면에 등장함
  • 도입 방식도 전국 일괄 도입이 아니라 선도학교 중심의 단계적 운영으로 바뀜
  • 2026년 교육부 예산에서도 AIDT 전면 확산용 단일 예산 항목은 사라졌고, 학교가 자율적으로 에듀테크를 선별해 수업·평가에 활용하는 방향으로 이동함

• 그렇다고 AIDT의 고영향 AI 논의가 사라진 건 아님

  • AIDT는 학습 전 진단평가로 학생별 평가 알고리즘을 만들고, 학습 중 문항 반응·풀이과정·시간데이터·학습행동·AI 튜터 대화 등을 입력받아 계속 갱신되는 구조로 설명됨
  • 학습 후 총괄평가를 통해 성취 여부를 확인하고, 결과를 교사용 대시보드나 학생별 진단·처방으로 제시할 수 있음
  • 이름이 교과서에서 교육자료로 바뀌어도, 학생평가 기능이 공식 평가에 실질 반영되면 법적 쟁점은 그대로 살아 있음

sequenceDiagram
    participant 학생
    participant AI교육자료
    participant 교사
    participant 공식평가
    학생->>AI교육자료: 문제 풀이·대화·학습행동 데이터 제공
    AI교육자료->>AI교육자료: 진단·형성·총괄평가 결과 갱신
    AI교육자료->>교사: 취약영역·성취수준·추천자료 제시
    교사->>공식평가: 수행평가·성취도 판단에 반영 여부 결정
    공식평가-->>학생: 생활기록부·학습지도에 영향

실무자는 ‘AI가 뭘 출력했나’보다 ‘그 출력이 어디에 쓰였나’를 봐야 함

• 한국 AI기본법에는 EU AI법처럼 ‘의사결정 결과에 실질적으로 영향을 미치지 않는 경우’라는 명시적 필터가 없음

  • 그래서 단순히 “이건 참고용입니다”라고 표시하는 것만으로 고영향성을 당연히 배제하기 어려움
  • 최종 판단에서는 AI 출력물이 공식 학생평가에 어느 정도 반영됐는지, 교사가 독립적 평가권을 행사했는지, 출력물이 단순 정보인지 평가적 판단인지가 함께 검토돼야 함

• 형성평가 대시보드는 쓰임새에 따라 성격이 갈림

  • 학생별 정답률, 오답패턴, 취약영역, 학습속도를 수업 중 교사에게 보여주는 기능 자체는 학습지원이나 수업보조 성격이 강함
  • 하지만 교사가 이 데이터를 토대로 수행평가 점수나 공식 성취도를 결정하면 고영향 AI로 판정받을 수 있음
  • 반대로 수업 후 학습동기 유발이나 학생 수준에 맞춘 콘텐츠 추천처럼 학습지원 성격이 분명한 경우는 고영향과 거리가 있을 수 있음

• 에듀테크 시장 쪽에서는 AIDT 불발 이후에도 AI 교육자료와 평가 기능이 계속 상용화되는 중임

  • 국내 에듀테크 시장은 2025년 약 10조 원 규모로 추산됨
  • 사업자들은 AIDT가 만들 대형 B2G 시장을 기대했지만, 법적 지위와 도입 방식이 바뀌면서 신시장 기대는 크게 꺾임
  • 그래도 유아교육 시장에서는 진단·검사형 AI, 월별 학습 스케줄 자동 제안, AI 개별 학습성향 분석 같은 기능이 계속 나오고 있음

출판사와 에듀테크 기업의 법적 지위도 계약서만으로 끝나지 않음

• 교육부의 2023년 AIDT 개발지침은 국가가 공통 인프라와 기준을 제공하고 민간이 과목별 서비스를 개발하는 구조였음

  • 표준 API, 통합인증체계, 통합 대시보드 데이터셋 전송, AIDT 데이터 전송 구조 같은 인프라는 국가가 잡음
  • 민간 발행사와 에듀테크 기업은 그 틀 안에서 각자 특색 있는 AIDT를 만드는 방식임

• 출판사가 언제나 단순 이용사업자인 건 아님

  • AIDT는 출판사가 교육과정과 콘텐츠를 맡고, 에듀테크 기업이 AI 플랫폼과 기술을 개발하는 컨소시엄 방식이 많았음
  • 하지만 출판사가 AI 모델, 학습분석 엔진, 추천 알고리즘의 설계·개발을 직접 하거나 공동 설계·검증·제공을 실질 통제하면 개발사업자 또는 공동개발사업자로 볼 수 있음
  • 외부 에듀테크 기업이 AI 기능을 개발하고 출판사가 이를 결합해 학교에 제공하는 구조라면 원칙적으로 이용사업자에 가까울 수 있음

• 결국 실무 체크리스트는 꽤 현실적인 질문으로 내려옴

  • 누가 AI 모델과 추천 알고리즘을 설계했는지
  • 누가 학습데이터 처리 방식과 평가결과 제공 방식을 통제하는지
  • AI 출력물이 교사 판단을 보조만 하는지, 공식 학생평가에 실질 반영되는지
  • 학생의 성취수준, 생활기록부, 유아 발달 판단, 보호자 상담 같은 후속 조치에 영향을 주는지

기술 맥락

• AIDT의 기술적 선택은 단순히 교과서를 태블릿으로 옮긴 게 아니라, 진단평가·형성평가·총괄평가를 데이터 흐름으로 묶은 거예요. 왜 중요하냐면 AI가 학생의 정답률, 풀이 시간, 오답패턴, 대화 데이터를 계속 받아서 다음 학습자료와 교사용 피드백을 바꿀 수 있거든요.

• 여기서 핵심 리스크는 추천 기능 자체가 아니라 추천 결과가 평가 의사결정에 연결되는 지점이에요. 같은 대시보드라도 교사가 수업 참고용으로만 쓰면 보조도구에 가깝지만, 수행평가 점수나 성취수준 판단에 반영하면 고영향 AI 논의로 넘어가요.

• 출판사와 에듀테크 기업의 역할 분담도 기술 아키텍처를 봐야 해요. 콘텐츠만 제공했는지, 학습분석 엔진과 추천 알고리즘의 동작 방식까지 통제했는지에 따라 법적 지위가 달라질 수 있기 때문이에요.

• 한국 사례가 특이한 이유는 국가 주도 공교육 자료 안에 AI 평가 기능이 들어가려 했다는 점이에요. 그래서 AIDT가 교육자료로 이름을 바꿔도, 공식 학생평가와 연결되는 순간 개발팀은 데이터 처리, 출력 설명, 교사 개입, 결과 반영 경로를 증빙할 수 있어야 해요.