생성형 AI 시대, 학교는 답을 주는 곳이 아니라 생각을 지키는 곳이 됐다

AI가 공부를 도와주는 줄 알았는데, 생각을 빼앗을 수도 있다는 문제 제기

• 유네스코 꾸리에 매거진이 던진 질문은 꽤 직설적임. “AI 시대에도 우리는 여전히 생각할 필요가 있나?”

  • 웨인 홈스의 글은 생성형 AI가 에세이를 쓰고 코드를 짜는 시대에 이 질문이 다시 날카로워졌다고 봄
  • OECD 2026년 보고서와 세계은행 2025년 보고서는 AI가 교사를 잡무에서 해방하고 학습 개인화를 가능하게 할 수 있다고 전망함
  • 하지만 글은 AI를 무조건 낙관하지 않고, 교육에서 무엇을 얻고 무엇을 잃는지 따져봐야 한다고 말함

• 숫자로 보면 우려가 꽤 세게 나옴

  • 2024년 튀르키예 약 1000명 대상 연구에서 ChatGPT를 쓴 학생들은 도구가 있을 때만 성적이 올랐고, 접근이 끊기자 아예 써본 적 없는 학생들보다 더 못했음
  • 홈스는 이를 ‘인지적 목발’이라고 부름. 도구가 몸을 받쳐주는 게 아니라, 도구 없이는 걷기 어려워지는 상태에 가깝다는 얘기임
  • MIT의 2025년 뇌파 연구에서도 생성형 AI 사용 집단이 “모든 수준에서 더 나쁜 수행”을 보였다고 전함

• 교육 현장의 불안도 설문과 정책 변화로 드러남
  • 2026년 조사에서 대학 강사의 90%가 AI가 학생의 비판적 사고를 약화할 것이라고 답했고, 95%는 과의존을 우려함
  • 스웨덴은 1994년부터 교실에 디지털 스크린을 도입했지만 국제학업성취도 평가 PISA 성적이 나아지지 않자 2024년부터 종이 교과서 보조금으로 방향을 틀었음
  • 한국도 작년 1학기에 도입한 AI 디지털교과서를 한 학기 만에 ‘교과서’에서 ‘교육자료’로 격하함

학교가 가르치는 건 정답만이 아니라 관계와 주체성

• 교육철학자 게르트 비에스타는 교육의 기능을 세 가지로 나눔

  • 지식과 기술을 얻는 자격화, 공동체 안에서 자기 자리를 찾는 사회화, 스스로 생각하고 책임지는 주체화임
  • AI 튜터는 대체로 첫 번째인 자격화에는 잘 맞지만, 사회화와 주체화에는 잘 닿지 못함
  • 즉 “문제 빨리 풀기”는 도와줄 수 있어도, “사람들과 함께 의미를 만들기”는 다른 차원의 일이라는 얘기임

• 글은 사람만 할 수 있는 교육의 영역을 여러 사례로 보여줌

  • 아르헨티나 교사는 어떤 로봇이나 AI도 아이를 다정하게 바라보며 “널 믿는다”고 말해줄 수는 없다고 말함
  • 아프리카 일부 지역에서는 어른과 마을 구성원이 교실에 들어와 속담과 구술 전통을 전하는데, 이는 AI 튜터가 제공하기 어려운 사회화 과정임
  • 나이지리아 자리아 지역의 종교 교육자들은 AI에 도덕적 행위 주체성이 없어 진정한 스승이 될 수 없다고 봄

• 한국의 평가 변화도 이 흐름과 맞닿아 있음

  • 서울시교육청은 정답 중심 평가에서 벗어나 학생의 비판적 사고를 보는 서·논술형 평가를 확대하겠다고 밝힘
  • 결과물만 보는 대신 사고의 과정으로 무게중심을 옮기려는 움직임임
  • 생성형 AI가 결과물을 너무 쉽게 만들어주는 시대에는, 과정 자체를 평가하는 설계가 더 중요해짐

답을 주지 않는 AI, 마찰을 남기는 AI가 대안으로 등장

• 흥미로운 대안은 ‘정답을 바로 주지 않는 AI’임

  • 중국 구이저우의 홍옌 프로젝트는 학생이 막혔을 때 해답 대신 질문을 던지도록 설계됨
  • 예를 들면 “어느 지점에서 길이 흐릿해졌나요?”처럼 학생이 자기 사고 과정을 스스로 해체하게 만드는 식임
  • 설계자들은 AI를 교사의 대체물이 아니라 교사의 손길을 넓히는 증폭기로 봄

• AI 사용 규칙을 세분화하는 시도도 나옴

  • 2025년 AI를 정규 과목으로 만든 아랍에미리트의 한 학교는 신호등 체계를 사용함
  • 빨강은 AI 없이 스스로, 노랑은 교사 지도 아래, 초록은 감독된 탐색을 뜻함
  • 뉴질랜드의 한 언어 교사는 먼저 초안을 쓰고 나서 AI에 첨삭을 구하라는 규칙만으로 복사·붙여넣기를 호기심과 비판으로 바꿨다고 말함

• 결론은 AI 금지가 아니라 ‘마찰을 없애지 않는 설계’에 가까움

  • AI 교육 기업가 프리야 라카니는 쉽고 빠른 답을 진짜 배움과 혼동하지 말라고 말함
  • 도전과 정신적 노력이 전문성을 만든다는 주장임
  • 인도에서는 Z세대 부모의 52%가 육아 조언에서 검색 엔진보다 AI를 더 신뢰한다는 사례도 나오는데, 효율만 좇다 비효율의 가치를 잃는 문제는 교실 밖에서도 벌어지고 있음

• 글이 끝내 강조하는 건 학교의 역할이 더 좁아지는 게 아니라 오히려 선명해진다는 점임

  • AI가 자격화, 즉 지식과 기술 습득을 빠르게 흡수할수록 학교에는 사회화와 주체화의 역할이 더 남음
  • 서로 다른 사람과 함께 살아가는 법, 스스로 생각하고 책임지는 법은 즉답형 챗봇이 대신하기 어려움
  • 결국 교육의 핵심은 정보를 많이 주는 게 아니라, 타인과 함께 정보를 의미로 바꾸는 경험일 수 있음

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기술 맥락

• 이 글의 기술적 선택지는 “AI를 교육에 넣을 것인가”가 아니라 “AI가 답을 주는 시점을 어떻게 통제할 것인가”에 가까워요. 생성형 AI는 결과물을 너무 빨리 만들기 때문에, 학습자가 생각해야 할 구간까지 지워버릴 수 있거든요.

• 홍옌 프로젝트가 해답 대신 질문을 던지도록 설계된 이유도 여기에 있어요. 막힌 학생에게 바로 답을 주면 단기 성과는 좋아질 수 있지만, 어디서 막혔는지 스스로 설명하는 능력은 자라기 어려워요.

• UAE의 신호등 체계는 사용 맥락을 나누는 방식이에요. 어떤 과제는 AI 없이 해야 하고, 어떤 과제는 교사 지도 아래 써야 하며, 어떤 과제는 탐색 도구로 써도 된다는 식으로 규칙을 분리해요.

• 개발자 입장에서도 이 논의는 꽤 실용적이에요. AI로 코드를 생성하는 것 자체보다, 내가 먼저 문제를 구조화했는지, AI 출력이 왜 맞는지 검증할 수 있는지, 실패했을 때 다시 추론할 수 있는지가 실력의 핵심이 되기 때문이에요.