교실에 들어온 생성형 AI

생성형 AI 시대, 학교는 더 잘 가르치고 있는가?
AI 시대 우리 교실이 마주한 불편한 진실
인지 활동을 대행하는 AI의 공습과 교실의 혼란
대규모 언어모델(LLM)에 기반한 생성형 AI가 교실 깊숙이 침투하고 있다. 영상을 보여주거나 계산을 돕던 과거의 도구들과 달리, 생성형 AI는 인간의 인지 활동 자체를 대행하며 교육의 패러다임을 뿌리째 흔드는 중이다. 정부의 AI 교육시수 확대 정책과 PISA 2029의 AI 리터러시 평가 도입 등 제도적 변화는 빠르게 추진되고 있다. 하지만 정작 현장의 교사와 학생들은 무엇을 어떻게 가르치고 배워야 할지 혼란을 겪고 있다. 이러한 전례 없는 상황 속에서 우리 교육이 처한 현실을 점검하고 나아갈 길을 찾는 신간 『교실에 들어온 생성형 AI』가 출간되었다.

과제는 A+, 시험은 F - AI가 만든 학습의 착시
생성형 AI가 교실에 들어온 이후 기묘한 역설이 펼쳐지고 있다. 과제 점수는 오르는데 실력은 제자리이고, 보고서는 완벽한데 학생은 자기가 쓴 내용을 설명하지 못한다. 이 책은 이러한 역설의 정체를 '수행-학습 격차'라 명명하고, AI를 활용한 결과물이 마치 학습이 일어난 것처럼 착각하게 만드는 메커니즘을 다양한 교육학적 연구와 실험을 통해 분석한다. 더불어 AI에 인지 과제를 위탁할수록 학습자의 메타인지 능력이 약화되는 '목발 효과', AI 컴패니언의 사용으로 인해 오히려 진정한 관계를 맺는 것이 더욱 어려워지는 '관계의 착시'까지 AI가 교실에 가져온 역설을 날카롭게 파헤친다.

답을 주는 AI에서 질문하는 AI로 - 교육의 본질을 되찾는 실천
이 책은 역설을 진단하는 데서 그치지 않고 실천적 전환의 방향을 제안한다. 답을 주는 AI 대신 질문을 던지는 AI, 결과물 중심의 평가 대신 학습 과정을 드러내는 평가, 빠른 완성 대신 느린 탐색을 통한 창의적 사고-저자들은 소크라테스식 대화, 스캐폴딩, 자기조절학습 등 교육학의 핵심 원리들을 AI 활용 수업 설계에 접목하는 구체적인 방법론을 제안한다. 그리하여 AI를 잘 쓰는 기술이 아니라, AI 앞에서 교육적 판단을 내리는 힘이 무엇인지를 보여준다.

대체가 아닌 증강 - 교사의 행위주체성의 조건
교사의 전문성과 주체성 문제도 빠뜨리지 않는다. 인간-AI 협업의 58%가 오히려 성과가 저하된다는 연구 결과를 직시하며, 대체(replacement)가 아닌 증강(augmentation)이란 개념으로 교사-AI 협업 모델을 정립하고자 한다. 나아가 AI 리터러시와 디지털 시민성 교육이 단순한 기술적 이해를 넘어 비판적 성찰과 윤리적 판단의 영역으로 확장돼야 함을 역설하고, 교사가 전문적 주체성을 유지하는 조건을 구체적으로 제시한다.

AI 교육 연구 리터러시 - 우리 교실을 위한 비판적 해석
이 책은 AI 교육의 효과에 대한 빅테크 기업의 과장과 실제 현실을 구별하는 '연구 리터러시' 역량의 중요성을 강조하고, 외국의 연구를 한국 교육의 현실에 맞게 비판적으로 해석하여 도입해야 한다는 주체적 태도를 지지한다. 교사이자 데이터 기반 교육 연구자인 저자들은 AI가 교육을 혁신할 것이라는 무비판적 낙관론과 학습을 망칠 것이라는 극단적 비관론을 넘어 "AI 시대에도 본질을 지키는 교육"을 시종일관 강조한다. 'AI를 잘 쓰는 법'을 넘어 'AI가 교육에 스며드는 모습'을 고민하며 현장에 도움이 될 개념과 방법론을 찾고자 함께 연구한 저자들은 집필을 위한 자료를 모으고 개념을 정선하는 동안 AI를 직접 활용해 그 가능성과 한계, 위험성을 다각도로 체득하였다. 따라서 이 책은 사람과 사람, 사람과 AI의 대화를 통해 학습이 일어난 '느린' 과정의 기록이자, 저자들 자신도 함께 배워 나간 결과물이다.