뒷방으로 밀려나는 AI 교육 의제...

같은 실수를 반복할텐가? 

✍️ 에디터 노트

올해 상반기까지의 AI와 반도체에 대한 관심은 산업 영역에 대한 관심이 대부분이었습니다. '3대 메가프로젝트'나 '용인 반도체 클러스터'와 같은 이슈가 주요 쟁점이었고, '롤러코스피'라고 불리고 있는 지금의 주식도 AI와 반도체 관련 전망이 가장 크게 반영되고 있죠.

그렇다고 산업 이외의 영역에서는 AI에 대해 관심이 없는 것도 아닙니다. 특히나 요즘 날씨만큼이나 뜨거운 것이 바로 AI 교육에 대한 관심과 열기인데요. 최근 교육감 선거가 끝나고 난 뒤, 문득 이런 생각이 들었습니다. 우리가 아이들에게 'AI를 가르친다'고 할 때, 정말로 가르쳐야 할 것은 무엇일까요? 새로운 교육감들과 교육 현장에서는 AI를 가르칠 준비가 얼마나 되어 있을까요? 이번 인사이트에서는 한동안 모두가 큰 관심을 갖지 않았지만, 반드시 꼭 마주해야 할 질문을 독자 여러분과 공유해볼까 합니다.

들어가며: 6.3 교육감 선거에서 보였던 '판박이' 공약의 그림자들

지난 6.3 지방선거에서 교육감 후보들의 공약들을 혹시 기억하시나요? 당시 교육감 후보들의 공약집을 가득 채웠던 단어는 단연 'AI'였습니다. "모든 학생에게 태블릿 PC 보급", "전 교실 AI 스마트화", "디지털 튜터 배치" 등 후보자들은 교육에서의 AI 중요성을 인식하고 있음을 유권자들에게 어필하고 있었습니다.

그런데 말입니다! 중앙일보가 2026년 5월 28일 보도한 「서울도 시골도 똑같다…교육감 후보 80%가 외친 ‘AI 공약’의 민낯」의 분석 결과는 사뭇 충격적입니다. 전국 16개 시도 교육감 후보 58명의 5대 공약 290개를 전수 조사한 결과, 후보의 81%(47명)가 AI 관련 공약을 내놓았고 공약 문서에 'AI'라는 표현이 총 248회나 등장했습니다. 더 나아가 서울부터 제주까지, 이 수많은 AI 공약들은 놀라울 정도로 '판박이' 수준이었습니다. 마치 같은 공장에서 찍어낸 듯한 이 공약들의 공통점은 무엇일까요? 바로 '인프라 구축'과 '기술 보급'에만 매몰되어 있다는 점입니다.

[교육감 공약 데이터 그래픽 : 중앙일보 보도 내용 중 이미지]

산업계에서는 AI 인재가 부족하다고 아우성이고, 정부는 그 속도에 맞추기 위해 교육 현장을 'AI 기술 습득의 장'으로만 바라보고 있습니다. 정작 그 안에서 살아갈 미래 세대들이 어떤 '인간적 역량'을 길러야 하는지에 대한 본질적인 고민은 뒷전으로 밀려나 있다는 우려가 생길 수 밖에 없습니다.

핵심 질문: "AI를 가르친다는 것은 무엇을 의미하는가?"

지난 7월 13일, 국회입법조사처는 [이슈와 논점 2508호]를 통해 학교 AI 교육의 방향과 방식에 재점검이 필요하다는 보고서를 발행했습니다. 마침 같은 고민을 하고 있던 찰나에 만난 보고서라 꼼꼼히 읽어볼 수 있었는데요. 보고서의 시작은 오늘 H:AI가 던지는 질문과 같습니다.

"AI 시대에 무엇을 배우고 어떤 역량을 갖추어야 할지 제대로 논의되고 있는가? 충분치 않다."

Ⅰ. AILit(AI 리터러시)와 글로벌 표준: 우리는 어디에 서 있는가?

국제 사회는 이미 'AI 교육의 본질'에 대해 정교한 답을 내놓고 있습니다. 유네스코(UNESCO)는 2024년 학생용과 교사용 AI 역량 프레임워크를 발표했고, EU는 디지털 역량 프레임워크인 'DigComp 3.0'을 통해 AI 시대의 시민 역량을 새롭게 정의했습니다.

특히 주목해야 할 것은 OECD와 EU가 공동 개발하여 2026년 공개한 「AI 시대를 위한 학습자 역량 강화(Empowering Learners for the Age of AI)」 프레임워크입니다. 여기서 제시하는 핵심 개념이 바로 'AILit(AI리트)'입니다.

AILit의 정의는 명확합니다.

"AI의 영향을 받은 세계에서 살아가는 데 필요한 기술적 지식, 지속적 기능, 미래 대응 태도"

이것은 단순히 챗GPT 사용법을 익히는 수준이 아닙니다. AILit 프레임워크는 세 가지 층위로 구성됩니다.

• 기초 영역: AI의 작동 원리와 데이터의 본질에 대한 지식, 그리고 이를 대하는 태도.
• 핵심 영역: AI를 활용하고 관리하며, AI 시스템의 설계와 실행에 주체적으로 참여하는 능력.
• 집약 영역: AI와 협업하여 새로운 가치를 창조하는 역량.

여기서 가장 중요한 지점은 '학습자의 주체성(Agency)'입니다. AI가 내놓은 답을 수동적으로 받아들이는 것이 아니라, AI를 사용할지 말지, 사용한다면 어떤 방식으로 사용할지를 스스로 결정하는 능력을 강조합니다. 2029년 PISA 평가에서 도입될 MAIL(Media and Artificial Intelligence Literacy) 역시 이러한 비판적 탐색 능력을 측정하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 기술적 토대와 사회윤리적 함의를 분리하지 않고 하나로 묶어 가르치는 것, 이것이 글로벌 표준이 가리키는 방향입니다.

Ⅱ. 한국 AI 교육의 한계: 4가지 쟁점을 중심으로

글로벌 표준과 비교했을 때, 우리 한국의 교육 현장은 어떤 모습일까요? 보고서는 네 가지 뼈아픈 쟁점을 지적합니다.

현재 교육부의 정책은 '1인 1디바이스 보급'과 '무선망 확대' 같은 하드웨어 확충에 집중되어 있습니다. AI를 그저 학습과 행정을 돕는 편리한 '도구'로만 규정하는 것이죠. 2025년 도입 추진 중 국회에서 제동이 걸린 'AI 디지털 교과서' 사례가 대표적입니다. 기기와 플랫폼을 까는 데는 열을 올리지만, 정작 그 안에서 미래 세대들의 역량이 어떻게 형성될지에 대한 철학적 고민은 빈약합니다. 산업 인재 양성이라는 목표에 치우쳐 보편적 시민 역량으로서의 교육은 소외되고 있습니다.

정보 과목 시수를 늘리고 윤리 콘텐츠를 보급하는 것은 진전입니다. 하지만 문제는 '윤리'를 기술과 분리된 별개의 숙제처럼 다룬다는 점입니다. 통합형 인재를 양성한다는 것은 문과와 이과를 구분하지 않겠다는 것으로만 양성될 수 없겠죠. 교육 정책의 구호와 실제 필요한 역량 강화 과정에 대한 고민이 얼마나 부족한지 보여주는 것이라고 생각되네요. 진정한 리터러시는 기술의 작동 원리를 파헤치면서 그 안의 편향성과 책무성을 동시에 고민하는 것이라고 글로벌 기준은 답을 내놓고 있습니다.

보고서는 호주 빅토리아주의 교수-학습용 AI 프레임워크가 우리에게 시사하는 바가 크다는 점을 알리고 있는데요. 그들은 교사들에게 정답을 주지 않습니다. 대신 "이 모델은 왜 이런 답변을 했을까?", "이 데이터에는 어떤 편향이 있을까?" 같은 '성찰적 질문(provocations)'을 던지라고 강조합니다. 한국은 교육 과정을 '무균실'처럼 운영하며 정치적·윤리적 논쟁을 배제하는 교육 방식으로 운영하고 있다는 점에서 관련 법규정의 개선도 필요해 보이는 지점입니다.

지금 이 순간에도 미래 세대들의 학습 데이터는 쌓여가고 있습니다. 하지만 이 데이터를 누가, 어떤 근거로 통제할지에 대한 설계는 보이지 않습니다. 스웨덴의 2026년 관련 연구에서는 교육 데이터가 소수 플랫폼에 일방적으로 '추출'되는 구조를 '광산에서 자원을 캐가는 행위'에 비유하며 강력히 비판했습니다. 우리는 '데이터 신탁 모델(Data Trust Model)'과 같이, 오로지 학생의 이익만을 위해 데이터를 관리하는 법적·제도적 장치가 절실합니다. "데이터를 일단 모으고 보자"는 식의 접근은 미래 세대들을 담보로 한 위험한 도박일지도 모릅니다.

현재의 교사 연수는 주로 '기기 사용법' 교육에 그치고 있습니다. 하지만 교사는 AI를 수업에 들여올지 말지를 결정하는 최후의 보루이자 '판단 주체'여야 합니다. AI 교육에 있어서 진정한 형평성은 모든 아이에게 똑같은 태블릿을 주는 것이 아니라, 모든 아이가 자신의 안녕(Well-being)을 지키며 AI를 비판적으로 다룰 수 있는 '역량의 형평'을 보장하는 것입니다.

Ⅲ. 보고서가 제안하는 4가지 핵심 과제

문제를 알았으니 이제 행동해야 합니다. 보고서는 우리에게 네 가지 과제를 던집니다.

과제 1. 교육 목표 자체를 재설정하라 : '기술 보급'에서 '학습자 역량 형성'으로 패러다임을 완전히 전환해야 합니다. AI 리터러시는 소수 영재의 전유물이 아닙니다. 모든 학생이 갖춰야 할 '보편적 시민 역량'입니다. 이를 방치하면 우리 사회는 AI가 시키는 대로만 하는 다수와 AI를 조종하는 극소수로 양극화될 것입니다.

과제 2. 교육과정을 역량 체계 중심으로 재설계하라 : 2029년 PISA MAIL 평가를 준비하는 차원을 넘어, 교육과정 전반을 '역량 중심'으로 개편해야 합니다. 단순히 정보 교과 시간만 늘리는 것이 답이 아닙니다. 국어, 수학, 사회 등 모든 교과에서 AI와의 관계를 비판적으로 성찰하는 통합적 설계가 필요합니다. 「교육기본법」 등 관련 법령도 이 방향으로 정비되어야 합니다.

과제 3. 데이터 거버넌스를 제도화하라 : 공교육 맥락에서의 '데이터 신탁 제도' 도입을 본격적으로 검토해야 합니다. 민간 플랫폼에 의존할 때 발생할 수 있는 데이터 오남용을 막기 위한 엄격한 관리 기준을 시급히 마련하고, 법적 근거 없이 쌓이는 데이터 문제를 해결해야 합니다.

과제 4. 학생의 안녕(Well-being)을 중심에 두는 성과 측정 : AI 교육의 성공 여부를 "태블릿을 얼마나 썼는가"로 측정해서는 안 됩니다. "학생의 정신건강과 역량이 얼마나 향상되었는가"가 기준이 되어야 합니다. 교사를 단순한 기기 전달자가 아닌, 아이들의 안녕을 지키는 전문적 판단 주체로 세우는 양성 체계가 필수적입니다.

"같은 실수를 반복할 것인가?"

이 모든 논의가 혹시 먼 미래의 이야기처럼 들리시나요? 하지만 우리 사회는 이미 비슷한 실수를 한 번 저질렀고 엄청난 사회적 비용을 지불하고 있는 중입니다.

인터넷이 처음 보급되던 시기를 떠올려 보십시오. 우리는 더 넓은 세상과 연결되는 유토피아, 집단지성의 힘을 키울 수 있는 공론장을 꿈꿨지만 관련한 리터러시 교육이 부재했던 결과로 인터넷은 이제 극단적인 혐오와 갈등의 창구가 되었습니다. 유튜브가 보급될 때도 마찬가지였습니다. 기술은 빛의 속도로 보급되었지만, 그 기술을 바르게 사용하는 법을 가르치는 속도는 거북이보다 느렸습니다. 그 결과 우리는 엄청난 사회적 비용을 매년 지불하고 있는 중입니다.

AI도 같은 실수를 반복하게 두실 건가요? 좋은 기술을 바른 방향으로 사용할 수 있는 역량을 만드는 것. 이것은 결코 "나중에 천천히 해결하자"며 미룰 수 있는 문제가 아닙니다. 기술의 속도가 빠를수록, 우리는 더 단단한 '인간적 중심'을 잡아야 합니다.

마무리하며  

"진정한 형평성은 기기 보급이 아니라 역량의 형성이다." 이 문장을 다시 한번 되새겨 봅니다. 미래 세대들이 AI라는 거대한 파도에 휩쓸려 떠내려가는 조난자가 될지, 아니면 그 파도를 즐기며 나아가는 서퍼가 될지는 지금 우리가 어떤 교육을 선택하느냐에 달려 있습니다.

독자 여러분께 묻고 싶습니다. 미래 세대들이 AI를 '사용하는' 사람이 될까요, 아니면 AI에 의해 '사용되는' 사람이 될까요? 과연 우리는 지금 그 선택을 제대로 하고 있을까요?

"다가오는 AI시대에 인간의 자리는 대체 어디일까요?"

그 답을 찾는 여정에 H:AI가 늘 함께하겠습니다.