교육을바꾸는사람들

Salman Khan, 『Brave New Words: How AI Will Revolutionize Education (and Why That’s a Good Thing)』 (Viking, 2024) 비평

『Brave New Words』의 국내 번역서 소개: 『나는 AI와 공부한다』 (RHK, 2025)

1932년, 올더스 헉슬리는 『Brave New World』를 썼다. 기술이 인간을 완전히 통제하는 미래, 효율은 극대화됐지만 인간성은 사라진 세계였다. 제목의 “멋진”은 반어였다. 그 세계는 결코 멋지지 않았다.

살만 칸의 책 제목 『Brave New Words』는 그 제목을 의도적으로 비튼다. “World(세계)” 대신 “Words(말, 언어)”를 넣은 것이다. AI가 언어를 통해 교육을 바꾼다는 뜻이다. 그런데 칸의 “멋진”은 반어가 아니다. 진심이다. 그는 AI가 교육을 망치는 것이 아니라, 지금까지 불가능했던 교육을 처음으로 가능하게 만들 수 있다고 믿는다.

물론 그 믿음에 동의하지 않는 사람들도 많다. AI가 교실에 들어오면 학생들은 생각을 멈추고, 교사의 역할은 사라지고, 교육은 기술에 종속될 것이라는 우려다. 헉슬리의 경고가 여전히 유효하다고 느끼는 것이다.

칸은 그 우려를 외면하지 않는다. 다만 정반대의 결론을 내린다. AI가 교육을 어떻게 바꾸는지를 제대로 이해한다면, 두려움보다 가능성이 훨씬 크다는 것이다. 이 책은 그 주장의 근거를 쌓아가는 책이다.

40년 된 숙제

1984년, 교육심리학자 벤저민 블룸(Benjamin Bloom)은 충격적인 연구 결과를 발표한다. 1 대 1 개인 교습을 받은 학생이 일반 교실 수업을 받은 학생들과 비교할 때 상위 2퍼센트 수준에 해당하는 성취를 보인 것이다. 평범한 학생이 개인 교습을 받으면 최상위권 수준에 도달할 수 있다는 뜻이다. 블룸은 이 차이를 통계 단위로 측정했고, 그 격차가 정확히 2시그마(두 표준편차)였다. 그래서 이 딜레마에는 그 격차 그대로의 이름이 붙었다. ‘2시그마 문제’. 효과는 분명히 증명됐지만, 그것을 모든 아이에게 제공할 수 없다는 점에서 40년 넘게 풀리지 않은 교육학의 숙제였다.

살만 칸은 그 숙제를 늘 품고 살았다. MIT와 하버드 MBA를 나온 헤지펀드 분석가였던 그는 2004년, 사촌 여동생의 수학 공부를 돕기 위해 유튜브에 동영상을 올리기 시작했다. 그것이 오늘날의 칸 아카데미(Khan Academy)가 되었다. 지금은 전 세계 1억 5천만 명 이상의 학생이 무료로 사용하는 학습 플랫폼이다. 칸 아카데미의 시작은 단순했지만 꿈은 거대했다. 어떻게 하면 모든 아이에게 양질의 교육을 제공할 수 있는가. 블룸이 증명한 그 효과를 어떻게 모든 아이에게 줄 수 있는가.

그 칸이 2023년 초, GPT-4 시연 자리에 초대받는다. 화면에는 한 학생의 수학 풀이가 올라와 있다. 풀이는 틀렸다. 그런데 AI는 틀렸다고 말하지 않는다. 대신 이렇게 묻는다. “네가 이 단계에서 이렇게 한 이유가 뭐야? 삼각형의 넓이를 구하는 공식을 다시 한번 생각해 볼 수 있을까?” 칸은 그 장면을 보고 눈물이 났다고 회고한다. 40년 넘게 풀리지 않던 숙제의 실마리가 보이는 순간이었기 때문이다. 그는 즉시 칸 아카데미 내에 AI 튜터 ‘칸미고(Khanmigo)’를 개발하기 시작한다. 이 책은 그 과정에서 쌓인 실험과 성찰의 기록이다.

교육이 바뀐다는 것은 무엇을 뜻하는가

칸은 AI가 교육을 바꾼다고 말한다. 그런데 그 변화는 단순히 수업 방식이 달라지는 수준이 아니다. 더 근본적인 변화다.

지금까지의 교육은 구조적으로 타협의 산물이었다. 교사 한 명이 수십 명의 학생을 동시에 가르쳐야 하기 때문에, 수업은 ‘평균적인 학생’을 기준으로 설계될 수밖에 없었다. 성취가 너무 빠른 학생은 지루하고, 너무 느린 학생은 따라가지 못하고, 대부분의 학생은 자신의 속도와 다른 속도로 배워야 했다. 이것이 지난 40년 동안 바뀌지 않은 교실의 현실이다.

칸은 AI가 이 구조 자체를 바꿀 수 있다고 말한다. 칸미고는 학생마다 다른 속도로, 다른 방식으로 반응한다. 어떤 학생이 분수 개념에서 막혔다면, 그 지점에서 멈추고 다양한 방법으로 다시 설명한다. 어떤 학생이 이미 다 아는 내용이라면, 더 깊은 질문으로 확장해 나간다. 한 교사가 동시에 수십 명을 가르치는 환경에서는 불가능했던 일이 가능해진다. 그렇게 평균을 향해 설계된 수업에서 각자에게 반응하는 배움으로, 교육의 구조가 달라질 수 있다.

낚시하는 법을 가르치는 AI

그렇다고 칸미고가 모든 것을 해결해 주는 AI는 아니다. 오히려 그 반대에 가깝다.

칸미고에게 수학 문제를 물어보면 바로 답이 나오지 않는다. 대신 질문이 돌아온다. “이 방정식에서 x를 구하려면 먼저 어느 항을 이동시켜야 할까?” “지난번에 비슷한 문제를 어떻게 풀었는지 기억해?” 이것은 의도된 설계다. 칸은 분명히 말한다. “목표는 학생에게 물고기를 주는 것이 아니다. 낚시하는 법을 가르치는 것이다 – 그것도 그 과정이 억지로 해야 하는 숙제처럼 느껴지기보다 대화처럼 느껴지도록. (The goal isn’t to give students a fish. It’s to teach them how to fish – and to make that process feel less like a chore and more like a conversation.)”

일반적인 ChatGPT에 문제를 던지면 즉각적인 답이 나온다. 편리하다. 그러나 그 편리함은 생각하는 과정을 건너뛰게 만들 수 있다. 칸미고는 정반대로 설계됐다. 학생이 막힌 지점을 포기하지 않고 넘어가게 도와주되, 그 넘어가는 과정을 학생 스스로 경험하게 한다. 그 차이가 장기적으로는 학습의 깊이를 만든다.

비단 수학만이 아니다. 역사 수업에서 칸미고는 링컨이 되어 학생과 대화한다. 문학 시간에는 햄릿이 되어 학생의 해석에 반론을 제기한다. 과학 시간에는 학생의 실험 설계에서 허점을 찾아 질문을 던진다. AI가 단순한 정보 제공자가 아니라 지적 대화 상대가 되는 것이다.

교사의 시간이 달라진다

AI가 교육을 바꾼다는 것은 교사의 일이 달라진다는 것이기도 하다. 칸은 이것이 교사에게 위협이 아니라 해방에 가깝다고 말한다.

교사가 수십 명의 학생을 동시에 가르치면서 가장 힘든 일 중 하나는 개별 피드백이다. 작문 수업을 생각해 보자. 30명이 에세이를 제출할 경우 교사가 한 명 한 명에게 의미 있는 피드백을 주려면 몇 시간이 걸린다. 그나마도 “논지가 불분명함” 같은 짧은 코멘트로 끝나기 일쑤다. 칸미고는 그 자리를 채울 수 있다. 학생이 초고를 제출하면 즉각적이고 구체적으로 반응한다. “이 단락에서 네 주장은 뭐야? 독자한테 그게 전달될 것 같아?” 교사가 자리를 비운 시간에도, 학생이 집에서 혼자 글을 쓰는 새벽에도, AI는 곁에 있다.

칸은 이를 이렇게 표현한다. “AI는 지칠 줄 모르는 교사 보조자다 – 짜증을 내는 법이 없고, 편애하는 법도 없으며, 학생이 과제 앞에서 막막해 새벽 두 시에 도움을 요청해도 언제나 곁에 있다(AI can serve as a tireless teaching assistant – one that never gets frustrated, never plays favorites, and is available at two in the morning when a student is panicking about an assignment.).”

그렇다면 교사는 무엇을 하는가. AI가 반복적인 피드백과 개별 지도를 맡게 되면, 교사는 인간만이 할 수 있는 일에 더 집중할 수 있게 된다. 학생의 감정을 알아채는 것, 교실의 관계를 만드는 것, 학생이 왜 포기하려 하는지를 이해하는 것, 학습을 넘어 삶의 방향을 함께 고민하는 것 등. AI가 교사의 시간을 빼앗는 것이 아니라, 교사가 진짜 교사다울 수 있는 시간을 되돌려준다는 것이다.

부정 행위 문제 – 교육이 적응하는 방식

AI 교육 이야기가 나오면 교사들이 가장 먼저 꺼내는 걱정이 있다. “학생들이 AI로 숙제를 다 해버리면 어떻게 하죠?”

칸은 이 질문에 정면으로 반박한다. “생성형 AI가 부정 행위에 대한 우리의 생각을 뒤흔든 첫 번째 기술은 아니다 – 그리고 마지막도 아닐 것이다(Generative AI is not the first technology to disrupt how we think about academic integrity — and it won’t be the last.).” 계산기가 나왔을 때 수학 교육이 끝날 거라고 했다. 인터넷이 등장했을 때도 지식 교육이 끝날 거라고 했다. 그러나 그때마다 교육은 그 변화에 맞게 적응했다. 이번에도 다르지 않을 것이라는 것이다.

그 적응의 방향은 분명하다. 결과물이 아니라 과정을 평가하는 방향으로 이동해야 한다. 학생이 에세이를 냈을 때 “이걸 네가 썼냐, AI가 썼냐”를 따지는 것이 아니라, 그 에세이에 담긴 생각을 학생이 실제로 이해하고 있는지를 대화를 통해 확인하는 것이다. 과정 중심의 포트폴리오 평가, 구술 발표, 실시간 토론 등 이런 방식이 AI 시대의 교육에서 더욱 중요해진다. 부정 행위 문제는 AI를 막는 방식이 아니라, 교육 자체를 바꾸는 방식으로 해결해야 한다는 것이다.

새로운 교육이 새로운 형평성을 만든다면

AI가 교육을 바꾼다는 칸의 주장에서 가장 강렬한 울림을 주는 대목은 형평성에 관한 것이다.

이와 관련한 현실은 한국에서도 결코 낯설지 않다. 좋은 개인 교사를 붙여줄 수 있는 가정과 그럴 수 없는 가정 사이의 격차는 갈수록 벌어지고 있다. 블룸의 연구가 보여주듯, 1 대 1 교습의 효과는 강력하다. 그런데 그것은 돈이 있는 아이들만 누릴 수 있었다. AI 튜터가 보편화된다면, 아프리카 농촌의 아이도, 소득이 낮은 가정의 아이도, 방과 후 돌봄을 받기 어려운 아이도 필요할 때 언제든 자신만의 교사와 이야기할 수 있게 된다.

“인류 역사상 처음으로, 지구상의 모든 아이에게 세계 수준의 개인 교사를 줄 수 있는 기회가 생겼다(For the first time in human history, we have the opportunity to give every child on Earth access to a world-class, personalized tutor.).” 칸이 이 책의 부제를 “왜 그것이 좋은 일인가”라고 붙인 이유가 바로 여기에 있다. 수업 방식이 달라진다는 뜻이 아니다. 돈과 환경 때문에 좋은 교사를 만나지 못했던 아이들에게, 처음으로 공평한 출발선이 생긴다는 뜻이다.

그러나 남는 아쉬움

칸의 책은 설득력 있고 실용적이며, 읽는 내내 지적 흥분을 불러일으킨다. 그러나 몇 가지 질문은 끝내 지워지지 않는다.

첫째, 낙관의 근거가 주로 칸 아카데미 생태계 안에 있다. 칸미고는 아직 초기 실험 단계에 있고, 책에 등장하는 성공 사례들 역시 인상적이지만 디지털 인프라가 취약하거나 교사 역량 편차가 큰 환경에서도 동일하게 작동할지는 아직 충분히 검증되지 않았다. AI가 교육 불평등을 줄일 것이라는 주장은 매력적이지만, AI에 접근하는 것 자체가 또 다른 불평등의 축이 될 수 있다는 현실을 이 책은 상대적으로 가볍게 다루고 있다.

둘째, AI가 교육을 바꾼다고 할 때, 그 변화가 교사의 역할을 점진적으로 주변화하는 방향으로 흘러갈 위험에 대한 논의가 충분하지 않다. 학생이 교사보다 AI를 더 신뢰하는 상황이 온다면, 교실 속 관계와 교사의 권위는 어떻게 재구성되어야 하는가. 이는 기술 낙관주의로는 쉽게 답할 수 없는 질문이다.

셋째, 가장 근본적인 물음이 약하다. 무엇을 위한 학습인가, 어떤 인간을 기르기 위한 교육인가. AI가 최적화하는 학습이 과연 우리가 교육을 통해 길러야 할 것들 – 깊게 생각하는 능력, 불확실성을 견디는 힘, 타인과의 갈등을 통해 성장하는 경험 – 을 포함하고 있는지에 대해 책은 충분한 답을 주지 않는다. 헉슬리의 세계가 디스토피아였던 것은 기술이 나빠서가 아니라, 기술이 인간의 목적을 대체했기 때문이다. 칸의 낙관이 진정으로 “멋진” 것이 되려면, 이 질문을 피해갈 수 없다.

맺으며: 교사들에게

그럼에도 이 책은 지금 읽어야 한다.

왜냐하면 AI는 이미 교실에 들어와 있기 때문이다. 학생들은 이미 ChatGPT로 숙제를 하고, AI로 에세이를 쓰며, 모르는 것을 교사 대신 AI에게 묻는다. 새로운 교육의 시대는 예고도 없이 이미 도래했다. 중요한 것은 이 변화를 어떻게 맞이할 것인가다. AI를 교실 밖으로 밀어내는 것도, AI에 교육을 통째로 맡기는 것도 답이 아니다. AI가 바꾸는 것과 바꾸지 못하는 것을 구분하고, 교사로서 무엇을 지키고 무엇을 바꿀 것인지를 스스로 생각해야 한다.

칸의 책은 그 생각을 시작하게 해 준다. 동의하든 동의하지 않든, 이 책이 던지는 질문들 – AI는 교육을 어떻게 바꾸는가, 그 변화에서 교사의 역할은 무엇으로 남는가, 새로운 교육이 더 공평한 교육이 될 수 있는가 – 은 지금 교사라면 피할 수 없는 질문들이다.

칸은 책의 마지막에서 이렇게 쓴다. “목표는 처음부터 훌륭한 교사의 마법을 대체하는 것이 아니었다. 목표는 모든 학생이 그 마법을 경험할 수 있게 하는 것이다(The goal was never to replace the magic of a great teacher. The goal is to give every student the chance to experience that magic.).”

그 마법의 주인공은 여전히 교사다.

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