교육을바꾸는사람들

최근의 논·서술형 평가 확대 움직임에 대해, 시험 형식만 바꾼다고 해서 사고력 평가가 이루어지지 않으며, 충분한 준비 없이 도입할 경우 AI와 사교육으로 인한 교육격차를 오히려 심화시킬 수 있다고 우려합니다.

 

 

국가교육위원회와 교육계에서는 수능과 고교 내신에 논·서술형 평가를 확대하고, 수능 전 과목을 절대평가로 전환하는 방안을 검토하고 있다. 현재 초등학교 6학년 학생들이 치르게 될 2033학년도 대입을 염두에 둔 논의다.

 

논·서술형 평가 확대의 중요한 취지는 학생이 정답을 고르는 데 그치지 않고, 자신의 생각을 구성하고 근거를 들어 설명하며 논리적으로 표현하는 능력을 평가하자는 데 있을 것이다. 이런 방향에는 충분히 공감할 만하다. 그러나 논·서술형이라는 시험 형식 자체가 사고력을 평가해 주는 것은 아니다. 질 높은 선다형 문항은 깊은 이해와 추론을 요구할 수 있고, 질 낮은 서술형 문항은 암기한 내용을 재현하는 데 그칠 수도 있다.

 

더욱이 지금은 생성형 AI가 학생의 답안 전체를 만들어줄 수 있는 시대다. 논·서술형이 확대되면 AI를 활용한 새로운 학습 방식뿐 아니라 새로운 사교육과 답안 패턴 훈련도 등장할 수 있다. 학생마다 다른 읽기·쓰기 능력과 배경지식은 성취수준과 가정 배경에 따른 격차를 더욱 크게 만들 가능성도 있다.

 

따라서 논·서술형 확대의 타당성을 판단하려면 ‘논·서술형이 객관식보다 사고력을 더 잘 평가하는가’라는 질문에 머물러서는 안 된다. 어떤 문항과 채점 방식이 학생의 실제 사고를 드러낼 수 있는지, AI가 학생의 사고를 돕게 할 것인지 대신하게 할 것인지, 그리고 모든 학생에게 그러한 평가를 감당할 학습 기회를 충분히 제공하고 있는지를 함께 물어야 한다.

 

이 글에서는 이러한 문제의식에서 AI가 논·서술형 평가와 학습을 어떻게 바꿀 것인지, 성취수준에 따라 어떤 유불리가 생길 것인지, 그리고 논·서술형 확대가 교육격차를 키우지 않으려면 무엇을 먼저 준비해야 하는지​를 살펴보고자 한다.

 

 

AI 시대의 논·서술형은 무엇을 평가해야 하나

 

객관식 중심 평가가 논·서술형 중심으로 바뀌면 학생들의 AI 활용은 크게 늘어날 가능성이 높다. 관건은 AI를 쓰느냐 안 쓰느냐가 아니다. AI를 사고를 돕는 도구로 쓰느냐, 사고를 대신하는 도구로 쓰느냐​다.

 

학생들의 AI 활용은 넓은 스펙트럼을 이룰 것이다. 한쪽에서는 개념을 자기 수준에 맞게 설명해달라고 하거나, 답을 알려주지 말고 질문을 통해 생각을 이끌어달라고 하거나, 자신의 주장에 반론을 제기해달라고 요청할 수 있다. 자기 답안을 먼저 작성한 뒤 논리의 허점과 부족한 근거를 찾아달라고 할 수도 있다. 이런 활용은 AI를 훌륭한 학습 도구로 만들 수 있다.

 

반대쪽에서는 문제를 입력하고 완성된 답을 받아 그대로 제출하거나, 자신의 생각을 먼저 구성하지 않은 채 AI가 만든 예상문제와 모범답안을 반복 학습하며 답안의 구조와 핵심 표현을 기계적으로 재현하는 훈련을 할 수도 있다. 학생이 직접 쓴 것처럼 AI 답안의 문체를 바꿔 제출하는 경우도 생길 수 있다. 이런 활용은 논·서술형 평가가 기대하는 사고 과정을 AI에 넘겨버리거나 크게 축소시킨다.

 

특히 주목할 것은 ‘AI 모범답안 사교육’이 등장할 가능성이다. 논·서술형을 확대하면 자연스럽게 사고력이 향상될 것이라고 기대하기 쉽지만, 한국의 고부담 입시 환경에서는 이에 맞춘 새로운 시험 대비 방식이 빠르게 확산될 가능성이 높다.

 

학생은 교과서와 기출문제를 AI에 넣고 “이 단원에서 논술형으로 나올 가능성이 높은 문제 5개를 만들고, 각각 채점기준에 맞는 만점 답안을 작성해달라”고 요구할 수 있다. 학원도 예상문항, AI 모범답안, 답안 구조와 표현 패턴을 결합한 반복 훈련 체계를 만들 수 있다. 지금의 객관식 문제풀이 사교육이 ‘논·서술형 답안 패턴 훈련’​으로 옮겨갈 수 있는 것이다.

 

더 근본적인 문제는 AI가 학생의 인지적 노력을 어디까지 대신하느냐다. 논·서술형의 교육적 가치는 답을 길게 쓰는 데 있지 않다. 학생이 관련 지식을 기억에서 꺼내고, 개념들의 관계를 파악하고, 근거를 찾고, 판단하고, 논리를 조직해 자신의 언어로 표현하는 과정 자체에 있다.

 

AI에게 처음부터 답을 써달라고 하면 이 과정 대부분이 사라진다. 반대로 학생이 먼저 생각하고 초안을 작성한 뒤 AI의 질문과 반론을 받고, 근거를 확인하고, 자신의 답을 수정한다면 AI는 학습을 돕는 유용한 도구가 될 수 있다. 같은 AI라도 답을 대신 쓰게 하면 ‘인지적 외주화’가 되고, 자신의 생각을 검토하고 발전시키는 데 쓰면 사고를 더 깊고 넓게 하는 도구가 된다.

 

따라서 평가 설계도 달라져야 한다. AI를 무조건 금지하거나 무제한 허용하는 방식에서 벗어나 평가 목적에 따라 AI 사용 여부를 달리할 필요가 있다. AI 없이 치르는 평가에서는 핵심 지식과 개념, 기본적인 설명과 추론 능력을 확인할 수 있다. AI 활용을 허용하는 평가에서는 자료 탐색, AI 답변에 대한 비판적 검토, 근거 검증, 관점 비교, 자기 주장 개선 능력 등을 평가할 수 있다.

 

예컨대 “기후변화의 원인과 해결책을 논하라”는 문항은 AI가 쉽게 답할 수 있다. 그러나 “다음은 이 문제에 대한 생성형 AI의 답변이다. 사실적으로 부정확하거나 논리적으로 취약한 부분을 찾아 수정하고 그 근거를 제시하라”고 묻는다면 이야기가 달라진다. AI가 답을 얼마나 잘 만들어내는지가 아니라 학생이 AI의 답을 얼마나 잘 분석하고 그 타당성을 판단할 수 있는가를 보게 된다.

 

결국 AI 시대의 논·서술형은 완성된 답안의 질만이 아니라, 학생이 무엇을 알고 있으며 그 지식을 활용해 어떻게 분석하고 판단하는지, 그리고 자신의 판단을 어떤 근거로 설명하는지를 평가해야 한다.

 

 

논·서술형은 누구에게 더 유리한가

 

논·서술형 평가가 확대되면 학생 간 격차의 성격도 달라질 가능성이 높다. 도입 초기에는 상위권이 상대적으로 유리하고 하위권이 불리해질 가능성이 있으며, 중위권에서는 상당한 순위 변동이 일어날 수 있다.

 

논·서술형은 여러 능력을 동시에 요구한다. 일부 선다형 문항에서는 학생이 답을 스스로 만들어내지 못하더라도 선택지 가운데 정답을 알아보는 것으로 점수를 얻을 수 있다. 물론 잘 만든 선다형 문항은 상당한 수준의 개념 이해와 추론을 요구할 수 있다.

 

그러나 논·서술형에서는 대체로 문제를 이해하고, 관련 지식을 기억에서 인출하고, 개념들의 관계를 파악하고, 근거를 제시하고, 이를 논리적으로 조직해 일관된 글로 표현해야 한다. 따라서 학생에게 요구되는 인지적·언어적 부담이 커진다.

 

상위권 학생이 유리해지는 이유는 단순히 아는 것이 많아서가 아니다. 풍부하고 잘 조직된 배경지식이 더 복잡한 사고의 기반이 되기 때문이다. 배경지식이 풍부하면 문제를 읽었을 때 관련 지식이 빠르게 활성화되고, 이미 잘 조직된 지식은 작업기억의 부담도 줄여준다. 여기에 독해력과 어휘력, 글쓰기 경험이 결합되면 자신의 지식을 연결하고 논리적으로 표현하는 데 더욱 유리하다.

 

중위권에서는 상당한 재편이 일어날 수 있다. 현재 객관식 시험에서 좋은 성적을 얻는 학생 가운데는 많은 문제 유형을 익히고 정답을 빠르게 찾아내는 데 능한 학생도 있다. 이런 학생은 논·서술형에서 상대적으로 불리해질 수 있다. 반대로 문제풀이 속도는 빠르지 않더라도 “왜 그런가”, “둘은 어떤 관계인가”, “어떤 근거로 그렇게 판단하는가”라는 질문에 강한 학생은 성적이 올라갈 수 있다. 따라서 가장 큰 순위 변동이 나타나는 집단은 중위권일 가능성이 높다.

 

가장 걱정되는 것은 하위권이다. 논·서술형 확대를 ‘암기교육에서 사고력 교육으로의 전환’이라고만 설명하면 이 문제를 놓치기 쉽다.

 

기초학력이 부족한 학생에게 논·서술형은 이중, 삼중의 부담이 될 수 있다. 교과 개념을 어느 정도 이해하고 있는 학생이라도 독해력이 부족하면 질문 자체를 정확히 이해하기 어렵다. 알고 있는 내용도 필요한 순간 기억에서 꺼내지 못할 수 있고, 관련 지식을 떠올렸더라도 이를 논리적인 문장으로 조직하지 못할 수 있다.

 

결국 교과 지식의 부족, 읽기의 어려움, 쓰기의 어려움, 작업기억의 부담​이 동시에 작용한다. 측정하려는 것은 교과에 대한 이해와 추론 능력인데 실제 점수에는 읽기와 글쓰기 능력이 과도하게 개입할 수 있다. 평가하려는 능력 외의 요소가 점수에 지나치게 영향을 미치는 문제가 발생하는 것이다.

 

여기에 더 큰 문제가 있다. 성취수준의 격차가 계층 격차와 결합할 가능성이다.

 

논·서술형은 잘 설계하면 고차적 사고를 평가하는 좋은 도구다. 그러나 그 성과는 학교에서 배운 내용만으로 결정되지 않는다. 가정에서 얼마나 풍부한 대화를 나누었는지, 얼마나 많은 책을 읽었는지, 어떤 어휘와 배경지식을 축적했는지, 글을 쓰고 피드백 받을 기회가 얼마나 있었는지의 영향을 받을 수 있다.

 

여기에 사교육이 예상문제, 답안 구조, 첨삭, AI 활용법까지 상품화하면 격차는 더 커질 수 있다. 준비 없이 고부담 시험을 논·서술형 중심으로 전환하면, 사고력을 평가하려던 제도가 오히려 이미 잘 읽고 잘 쓰는 학생과 더 많은 교육 자원을 가진 가정에 추가적인 보상을 주는 제도가 될 위험이 있다.

 

 

계층 격차를 줄이려면 시험보다 학습 기회를 먼저 바꿔야 한다

 

논·서술형 평가로 인한 계층 격차를 줄이는 것은 가능하다. 그러나 시험을 먼저 바꾸고 격차가 발생한 뒤 취약학생에게 보충수업을 제공하는 접근은 바람직하지 않다.

 

정책의 순서를 바꿔야 한다.

 

“논·서술형 도입 → 격차 발생 → 취약학생 지원”

 

이 아니라,

 

“기초 문해력 보장 → 설명·논증·쓰기 교육 → 취약학생 집중지원 → 문항·채점 역량 확보 → AI 접근권 보장 → 논·서술형의 단계적 도입 → 격차 측정과 보정”

 

의 순서가 되어야 한다.

 

이를 위해 크게 세 가지 준비가 필요하다.

 

첫째, 시험 전에 모든 학생에게 필요한 학습 기반을 만들어야 한다.

 

논·서술형 평가에서 학생 간 격차를 줄이려면 고등학교 시험 직전의 논술교육보다 훨씬 이른 시기의 준비가 필요하다. 초등학교부터 어휘와 배경지식을 충분히 쌓게 하고, 문장을 만들고, 요약하고, 설명하고, 근거를 제시하고, 자신의 생각을 글로 조직하는 방법을 체계적으로 가르쳐야 한다.

 

특히 취약학생에게는 소집단 지도와 충분한 피드백이 필요하다. 단순히 논술 문제를 더 많이 풀게 하는 것으로는 부족하다. 교사가 생각하는 과정을 직접 보여주고, 학생과 함께 해보고, 점차 도움을 줄여 학생이 혼자 수행할 수 있게 하는 명시적 교수와 비계(scaffolding)가 필요하다.

 

사교육에서 받을 수 있는 답안 작성법과 반복 첨삭을 학교에서도 모든 학생이 경험할 수 있어야 한다. 무엇보다 중학교까지 이런 기반을 갖추는 것이 중요하다. 고등학교에 올라온 뒤 갑자기 논·서술형 수능에 대비시키기 시작하면 가정과 사교육의 힘이 크게 작용할 수밖에 없다.

 

둘째, 사고력을 제대로 평가할 수 있도록 설계해야 한다.

 

논·서술형이라고 해서 저절로 사고력을 잘 평가하는 것은 아니다. 앞서 말했듯 중요한 것은 답의 길이가 아니라 사고의 과정이다. 따라서 논·서술형 강화가 ‘긴 글 많이 쓰기’가 되어서는 안 된다. 질 높은 선다형과 단답형, 짧은 서술형, 자료해석형, 제한적 논술형 등을 평가하려는 능력에 맞게 조합할 필요가 있다.

 

문항도 암기한 내용을 재현하기보다 학생의 사고 과정을 드러낼 수 있도록 설계해야 한다. 예컨대 배운 내용을 그대로 설명하게 하는 데 그치지 않고, 새로운 자료를 해석하거나, 두 주장 가운데 어느 것이 더 타당한지 근거를 들어 판단하거나, 주어진 설명의 오류를 찾아 수정하게 할 수 있다. 논·서술형의 장점은 답이 길다는 데 있는 것이 아니라 학생이 무엇을 알고 있으며, 그 지식을 어떻게 연결하고 활용해 판단하는지를 드러낼 수 있다는 데 있다.

 

동시에 평가하려는 능력과 그 밖의 능력이 뒤섞이지 않도록 해야 한다. 예컨대 역사적 인과관계를 이해하고 있는지를 평가하면서 문장이 세련되지 않다는 이유로 크게 감점한다면, 역사적 이해와 추론보다 글쓰기 능력이 점수를 좌우할 수 있다. 특히 국어 이외의 교과에서는 표현력 자체가 평가 목적이 아닌 한, 문장의 세련됨보다는 교과 지식의 정확성, 개념 간 관계에 대한 이해, 근거의 적절성, 추론의 타당성 등에 더 큰 비중을 두어야 한다.

 

논·서술형에서는 채점의 신뢰성도 확보해야 한다. 같은 답안이 채점자에 따라 크게 다른 점수를 받는다면 사고력을 깊이 평가한다는 취지도 훼손된다. 명확한 채점기준을 마련하고 채점자 훈련과 복수채점, 표본 재채점 등을 통해 채점자 간 차이를 줄여야 한다. 특히 한두 점의 차이가 대입 결과에 영향을 미칠 수 있는 고부담 시험에서는 더욱 중요하다.

 

채점기준은 학생에게도 충분히 공개해야 한다. 무엇이 좋은 답인지 아는 것 자체가 중요한 학습 기회이기 때문이다. 부모나 학원으로부터 평가의 암묵적인 규칙을 배울 수 있는 학생만 유리해서는 안 된다. 루브릭과 수준별 학생 답안, 채점 이유, 수정 전후의 답안 등을 학교에서 충분히 보여주고 이를 활용해 연습하게 해야 한다. 좋은 답의 기준을 일부 학생만 아는 암묵지로 남겨두지 말고, 모든 학생이 배우고 활용할 수 있는 공공지식으로 만들어야 한다.

 

셋째, AI와 사교육이 만드는 새로운 격차에 대비해야 한다.

 

AI가 ‘경제력이 있는 학생의 개인 논술교사’가 되어서는 안 된다. 경제력이 있는 학생은 성능 좋은 AI와 사교육을 결합해 사실상 무제한으로 첨삭과 피드백을 받을 수 있다.

 

학교는 모든 학생에게 일정 수준 이상의 AI 접근 기회를 제공하고 올바른 활용법을 가르쳐야 한다. AI에게 답을 대신 써달라고 하는 방법이 아니라, 자기 답안에 피드백을 받고, 반론을 요구하고, 근거를 검증하고, 스스로 수정하는 방법을 가르쳐야 한다. 특히 가정에서 이런 도움을 받기 어려운 학생에게 학교가 명시적으로 AI 활용법을 가르치는 것이 중요하다.

 

동시에 논·서술형 전환 자체에 대한 ‘격차 영향평가’​도 필요하다. 평균점수와 변별도만 볼 것이 아니라 사회경제적 배경과 지역 등에 따라 어떤 문항에서 격차가 크게 발생하는지 분석해야 한다. 특정 유형의 문항이 교과 능력보다 가정의 언어적·문화적 자본을 지나치게 반영한다면 문항 설계와 수업을 다시 검토해야 한다.

 

 

시험 형식보다 먼저 바꿔야 할 것

 

논·서술형 평가를 확대하려는 취지는 충분히 이해할 수 있다. 지금의 교육이 지나치게 정답 찾기와 문제풀이에 치우쳐 있다면, 학생이 자신의 생각을 설명하고 근거를 제시하며 논리적으로 표현하도록 평가를 바꾸려는 노력은 필요하다.

 

그러나 시험 형식만 바꾼다고 수업이 저절로 사고력 중심으로 바뀌는 것은 아니다. 오히려 고부담 입시에서는 새로운 시험 형식이 새로운 사교육 상품과 새로운 암기 전략을 만들어낼 가능성이 높다. AI는 이 변화를 더욱 빠르게 만들 것이다.

 

따라서 정책의 출발점은 “논·서술형을 얼마나 늘릴 것인가”가 아니라, “어떤 조건을 갖춰야 논·서술형이 학생의 사고력을 제대로 평가할 수 있는가”가 되어야 한다.

 

먼저 물어야 한다.

 

“모든 학생에게 읽고, 생각하고, 말하고, 근거를 들어 설명하고, 쓰고, 피드백 받는 경험을 충분히 제공했는가.”

 

이런 준비 없이 수능과 내신부터 바꾸면, 논·서술형 평가는 사고력을 측정하려는 취지와 달리 가정의 언어적·문화적 자본과 사교육 투자의 차이를 더 크게 반영하는 시험이 될 수도 있다.

 

그래서 중요한 질문은 “논·서술형이 좋은가, 객관식이 좋은가”가 아니라, “논·서술형 평가를 도입하기 전에 누구에게 무엇을 얼마나 가르쳐 놓았는가”이다.

 

논·서술형 평가를 받을 기회의 평등보다, 논·서술형으로 사고하고 표현하는 법을 배울 기회의 평등이 먼저다.

 

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