교육을바꾸는사람들

José Antonio Bowen & C. Edward Watson, 『Teaching with AI: A Practical Guide to a New Era of Human Learning (2nd ed.)』 (Johns Hopkins University Press, 2025) 비평

                                                                                            

 

수업 시간에 교사가 학생들에게 과제를 낸다. “기후 변화의 원인과 해결 방안을 약 2,000자로 서술해서 다음 주 금요일까지 제출하기 바랍니다.” 학생들은 집에 돌아가 스마트폰을 켜고, AI에게 입력한다. 몇 초 뒤 깔끔하게 정돈된 글이 나온다. 학생은 읽어보고 조금 고쳐 제출한다. 교사는 “잘 썼다”며 좋은 점수를 준다.

 

무엇이 잘못된 것일까. 정직하게 말하면, 어쩌면 아무것도 잘못되지 않았다. 학생이 글쓰기의 기초를 이미 익혔고, AI와 협력해 더 나은 결과물을 만들어냈다면, 그것은 앞으로 이 학생이 살아갈 직업 세계에서 요구하는 능력과 크게 다르지 않다. 문제는 학생이 아니다. 과제 설계가 문제다.

 

그러나 더 근본적인 질문이 있다. AI가 글을 쓰고, 요약하고, 문제를 풀 수 있는 시대에 교사는 학생들에게 무엇을 가르쳐야 하는가. 정답을 찾는 능력인가, 좋은 질문을 만드는 능력인가. 정보를 기억하는 능력인가, 정보를 해석하고 판단하는 능력인가. 그리고 학생은 어떻게 달라져야 하는가. AI가 대신할 수 없는 것을 배우는 사람이 되려면, 스스로 무엇이 바뀌어야 하는가. AI가 점점 더 많은 일을 대신할 수 있게 될수록, 교사와 학생 모두에게 요구되는 변화가 무엇인지 다시 묻게 된다.

 

Bowen과 Watson은 이렇게 묻는다. 내가 낸 과제를 AI가 5분 안에 완성할 수 있다면, 그 과제는 도대체 무엇을 가르치고 있는 것인가. 그리고 더 나아가 AI와 함께 가르친다는 것은 무엇을 의미하는가.

 

이 책은 그 질문에 대한 실제적이고도 도전적인 답을 제시한다.

 

 

이 책이 저술된 맥락은 어떤가

 

José Antonio Bowen은 스탠퍼드, 조지타운 대학교를 거쳐 Goucher College 총장을 지낸 교육학자로, 스탠퍼드 대학의 네 개 학위(화학, 음악, 인문학 등)를 가진 드문 이력의 인물이다. 재즈 뮤지션으로 Stan Getz, Bobby McFerrin과 협연했고, 교육 혁신에 관한 세 권의 책을 썼다. 그중 첫 번째 『기술 도구 없는 가르침(Teaching Naked)』(2012)은 “기술에 의존하지 않을 때 더 깊은 학습이 일어난다”는 역설적 주장으로 주목받았고, 미국대학협회(AAC&U)의 최우수 교육서 상을 받았다.

 

C. Edward Watson은 AAC&U 디지털 혁신 부총장으로, AI, 교육학, 교육과정의 교차점에 관한 연구를 이끌고 있다. 두 저자는 『Teaching Naked Techniques』로 이미 한 차례 협업한 이력이 있다.

 

1판은 2024년 Johns Hopkins University Press에서 출간되었고, 2판은 2025년 AI 도구들의 발전 속도에 맞춰 전면 개정되었다. 추론 모델, 딥 리서치, AI 에이전트 같은 새로운 도구 유형이 추가되었고, 역할극·시뮬레이션 섹션이 확장되었으며, 맞춤형 봇(custom bots) 활용에 관한 새 챕터와 AI 윤리 및 환경 영향을 다루는 챕터가 신설되었다. 이 책은 주로 고등교육 교원을 대상으로 쓰였지만, 원칙과 아이디어의 상당 부분은 초중등 교사에게도 그대로 적용된다.

 

 

학생들은 이미 AI로 과제를 하고 있다

 

이 책의 가장 도발적인 주장 중 하나를 꼽자면 이렇다. “학생들은 이미 모든 과제에 AI를 쓰고 있다고 가정해야 한다.”

 

교사가 AI를 허용하지 않는다고 해도, 학생이 몰래 사용하는 것을 막을 방법은 없다. AI 탐지기는 신뢰할 수 없다는 것이 연구로 입증되었다. 탐지기는 AI가 쓰지 않은 글을 AI 작성으로 오인하기도 하고, AI가 쓴 글을 통과시키기도 한다. 특히 영어가 모국어가 아닌 학생, 또는 단순하고 명확한 문체를 쓰는 학생일수록 AI가 작성한 것으로 잘못 판정될 가능성이 높다. Bowen은 이것이 형평성 문제이기도 하다고 지적한다.

 

저자들은 따라서 “어떻게 AI 사용을 막을까”에서 질문을 바꿔야 한다고 말한다. “어떻게 AI가 대신할 수 없는 학습 경험을 설계할까”로. 금지는 해결책이 아니다. 탐지는 신뢰할 수 없다. 남은 방법은 과제 자체를 다시 생각하는 것뿐이다.

 

여기서 그들이 제안하는 핵심 개념이 “인간적 노력을 요구하는 과제(assignments for human effort)”다. AI가 처리할 수 있는 것은 대체로 반복적이고, 패턴화되어 있고, 이미 인터넷 어딘가에 존재하는 형태와 유사한 것들이다. 반면 AI가 하기 어려운 것들이 있다. 실제 현장 관찰, 구체적인 개인 경험에 기반한 서술, 수업 중에 즉흥적으로 발생하는 토론, 학생이 직접 만든 인터뷰 자료의 분석, 과정을 보여주는 초고와 수정의 반복. 이런 것들은 AI가 생성할 수 없는 인간의 흔적을 남긴다.

 

예를 들어, “기후 변화의 원인을 서술하라”는 과제는 AI가 완벽하게 처리할 수 있다. 그러나 “지역 사회에서 기후 변화의 영향을 직접 경험한 사람을 인터뷰하고, 그 내용을 분석하라”는 과제는 AI가 대신할 수 없다. 인터뷰 자체가 인간의 노력이기 때문이다.

 

 

AI 금지보다 AI 활용을 가르쳐라

 

저자들이 제안하는 또 하나의 관점 전환은 AI 활용을 ‘부정행위’로만 보는 시각에서 벗어나는 것이다.

 

Bowen은 말한다. “학생들이 AI를 써서 더 나은 결과물을 만들고 있다면, 그들은 무언가를 알고 있는 것이다. 우리가 부정행위라고 부르는 것을 직장에서는 혁신이라고 부른다.” Microsoft의 「Work Trend Index 2024」에 따르면, 전체 근로자의 75%가 직장에서 AI를 사용하고 있다. 학생들이 졸업 후 일하게 될 세계에서는 AI 없이 혼자 에세이를 작성하는 능력만을 요구하지 않는다. AI와 효과적으로 협업해 더 나은 결과물을 만들어내는 능력도 요구한다.

 

이런 관점에서 보면, AI를 완전히 금지하는 수업은 학생들이 실제로 살아갈 세계와 점점 동떨어진 학습 환경을 만드는 셈이다. 물론 특정한 기초 역량을 먼저 익히게 하기 위해 AI 사용을 일시적으로 제한할 필요는 있다. Bowen은 이를 계산기 사용에 비유한다. 초등학교 3학년 학생에게 “계산기가 있지만, 지금은 손으로 더하는 법을 배워야 한다”고 말하는 것과 같다. 먼저 기초를 익힌 뒤 도구를 활용하게 하는 것이다. 다만 학생들이 그 이유를 이해할 때, 이러한 제한도 의미 있는 교육이 될 수 있다.

 

그러나 AI 활용을 허용하면 또 다른 의문이 생긴다. AI가 아이디어를 제안하고 글까지 작성해 준다면, 학생의 창의성은 어디에서 찾을 수 있는가. 많은 교사가 바로 이 점을 걱정한다. 이에 대한 Bowen의 대답은 뜻밖이다.

 

 

창의성은 산출물이 아니라 질문하는 능력에 있다

 

창의성은 산출물이 아니라 프롬프트에 있다. AI는 질문을 잘하는 사람에게 더 좋은 답을 준다. 모호하고 일반적인 프롬프트는 모호하고 일반적인 결과를 만든다. 구체적이고, 맥락이 풍부하고, 창의적인 프롬프트는 놀라운 결과를 만들어낼 수 있다. “이 문제에 대해 반론을 제기하는 역할을 맡아줘. 단, 논거는 1950년대 경제학자의 관점에서 구성해 줘”와 같은 프롬프트를 설계하는 능력은, 전통적인 에세이를 혼자 쓰는 것과는 다른 종류의 지적 능력을 요구한다. 그리고 그것은 충분히 교육할 수 있다.

 

저자들은 이를 ‘AI 리터러시(AI literacy)’의 핵심 요소로 본다. AI를 사용하는 능력만이 아니라, AI가 어떻게 작동하는지 이해하고, AI의 출력물을 비판적으로 평가하고, AI가 틀렸을 때 이를 감지하고, AI와 협업해 더 나은 결과를 만들어내는 능력. 이것이 디지털 시대의 문해력이라는 것이다.

 

특히 2판에서 확장된 역할극과 시뮬레이션 활용은 이 리터러시를 실천하는 구체적인 방법이다. 교사가 AI에게 특정 역사적 인물이나 소설 속 캐릭터의 역할을 맡기고, 학생들이 그와 대화하도록 설계하는 것이다. 예를 들어, AI를 링컨으로 설정하고 학생들이 노예 해방 선언의 배경을 인터뷰 형식으로 질문하거나, AI를 특정 환자로 설정해 의대생들이 진단 인터뷰를 연습하게 할 수 있다. 학생들은 AI의 역할극이 어디까지 정확하고 어디서 한계를 보이는지를 분석하면서 비판적 사고를 실천한다.

 

 

평가와 피드백을 다시 생각하다

 

이 책이 교사들에게 가장 실질적으로 유용한 부분은 평가 재설계에 관한 논의다.

 

저자들은 AI를 교사의 피드백 도구로 적극 활용할 것을 제안한다. 학생이 초고를 AI에게 제출하고 피드백을 받은 다음, 수정한 내용을 교사에게 제출하는 방식이다. 이렇게 하면 교사는 학생이 피드백을 어떻게 반영했는지—즉 사고 과정—를 볼 수 있고, 학생은 더 많은 반복 연습을 할 수 있다. 교사가 20명의 초고를 일일이 읽는 대신, 이미 한 차례 개선된 결과물을 검토하게 된다.

 

또한 AI를 활용한 개별화된 피드백도 가능해진다. 교사가 루브릭(평가 기준)을 AI에게 제공하고, 학생 과제물에 대한 초벌 피드백을 생성하게 한 다음, 교사가 이를 검토하고 보완하는 방식이다. 교사의 시간이 절약되고, 학생은 더 빠르고 상세한 피드백을 받을 수 있다.

 

그러나 저자들이 특히 강조하는 것은 성적 매기기에서 이른바 ‘품질 재정의’다. AI 시대에 “좋은 글”의 기준이 달라졌다. AI는 문법적으로 완벽하고, 논리 구조가 정돈된 글을 쉽게 생성한다. 그 기준이 그대로라면 AI와 구별되지 않는 글이 좋은 글이 된다. 진짜 인간의 사고가 담긴 글은 오히려 독특한 표현, 개인적 통찰, 예상치 못한 연결—이런 것들을 포함한다. 예컨대 “문법이 정확한가”보다 “자신만의 관점이 드러나는가”, “논리 구조가 깔끔한가”보다 “자신의 경험과 연결 짓고 있는가”, “내용이 빠짐없이 정리되어 있는가”보다 “스스로 질문을 던지고 있는가”가 더 중요한 평가 기준이 된다. AI 시대의 글쓰기 평가는 그렇게 다시 쓰여야 한다.

 

 

한국 교육에 비추어보면

 

이 책은 주로 미국 고등교육을 배경으로 쓰였지만, 핵심 질문들은 한국의 초중등 교육 현장에도 그대로 적용된다.

 

한국 교사들이 가장 많이 묻는 질문 중 하나가 “AI를 허용해야 하는가, 금지해야 하는가”다. 2025년 12월, 교육부가 수행평가 AI 활용 가이드라인을 발표했지만, 현장에서는 여전히 혼란스럽다. 수행평가에서 AI를 어디까지 허용할지, 제출 과제가 AI로 작성된 것인지 어떻게 판별할지에 관심이 쏠려 있다. 그러나 Bowen과 Watson은 그 질문 자체를 바꿔야 한다고 말한다. AI를 허용할 것인가 금지할 것인가보다 더 중요한 질문은 “AI 시대에 학생들에게 무엇을 가르쳐야 하는가”이다.

 

결국 AI 시대의 교육은 지식 전달을 중심으로 한 교육에서 벗어나야 하지만, 그렇다고 지식의 습득이 덜 중요해지는 것은 아니다. 인간의 이해와 추론, 창의성과 비판적 사고는 모두 머릿속에 축적되고 조직된 지식을 바탕으로 이루어진다. 배경지식이 부족하면 AI가 내놓은 답의 오류나 편향을 알아차리기 어렵고, 무엇이 중요한지 판단하거나 서로 다른 정보를 연결해 새로운 의미를 만들어내기도 어렵다. 따라서 학교는 학생들이 핵심 지식을 충실히 배우게 하는 동시에, 그 지식을 바탕으로 정보를 해석하고 판단하며 새로운 문제에 적용하도록 가르쳐야 한다. AI 시대의 경쟁력은 단순히 많은 정보를 기억하거나 빠르게 찾아내는 데 있지 않다. 필요한 지식을 갖추고, 새로 얻은 정보를 기존 지식과 연결하며, AI가 제시한 답을 비판적으로 검토해 더 나은 판단과 결과를 만들어내는 데 있다.

 

물론 수능을 향해 수렴하는 한국의 평가 구조에서 AI를 활용한 과제 설계는 여러 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 대학 입시에서 여전히 정답을 찾는 능력을 중심으로 평가하는 상황에서 교사들이 과제를 근본적으로 바꾸기는 쉽지 않다. 그러나 그렇다고 해서 학교가 변화의 필요성까지 외면할 수는 없다.

 

 

AI 리터러시, 모든 교과의 새로운 기초 소양

 

수업 안에서 시도할 수 있는 것들은 적지 않다. 학생들에게 AI가 생성한 답변의 오류와 편향을 찾아보게 하거나, 동일한 질문에 대해 여러 AI의 답변을 비교·분석하게 할 수 있다. 현장 관찰과 인터뷰를 바탕으로 AI가 대신할 수 없는 경험을 탐구하게 할 수도 있고, 토론과 프로젝트를 통해 다양한 관점을 검토하고 스스로 판단하도록 할 수도 있다. 중요한 것은 결과물보다 사고 과정에 더 많은 관심을 기울이는 것이다.

 

이 책이 강조하는 AI 리터러시는 단순한 AI 사용법 교육이 아니다. AI의 한계와 편향을 이해하고, AI의 답변을 무비판적으로 받아들이지 않으며, AI를 활용해 더 나은 질문을 만들고 더 깊이 사고할 수 있는 능력을 의미한다. 이것은 별도의 교과목으로 가르칠 내용이 아니라 국어, 사회, 과학, 예술을 포함한 모든 교과에서 길러져야 할 새로운 기초 소양이다.

 

 

그러나 남는 아쉬움

 

그럼에도 이 책을 읽으면서 두 가지 아쉬움이 남는다.

 

첫째, 이 책은 주로 대학 교원을 대상으로 쓰였기 때문에, 초중등 교사에게는 적용 지점을 스스로 번역해야 하는 부분이 많다. 에세이, 학기말 논문, 세미나 토론을 중심으로 한 사례들이 초등학교나 중학교 교실에 바로 적용되지는 않는다.

 

둘째, ‘AI 리터러시’의 필요성을 강조하지만 그것을 어떻게 체계적으로 교육과정에 녹일지에 대한 논의는 충분하지 않다. 개별 교사의 의지와 창의성에 상당 부분 기대는 느낌이 있어, 시스템 차원의 변화를 고민하는 독자에게는 아쉬움이 남는다.

 

 

맺으며: 교사와 학생 모두에게

 

이 책을 읽으면서 한 번쯤은 자신이 내준 과제를 직접 AI에 입력해 보는 것을 권한다. “이 과제를 해줘.” AI가 몇 분 안에 그럴듯한 답을 내놓는다면, 그 과제는 다시 생각해 볼 필요가 있다.

 

무섭지 않다. 오히려 그 순간이 기회다. 내 수업에서 학생이 실제로 해야 하는 것이 무엇인지, 그것이 AI가 대신할 수 없는 인간의 사고와 경험인지를 다시 물어볼 수 있는 계기이기 때문이다.

 

많은 사람들이 AI 시대가 되면 교사의 역할이 줄어들 것이라고 말한다. 그러나 이 책을 읽고 나면 오히려 반대라는 생각이 든다. 지식을 전달하는 일은 점점 더 AI가 잘하게 될지 모른다. 하지만 무엇이 중요한 정보인지 판단하고, 서로 다른 생각을 연결해 의미를 만들어내고, 자신의 경험에 비추어 성찰하며, 불확실한 상황에서 책임 있는 결정을 내리는 일은 여전히 인간의 몫이다.

 

AI가 답을 제시할 수는 있다. 그러나 어떤 질문이 중요한 질문인지는 알려주지 못한다. AI가 정보를 제공할 수는 있다. 그러나 그 정보가 믿을 만한지, 어떤 의미를 갖는지 스스로 판단하지는 못한다. AI가 글을 써줄 수는 있다. 그러나 그 글이 자신의 삶과 어떻게 연결되는지는 대신 생각해 주지 못한다.

 

결국 AI 시대에 교사가 가르쳐야 할 것은 정답이 아니다. 좋은 질문을 만드는 능력, 정보를 비판적으로 검토하는 능력, 자신의 경험과 연결해 의미를 구성하는 능력, 그리고 불확실한 상황에서 스스로 판단하는 능력이다. Bowen과 Watson은 바로 그런 인간 고유의 역량에 교육이 다시 집중해야 한다고 말한다.

 

그 역량은 교사가 일방적으로 전달할 수 있는 것이 아니다. 학생이 AI와 부딪히고, 질문하고, 틀리고, 다시 생각하는 과정을 통해서만 길러진다. 교사가 그런 공간을 만들 때, 학생은 비로소 스스로 생각하는 사람으로 달라진다. AI 시대에 교사와 학생이 함께 달라져야 한다는 것은 바로 그런 의미다.

 

 

<교실 적용 팁>   ① 내준 과제를 직접 AI에 입력해 보자. 몇 분 안에 그럴듯한 답이 나온다면, 그 과제는 다시 설계할 필요가 있다. “기후 변화의 원인을 서술하라”는 AI가 완벽하게 처리하지만, “우리 마을에서 기후 변화를 직접 경험한 사람을 인터뷰하고 분석하라”는 AI가 대신할 수 없다. 인간의 노력이 담기는 과제인지를 기준으로 삼자.   ② 학생들에게 AI가 생성한 답변의 오류와 편향을 찾아보게 하자. 동일한 질문을 여러 AI에 입력해 답변을 비교·분석하는 활동은 비판적 사고를 실천하는 구체적인 방법이다. AI를 무비판적으로 수용하는 대신, AI의 한계를 직접 발견하게 하는 것이 AI 리터러시의 출발점이다.   ③ 학생이 초고를 AI에게 제출해 피드백을 받은 다음, 수정한 내용을 교사에게 제출하는 방식을 시도해 보자. 교사는 결과물보다 학생이 피드백을 어떻게 반영했는지—즉 사고 과정—를 볼 수 있고, 학생은 더 많은 반복 연습을 할 수 있다.   ④ 글쓰기 평가 기준을 바꿔보자. “문법이 정확한가”, “논리 구조가 깔끔한가” 대신 “자신만의 관점이 드러나는가”, “자신의 경험과 연결 짓고 있는가”, “스스로 질문을 던지고 있는가”를 중심에 놓자. AI가 쉽게 생성하는 것을 기준으로 삼으면 AI와 구별되지 않는 글이 좋은 글이 된다.   ⑤ 역할극에 AI를 활용해 보자. AI를 특정 역사적 인물이나 소설 속 캐릭터로 설정하고 학생들이 인터뷰하게 하되, AI의 역할극이 어디까지 정확하고 어디서 한계를 보이는지 분석하게 하자. AI와 대화하는 과정 자체가 비판적 사고의 훈련장이 된다.

 

 

※ 이 시리즈는 AI 도구를 활용해 원서의 핵심 내용을 추출하고, 필자가 내용을 검토·수정하여 한국 교육 현실에 맞게 재구성한 것입니다.   ※ 필자의 저작권 보호를 위해, 기존의 PDF 파일을 제공하던 서비스를 중단합니다. 대신 아래의 ‘인쇄(Print)하기’ 클릭한 후, ‘Ctrl + P’를 누르시면 칼럼 내용을 인쇄할 수 있습니다.

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