교육의 문제를 푸는 책들(25) – “AI 시대, 교육이 지켜야 할 가치”

by gyobasaNPO | 2026-09-10 09:39

– Douglas Reeves, 『Education and the Ethics of AI: Enduring Values in a Changing World』 (Solution Tree, 2026) 비평

AI가 교실 문을 두드리고 있다. 아니, 이미 들어와 있다. 학생의 과제 속에, 교사의 수업 준비 속에, 학교의 행정 업무 속에. 그런데 기술이 빠르게 바뀌는 동안, 정작 우리가 물어야 할 질문은 따로 있다. 교육이 지켜야 할 것은 무엇인가.

더글러스 리브스(Douglas Reeves)의 이 책은 바로 그 질문을 정면으로 파고든다. AI를 찬양하는 책도 아니고, 경고하는 책도 아니다. 기술의 소용돌이 속에서 교사가 자신의 중심을 잃지 않도록, 흔들리지 않는 기준점을 세우는 책이다.

수업 시간에 제출된 학생의 글이 너무 매끄럽다. 문장이 유려하고, 구성이 탄탄하고, 어휘가 세련됐다. AI가 썼을까? 그렇다면 이건 부정직한 것인가? 혹은 더 근본적으로, 우리는 왜 글을 쓰게 하는가? 이 질문들은 사실 AI에 관한 것이 아니다. 내가 교사로서 무엇을 소중히 여기는가에 관한 것이다. 리브스는 그 지점에서 출발한다.

기술이 바뀌어도 윤리는 바뀌지 않는다

책의 핵심 전제는 명확하다. AI는 도구다. 도구 자체는 선하지도, 악하지도 않다. 문제는 그것을 누가, 어떤 목적으로, 어떤 가치 판단 아래 사용하느냐에 달려 있다. 리브스는 이렇게 쓴다. “문제는 AI가 좋은가 나쁜가가 아니다. 교육자로서 우리가 지켜야 할 가치를 우리가 얼마나 책임 있게 관리하고 있는가에 있다.” 기술의 윤리는 기술 밖에 있다는 뜻이다.

이 전제가 중요한 이유는, 많은 학교와 교사들이 지금 잘못된 질문을 하고 있기 때문이다. “AI를 허용해야 하는가, 금지해야 하는가”는 사실 본질적인 질문이 아니다. 그 전에 물어야 할 것은, “우리는 학생에게 무엇을 길러주려 하는가”이다. 그 답이 명확할 때 비로소 AI를 어디에 허용하고, 어디에 제한할지가 자연스럽게 따라온다.

학문적 정직성, 그 새로운 지형

리브스가 가장 공을 들여 다루는 주제 중 하나는 학문적 정직성(academic integrity)이다. AI 등장 이후 이 개념은 완전히 새로운 지형 위에 놓였다.

과거의 부정직은 비교적 단순했다. 다른 학생의 답을 베끼거나, 인터넷에서 글을 가져다 제출하는 것이었다. 그런데 이제 학생은 클릭 몇 번만으로 완성도 높은 에세이, 수학 문제의 풀이, 심지어 프로그래밍 과제까지 손쉽게 만들어 낼 수 있다. 교사가 이것을 잡아내는 데 혈안이 되면 어떻게 될까? 리브스는 그 결말을 냉정하게 짚는다. 교사는 탐정이 되고, 학생은 범인 취급을 받고, 교실은 신뢰 대신 의심으로 채워진다.

그렇다면 해법은? 리브스는 평가 자체를 다시 설계하라고 말한다. AI가 대신할 수 없는 방식으로. 예를 들어, 에세이를 최종 결과물로만 받지 말고, 초안과 수정 과정, 자료를 선택한 이유를 함께 제출하게 하라. 또는 수업 중에 구두로 자신의 논거를 설명하게 하라. AI가 글을 썼더라도, 그 내용을 자신의 언어로 소화하여 설명하는 능력은 결국 학생 자신에게서 나와야 한다. 이 과정이 바로 진짜 학습이 일어나는 지점이다.

한 교사의 사례가 인상적이다. 에세이 제출 후 5분간 짧은 구두 면접을 진행했더니, AI를 그대로 붙여넣은 학생은 자신이 쓴 내용을 설명하지 못했고, 스스로 고민하며 쓴 학생은 오히려 글에 담기지 않은 이야기까지 쏟아냈다. 평가는 결과가 아니라 과정을 포착해야 한다는 원칙이 AI 시대에 더욱 선명해진 셈이다.

형평성: AI는 기회를 넓히는가, 격차를 벌리는가

리브스가 예리하게 짚는 또 하나의 주제는 형평성(equity)이다. AI가 교육 기회를 민주화할 것이라는 낙관론은 절반만 맞다.

좋은 AI 도구에 접근할 수 있는 학생과 그렇지 못한 학생 사이의 격차는 이미 벌어지고 있다. 집에 고성능 기기가 있고, 유료 AI 서비스를 구독하고, 디지털 리터러시를 갖춘 부모의 도움을 받는 학생과, 스마트폰 하나로 버티는 학생이 같은 조건에서 경쟁한다고 보기는 어렵다. AI가 부유한 학생에게 더 강력한 날개를 달아주는 동안, 취약한 학생은 제자리를 맴돌 수 있다.

리브스는 이를 “디지털 마태효과(digital Matthew effect)”라 부른다. 가진 자는 더 갖게 되고, 없는 자는 더 뒤처지는 구조다. 학교와 교사는 이 불평등한 지형을 인식하고, AI 도입이 기존의 격차를 오히려 심화시키지 않도록 의식적으로 설계해야 한다고 그는 강조한다.

AI 편향을 가르치는 것이 곧 비판적 사고다

리브스는 AI 도구 자체를 비판적으로 읽는 능력을 학생에게 키워주는 것이 이 시대 교사의 새로운 책임이라고 말한다.

AI는 편향 없는 객관적 존재가 아니다. AI는 인간이 만든 데이터로 훈련받는데, 그 데이터 속에는 역사적, 문화적, 사회적 편향이 그대로 녹아 있다. 예를 들어, 특정 직업군이나 역할에 대해 AI가 생성하는 이미지나 언어에는 젠더, 인종, 문화에 대한 고정관념이 반영되기 쉽다. 학생들이 AI의 답을 아무 의심 없이 사실로 받아들이는 순간, 편향은 고스란히 학습 내용으로 자리잡는다.

이를 수업에서 다루는 방법은 생각보다 간단하다. 같은 질문을 AI에게 던져서 나온 답을 학생들과 함께 분석해 보는 것이다. “이 답에 빠진 관점은 없을까? 누구의 목소리가 들어가 있고, 누구의 목소리는 들어가 있지 않을까?” 이 질문만으로도 AI 리터러시 수업은 시작된다. 리브스는 이것이 새로운 종류의 비판적 사고 교육이라고 말한다.

한국 교실에 비추어보면

한국에서 AI는 교육 현장에 빠르게 침투하고 있지만, 그것을 어떻게 다룰지에 대한 교육 공동체의 합의는 아직 형성 중이다. 어떤 학교는 AI 사용을 전면 금지하고, 어떤 학교는 별다른 지침 없이 방임한다. 교사 개인이 각자의 판단으로 교실의 AI 정책을 결정해야 하는 상황이다.

이런 맥락에서 리브스의 책은 교사에게 흔들리지 않는 기준점을 제공한다. 학교 전체 차원의 정책이 없더라도, 내 수업에서 AI를 어떻게 위치시킬지를 윤리적으로 사유하는 틀을 갖출 수 있다. 또한 한국 사회 특유의 시험 중심 문화에서 AI 도구를 어떻게 다룰지—예컨대 수능 대비 문제 풀이에 AI를 쓰는 것과 탐구보고서 작성에 쓰는 것은 다른 맥락을 요구한다—를 스스로 정리해나가는 데 이 책의 프레임이 유용하게 쓰일 수 있다.

그러나 남는 아쉬움

리브스의 논의는 균형 잡혀 있고 실용적이지만, 몇 가지 아쉬운 지점이 있다.

첫째, 제안의 많은 부분이 교사 개인의 실천에 무게를 둔다. AI 시대 교육의 윤리적 설계는 교사 한 명의 노력만으로 실현되기 어렵다. 교육과정, 입시 제도, 학교 문화 전반이 함께 변하지 않으면, 개별 교사의 혁신은 모래 위의 성이 되기 쉽다. 구조적 차원의 논의가 더 두터웠다면 좋았을 것이다.

둘째, 기술의 속도가 너무 빠르다. 책이 출간되는 시점과 독자가 읽는 시점 사이에도 AI 환경은 몇 번씩 바뀐다. 리브스가 언급하는 구체적인 도구나 사례들은 빠르게 구식이 될 수 있다. 다행히 이 책의 핵심은 특정 기술이 아니라 가치와 원칙에 있기에, 그 본질은 유효하다. 그러나 현장 적용을 위한 최신 맥락은 독자 스스로 업데이트해야 한다.

셋째, 비서구권 교육 맥락에 대한 고려가 부족하다. 미국 교육 시스템을 중심으로 논의가 전개되는 만큼, 한국을 포함한 동아시아 교육 문화에서 이 원칙들이 어떻게 작동할지는 독자의 창의적인 번역이 필요하다.

맺으며: 교사들에게

AI는 교실에 이미 들어와 있다. 막을 수 없고, 막아서도 안 된다. 그렇다면 교사에게 남은 질문은 하나다. 이 도구를 앞에 두고, 나는 어떤 교사이고 싶은가?

리브스는 결국 기술이 아니라 사람에 대한 이야기를 한다. AI가 아무리 발전해도 대체할 수 없는 것—학생과 눈을 맞추는 것, 틀린 답 속에서 학생의 노력과 가능성을 읽어내는 것, 한 아이의 성장을 오랜 시간 곁에서 지켜보는 것—은 여전히 교사의 몫이다.

그 몫을 잘 감당하기 위해, 교사는 AI를 알아야 하고, 그 윤리를 사유해야 하고, 자신의 교실에서 스스로의 원칙을 세워야 한다. 이 책은 그 여정의 든든한 길동무가 되어준다.

<교실 적용 팁>

1. AI 활용 원칙을 학생들과 함께 만들자. AI 사용을 일률적으로 금지하거나 허용하기보다, 어떤 과제에서는 사용할 수 있고 어떤 과제에서는 사용할 수 없는지, 사용했다면 어디까지 밝혀야 하는지를 학급 구성원과 함께 합의해 보자. 규칙을 함께 만드는 과정 자체가 AI 윤리 교육이 된다.

2. 결과보다 과정을 평가하는 과제를 늘리자. 최종 결과물만 제출받기보다 초안, 수정 과정, 참고 자료, AI 활용 내용과 이유를 함께 제출하게 하면 학생의 실제 사고 과정을 더 잘 이해할 수 있다.

3. ‘설명할 수 있는가’를 평가에 포함하자. 보고서나 에세이를 제출한 뒤 짧은 구두 발표나 질의응답 시간을 마련해 보자. 자신이 작성한 내용을 자신의 말로 설명하고 질문에 답하는 과정은 AI가 대신할 수 없는 학습의 증거가 된다.

4. AI의 답을 그대로 믿지 말고 함께 검토하자. 같은 질문을 여러 AI에게 던져 답을 비교하거나, AI의 답에서 오류와 편향을 찾아보는 활동을 운영해 보자. 학생들은 AI를 사용하는 법뿐 아니라 AI를 비판적으로 읽는 법도 배우게 된다.

5. AI 접근 격차를 수업 설계에 반영하자. 모든 학생이 동일한 AI 환경을 갖추고 있다고 가정하지 말자. 학교에서 사용할 수 있는 공통 도구를 제공하거나, AI 사용 여부가 성적을 좌우하지 않도록 과제를 설계하는 것이 형평성을 높이는 길이다.

6. 교실에서 가장 중요한 것은 신뢰임을 잊지 말자. AI 사용 여부를 적발하는 데만 집중하면 교실은 의심의 공간이 되기 쉽다. 학생들이 스스로 AI 활용 사실을 밝히고, 적절한 사용에 대해 함께 논의할 수 있는 신뢰의 문화를 만드는 것이 장기적으로 더 큰 교육적 효과를 가져온다.

※ 이 시리즈는 AI 도구를 활용해 원서의 핵심 내용을 추출하고, 필자가 내용을 검토·수정하여 한국 교육 현실에 맞게 재구성한 것입니다.

Source URL: https://21erick.org/column/18462/