교육 현장의 AI 불안감: 교사들은 AI에 대해 실제로 어떻게 느낄까?

교육계 AI 활용에 관한 대화를 나누면서 제가 발견한 흥미로운 점을 하나 말씀드리겠습니다.

저는 Jform의 AI 도구를 사용하는 분들을 포함해 교육자들과 직접 대화를 나눌 기회가 많습니다. 대화가 시작될 때는 분위기가 아주 낙관적입니다. 교육자들은 데이터 수집을 자동화하고, 자주 묻는 질문(FAQ)에 답하며, 예전 같으면 오후 내내 걸렸을 자질구레한 업무를 처리하는 등 AI가 행정 업무 시간을 얼마나 많이 절약해 주는지 이야기합니다.

이러한 기대감과 열기는 분명 사실입니다. 하지만 대화는 거의 언제나 또 다른 질문으로 이어지곤 합니다. 바로 “학생들이 AI를 사용하면 어떻게 될까?”라는 질문입니다.

이러한 긴장감은 최근 미국 교육자 70명을 대상으로 실시한 설문조사에서도 명확히 드러났습니다. 많은 응답자가 특히 행정 업무에서 AI의 실질적인 가치를 인정하면서도, 상당수는 AI가 학생들의 기본 역량을 저하시킬 수 있다고 우려했습니다. 

그리고 이러한 우려는 일부에 국한된 것이 아닙니다. 미국대학협회(AAC&U)는 일론 대학교(Elon University)와 협력하여 1,000명 이상의 교수진을 대상으로 AI에 대한 생각을 조사했습니다. 그 결과 교수진의 90%가 AI로 인해 학생들의 비판적 사고력이 감퇴할 것이라고 답했습니다.

이처럼 대중적인 담론은 주로 AI가 교사를 대체할 것인지에 초점을 맞추지만, 정작 교육자들이 던지는 질문은 그것이 아닙니다.

진짜 질문은 훨씬 더 어렵고 중요합니다. “학생들의 실질적인 학습 과정을 저해하지 않으면서 교육 현장에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을까?”라는 것입니다.

교육 현장의 AI 도입에서 가장 우려되는 점은 무엇인가요?

낙관론, 호기심, 그리고 우려

설문에 참여한 교육자들에는 일선 교사, 학교 행정가, 대학 교수진, 학생 지원 실무자 등이 포함되었습니다. 응답자들은 미국 전역(북동부, 중서부, 서부, 남부)의 공립, 사립 및 자율형 공립학교(차터 스쿨)를 대표하며 깊이 있는 경험을 바탕으로 의견을 나누었습니다. 실제로 응답자의 약 3분의 2가 교육 경력이 10년 이상이라고 답했습니다. 

객관식 설문 문항 외에도 56명의 교육자가 교육계 AI 도입에 대한 가장 큰 두려움과 기대를 주관식 답변을 통해 솔직하게 공유했습니다.

전반적으로 응답 결과는 복합적인 양상을 보여줍니다.

교육자들은 AI에 깊은 관심을 기울이고 있지만, 그 반응은 어느 한쪽으로만 치우치지 않습니다. 대신 신중한 낙관론, 실용적인 호기심, 그리고 이 기술이 학생들의 학습 방식을 어떻게 변화시킬지에 대한 현실적인 우려가 복합적으로 나타나고 있습니다.

그중 몇 가지 결과가 단연 눈에 띄었습니다. 

교사의 84%가 AI로 인해 학생들의 역량이 저하될까 봐 우려하는 반면, 3명 중 2명꼴로 당분간 AI 때문에 교육자의 필요성이 줄어들지는 않을 것이라고 내다봤습니다. 동시에 경력 초기의 교육자 중 82%는 잠재적인 부작용에 대한 두려움 때문에 AI 사용을 피한다고 답했으며, 학교 내에 공식적인 AI 정책이 있더라도 이러한 우려는 쉽게 해소되지 않는 것으로 나타났습니다.

이러한 결과들을 종합해 보면 한 가지 명확한 패턴이 보입니다. 가장 큰 우려는 AI가 교육자를 대체할 것인지가 아니라, 학생들의 학습 방식을 부정적인 방향으로 바꿀 것인지에 있습니다.

더욱 흥미로운 점은 교실에서 가장 많은 시간을 보내는 교사들일수록 가장 신중한 태도를 보인다는 것입니다. 

이러한 인식의 차이가 어떻게 나타나는지 자세히 살펴보겠습니다.

두려움보다는 신중함이 앞서는 교육자들

교육계 AI 활용을 둘러싼 대중적인 논쟁에도 불구하고, 이번 설문에 응답한 교육자들의 전반적인 정서는 비교적 차분합니다. 이들은 AI의 발전 과정을 면밀히 지켜보고 있습니다.

설문조사에서 교육자의 39%는 교육에서 AI의 역할에 대해 낙관적이라고 답했으며, 33%는 복합적이거나 중립적인 감정을 느낀다고 답했습니다. 나머지 29%는 불안감을 느낀다고 답했습니다.

이러한 비율 분포는 시사하는 바가 큽니다. 교육계가 두려움에 압도된 것이 아니라 의견이 나뉘어 있음을 보여주기 때문입니다. 어느 한 가지 반응이 지배적이기보다는 호기심, 신중함, 그리고 우려가 혼재되어 있습니다.

하지만 데이터를 더 깊이 들여다보면 보다 명확한 패턴이 나타납니다. 

교실 현장의 교사들일수록 가장 신중한 경향을 보입니다. 초·중·고(K–12) 교사들 사이에서 불안감이 더 높게 나타나는 반면, 학교 행정가(48%)와 대학 교수진(55%) 사이에서는 낙관론이 더 우세합니다. 이러한 차이는 각 집단이 AI를 경험하는 방식이 다르기 때문에 발생합니다.

행정가와 교수진에게 AI는 주로 업무 운영을 효율화하거나 연구를 지원하는 생산성 도구로 다가옵니다. 반면 교사들에게 AI는 교실 현장 그 자체에서 나타나며, 그로 인한 영향과 위험 부담이 훨씬 더 직접적으로 느껴집니다.

이러한 역학 관계는 당사의 설문조사 외 다른 곳에서도 확인됩니다. 앞서 언급했듯이, 미국대학협회(AAC&U)와 일론 대학교의 연구에 따르면 교수진의 90%가 AI로 인해 학생들의 비판적 사고력이 감퇴할 것이라고 답했습니다. 또한 많은 응답자가 학업 윤리, 즉 학생들이 제출한 과제가 실제로 본인이 직접 작성한 것인지에 대한 우려가 커졌다고 보고했습니다. 업무가 학생들의 실제 학습과 밀접할수록 이러한 부작용을 무시하기는 더 어려워집니다. 

직군별 전반적인 AI 인식

동시에 대부분의 교육자는 AI를 자신의 직업에 대한 위협으로 보지 않습니다. 응답자의 60%는 향후 10년 동안 AI로 인해 교육자의 필요성이 줄어들 가능성은 낮다고 답했으며, 64%는 AI가 자신의 직업적 안정감에 변화를 주지 않았다고 답했습니다.

AI가 교육자의 필요성을 줄일 가능성 (향후 10년 전망)

AI로 인한 직업 안정성 변화

질문: AI로 인해 교육 분야의 장기적인 직업 안정성에 대한 생각에 변화가 생겼나요?

데이터는 한 가지 명확한 결론을 가리킵니다. 교육자들은 AI 때문에 자신의 역할이 사라질까 봐 걱정하지 않는다는 것입니다. 대신 이들은 교육에서 가장 중요한 가치를 훼손하지 않으면서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 고민하고 있습니다.

교사들이 실제로 AI가 대체할 것이라고 생각하는 영역

교육자들이 AI가 자신의 직무 일부를 대체하는 상황을 상상할 때, 교실 수업은 최우선 순위와는 거리가 멉니다. 대신 이들은 자질구레한 업무는 줄어들고 학생들을 위해 쓸 수 있는 시간은 더 많아지는 미래를 그리고 있습니다.

응답자의 절반 이상이 AI가 대체할 가능성이 가장 높은 영역으로 행정 업무를 꼽았습니다. 수업 계획 수립이 49%로 그 뒤를 바짝 이었습니다. 채점 및 피드백을 지목한 비율은 훨씬 적었으며(29%), 23%는 자신의 역할 중 AI에 의해 대체될 위험이 있는 부분은 전혀 없다고 답했습니다.

AI가 직무의 어떤 부분을 대체할 수 있을까요?

질문: AI가 귀하의 직무 중 어떤 부분을 대체할 수 있다고 생각하십니까? (최대 3개 선택)

패턴은 일관적입니다. 교육자들이 가장 기꺼이 넘겨주고 싶어 하는 업무는 바로 학생들에게 쏟아야 할 시간을 빼앗는 일들입니다.

이와 대조적으로, 교육의 인간적인 측면은 대체 가능성이 훨씬 낮다고 느끼고 있습니다. 응답자의 21%만이 콘텐츠 전달을 AI가 대체할 수 있는 영역으로 꼽았으며, 학생 지원 및 상담을 지목한 비율은 14%에 불과했습니다.

이러한 격차는 시사하는 바가 큽니다. 교육자들이 자동화될 가능성이 가장 높다고 보는 영역은 흔히 가장 시간이 많이 걸리고 부담스럽다고 느끼는 업무와 일치합니다. 반면, 학생을 지도하고, 학생의 요구에 반응하며, 실시간으로 학습을 촉진하는 등 유대 관계를 기반으로 하는 업무 영역은 여전히 인간 고유의 영역으로 확고히 자리 잡고 있습니다.

실제 현장에서는 어떻게 나타나고 있을까요?

제가 교육자들과 나눈 대화에서도 이러한 패턴은 명확하게 드러납니다. AI를 가장 적극적으로 활용하는 사례는 교육을 대체하는 것이 아니라, 교사가 학생에게 집중할 수 있도록 시간을 절약하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 

맥민 카운티 교육청(McMinn County Schools)의 초등교육 장학사이자 교육구 시험 코디네이터인 Steven Brady는 주 정부 의무 시험 기간 동안 반복되는 질문에 답하기 위해 Jform AI 에이전트를 활용했습니다. 똑같은 질문에 계속해서 답하는 대신, 그는 에이전트에게 시험 매뉴얼을 학습시켜 교직원들이 참고할 수 있는 창구로 활용했습니다.

Brady는 “정말 많은 사람이 AI 에이전트를 이용해 질문하고 빠르게 답변을 얻는 것을 보고 놀랐습니다.”라며 “꽤 멋진 경험이었습니다.”라고 말했습니다.

그 효과는 즉각적이고 실용적이었습니다. 정확성과 일관성을 유지하면서 시간을 절약할 수 있었고, 덕분에 Brady는 교육구에서의 핵심 업무에 집중할 수 있었습니다. 

바로 이러한 활용 사례들이 교육자들이 주목하고 있는 방식입니다. AI는 학습 그 자체를 대체하는 것이 아니라 학습을 둘러싼 제반 업무를 지원하는 것입니다. 

진짜 두려움은 일자리 상실이 아니라 학습 결손입니다

학생들의 학습에 대한 교육자들의 우려는 데이터에서 명확하게 드러납니다. 다른 어떤 문제도 이에 비할 바가 못 됩니다. 응답자의 84%가 학생들이 AI에 의존할 경우 중요한 역량을 잃을 수 있다고 답했으며, 81%는 지나친 의존을 주요 우려 사항으로 꼽았습니다.

그리고 이는 단순한 기우가 아닙니다. 교육계 전반에서 나타나고 있는 뚜렷한 현상입니다. 이러한 우려는 가정이 아니라 이미 눈앞에 닥친 현실입니다.

설문조사의 주관식 응답은 이러한 점을 더욱 뒷받침합니다. 비판적 사고력과 역량 저하에 대한 우려는 전체 서술형 응답의 약 4분의 1에 등장할 만큼 가장 흔한 주제였습니다. 또한 다른 주제들과 달리 이 부분에 대한 어조는 거의 전적으로 부정적이었습니다.

여러 교육자는 AI가 학습 과정 자체, 특히 학생들이 더 깊은 이해에 도달하도록 돕는 시행착오의 과정을 생략하게 만들 수 있다는 두려움을 토로했습니다.

“학생들이 치열하게 고민하며 배울 수 있는 기회를 빼앗고 있습니다.” — 고등학교 교사

일부 교육자들에게는 단순히 지름길로 가려는 성향만이 문제가 아닙니다. 진정한 의미의 학습이 여전히 이루어질 수 있는가에 대한 우려입니다.

“이것이 학생 본인이 직접 한 과제라고 정말 믿을 수 있을까요? 이 생각이 정말 학생 본인의 것이 맞을까요? 그리고 실제로 그것을 통해 배운 것이 있을까요?” — 학생 지원 실무자

다른 이들은 이 문제를 더욱 근본적인 관점에서 제기했습니다.

“학생들은 종이 위에서 직접 부딪히며 시도해 보는 것이 성장하고 성숙해지는 핵심 방법이라는 사실을 받아들여야 합니다. 결과물, 즉 제출한 과제물 자체는 결코 핵심이 아닙니다. 우리에게는 스스로 사고하는 사람이 절실히 필요합니다.” — 고등학교 교사

이러한 우려는 단순한 학업 윤리 문제를 넘어섭니다. 이는 학습이 이루어지기 위해 반드시 필요한 과정상의 어려움 자체를 AI가 없애버릴 수도 있다는 더 깊은 문제를 지적합니다.

많은 교육자에게 고군분투하는 과정은 학습의 결함이 아니라 학습이 이루어지는 방식 그 자체입니다. 

수시간의 행정 업무를 줄여주고 맞춤형 학습까지 지원할 수 있는 동일한 기술이, 한편으로는 학생들이 무언가를 진정으로 이해하기 위해 쏟아야 하는 노력을 쉽게 건너뛰도록 만들 수도 있습니다. 그리고 학생들과 직접 마주하며 일하는 교육자들에게 이러한 양면성은 결코 가볍게 넘길 수 없는 문제입니다.

AI의 잠재력에 열광하는 교육자들조차 이 부분에서는 명확히 선을 긋습니다. 중요한 문제는 AI가 정답을 내놓을 수 있는지가 아니라, 학생들이 여전히 스스로 답을 찾는 방법을 배우고 있는가 하는 점입니다.

AI 사용을 더 기피하는 저연차 교사들

모든 교육자가 AI를 같은 방식으로 대하는 것은 아닙니다. 교직 경력은 AI 사용에 대해 얼마나 편안함을 느끼는지에 상당한 영향을 미칩니다.

전체 응답자의 21%가 잠재적인 부작용이나 결과에 대한 두려움 때문에 AI 사용을 피한 적이 있다고 답했습니다. 하지만 저연차 교육자들을 살펴보면 이 수치는 극적으로 달라집니다.

경력이 5년 이하인 교사들 중에서는 무려 82%가 AI 사용을 피한다고 답했습니다. 반면 교직 경력이 10년 이상인 교육자들의 경우 그 비율은 60%로 떨어집니다.

교직 경력 × AI 기피 행동

이러한 격차는 매우 눈에 띄며, 단순한 회의론보다 더 깊은 내면의 이유를 시사합니다.

경력이 적은 교육자들이라고 해서 반드시 기술에 더 거부감을 느끼는 것은 아닙니다. 오히려 많은 경우 기술에 더 익숙합니다. 이들에게 부족한 것은 기관 차원의 명확한 기준입니다. AI를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인이 없는 상황에서는 고용 안정성이 가장 낮은 사람들이 AI 사용 자체를 아예 피할 가능성이 가장 높습니다.

이러한 패턴은 저희 설문조사 외의 다른 연구에서도 나타납니다. Education Week 리서치 센터에 따르면, 대다수의 교사가 교실에서 AI를 활용하는 방법에 대해 실질적으로 도움이 되는 연수를 받지 못했다고 답했습니다. 기대치가 불분명하고 지원이 제한적일 때, 특히 교직에서 아직 입지를 다지고 있는 저연차 교사들에게는 몸을 사리는 것이 기본 태도가 될 수밖에 없습니다.

실질적으로 불안감을 줄여줄 수 있는 해결책

교육자들이 AI 사용을 주저하고 있다면, 그 해결책은 더 많은 도구를 제공하는 것이 아니라 더 명확한 기준을 제시하는 것입니다.

불안감을 줄이기 위해 무엇이 필요한지 물었을 때, 교육자들은 일관된 요구 사항들을 지목했습니다. 가장 많은 응답을 차지한 것은 명확한 기관 차원의 가이드라인이었으며, 직무 연수와 더 강력한 윤리적 프레임워크가 그 뒤를 이었습니다. 소수의 그룹은 의사 결정 과정에 참여하는 것의 중요성을 강조했으며, 일부는 어떤 조치도 자신들의 우려를 유의미하게 줄이지 못할 것이라고 답했습니다.

하지만 데이터를 더 자세히 들여다보면 한 가지 눈에 띄는 결과가 있습니다.

공식적인 학교용 AI 정책의 유무와 관계없이 교육자들의 전반적인 정서는 크게 달라지지 않는다는 점입니다. 정책이 마련되어 있다고 답한 응답자 중 30%는 중립적, 40%는 낙관적, 30%는 불안감을 느낀다고 답했습니다. 이 수치는 정책이 없는 응답자 그룹에서도 거의 동일하게 나타납니다.

4.5 AI 정책 유무 × 전반적인 AI 정서

다시 말해, 정책이 존재한다는 사실만으로는 불확실성이 줄어들지 않는 것으로 보입니다.

정책과 실제 현장 사이의 이러한 간극은 왜 교사들이 여전히 AI 도입을 주저하는지 설명해 줍니다. 문서화된 규정은 있을지 몰라도, 교육자들이 일상적인 업무에서 필요로 하는 실질적인 지침은 없는 경우가 많습니다. 실제 교실에서 이것이 어떻게 적용될까요? 언제 AI를 사용하는 것이 적절하고, 언제 선을 넘게 되는 걸까요? 이러한 질문들은 여전히 대부분 해답을 찾지 못한 상태입니다.

외부 연구 결과도 동일한 결론을 가리킵니다. Education Week 리서치 센터에 따르면, 대다수의 교사가 교실에서 AI를 활용하는 방법에 대해 실질적으로 도움이 되는 연수를 받지 못했다고 답했습니다. 이러한 지원이 뒷받침되지 않는다면 아무리 좋은 의도로 만든 정책이라도 추상적으로 느껴질 수밖에 없습니다.

교육자들이 요구하는 것은 단순히 AI 사용에 대한 허가가 아닙니다. 그들은 AI를 책임감 있게 사용하는 방법과 그 한계를 어디까지로 설정해야 하는지에 대한 공통된 합의를 요구하고 있습니다.

그러한 명확한 기준이 마련되기 전까지 AI 사용을 주저하는 것은 당연할 뿐만 아니라 지극히 합리적인 반응입니다.

교사들의 실제 목소리(그리고 의견이 엇갈리는 이유)

설문조사의 주관식 응답을 보면 한 가지 사실이 명확해집니다. 바로 AI를 바라보는 교육자들의 시각이 결코 하나로 통일되어 있지 않다는 점입니다.

전체적으로 응답의 55%는 부정적이었고, 25%는 복합적, 18%는 긍정적이었으며 약 2%는 중립적이었습니다. 전반적인 어조는 회의적인 쪽으로 기울어 있지만, 긍정적인 응답들도 무작위로 나타난 것은 아닙니다. 긍정적인 의견은 교육계 내의 특정 역할과 경험을 중심으로 뭉치는 경향이 있습니다.

정서 분포

낙관적인 의견의 상당수는 행정 직원과 대학 교수진에게서 나왔는데, 이들은 AI를 교실 수업을 방해하는 요소라기보다 실용적인 도구로 바라볼 가능성이 더 높기 때문입니다.

“제 바람은 AI가 교육에서 지루하고 따분하며 반복적인 행정 업무를 대신 처리해 주어, 교사들이 학생들과 더 창의적이고 적극적으로 소통하며 더 인간적인 관계를 맺을 수 있는 자유를 얻게 되는 것입니다.” — 학교 행정 직원

“마치 수천 명의 다른 교육자들과 교수법에 대해 이야기를 나눌 수 있게 된 것 같습니다.” — 대학 강사/교수

하지만 다른 한편에서 제기되는 우려의 목소리 역시 그만큼 강력하며, 종종 더 시급하고 직접적인 문제를 다룹니다.

“AI는 AI와 기술을 소유한 사람들의 손에 자원을 더욱 집중시켜 사회경제적 격차를 훨씬 더 크게 벌려놓을 것입니다.” — 학교 행정 직원

“윤리적 안전장치가 전혀 없습니다. 철저히 이윤 추구 동기에 의해 움직이며, AI 사용은 환경을 적극적으로 파괴하고 있습니다.” — IT 직원

이 두 가지 시각 사이에는 노골적인 거부감보다는 불확실성을 반영하는 또 다른 조용한 우려가 자리 잡고 있습니다.

“제가 느끼는 불안감은 단지 사람들이 제대로 알지도 못하는 도구를 성급하게 사용하려 들고, 결국 부실한 정보나 잘못된 정보를 바탕으로 나쁜 결정을 내리게 되는 상황에 관한 것입니다.” — 학교 행정 직원

이 모든 응답을 종합해 보면, 의견 불일치 이면에 존재하는 하나의 패턴을 발견할 수 있습니다. AI에 대해 가장 낙관적인 교육자들은 주로 일상적인 교실 수업에서 한 걸음 떨어진 역할을 맡고 있는 경향이 있으며, 이들에게 기술은 주로 생산성 도구로 인식됩니다. 반면 가장 큰 우려를 표하는 이들은 대체로 학생들과 더 가까이에서 호흡하는 교사들로, 이들에게는 학습, 형평성, 학업 윤리에 미치는 결과가 훨씬 더 직접적이고 시급하게 다가옵니다.

교육자들의 의견이 갈리는 것은 본질적으로 AI가 좋은지 나쁜지의 문제가 아닙니다. 이는 교육 시스템 내에서 각자가 어느 위치에 자리 잡고 있는지, 그리고 AI가 학생들에게 미치는 영향을 얼마나 직접적으로 체감하는지의 문제입니다.

결론: 이 모든 것이 의미하는 바는 무엇일까요?

교육자들과 나누었던 대화를 되돌아보고 이를 저희 설문조사 결과와 비교해 보면 한 가지 사실이 뚜렷하게 드러납니다.

교육자들은 AI의 잠재력에 기대를 걸고 있습니다. 하지만 동시에 AI가 얼마나 강력한지 잘 알고 있기에 주저하는 마음도 함께 가지고 있습니다. 

한 걸음 물러서서 데이터를 살펴보면 이러한 패턴이 이해되기 시작합니다. 교육자들은 자신의 일자리가 대체될까 봐 걱정하는 것이 아닙니다. 그 과정에서 학생들이 잃게 될지도 모를 것들을 걱정하고 있습니다. 이러한 우려는 교사들이 교실 내 AI 활용에 대해 이야기할 때 반복해서 나타납니다.

동시에 그들이 느끼는 불확실성은 단지 기술 자체에서만 비롯되는 것이 아닙니다. 기술이 어떻게 사용되어야 하는지에 대한 명확한 기준의 부재에서 비롯됩니다. 저희 데이터에 따르면, 단순히 정책이 마련되어 있다는 것만으로는 불안감이 유의미하게 줄어들지 않으며, 기대치가 불분명할 때 많은 교육자들(특히 경력 초기의 교사들)은 아예 AI 사용에서 한 발 물러서고 있습니다.

이러한 요소들이 맞물리면서 학교와 교육 기관은 어려운 입장에 처하게 됩니다. 도구는 빠르게 발전하고 있지만, 이를 둘러싼 지침은 그 속도를 따라가지 못하고 있습니다.

따라서 당면한 과제는 AI를 도입할지 말지의 여부가 아닙니다. 어떻게 하면 AI를 책임감 있게 도입할 수 있는가 하는 것입니다.

현재로서는 가장 널리 받아들여지는 해결책이 가장 실용적인 길이기도 합니다. 교육자들은 행정 업무 부담을 줄이고, 워크플로를 간소화하며, 학생들과 의미 있는 상호작용을 나눌 시간을 더 많이 확보하는 데 AI를 활용할 때 가장 편안함을 느낍니다. 바로 이 영역이 즉각적인 가치를 창출하면서도 학습에 미치는 위험은 가장 낮은 지점이기 때문입니다.

상황이 더 복잡해지는 곳은 바로 교실 현장 그 자체입니다. 교실에서는 비판적 사고, 학업 윤리, 형평성에 관한 질문들에 답하기가 훨씬 더 어려워지며, 동시에 이를 무시하기도 어려워집니다.

이 모든 결과를 종합해 보면, 우리가 교육 분야의 AI에 대해 생각하는 방식에 전환이 필요함을 알 수 있습니다. 논의의 출발점은 AI가 무엇을 할 수 있는가가 되어서는 안 됩니다. 학생들이 무엇을 배우기를 바라는가에서 시작하여, 거기서부터 역산해 나가는 방식이어야 합니다.

교육자들이 던지는 진짜 질문은 AI가 교육 현장에 적합한지 여부가 아니기 때문입니다.

진짜 질문은 배움을 가치 있게 만드는 본질적인 요소들을 지켜내면서 어떻게 AI를 활용할 것인가입니다.