동아출판, AI가 바꾼 교실…학생만 배우지 않는다

같은 교실에서 같은 영어와 수학을 배워도 학생이 보는 화면은 달라질 수 있다.

영어 말하기가 부족한 학생에게는 반복 연습이 제시된다. 학습 속도가 빠른 학생에게는 다음 단계 문제가 나온다.
수학에서는 정답률과 풀이 기록을 분석해 취약한 개념을 다시 학습하도록 돕는다.

과거 디지털 수업이 같은 콘텐츠를 함께 보는 방식이었다면 AI 교육은 학생마다 다른 학습경로를 제시하는 단계로 넘어가고 있다.

맞춤수업의 장점만 있는 것은 아니다.
학생마다 다른 난도와 진도가 학습격차로 굳어질 가능성도 있다.
수업은 개인별로 달라지는데 중간·기말고사와 대학입시에서는 같은 성취기준으로 평가받는 구조도 풀어야 할 과제다.

AI 맞춤수업의 가능성과 과제가 함께 커지는 가운데 동아출판은 오는 12일부터 14일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘AI 미래교육 교사페스티벌’에 참가한다.

이번 행사의 초점은 AI 기능보다 교실 활용에 맞춰졌다. 현직 교사가 AI를 실제 수업에 적용한 사례를 공유한다.

박람회 교육연수회도 생성형 AI를 활용한 수업 설계와 평가, 기초학력 지원, 과정중심평가 등 현장 활용을 중심으로 구성됐다.

AI 기반 교육자료는 학생의 학습 과정을 실시간 데이터로 보여준다.

수업이 끝난 뒤 결과를 확인하던 기존 방식과 가장 크게 달라진 점이다.

학생이 어느 문제에서 막혔는지, 얼마나 반복했는지, 학습 속도와 참여도는 어떤지를 분석한다.
이를 바탕으로 학생 수준에 맞는 학습과 평가를 제시한다.

영어에서는 읽기와 말하기, 발화 분석에 활용할 수 있다.
수학에서는 취약 개념을 찾아 보충 문제를 제시하거나 수준에 맞는 문제를 추천한다.

학습 부진 징후가 나타나면 교사가 개입할 시점도 파악할 수 있다.


교사는 모든 학생의 문제풀이 과정을 일일이 확인하지 않고도 도움이 필요한 학생을 빠르게 찾을 수 있다.

그만큼 개별 설명과 피드백에 더 많은 시간을 쓸 수 있다.

AI는 수업을 대신하는 기술보다 학생의 학습 상태를 교사에게 보여주는 보조도구에 가깝다.


학생마다 다른 수업이 항상 좋은 결과로 이어지는 것은 아니다.

학습이 느린 학생에게 기초문제를 반복 제공하면 부족한 부분을 보완할 수 있다.
반대로 낮은 수준의 학습이 계속 반복되면 심화과정에 접근할 기회가 줄어들 수 있다.

같은 교실에서도 학습경로는 크게 달라질 수 있다.
한 학생은 기초단계에 머무르고 다른 학생은 심화과정으로 이동하는 식이다.

맞춤수업과 공통평가 사이의 간극도 남는다.

학생별로 다른 난도와 진도로 공부하지만 중간·기말고사와 대학입시에서는 같은 성취기준으로 평가받는다.
개인화된 학습이 공통 교육과정의 학습기회까지 제한해서는 안 되는 이유다.

KCI 등재 학술지 ‘교육연구논총’에 실린 2025년 연구도 맞춤수업과 공통평가의 간극을 AI 디지털교육의 주요 과제로 짚었다.

학생마다 다른 난도와 진도로 공부하면서도 같은 시험을 치르는 구조에서는 맞춤학습의 장점이 충분히 살아나기 어렵다는 것이다.

디지털 수업이 늘수록 집중력 저하와 과몰입, 개인정보 보호 문제도 함께 따라온다.
교사의 AI 활용 역량에 따라 학급과 학교 사이에 새로운 수업격차가 생길 가능성도 있다.

현장 교사들의 인식도 크게 다르지 않았다.

전국 초등교사 132명을 조사한 연구에서 교사들은 학습진단과 수업 재구성 기능의 필요성은 높게 평가했다.
동시에 학생과 교사의 상호작용이 줄어들 가능성을 우려했다.

결국 AI 교육의 효과는 기술 자체보다 교사가 이를 수업에 어떻게 적용하느냐에 달려 있다.

연구진도 교사 연수와 현장 중심의 활용 지원, 성장 과정을 반영할 수 있는 평가체계가 함께 마련돼야 한다고 제안했다.


AI 교육의 위험은 국내에서만 제기되는 문제가 아니다.

UNESCO는 지난해 ‘AI와 교육: 학습자의 권리 보호’ 보고서에서 AI가 개인화 학습의 가능성을 넓히는 동시에 기존 교육 불평등을 키울 수 있다고 경고했다.

학생별 차이를 세밀하게 구분하는 기술이 오히려 학습기회의 차이로 이어질 수 있다는 우려다.

AI가 분석한 수준이 학생의 능력을 고정하는 기준이 돼서는 안 된다.
학습이 느린 학생에게 낮은 단계의 문제만 반복되면 맞춤교육이 격차를 줄이기보다 굳히는 결과로 이어질 수 있다.

학생마다 학습경로가 달라도 공통 교육과정에서 요구하는 학습기회는 보장돼야 한다.
AI의 분석을 어디까지 받아들이고 언제 수업 방향을 바꿀지는 결국 교사가 판단해야 한다.

교사의 개입이 중요한 이유다.

맞춤수업의 목적은 학생을 수준별로 나누는 것이 아니라 부족한 부분을 끌어올리는 데 있다.

AI가 바꾼 교실…학생과 함께 배우는 교사

동아출판, AI가 바꾼 교실…학생만 배우지 않는다

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동아출판은 이번 에듀플러스위크에서 현직 교사의 실제 수업 사례를 앞세운다.

AI 교육의 효과가 기능 자체보다 교사가 이를 어떻게 활용하느냐에 달려 있기 때문이다.

현직 교사들은 중학영어와 고등수학 수업에 AI를 적용한 경험을 공유한다.
학생 참여와 학습 데이터를 수업 설계와 평가에 활용하고, 필요한 시점에 교사가 개입한 과정을 보여준다.

현장 지원도 이어지고 있다. 동아출판은 올해 전국 초·중·고교를 대상으로 실습형 AI 수업 연수를 운영하고 있다.
지난 6월에는 수학·영어·정보 교사의 활용 경험을 모으는 수업 사례 공모전도 진행했다.

이런 프로그램의 초점은 AI 기능을 익히는 데 그치지 않는다.
학생별 학습 데이터를 읽고 실제 수업에 적용하는 교사의 활용 역량을 높이는 데 있다.

AI 교육자료에는 학생별 학습상태를 확인하는 대시보드와 수업 재구성, 평가, 오답관리 기능 등이 담겼다.
교사는 이를 바탕으로 도움이 필요한 학생을 찾고 수업 방향을 조정할 수 있다.

이런 교사의 개입은 맞춤교육이 학습격차로 굳어지는 것을 막는 중요한 장치다.
학생별 진도가 달라도 공통 교육과정의 학습기회를 보장하려면 결국 교사의 판단이 필요하다.

달라진 교실에서는 교사도 다시 배워야 한다.
AI가 보여주는 데이터를 읽고 학생별 학습경로를 조정하는 능력이 새로운 수업 역량이 되고 있다.

이번 행사는 현직 교사의 수업 경험을 다른 교사들과 나누는 자리이기도 하다.

서로의 활용법을 배우고 각자의 교실에 맞게 다시 설계하는 과정이다.

AI 시대의 교실은 학생만 배우는 공간이 아니다. 학생과 함께 교사도 배우고 수업을 바꾸는 공간으로 변하고 있다.


박근호 글로벌이코노믹 기자 hotkay89@gmail.com