데일리연합 (SNSJTV) 박영우 기자 | 경제협력개발기구(OECD)가 최근 발표한 ‘디지털 교육 전망 2026(Digital Education Outlook 2026)’ 보고서는 인공지능이 교육 전반에 확산되는 과정에서 새로운 위험이 동시에 커지고 있음을 지적하고 있다.

보고서의 핵심 개념은 ‘AI 학습의 역설’로, 인공지능 활용이 확대될수록 학습 효율과 접근성은 개선되지만 인간 고유의 사고력과 문제 해결 능력은 약화될 수 있다는 문제의식이다.

보고서에 따르면 AI 기반 학습 시스템은 학생 개인의 수준과 속도에 맞춘 맞춤형 학습을 가능하게 하며 즉각적인 피드백을 제공함으로써 학습 격차 완화에 기여하고 있다. 반복 학습과 기초 개념 습득 영역에서는 성과가 분명하게 나타나고 있으며, 교사의 업무 부담을 경감하는 효과도 확인되고 있다. 그러나 이러한 편의성이 지속될 경우 학생이 스스로 사고하고 탐구하는 과정이 줄어들고, AI가 제시하는 답을 그대로 수용하는 수동적 학습 태도가 고착될 가능성이 높다는 점이 동시에 제기된다.

OECD는 AI가 학습을 보조하는 도구를 넘어 사고를 대신하는 주체로 인식되는 순간 교육의 본질이 흔들릴 수 있다고 분석하고 있다. 사고 과정이 생략된 채 결과만을 소비하는 학습 방식은 단기적인 성취도를 높일 수는 있으나, 장기적으로는 비판적 사고력과 창의성을 약화시키는 요인이 된다는 것이다. 이는 디지털 교육이 진전될수록 오히려 인간의 인지 역량이 후퇴할 수 있다는 역설적 상황을 의미한다.

해외 주요 국가들은 이러한 위험을 인식하고 정책적 대응에 나서고 있다. 미국의 경우 생성형 AI를 전면적으로 금지하던 초기 접근에서 벗어나, 평가 방식 자체를 재설계하는 방향으로 논의가 이동하고 있다. 결과물 중심 평가를 축소하고 학습 과정, 토론 참여, 논리적 설명 능력을 중시하는 평가 구조가 확산되고 있다. 유럽연합 역시 디지털 역량 교육의 범주를 확장해 AI 리터러시를 핵심 교육 목표로 설정하고 있으며, AI가 제공한 정보와 결과를 비판적으로 검증하고 윤리적으로 판단하는 능력을 필수 역량으로 규정하고 있다.

국내 교육 현실은 이와 대비되는 모습이다. AI 도입 속도는 빠르지만 제도적·철학적 논의는 충분히 축적되지 못한 상태라는 평가가 나온다. 정답 중심의 평가 체계와 입시 위주의 교육 환경은 AI의 즉각적인 해답 제공 기능과 쉽게 결합되는 구조다. 이로 인해 사고 과정과 탐구 능력을 평가하는 체계는 상대적으로 취약하며, AI 활용이 학습 효율 향상이 아닌 사고력 저하로 이어질 수 있다는 우려가 커지고 있다. 교사 대상 AI 활용 연수 역시 지역과 학교별 격차가 존재해 현장 혼란을 키우고 있다는 지적이다.

OECD는 해법으로 AI의 역할 재정립을 제시하고 있다. AI는 정답을 제시하는 교사나 판단 주체가 아니라, 학습자의 사고 과정을 비추는 도구로 활용돼야 한다는 것이다. 학생이 AI를 통해 자신의 풀이 과정의 논리적 약점을 점검하고, 다양한 접근 방식을 비교하며 사고를 확장하도록 유도하는 구조가 필요하다는 분석이다. 이 과정에서 질문을 만들고 문제를 재구성하는 능력은 여전히 인간의 영역이며, 교육은 이를 강화하는 방향으로 설계돼야 한다는 점이 강조된다.

한국 교육이 ‘AI 학습의 역설’을 넘어서는 조건은 분명하다. 평가 혁신 없이는 AI 교육도 본질적 성과를 내기 어렵다는 점이다. 결과 중심 평가가 유지되는 한 AI는 학습 도구가 아니라 편법 수단으로 인식될 가능성이 높다. 아울러 학교 현장의 혼란을 줄이기 위한 국가 차원의 AI 활용 가이드라인 정립과, AI의 한계와 오류를 인식하고 비판적으로 검증하는 교육의 조기 도입이 요구되고 있다.

보고서는 AI는 교육을 더 효율적으로 만들 수 있는 잠재력을 지니고 있으나, 사고와 판단까지 대신하는 존재가 되는 순간 교육의 핵심 기능은 약화된다고 강조한다.

AI가 고도화될수록 인간의 사고는 더 깊어져야 하며, 그 균형을 어떻게 설계하느냐가 향후 교육 정책의 성패를 가르는 기준이 될 것이다.