점검 문항 / Q&A

AX는 도구를 사서 배포하는 일(①④)이나 기록을 디지털화하는 전산화(②)가 아니라, 의사결정과 일하는 방식 자체가 바뀌는 단계다. ②는 전산화, 기기 보급(①)은 인프라의 일부일 뿐 그 자체로 전환이 아니다. 1장의 핵심 구분이다.

2024년 12월 국회 의결 → 2025년 1월 권한대행의 거부권 행사로 개정안 폐기 → 2025년 8월 4일 다시 발의된 개정안의 국회 통과로 '교과서'에서 '교육자료'로 지위가 격하되었다. 폐지(③)가 아니라 지위 변화이며, 2025년 2학기 도입 학교 수는 오히려 58.8% 감소했다(④는 틀림). 방향은 승격이 아니라 격하였다(①은 반대).

개인정보 보호법 제22조의2는 만 14세 미만 아동의 개인정보 처리 시 법정대리인 동의를 요구한다. 참고로 일부 해외 서비스의 자체 약관은 13세를 기준으로 삼기도 하고(예: ChatGPT), 경기 교육청 지침의 13세 구분은 이런 약관을 반영한 행정지침인데, 어느 쪽이든 법정 기준(만 14세)과는 별개다. 5장 참고.

6대 영역은 거버넌스·비전, 인프라·데이터, 교원 역량, 교육과정·수업, 평가·환류, 윤리·안전이다. '마케팅·홍보'는 포함되지 않는다. 공교육은 고객을 모으는 일이 아니라 모든 학생을 책임지는 일이므로 프레임의 성격 자체가 다르다(1장·3장).

AI의 판단을 초안으로 두고 최종 결정은 사람이 하는 원칙이다. AI 기본법이 교육을 고영향 분야로 지정한 취지, EU AI Act의 교육 고위험 분류, 경기 하이러닝의 AI 채점 보조 설계가 모두 이 원칙 위에 있다.

고장이 아니라 생성형 AI의 근본 특성이다. 그래서 사실·수치·인용은 반드시 공식 자료와 대조해야 하며, 학생에게도 "AI의 답은 정답이 아니라 출발점"이라는 태도를 가르쳐야 한다(5장).

AIDT 경험이 남긴 교훈은 세 가지다.

첫째, 속도가 합의를 앞지르면 제도가 되돌린다. 교과서라는 강한 지위로 일괄 도입을 밀었으나 현장·사회의 준비가 따라오지 못해 법이 지위를 격하했다. 적용: 학교 차원에서도 전면 의무화 대신 희망 교사 시범 → 검증 → 확산의 순서를 밟고, 학부모 설명회를 도입 전에 연다.

둘째, 도구의 지위보다 수업의 변화가 본체다. 2026년 정책이 '수업 중심'으로 옮겨 간 것이 방증이다. 적용: "어떤 AI를 살까"가 아니라 "우리 수업에서 무엇이 바뀌어야 하나"를 먼저 정하고 도구는 그 답으로 고른다.

셋째, 효과의 증거가 신뢰의 화폐다. 활용률 8.1%는 도입 설계의 실패를 보여 준다. 적용: 도입한 도구의 효과(참여·만족도·기초학력 변화)를 학기 단위로 자체 확인해 다음 결정의 근거로 삼는다.

도입기(첫 6개월)의 무게중심은 거버넌스와 윤리다. 반드시 포함할 활동은 다음과 같다. ① 소규모 추진팀 구성(관리자 1 + 부장·담당 교사 2~3 + 희망 교사): 개인의 열정을 구조로 바꾸는 출발점이기 때문이다. ② 현황 진단(교사의 AI 사용 경험, 기기·무선망 상태, 학부모 우려): 계획서보다 진단이 먼저여야 헛발질을 피한다. ③ 윤리·사용 규칙 합의와 학부모 설명회(도입 전): 반대하는 사람의 질문에 준비된 답을 갖추는 것이 신뢰 자본이다. ④ 희망 교사 중심의 작은 시범 수업과 외부 지원 신청(AI/디지털 선도학교 공모, 디지털튜터, 선도교사 컨설팅): 학교의 부담을 던다. 성공 신호는 '시범 교사가 다음 학기에도 하겠다고 말하는 것'으로 잡는다. 이후 확산기에는 교사학습공동체와 단계별 연수로 무게가 옮겨 가고, 정착기에는 교육과정·평가에 심어 담당자가 바뀌어도 굴러가게 만든다.

핵심은 도구가 아니라 사람에 먼저 투자하는 것이다. 예시 배분: (다) 교원 연수·학습공동체 900만 / (나) 코스웨어 1년 구독 600만 / (라) 디지털튜터 350만 / (가) 태블릿 150만 (합계 2,000만 원). 근거는 셋이다. ① 3장은 교원 역량을 '병목이자 지렛대'로 규정했다. 같은 코스웨어도 교사가 대시보드 데이터를 읽고 개입할 줄 알아야 배움으로 이어진다. 그래서 최다액을 (다)에 둔다. ② 2장 AIDT의 교훈은 '도구의 지위보다 수업의 변화가 본체'이고 태블릿을 대량 구매해도 수업이 그대로면 전환이 아니라는 것이었다. 그래서 (가)를 최소화한다(태블릿 몰아주기는 활용률 8.1%로 끝난 AIDT 실패의 축소판이다). ③ 코스웨어는 전면 확대가 아니라 '1년 구독으로 효과(참여·기초학력 변화)를 검증한 뒤 확대'라는 조건을 달아 (나)에 중간 규모를 배정한다(2장 셋째 교훈: 효과의 증거가 신뢰의 화폐). (라)는 교사가 기술 문제로 수업을 멈추지 않도록 인프라 축을 최소한으로 받친다. 무엇보다 이 배분은 고정된 정답이 아니라 우리 학교의 도입 단계 진단 위에서 조정되어야 한다. 도입기라면 (다)·거버넌스에 더, 정착기라면 (나) 확대에 더 실을 수 있다.

이 핸드북의 답은 분명히 '아니다'이다. 교육의 핵심 성과는 지식 전달을 넘어선 성장이고, 성장은 교사와 학생의 관계 속에서 일어난다. AI는 채점·자료 준비 같은 반복 업무를 덜어 교사가 관계의 일에 더 집중하게 하는 방향으로 설계된다. 교육부의 '하이터치 하이테크', UNESCO·OECD의 '인간 중심' 원칙이 모두 이 지점을 가리킨다. 교육분야 AI 윤리원칙의 '교수자의 전문성 존중'도 최종 판단이 교사에게 있음을 명시한다(1·3·5장).

가장 낮은 문턱은 이미 잘 아는 단원의 수업 지도안 초안을 생성형 AI로 만들어 검토·수정해 보는 것이다(4장 초급 시나리오 G-1). 내용을 훤히 아는 주제일수록 AI의 오류가 잘 보이고 좋은 수정 지시를 내리는 감각이 빨리 는다. 단, 시작 전에 두 가지만 확인하자. 학생 개인정보를 입력하지 않는다는 원칙(5장), 그리고 소속 교육청의 생성형 AI 활용 지침이다. 학교 차원이라면 '추진팀 구성 + 현황 진단'이 첫걸음이다(4장 P-2).