생성형 AI, 교육의 판도를 바꾸는가? 교실 통합의 종단 연구
1. 연구의 목적
(1) 생성형 AI(GenAI)가 교육을 혁신할 것이라는 광범위한 주장에도 불구하고, 실제 교육 현장에서 GenAI가 교수학습 관행에 어떻게 통합되고 변화하는지에 대한 장기적인 경험적 증거는 부족함. 특히, 기술 통합 수준을 체계적으로 분류하는 SAMR 프레임워크를 적용하여 GenAI의 교육적 활용 변화를 종단적으로 탐색한 연구는 찾아보기 어려움. 이러한 연구 공백은 GenAI의 최적 활용 방안과 교육 정책 수립에 대한 명확한 지침 부재로 이어짐.
(2) 이 연구는 GenAI 도구의 사용이 시간이 지남에 따라 교수학습 관행을 어떻게 형성하는지 실증적으로 분석하는 것을 목표로 함. 구체적으로, 교사들이 인식하는 GenAI의 기회와 도전이 어떻게 진화하는지, 그리고 교수학습 활동에 GenAI가 통합되는 양상이 SAMR 프레임워크의 수준별로 어떻게 변화하는지를 장기적인 관점에서 규명하고자 함.
2. 연구의 방법
(1) 이 연구는 질적 및 양적 접근 방식을 통합한 혼합 연구 설계 방식을 채택함. 질적 요소로는 교사의 GenAI 통합 경험과 의미 형성 과정을 탐색하기 위한 현상학적 접근을 사용함. 이는 반구조화된 인터뷰 데이터에 대한 귀납적 주제 분석으로 이루어졌음. 양적 요소로는 SAMR 프레임워크를 분석 렌즈로 활용하여 교수학습 활동의 기술 통합 수준을 분류하고, 시간 경과에 따른 변화를 카이제곱 검정 및 윌콕슨 부호 순위 검정을 통해 통계적으로 분석함.
(2) 연구는 GenAI 도구를 자율적으로 채택한 17명의 중등학교 교사(남성 8명, 여성 9명, 평균 교육 경력 12.29년)를 대상으로 함. 6~8개월 간격으로 두 차례에 걸쳐 총 34개의 반구조화된 인터뷰를 진행했으며, 교사들이 보고한 212개의 GenAI 지원 교수학습 활동을 분석 대상으로 삼았음. 교사들은 다양한 과목을 가르치며 이스라엘 전역에서 참여하였고, 대부분 AI 관련 정식 교육 없이 자체적으로 GenAI 지식을 습득한 초기 도입자들로 구성됨.
3. 주요 발견
이 연구는 GenAI가 교육에 통합되는 과정에서 교사들의 인식과 실제 활동이 어떻게 변화하는지 SAMR 프레임워크를 통해 면밀히 밝혀냄. SAMR(Substitution, Augmentation, Modification, Redefinition)은 기술이 교육에 통합되는 수준을 단순한 ‘대체’에서부터 ‘재정의’에 이르는 4단계로 분류하며, 기술이 학습 경험을 얼마나 변화시키는지 평가하는 데 유용한 틀을 제공함.
(1) SAMR 프레임워크의 핵심 정의: 기술 통합 수준의 단계적 변화
SAMR 프레임워크는 기술이 교수학습 활동에 통합되는 정도를 아래 4단계로 정의함. 이 연구는 이 프레임워크를 통해 GenAI가 교육 현장에서 일으키는 변화를 체계적으로 분석함.
- 대체(Substitution): 기술이 기존 도구를 직접적으로 대체할 뿐, 기능적 변화나 교육적 개선은 없음. 예를 들어, 교사가 수동으로 준비하던 정보 검색 자료를 GenAI 기반 챗봇으로 대체하는 활동임.
- 확대(Augmentation): 기술이 기존 작업에 기능적 향상을 더해 효율성, 명확성, 또는 참여도를 높임. 핵심적인 과제 구조는 유지되나, GenAI가 추가적인 지원을 제공하여 학습 과정이나 학생 참여를 향상시키는 경우임.
- 수정(Modification): 기술이 교수학습 활동의 근본적인 재설계를 가능하게 해, 활동의 구조와 학습 과정에 의미 있는 변화를 가져옴. GenAI가 상호작용의 새로운 형태를 도입하거나, 교사와 학생의 역할을 재구성하며, 반복적인 아이디어 발전이나 협력적 사고를 지원하는 활동임.
- 재정의(Redefinition): 기술 없이는 불가능했던 완전히 새로운 교수학습 활동의 창조를 가능하게 함. GenAI가 적응형 개인화 학습 환경을 제공하거나, 실시간 맞춤 피드백을 동적으로 생성하여 이전에는 상상하기 어려웠던 학습 경험을 구현하는 경우임.
(2) 교사 인식의 종단적 변화: 기회와 도전의 이중성
교사들의 GenAI에 대한 인식은 시간이 지나면서 특정한 방향으로 변화하는 양상을 보였음. 382개의 진술을 분석한 결과는 아래와 같음.
- 기회 측면:
- 창의성 증진에 대한 언급은 초기 5회에서 18회로 유의미하게 증가함(p = .012). 이는 학생들이 이전에는 표현하기 어려웠던 예술적 측면을 AI를 통해 발휘하거나, AI의 도움으로 아이디어를 확장하고 발전시키는 인지적 과정으로 GenAI를 인식함을 나타냄.
- 효율성, 시간 절약, 교사 역량 강화는 지속적으로 높은 언급 빈도(총 63회, 48회)를 보였으나, 시간 경과에 따른 통계적 변화는 없음. GenAI가 수업 계획, 자료 개발, 업무량 감소에 기여함을 꾸준히 인식함.
- 능동적 학습 및 자기 주도적/개인화 학습에 대한 언급도 높은 수준으로 유지되었으며, 유의미한 변화는 없었음. GenAI가 학생의 개별 속도와 수준, 관심에 맞춰 학습을 지원하는 잠재력을 지님을 강조함.
- 반면, 호기심/흥미 유발과 학습 동기에 대한 언급은 초기 각각 34회에서 12회, 15회에서 2회로 유의미하게 감소함(p = .002, p = .004). 이는 GenAI의 ‘참신함 효과’가 시간이 지남에 따라 감소하며, 동기 부여 측면이 일상화되었음을 시사함.
- 도전 측면:
- 부적절한/금지된 사용에 대한 우려는 초기 12회에서 1회로 유의미하게 감소함(p = .006). 이는 교사들이 GenAI를 의도적으로 중재하고 관리함으로써, 초기 우려가 실제 현장에서 크게 발현되지 않았음을 보여줌.
- 콘텐츠 품질 및 내재된 편향에 대한 우려는 초기 8회에서 19회로 증가함(p = .054, 경계선 유의미). 시간이 지남에 따라 GenAI 생성 정보의 신뢰성, 부정확성, 편향성에 대한 교사들의 비판적 인식이 높아졌음을 의미함. 특히, 학생들이 AI 결과물을 비판 없이 수용할 수 있다는 점에 대한 우려가 컸음.
- 게으름/손쉬운 해결책 추구에 대한 우려는 높은 수준으로 지속되었으며, 유의미한 변화는 없었음. GenAI가 독립적인 사고를 저해하고, 학생들이 쉬운 해결책을 추구하며 ‘메타인지적 게으름’에 빠질 수 있다는 인식이 꾸준히 존재함을 나타냄.
- 개인 정보 보호에 대한 언급은 두 시점 모두 매우 적어 통계적 분석이 불가능했음. 교사들이 이를 즉각적인 교실 문제로 크게 인식하지 않는 경향이 있음.
(3) 교수 활동의 증가와 학습 활동의 정체: 비대칭적 발전
GenAI 통합의 발전 궤적은 교수 활동과 학습 활동 간에 명확한 비대칭성을 보임.
- 교사들이 자신의 교수 목적을 위해 GenAI 도구를 활용하는 활동은 첫 번째 라운드 평균 2.35회에서 두 번째 라운드 4.41회로 통계적으로 유의미하게 증가함(Z = -2.50, p = .011, 효과 크기 r = 0.61). 이는 교사들이 GenAI를 ‘교수 조수’처럼 활용하며 수업 계획, 자료 개발 등 ‘교사의 뒤편’에서 이루어지는 작업에 집중했음을 나타냄.
- 반면, 학생들이 직접 GenAI 도구를 사용하는 학습 활동은 첫 번째 라운드 평균 2.94회에서 두 번째 라운드 2.76회로 거의 변화 없음(Z = -0.08, p = .979). 이는 GenAI 통합이 주로 교사의 수업 준비 및 관리 영역에 집중되었고, 학생 중심 학습 활동의 근본적인 재설계로는 이어지지 않았음을 시사함. 교사들은 GenAI의 품질 문제나 오용 가능성에 대한 우려로 인해 학생 직접 활용에 더 신중한 접근을 한 것으로 분석됨.
(4) 수정(Modification) 수준 활동의 유의미한 증가: 교수 혁신의 가속
전반적인 SAMR 수준 변화를 보면, GenAI와의 지속적인 참여 이후 수정(Modification) 수준 활동이 통계적으로 유의미하게 증가함(중앙값 1.00회 → 3.00회, Z = -2.64, p = .007, 효과 크기 r = 0.64). 이는 GenAI가 단순한 효율성 증대를 넘어, 교육 과정의 실질적인 재설계를 촉진했음을 의미함.
- 특히, 이러한 수정(Modification) 수준의 증가는 주로 교사의 교수 활동에서 기인함. 교수 활동 중 수정 수준은 첫 번째 라운드 평균 0.41회에서 1.94회로 증가함(Z = -2.53, p = .009, 효과 크기 r = 0.61). 이는 교사들이 GenAI를 활용하여 개인화된 학습 자료 준비, 교수 계획 중 브레인스토밍, 학생 작업 평가 및 실시간 피드백 제공과 같은 활동에서 기존 관행을 의미 있게 개선했음을 보여줌.
- 대체(Substitution) 수준 활동은 유의미하게 감소(평균 0.76회 → 0.12회). 이는 교사들이 GenAI를 단순 대체 도구로만 사용하는 데서 벗어나, 더 높은 수준의 통합을 시도했음을 의미함.
- 확대(Augmentation) 및 재정의(Redefinition) 수준은 큰 변화가 없었음. 재정의 수준의 활동은 여전히 낮은 수준에 머물렀으나, 일부 혁신적인 교사들에 의해 꾸준히 구현되었음.
아래는 GenAI를 활용한 SAMR 확대(Augmentation) 수준의 학습 활동 예시로, 학생들이 Ideogram을 활용하여 ‘성공을 돕는 신발’ 이미지를 생성하는 활동임. 이는 프롬프트 작성 연습을 통해 시각적 결과물을 만들고, 학습 목표에 대한 토론의 기반을 마련함.
이러한 발견은 GenAI가 교육의 판도를 바꾸는 ‘혁명적 도구’라기보다는, 교사 주도의 교수 혁신을 가속하는 ‘촉진제’로 기능함을 시사함. 교사들은 GenAI의 효율성 증대와 전문성 강화 잠재력을 인식하고, 이를 바탕으로 수업 설계를 더욱 풍부하고 유연하게 만들고자 노력함.
4. 결론 및 시사점
(1) 이 연구는 GenAI가 교사의 교수 활동 재설계를 유의미하게 촉진하며 ‘교수 실천의 가속기’로 기능함을 입증함. 특히, 개인화된 자료 제작이나 브레인스토밍을 통한 수업 계획 등 수정(Modification) 수준의 교수 활동이 크게 증가했음. 그러나 GenAI는 아직 학생 학습 패러다임을 근본적으로 재구조화하거나 완전히 새로운 학습 경험을 창조하는 ‘변혁자’ 단계에는 도달하지 못했음. 즉, GenAI는 교실의 기존 구조 내에서 교사의 효율성과 전문성을 강화하는 도구로 우선적으로 활용되고 있음.
(2) GenAI의 잠재력을 교육 현장에 실질적으로 구현하기 위해서는 교사 전문성 개발 프로그램의 체계적 강화가 필수적임. 단순히 도구 사용법을 넘어, 교사들이 GenAI를 활용하여 업무 부담을 줄이고 교수 효율성을 높이며, 궁극적으로 SAMR 프레임워크의 수정(Modification) 이상 수준에서 의미 있는 교수 재설계를 할 수 있도록 하는 맞춤형 연수 및 지원 시스템이 요구됨. 이는 GenAI가 교사에게 ‘시간 절약형 도구’를 넘어 ‘창의적 교수 파트너’가 될 수 있도록 지원하는 핵심 경로임.
(3) 교육 시스템은 GenAI가 촉진할 수 있는 자율적이고 개인화된 학습 환경을 지향하는 정책적 방향성을 확립해야 함. 이를 위해 GenAI의 ‘내재된 편향’이나 ‘콘텐츠 품질’ 문제를 해결하고, ‘메타인지적 게으름’과 같은 잠재적 위험을 비판적으로 관리하는 전략이 중요함. 더 나아가, GenAI가 모든 학생에게 고품질 교육 기회를 제공하고 학습 접근성을 높이는 민주화 도구로 기능하도록 기술 인프라와 제도적 지원을 강화해야 함. GenAI는 교실의 ‘만능 해결사’가 아니라, 교사의 전문적 중재와 시스템적 변화가 뒷받침될 때 비로소 혁신을 가져올 것이라는 점을 명심해야 함.
5. 리뷰어의 ADD(+) One: 생각 더하기
(1) 이 논문에서 가장 주목할 지점은 GenAI 교육 통합의 비대칭적 발전 양상을 종단적 데이터를 통해 명확히 실증했다는 점임. 기존 많은 연구들이 GenAI의 잠재적 가능성을 막연히 논의하는 데 그쳤지만, 이 연구는 교사 주도 교수 활동의 유의미한 급증과 학생 주도 학습 활동의 상대적 정체라는 극명한 대비를 보여줌. 이는 GenAI가 교육의 ‘변혁자’라기보다는 ‘교수 실천의 가속기’로 먼저 자리매김한다는 통찰을 제공함. 기술의 혁신 속도와 달리, 교육 현장의 변화는 교사의 통제 욕구, 안정성 추구, 그리고 학생 학습에 대한 책임감이라는 본질적 요인에 의해 좌우됨을 보여주는 날카로운 관찰임.
(2) 이 연구가 명시하지 않은 더 넓은 의미를 구조적으로 보면, GenAI가 교육 현장에서 ‘안전하고 통제 가능한’ 방식, 즉 교사의 통제 하에 효율성 증대 도구로 먼저 안착하려는 경향은 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 관점에서 인간의 인지 부하 감소 및 주체성 유지 욕구와 깊이 연결됨. 교사들은 GenAI의 잠재적 위험(콘텐츠 품질, 편향 등)을 우려하면서도 그 효율성을 높이 평가함. 이는 교사가 AI에 대한 통제권을 잃지 않으면서도 자신의 인지적 부담을 줄이고자 하는 심리가 반영된 결과임. 교육철학적으로는, AI와 같은 파괴적 혁신 기술이 도입될 때, 현존하는 교육 시스템은 혁신보다는 기존 시스템의 유지 및 강화에 우선순위를 부여하려는 본질적 관성이 있음을 시사함. 이는 AI 기술의 발전이 아무리 빨라도 교육 현장의 변화는 학습자의 복합적인 인지적, 사회적, 정서적 발달을 고려하는 ‘인간 중심적 사고’와 ‘제도적 적응 시간’ 때문에 훨씬 더디게 진행될 수밖에 없는 현실적 제약을 지적함.
(3) 이 연구를 발전시킬 구체적 아이디어는 GenAI가 ‘교수 활동의 가속기’를 넘어 ‘학습 활동의 변혁자’로 기능하도록, 학생의 주도성을 극대화하는 SAMR ‘재정의’ 수준 활동 개발에 초점을 맞춘 전문적 학습 공동체(PLC) 모델을 구축하는 것임. 예를 들어, 특정 교과 내에서 GenAI 기반 개인화 튜터링 시스템을 설계하고, 학생들이 이 튜터링 시스템과 상호작용하며 복잡한 문제 해결, 비판적 사고, 창의적 생산을 수행하는 과정 자체를 평가 지점으로 삼는 커리큘럼을 개발하는 연구가 필요함. 이 과정에서 교사의 역할은 단순히 도구를 제공하는 것을 넘어, AI와 학생 간의 상호작용을 촉진하고, 학습 목표와 연계된 프롬프팅 전략을 지도하며, AI가 생성한 결과물을 비판적으로 평가하는 ‘AI-학습 촉진자’로 진화하는 데 집중함. 이러한 PLC 모델은 교사들이 GenAI를 활용하여 학생 중심의, 진정한 ‘재정의’ 수준 학습 경험을 설계하고 확산하는 데 필요한 지식과 실천 역량을 함양하는 데 결정적인 역할을 수행할 것임.
6. 추가 탐구 질문
(1) GenAI 활용이 학습자의 ‘메타인지적 게으름’으로 이어질 수 있다는 우려가 지속되는 가운데, GenAI를 활용하면서도 비판적 사고, 문제 해결 능력, 창의적 생산성을 오히려 증진시키는 교수 설계 및 프롬프트 엔지니어링 전략은 무엇인가? 이러한 전략이 장기적으로 학습자의 인지 능력 발달에 미치는 긍정적 효과를 측정하는 방법은 무엇인가?
(2) 본 연구는 이스라엘의 중등 교사를 대상으로 함. 한국의 교육 환경, 특히 초등 교육이나 고등 교육 환경에서 GenAI 통합의 기회, 도전, SAMR 수준별 활동 변화는 어떻게 다르게 나타날 수 있는가? 특히 초등 교육에서 GenAI의 ‘콘텐츠 품질’ 및 ‘개인 정보 보호’ 문제의 민감성은 어떻게 다르게 다루어져야 하며, 그에 따른 교육적 중재 방안은 무엇인가?
(3) GenAI 시스템 자체의 ‘내재된 편향’과 ‘콘텐츠 품질’ 문제를 교사가 실질적으로 검증하고 보완할 수 있는 기술적 지원 방안은 무엇인가? 또한, 이러한 검증 노력이 교사의 추가적인 업무 부담으로 이어지지 않도록 하는 윤리적 AI 개발 기준 및 정책적 지원 프레임워크는 어떻게 설계되어야 하는가?
출처
- Levy-Nadav, L., Shamir-Inbal, T., & Blau, I. (2026). Game-Changer or Hype? A Longitudinal Study of GenAI Opportunities, Challenges, and Teaching–Learning Activities. Educ. Sci., 16(5), 744.