AI 리터러시, 초중등 교육에서 어떻게 가르칠 것인가?

1. 연구의 목적

(1) AI 기술의 급속한 발전으로 우리 사회와 교육 현장은 미증유의 변화를 경험함. 젊은 세대가 AI가 스며든 세상에서 비판적 사고력을 갖추고 윤리적, 창의적으로 AI를 활용하도록 지원할 필요가 있음. 하지만 교육 시스템 내에는 AI 리터러시가 무엇인지, 어떻게 가르쳐야 하는지에 대한 공통된 이해와 전략적 이니셔티브가 부족한 실정임. AI에 대한 막연한 불안감이나 잘못된 인식을 해소하고, 학습을 지원하는 적절한 AI 교수법에 대한 이해도 부족함. 이러한 상황은 미래 시민을 양성하는 교육의 본질적 역할을 위협함.

(2) 이 연구는 초중등 교육을 위한 AI 리터러시 프레임워크(AILit Framework)를 제시하여 AI 리터러시에 대한 공통 언어를 확립하는 데 목표를 둠. 학습자의 교실 안팎에서의 성공을 지원하기 위해 초중등 학습자가 갖춰야 할 바람직한 AI 역량과 그 발달 단계를 명확히 제시함. 또한, 교사, 학교 리더, 정책 입안자, 학부모 등 다양한 이해관계자가 이 역량을 달성하도록 각자의 역할을 규명함. 이 프레임워크는 궁극적으로 PISA 2029 미디어 및 인공지능 리터러시(MAIL) 평가의 토대 역할을 함.

2. 연구의 방법

(1) 이 AI 리터러시 프레임워크는 유럽연합 집행위원회와 OECD의 공동 이니셔티브로 개발됨. CodeAI와 국제 전문가 팀의 지원을 바탕으로, 2025년 5월 초안 발표 이후 포괄적인 국제 자문 과정을 거쳐 수정됨. 온라인 설문조사, 가상 및 대면 포커스 그룹 협의, 그리고 유럽연합 교육부처의 서면 검토 등 다양한 이해관계자 참여를 통해 현장 교육의 실제적 요구를 반영함.

(2) 이 연구는 초중등 학습자를 주요 대상으로 하며, 이들의 AI 리터러시 함양을 위한 지식, 기술, 태도, 역량을 구체화함. 교육 생태계 내 교사, 학습 설계자, 교육 정책 입안자, 학교 및 교육 시스템 리더, 학부모 등 다양한 이해관계자의 역할을 명시함. 프레임워크는 OECD AI 원칙, UNESCO AI 역량 프레임워크, EU AI Act 등 기존의 국제적인 정책 프레임워크와 디지털 역량 프레임워크를 기반으로 구축됨.

3. 주요 발견

이 연구의 핵심은 초중등 학습자가 AI 시대를 주도적으로 살아갈 수 있도록 AI 리터러시 프레임워크(AILit Framework)를 제시하는 데 있음. 이는 단순히 AI 도구 사용법을 넘어, AI의 본질과 윤리적 함의를 이해하고 사회적 이익을 위해 AI를 형성하는 총체적 역량을 의미함.

(1) AILit 프레임워크: AI 리터러시의 나침반 AI 리터러시는 AI가 지배하는 세상에서 번성하기 위한 기술 지식, 지속 가능한 기술, 미래 지향적 태도를 뜻함. 학습자가 AI와 참여(Engage), 창조(Create), 관리(Manage), 형성(Shape)하도록 지원함. 이는 AI의 이점과 위험, 윤리적 함의를 비판적으로 평가하는 능력을 길러줌. AI 도구 사용과 AI 리터러시는 별개임. 단순히 도구 활용이 아닌, AI의 작동 원리를 이해하고 일상생활 속 역할을 비판적으로 평가하는 심층적 접근을 의미함.

(2) AI 리터러시의 3축: 지식, 기술, 태도 이 프레임워크는 학습자가 AI 환경에서 성공적으로 참여하도록 지식, 기술, 태도 세 가지 핵심 요소를 명확히 제시함. 이들은 상호 보완적으로 작동함.

요소	설명
지식	AI의 본질 (AI는 인간이 아님, 기계의 학습 방식), AI가 인간의 선택과 관점을 반영함 (편향의 가능성), AI의 능력과 한계 (감정, 윤리적 추론, 맥락 이해 부족, 오정보/환각), AI의 사회적 역할 (긍정/부정적 영향, 규제의 필요성). 예시: AI는 확률 기반으로 작동하며 진정한 의도나 이해가 없음을 인지함.
기술	비판적 사고 (정확성, 공정성, 편향 평가), 협업 (명확한 소통, 피드백), 창의성 (독창적 아이디어 탐색), 문제 해결 (AI 활용 여부 결정), 컴퓨팅 사고 (문제 분해, AI에 맞는 지침 제공), 소통 (AI 작동 방식 투명하게 설명), 자기 및 사회적 인식 (AI가 개인, 공동체, 환경에 미치는 영향 인식). 예시: AI 생성 결과물의 정확성과 편향성을 평가하며 신뢰할 수 있는 출처로 검증함.
태도	성찰적 (가정과 서사를 비판적으로 질문), 책임감 있는 (행동의 의도된/의도되지 않은 영향 고려), 호기심 있는 (AI의 가능성 탐색), 혁신적 (실제 문제 해결에 AI 활용), 적응력 있는 (편향된 출력물과 예측 불가능한 행동에 유연하게 대응), 공감적 (AI가 개인, 공동체, 환경에 미치는 영향 심사숙고). 예시: AI 사용 시 개인 정보 보호의 중요성을 인지하고, 개인적인 또는 민감한 데이터를 AI 시스템과 공유하지 않는 책임감을 보임.

이 세 가지 축은 단순히 이론적 개념이 아님. 학습자가 AI와 상호작용하며 경험을 통해 내면화할 행동 양식임을 강조함.

(3) 4가지 핵심 역량 도메인: 학습 여정의 단계 프레임워크는 AI 리터러시를 참여, 창조, 관리, 형성이라는 네 가지 순차적 도메인으로 구성함. 각 도메인은 이전 단계의 역량을 기반으로 심화됨.

OECD·EU AILit 프레임워크는 학습자가 AI와 협력하는 다양한 교실 장면을 다룬다.

(1) Engage with AI (AI와 참여함): AI가 지배하는 세상에서 비판적이고 책임감 있는 참여자가 되는 토대임. AI 시스템의 존재를 인식하고, 그 출력물을 평가하며, 일상생활에서의 AI 역할에 대해 의사결정하는 능력을 길러줌. - 핵심: AI는 인간이 아님을 명확히 함. AI 생성 콘텐츠가 편향되거나 부정확할 수 있음을 이해하고, 이를 검증하는 방법을 배움. 개인화된 추천 시스템이 어떻게 작동하며 개인의 관점을 형성할 수 있는지 분석함. - 예시: 소셜 미디어의 ‘추천 피드’가 어떻게 자신의 생각과 행동에 영향을 미치는지 분석함. 학습자는 이를 통해 AI가 자신의 선택과 신념을 형성하는 방식을 식별함.

(2) Create with AI (AI로 창조함): 인간의 주체성을 유지하며 AI를 창의적 파트너로 활용하는 단계임. AI 도구를 활용해 아이디어를 탐색하고, 독창적인 해결책을 개발함. 이 과정에서 지적 재산권, 저작권, 윤리적 활용에 대한 질문을 숙고함. - 핵심: AI가 새로운 아이디어를 생성하고 시각화하는 도구임을 인지함. AI가 제공하는 피드백을 활용하여 자신의 창작물을 개선하지만, 최종 결정은 인간의 몫임을 명확히 함. - 예시: AI 이미지 생성 도구를 사용해 이야기의 배경을 만들고, 예상치 못한 결과물에서 새로운 영감을 얻음. 학습자는 AI가 창의성을 확장하는 잠재력을 인식함.

(3) Manage AI (AI를 관리함): 인간과 AI 간에 작업을 의도적으로 분담하는 방법을 배우는 단계임. 다양한 AI 접근 방식을 비교하고, 복잡한 문제를 여러 부분으로 분해하여 AI가 자동화하거나 확장할 수 있는 부분을 결정함. 인간의 판단력, 창의성, 관계 형성, 전문 지식에 초점을 맞추도록 AI를 활용함. - 핵심: 어떤 작업에 AI가 적합한지, 어떤 작업에 인간의 판단이 필수적인지 판단함. 문제 해결 과정 전반에 걸쳐 AI 사용을 모니터링하고 조정하여 효과적이고 윤리적인 결과를 보장함. - 예시: 에세이 작성 과정에서 AI가 자료 요약이나 아이디어 구상에 도움을 주지만, 논증 개발과 비판적 사고는 학습자가 직접 수행하도록 결정함.

(4) Shape AI (AI를 형성함): AI 시스템의 기술적 기반과 인간의 선택이 AI의 행동과 영향에 미치는 관계를 탐구함. 학습자가 단순한 AI 소비자를 넘어, 인간의 가치와 다양한 관점을 반영하는 AI 시스템을 만들거나 개선하는 책임감 있는 창조자가 되도록 함. - 핵심: AI 시스템이 누구를 위해, 어떤 목적으로 설계되었는지 조사함. 데이터 소스, 선택, 정보 흐름이 AI의 행동과 출력에 어떻게 영향을 미치는지 분석하고, 인간의 복지와 사회적 이익을 증진하는 방향으로 AI 시스템을 개선할 아이디어를 제시함. - 예시: 지역 환경 데이터를 활용하여 천식 환자에게 건강 위험을 알리는 AI 모델을 설계하며, 데이터 선택 및 경고 방식이 인간 복지와 지역사회 신뢰에 어떻게 영향을 미치는지 숙고함.

4. 결론 및 시사점

(1) OECD/EU의 AILit 프레임워크는 초중등 학습자가 AI 시대를 헤쳐나가기 위한 필수 역량을 제공함. AI 리터러시는 단순한 도구 사용이 아님. AI의 작동 원리, 윤리적 함의, 사회적 영향을 비판적으로 이해하는 총체적 접근임을 강조함. 이 프레임워크는 학습자의 주체성(agency)을 기반으로 AI를 비판적으로 평가하고, 윤리적으로 활용하며, 궁극적으로 AI 시스템을 인간적 가치에 따라 형성할 수 있는 능력 함양을 목표로 함.

(2) AI 리터러시 교육은 특정 과목이나 단일 교육자의 책임이 아님. 학교 지도자, 학습 설계자, 정책 입안자, 학부모 등 교육 생태계 전반의 조정된 협력이 필수적임을 역설함. 교사에게는 AI 리터러시 교육을 위한 충분한 전문성 개발 기회와 자원 지원이 필요함. 2024년 OECD TALIS 조사에 따르면, AI 교육 훈련을 받은 교사는 약 40%에 불과하며, 75%의 교사가 AI 활용 교육 지식 부족을 호소함. 이 간극을 메우지 않고서는 AI 리터러시의 학교 현장 안착은 요원함. 교사 스스로 AI 시스템을 평가하고 AI 리터러시를 가르칠 수 있는 자기 효능감을 갖춰야 함.

(3) AI는 학습자의 효율성을 높일 수 있으나, 비판적 사고, 자기 조절 학습, 인간적 상호작용을 저해할 위험도 내포함. 교육 현장은 AI의 잠재적 위험에 대한 인식을 높여야 함. 단순히 AI 도구 사용법을 가르치는 것을 넘어, AI가 학습을 강화하는지 저해하는지 명확한 교육적 목적 아래 AI를 활용해야 함. 학습자의 능동적 참여를 촉진하고, 교사의 의도적인 비계 설정, 그리고 학습자, 교사 간 상호작용을 강화하는 방향으로 AI를 통합해야 함. 궁극적으로 AI 사용 여부와 관계없이 인간의 가치 있는 지식과 기술 개발을 최우선에 두어야 함. AI는 교육의 목적이 아닌 수단임을 분명히 함.

5. 리뷰어의 ADD(+) One: 생각 더하기

(1) 이 논문에서 가장 주목할 지점은 AI 리터러시를 단순히 기술 활용 능력으로 치부하지 않고, 인간의 고유한 가치와 주체성을 중심으로 한 프레임워크를 제시함. 특히 ‘Shape AI’ 도메인은 학습자가 AI를 수동적으로 소비하는 주체가 아니라, 적극적으로 AI 시스템을 비판하고, 개선하며, 심지어 재설계하여 사회적 이익에 기여할 수 있는 능동적 참여자로 성장해야 한다는 비전을 단언함. 이는 AI 시대의 교육이 단순히 적응을 넘어 ‘주도적 형성’으로 나아가야 함을 강조함. 기존 논의들이 AI 활용법이나 윤리적 문제 인식에 머물렀다면, 이 프레임워크는 학습자를 AI 설계와 개선 과정의 주체로 끌어올려 기술 발전의 방향 자체에 개입할 수 있는 역량을 강조함.

(2) 이 프레임워크는 교육 철학적으로 인간 중심 AI(Human-Centric AI)의 중요성을 강조함. AI 리터러시 교육은 인지 과학적 관점에서 학습자의 메타인지 능력을 강화해야 함을 의미함. AI가 생성하는 정보의 홍수 속에서 자신의 사고 과정과 판단을 성찰하고, AI의 한계를 인지하며, 언제 인간의 개입이 필요한지 판단하는 능력은 디지털 시대의 생존 역량임. 또한, HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 관점에서 AI 시스템 설계 시 사용자 경험뿐만 아니라 사회적, 윤리적 임팩트를 고려한 설계 철학을 교육과정에 내재화해야 함을 역설함. 이는 미래 사회의 시민들이 기술 개발 및 정책 수립 과정에서 비판적 목소리를 낼 수 있는 능력을 갖추는 초석이 됨.

(3) 이 연구를 발전시킬 구체적 아이디어는 ‘AI 리터러시 역량 진단 및 개인화된 학습 경로 추천 시스템’ 개발에 있음. 각 학습자의 ‘Engage’, ‘Create’, ‘Manage’, ‘Shape’ 도메인별 현재 수준을 진단하고, 이에 기반하여 학습자 맞춤형 활동(예: 프롬프트 엔지니어링 챌린지, AI 편향 탐색 프로젝트, 윤리적 AI 설계 시뮬레이션)을 추천하는 시스템임. 교사용 대시보드를 통해 학습자의 역량 성장 추이를 시각화하고, 특정 도메인에서 어려움을 겪는 학습자를 위한 비계(scaffolding) 자료를 제공함. 나아가, 각 학교와 지역사회의 특수성을 반영하여 프레임워크를 현지화할 수 있도록, 성공적인 AI 리터러시 교육 사례를 공유하는 온라인 전문 학습 공동체(PLC) 플랫폼을 구축해야 함. 이는 교사들이 ‘Engage with AI’와 같은 추상적인 역량을 실제 수업에서 어떻게 구현했는지 공유하고, 서로 피드백을 주고받으며, 새로운 교육 아이디어를 창출하는 협력적 생태계를 조성함.

6. 추가 탐구 질문

(1) AILit 프레임워크의 각 역량 도메인(Engage, Create, Manage, Shape) 간의 정량적 또는 정성적 전환 기준은 무엇이며, 학습자가 한 도메인에서 다음 도메인으로 넘어가는 데 필요한 최소한의 경험 또는 숙련도를 어떻게 정의할 수 있는가?

(2) 현재 이 프레임워크는 주로 서구 교육 시스템과 맥락을 기반으로 함. 아시아, 아프리카, 남미 등 다양한 문화적, 사회경제적 배경을 가진 국가에서 AI 리터러시 역량의 중요도나 학습 방식에 어떤 차이가 나타날 수 있으며, 이를 프레임워크에 어떻게 반영할 수 있는가?

(3) AI 기술의 급변하는 속도를 고려할 때, AILit 프레임워크와 같은 교육 프레임워크의 유효 기간은 얼마나 된다고 봐야 하는가? 또한, 새로운 AI 기술(예: 범용 인공지능 AGI)의 등장 시, 프레임워크를 정기적으로 업데이트하거나 재설계할 수 있는 유연한 메커니즘은 어떻게 마련해야 하는가?

출처

• OECD / European Union. (2026). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education. OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en