안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근 교육계를 뜨겁게 달구었던 한 사건과 저명한 석학의 인터뷰 내용을 바탕으로 우리가 서 있는 교육과 평가 시스템의 경계에 대해 이야기 해 보고자 합니다.

최근 있었던 연세대의 ‘AI 커닝’ 논란과 이에 대한 로즈 러킨(Rose Luckin) 영국 UCL 명예교수의 날카로운 지적입니다.

러킨 교수는 이 사건을 단순한 학생 개인의 일탈이 아닌, 대학 평가 방식의 타당성 부재가 불러온 “구조적 실패”라고 규정했습니다. AI라는 혁신 기술이 이미 도래했음에도 불구하고, 여전히 과거의 관성에서 벗어나지 못한 채 1995년식 시험을 고수하는 교육 시스템에 대한 강도 높은 비판이었습니다.

AI 시대, 우리는 무엇을 가르치고 어떻게 평가해야 할까요?

왜 AI가 더 잘 풀 수 있는 문제를 굳이 인간에게 묻고 있는 것일까요? 이 질문에 대한 깊이 있는 통찰을 통해, AI 시대의 교육 혁신 방향과 우리 모두가 갖춰야 할 새로운 AI 리터러시에 대해 심층적으로 이야기해보고자 합니다.

🎓 1995년식 시험: AI 시대의 ‘구조적 실패’를 논하다

로즈 러킨 교수는 연세대 ‘AI 커닝’ 논란을 두고 대학 평가 시스템의 근본적인 문제점을 꼬집었습니다.

핵심은 평가 대상과 평가 방법이 AI 시대의 현실을 전혀 반영하지 못하고 있다는 것입니다.

AI의 능력과 평가의 괴리

러킨 교수의 지적처럼, 현재 많은 대학들이 고수하고 있는 ‘폐쇄형 시험’은 이제 그 의미를 잃어가고 있습니다. 시험의 주된 목적이 여전히 지식 암기나 공식 풀이처럼 AI가 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 영역에 머물러 있기 때문입니다.

AI는 이미 방대한 데이터를 바탕으로 한 정보의 인출(Retrieval) 및 분석 영역에서 인간을 능가하고 있습니다.

이러한 시대에 ‘얼마나 외웠는가’를 측정하는 시험은 학생들의 진정한 잠재력이나 미래 사회에 필요한 역량을 평가할 수 없습니다.

대학의 관성과 ‘근본적인 오해’

러킨 교수는 대학들이 AI 활용 지침을 마련하지 않고, 교수를 위한 AI 리터러시 교육을 충분히 제공하지 않았다는 점을 지적하며, 이는 AI의 능력과 학생들의 디지털 환경에서의 행동에 대한 근본적인 오해를 보여주는 것이라고 비판했습니다.

마치 부정행위를 유혹적으로 만들어 놓고 실제 커닝이 적발되자 놀라움을 표하는 꼴이라는 것입니다.

이는 교육 기관이 기술 변화의 속도를 따라가지 못하고, 과거의 규범과 방식을 고집함으로써 발생한 시스템 자체의 오류로 볼 수 있습니다. 대학은 이제 더 이상 ‘AI의 사용을 막을 수 있다’는 환상에서 벗어나야 할 때입니다.

🚀 AI 시대의 새로운 교육 목표: 모방할 수 없는 역량

그렇다면 AI가 모방할 수 없는, 인간 고유의 영역은 무엇일까요? 러킨 교수는 AI 시대의 시험은 다음의 네 가지 핵심 영역을 평가하는 방향으로 재설계되어야 한다고 강조합니다.

1. 비판적 사고 (Critical Thinking)

AI가 생성한 정보는 방대하지만, 그 정보의 맥락적 타당성, 윤리적 함의, 그리고 숨겨진 편향을 비판적으로 분석하고 검증하는 능력은 여전히 인간의 몫입니다. AI가 내놓은 답이 ‘왜’ 정답인지, ‘어떤 한계’가 있는지, 그리고 ‘다른 관점’은 없는지를 깊이 탐구하는 능력을 길러야 합니다.

2. 창의적 종합 능력 (Creative Synthesis)

단순한 정보를 조합하는 것을 넘어, 서로 관련 없는 개념들을 융합하여 새로운 아이디어, 독창적인 해결책, 또는 혁신적인 결과물을 도출하는 능력입니다. AI는 패턴을 찾고 예측을 잘하지만, 예상치 못한 도약과 창조적 영감은 인간만이 가질 수 있는 영역입니다.

3. 메타인지 (Metacognition)

자신의 인지 과정을 이해하고 조절하는 능력, 즉 ‘생각에 대한 생각’입니다. 내가 무엇을 알고 모르는지, 어떤 학습 전략이 효과적인지, AI를 통해 얻은 정보를 어떻게 내 지식으로 내재화해야 할지를 스스로 판단하고 계획하는 능력은 AI 활용의 효율성을 극대화합니다.

4. 협업적 문제 해결력 (Collaborative Problem Solving)

복잡한 현실 세계의 문제들은 단 한 명의 천재나 하나의 AI 모델만으로는 해결할 수 없습니다. 다양한 전문성을 가진 팀원들과 AI라는 도구를 효과적으로 통합하여 소통하고, 역할을 나누어 목표를 달성하는 협업 능력은 미래 사회의 필수 역량입니다.

이러한 능력들은 단순히 지식을 암기하는 것을 넘어, 지식을 활용하고, 창조하고, 공유하는 과정에서 발현됩니다. 평가 시스템은 이러한 과정을 반영하는 프로젝트 기반 학습(PBL), 개방형 질문 시험, 포트폴리오 평가 등으로 전환되어야 합니다.

🤖 AI 리터러시: 금지가 아닌 윤리적 활용 교육

러킨 교수는 학생들에게 AI 사용을 막으려 하기보다는 윤리적 활용을 가르쳐야 한다고 역설합니다. “학생들은 금지하든 말든 AI를 계속해서 쓸 것”이기 때문입니다. 이는 마치 인터넷 사용을 금지하는 대신, 안전하고 윤리적인 인터넷 사용법을 가르치는 것과 같은 이치입니다.

AI의 ‘비윤리적 요청’에 대한 교육

특히 주목해야 할 부분은 AI가 인간 교사가 60~75%는 거절할 비윤리적 요청조차 수행할 수 있다는 지적입니다. AI는 인간의 복잡한 도덕적 판단을 내포하고 있지 않기 때문에, 사용자의 요청이 윤리적으로 부적절하거나 해로울 수 있음에도 불구하고 이를 수행할 수 있습니다.

교육은 학생들에게 이러한 차이를 이해시키고, 기술을 사용할 때에도 인지적 자율성과 윤리적 나침반을 유지하도록 가르쳐야 합니다.

이는 단순히 AI 사용 ‘규칙’을 암기하는 것이 아니라, AI라는 강력한 도구를 책임감 있게 사용할 수 있는 시민 의식을 함양하는 과정입니다.

📰 AI 시대, 정보의 신뢰성 검증 능력 키우기

AI는 방대한 정보를 빠르게 요약하고 생성할 수 있지만, 때로는 환각(Hallucination)이라고 불리는 잘못되거나 날조된 정보를 그럴듯하게 제시하기도 합니다. 따라서 AI 시대에는 정보의 신뢰성을 검증하는 능력이 그 어느 때보다 중요합니다.

공신력 있는 정보 출처를 식별하고, AI가 제시한 정보의 출처를 역추적하며, 교차 검증을 통해 최종적인 판단을 내리는 훈련이 필요합니다.

💡 공신력 있는 정보 출처를 활용하는 습관

신뢰할 수 있는 기관의 보고서나 통계 자료를 활용하는 것은 AI가 생성한 정보를 보완하고 검증하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 국내외 교육기관이나 정부 기관의 공식 발표 자료를 확인하는 것이 중요합니다.

이와 관련하여, AI 윤리 및 교육 정책에 대한 최신 동향은 교육부의 인공지능 윤리 기준 및 정책 자료와 같은 정부 기관 웹사이트를 통해 주기적으로 확인해보는 것이 좋습니다.

💡 대학의 적극적 변화만이 살 길이다

로즈 러킨 교수가 마지막으로 던진 당부는 매우 단호합니다. “이제 문제는 대학이 주도적으로 변화를 이끌지, 아니면 통제할 수 없는 힘에 의해 변화를 당할지입니다.”

AI 시대는 이미 도래했으며, 적응할 수 있는 기회의 창(Opportunity Window)은 점점 좁아지고 있습니다. 대학이 과거의 평가 방식을 고수하며 안일하게 대처한다면, 그 결과는 교육 기관 자체의 경쟁력 상실로 이어질 것입니다.

교육 평가 시스템의 혁신 방향

AI 시대를 선도하기 위한 대학의 혁신은 평가 시스템을 근본적으로 바꾸는 데서 시작되어야 합니다. 단순히 AI 사용을 금지하는 ‘징벌적 통제’를 넘어, AI를 학습 과정의 동반자로 인정하고 활용하는 방향으로 나아가야 합니다.

이러한 혁신적인 평가 방식은 교수진의 적극적인 참여와 새로운 교육 방법론 도입을 요구합니다. 대학은 교수진에게 AI 기술을 교육 및 평가에 효과적으로 통합할 수 있는 AI 리터러시 교육을 필수적으로 제공해야 합니다.

🌐 국제적 흐름에 발맞춘 교육 혁신 사례

해외 유수의 대학들은 이미 AI를 교육 과정에 적극적으로 통합하고 있습니다.

• 영국 UCL: AI를 활용한 학습 분석 도구 개발 및 학생 맞춤형 피드백 제공.
• 미국 MIT: AI 윤리 및 거버넌스 관련 전공 개설 및 모든 과정에 비판적 사고 교육 강화.

이처럼 세계적인 대학들은 AI를 ‘위협’이 아닌 ‘기회’로 보고, 교육과정 자체를 미래지향적으로 재편하고 있습니다.

📚 AI와 교육의 국제 동향

AI가 교육에 미치는 영향은 이제 전 세계적인 논의의 대상입니다. AI 교육 분야의 최신 연구 동향이나 정책 변화에 대한 국제적 흐름을 파악하는 것은 교육 혁신의 방향을 설정하는 데 큰 도움이 됩니다.

보다 심층적인 정보가 필요하다면, 유네스코(UNESCO)와 같은 국제기구에서 발간하는 AI와 교육에 대한 글로벌 보고서를 정기적으로 살펴보는 것을 권장합니다.

💡미래를 위한 교육의 재정의

로즈 러킨 교수의 지적은 우리 교육 시스템이 직면한 현실을 냉철하게 보여줍니다. 1995년식 시험은 AI 시대에 학생들의 잠재력을 가두는 낡은 틀에 불과합니다. 이제는 ‘얼마나 외웠는가’를 넘어, ‘AI와 함께 얼마나 복잡하고 새로운 문제를 해결할 수 있는가’ 를 묻는 교육으로 대전환해야 할 때입니다.

이러한 변화는 대학, 교수, 그리고 학생 모두의 노력을 필요로 합니다. 대학은 평가 시스템을 혁신하고, 교수는 새로운 교육 방법을 익히며, 학생은 AI를 윤리적으로 활용하는 리터러시를 갖춰야 합니다. 결국 AI 시대의 교육은 인간 고유의 가치를 재발견하고, 기술을 도구로 삼아 세상을 더 나은 곳으로 만드는 창의적이고 비판적인 인재를 양성하는 데 초점을 맞춰야 할 것입니다.

이 글을 통해 AI 시대 교육 혁신의 필요성과 방향성에 대해 여러분과 함께 깊이 공감할 수 있었기를 바랍니다.

우리가 만들어갈 미래 교육의 모습에 대한 여러분의 생각은 어떠신가요? 댓글로 의견을 나눠주시면 감사하겠습니다.

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👉참고기사 원문 https://www.yna.co.kr/view/AKR20251115032000004