테크노크라시(technocracy)와 AIDT
‘개별 맞춤형교육을 위한 AI 활용교육’, ‘하이테크 하이터치(High Tech High Touch)를 통한 교육혁명.’

반복되는 수사(修辭)는 외부로부터 주어진 가치를 신념체제로 내면화한다. 기술을 입은 개별 맞춤형교육은 각종 정책문서와 언론을 통해 반복적으로 언급되면서 더욱 확신에 찬 미래교육정책으로 자리매김하고 있다. 여기에 최근의 생성형 AI 개발은 인공지능 기술의 ‘특이점’을 앞당겼다는 해석과 함께 관련 도구 활용은 더 이상 미룰 수 없는 선택이라는 분위기를 조성하고 있다. 이러한 사고의 저변에는 기술이 발전하면 자연스럽게 사회도 진보한다는 ‘기술결정론’적 믿음이 작용하고 있다. 이른바 테크노크라시이다. 

지금 학교교육은 그 어느 때보다 강력하고 전면적인 전환의 요구 앞에 있다. 그 중심에는 ‘개별화 맞춤교육’이라는 교육적 이상과 ‘디지털·인공지능’ 기술을 입은 ‘AI 디지털교과서(이하 AIDT)’가 자리하고 있다. 교육부의 ‘AI 디지털교과서 추진방안’(2023.6) 발표 이후, ‘공교육활용을 목적’으로 설계됐다는 각종 에듀테크 서비스가 넘쳐나고, 본격적인 교사연수가 진행되고 있다.

‘거대한 예산 투입’과 ‘속도전’을 방불케 하는 정책의 가속화 속에서 학교는 새로운 도전에 직면하고 있다. 무엇보다 새로운 도구 활용을 두고 올바른 규범과 도입에 대한 사회적 논의과정을 갖지 못하면서 AIDT는 학교현장에 또 다른 갈등과 충돌을 예고하고 있다. 

기술의 시대를 산다는 것
이러한 현실에서 우리에게 가장 필요한 것은 무엇일까? 존 노튼(John Naughton)은 ‘새로운 소통기술이 등장할 때마다 단기적 충격을 과대평가하고 장기적 함의(含意)를 과소평가하는 경향’을 지적하였다.1 기술은 단순히 기술로 머물지 않는다.

기술철학의 문을 연 베르그송(Henri Bergson, 1859~1941)은 기술과 인간의 관계에 대해 ‘인간은 어쩔 수 없는 열린 본성으로 도구를 만들지만, 그다음엔 도구가 인간을 만든다’는 ‘역설’을 강조한다. 존재 철학자 하이데거(Martin Heidegger, 1889~1976) 역시 ‘인간이 기술을 만들지만, 일단 기술이 만들어지면 그 ‘자율적 발전’을 제어하기 어렵다’는 점을 간파하였다. 결국 기술의 시대를 산다는 건 기술이 인간의 가치와 행동을 이끄는 사회를 살아내는 일이다. 그런 만큼 기술의 파급효과에 대한 신중한 검토는 더욱 중요하다.

‘세계 최초’ 국가차원에서의 AIDT 전면도입정책의 가장 큰 문제는 ‘그’ 기술이 어떤 성격을 함의하고 있는지, 어떤 결과를 가져올지에 대한 ‘질문’이 생략되어 있다는 점이다. 이제 그 질문은 우리에게 던져졌다. 이는 찬성과 반대의 문제도 아니고, ‘누가 옳은가’도 아닌, ‘무엇이 옳은가’를 찾는 일이다. 도구의 모습은 달라져도 교육의 도구는 ‘교육다움’을 잃어서는 안 되기 때문이다. 이에 AIDT의 기능성 특성을 중심으로 학교교육에 미치는 장기적 함의를 몇 가지 측면에서 살펴보고자 한다.
  
AIDT, 어떤 개별화 맞춤학습인가
우선 현재의 AI 코스웨어 중심의 개별화 맞춤도구는 과연 ‘어떤 학습’을 보장하는가를 살펴볼 필요가 있다. 이는 AIDT가 함의하는 ‘학습의 성격’에 대한 문제이고 ‘학습효과’ 문제와도 연결된다. AI 디지털교과서를 통한 교육혁명의 가장 중요한 당위성은 수업에서 누구도 소외되지 않는 ‘학생 한 명 한 명’을 위한 개별화 맞춤학습에 있다. 현재의 AIDT는 같은 교실이지만 학생 개개인이 자신의 수준에 맞는 문제를 풀어가며, 자신의 속도에 따라 학습하는 모습을 상정하고 있다. 그러다 보니 그 내용과 형식은 특정 정보나 지식을 ‘설명’하거나 ‘지시적’인 성격을 피할 수 없다. 

이러한 형식은 학생이 풀지 못한 수학문제나 문법이 잘못된 문장 등과 같은 특정한 지식의 틈(gap)을 식별하고, 그 틈을 채우는 방법을 학습하는 데 도움이 되는 교육콘텐츠를 제공할 수 있다는 점에서 어느 정도 학업성취도 향상에 도움이 된다.

그러나 교수·학습은 ‘무엇(what)을 알아야 하는 만큼 왜(why)도 알아야 하는 과정’이라는 점에서 학습자들을 일정한 스텝에 따라 다음에 해야 할 일로 안내하는 방식으로는 진정한 의미에서의 학습과 가르침을 구성하기 어렵다(Selwyn, 2019:13). 무엇보다 코스웨어 방식의 맞춤형 학습도구는 행동주의적 혹은 교수중심적 접근(instructionist approach)에 입각한 것으로, 이는 교육과 학습에 있어 정보를 떠먹여 주는 방식을 포함한다. 

결론적으로 현재 AIDT 코스웨어 기반에서의 맞춤형학습에 대한 상상은 ‘똑같은 교복을 자신의 치수에 맞춰 입은 맞춤학습’이다. 즉 AIDT의 개별화는 이미 정해져 있는 교육내용에 대해 각자 속도만 달리하는 ‘획일적인 맞춤형’에 머물러 있다. 이는 오랫동안 우리교육이 벗어나고자 했던 파편화된 지식중심의 교육을 공고하게 할 가능성이 높다는 점에서, 이것이 과연 코로나19 이후 우리가 그리는 미래교육의 이상에 부합하는 것인지 묻지 않을 수 없다. 

학습데이터의 추상화와 데이터셋의 합리성
AIDT의 학습분석 데이터는 기대만큼 유용하게 활용될 수 있을까? AIDT의 핵심 기능 중 하나는 대시보드(dash board) ‘AI 튜터’를 통해 학습자의 학습활동 전반에 대한 데이터를 교사와 학생·학부모에게 제공하고, 그에 맞는 학습활동을 처방해 준다는 점이다. AI 튜터는 단계별 학습을 통해 개별학생의 오개념을 바로잡고, 개인에 대한 철저한 분석으로 최적의 학습경로 등을 결정해 주는 시스템이다. 교사들이 인공지능 기술력을 기대하는 부분이다. 

대시보드에는 학생의 학습에 대한 다양한 정보들이 수치와 그래프로 나타나고 처방도 주어진다. 교사마다 다르겠지만, 과연 이 데이터를 통해 얼마나 유의미하게 학습으로 이끌 수 있을지에 대해서는 장담하기 어렵다. 각각의 데이터는 분명 무엇인가를 나타내주고 있지만 어떻게 서로 연결되는지, 분석도 있고 처방도 있지만 막상 무엇을 해줄지 알 수 없다. 이를 두고 교사의 ‘데이터 리터러시역량’을 높여야 한다는 목소리가 나온다. 그런데 이는 학습데이터가 어떤 기준으로 수집하며 어떻게 처리된 것인지의 문제다. 즉 데이터셋의 합리성과 알고리즘의 문제와 관련된다.

학습데이터가 효과적으로 기능하기 위해서는 먼저 무엇을 ‘학습’으로 볼 것인가에 대한 교사·교육전문가·개발사 간에 ‘공통된 정의(definition)’가 있어야 한다. 이는 눈에 보이지 않는 ‘인간의 학습’에 관한 것으로 쉽게 정의되기 어려운 문제이다. 그렇다면 현재의 AIDT가 수집하는 학습데이터는 어떤 정보로 구성될까?

아래의 표는 AIDT 개발을 위해 교육부가 제시한 ‘국가수준 학습데이터셋 항목’이다. 학습계획 달성도와 접속시간으로 ‘메타인지’를 측정하는가 하면, 추가학습 진행도와 질의응답 정도를 학습자의 ‘교과 흥미’로 보고 있다. 과연 이러한 방식으로 수집된 데이터를 온전히 학생의 학습능력으로 이해할 수 있지 의문이다. 

국가수준 학습데이터셋 항목(예시안)

학습격차의 징후
코로나19 사태를 겪으면서 기술을 활용한 개별 맞춤학습의 필요성을 추동한 직접적인 이슈는 ‘학습격차 해소’에 대한 사회적 요구였다. 그러나 AIDT 활용에서 광범위하게 나타나는 공통된 현상의 하나는 저성취학생들의 빠른 이탈이다.

개인차는 있지만 디지털 기기에 익숙한 학생들에게 AIDT는 기대만큼 매력적이지 않았고, ‘신기 효과’도 오래가지 않았다. 수준에 맞는 문제가 주어지면 학습동기가 높아질 거라는 믿음은 이론의 세계에서 가능하다. 기초학습부진의 문제는 매우 복잡하다. AIDT야말로 학습동기와 자기주도성이 가장 크게 작용하는 도구로. 학습능력에 따라 AIDT 활용의 차이를 보일 뿐 아니라, 디지털역량의 차이까지 작용하여 학습격차가 더욱 커질 개연성이 높다. 

편의성과 교육과정 재구성의 모순
그렇다면 AIDT는 나쁘기만 한 도구인가? AIDT는 많은 장점을 가진 도구이다. 무엇보다 풍부한 콘텐츠는 교사의 언어에 의존해야 했던 설명에 구체성을 부여하여 이해를 돕는다. 여기에 수준별 문제를 제공하며 평가까지 일괄적으로 ‘해결’할 수 있어 교사 입장에서는 ‘편리한’ 도구임이 틀림없다. 

인공지능은 말 그대로 ‘자동화’ 기술이라는 점에서 편의성을 기본으로 한다. 일련의 코스웨어를 따라가면 수업준비의 수고도 줄어든다. 단어가 함의하듯 일정한 트랙(코스)에 일단 진입하면 그 코스를 벗어나기란 쉽지 않다. 이른바 ‘클릭교사’의 가능성이 높아지는 예상이 가능한 이유이다. 교사에게 이러한 편의성은 ‘매력적이지만 위험한 선물’이다. 혹자는 이미 민간출판사가 만든 교과서를 쓰는 현실에서 왜 AI 교과서는 안 되냐고 묻는다.

AIDT로 다양한 학습방법을 적용해서 창의성을 길러주는 수업이 가능하다고 한다. 코스웨어 안에 ‘재구성 기능’이 그런 가능성을 포함할 수도 있다. 분명한 건 AIDT 코스웨어에서의 재구성은 ‘타인(기업)이 설계한 알고리즘을 활용’하는 것이다. 

교사의 자율성과 전문성은 수업전달자를 넘어선다. 교사전문성의 핵심인 교육과정 재구성은 단순히 교수·학습방법을 넘어 교과서에서 어떤 내용을 다뤄야 하고, 무엇을 심화해야 하는지, 어떻게 해석해야 하는지, 교과서에서 배제된 지식이 무엇인지를 고민하고 종으로 횡으로 엮어내는 일이다. 지금의 AIDT는 그것을 민간기업에 맡기라는 뜻이기도 하다. 이러한 담론은 가르치는 일에 대한 진지한 성찰과 존중이 결여된 역할 담론일 뿐이다. 

에듀테크는 말 그대로 보다 나은 교육을 돕는 도구이다. 기술 자체를 반대하는 것이 아니라, 그 기술이 어떤 기술인지를 물어야 한다. 진정한 개별 맞춤교육은 수준별 문제를 넘어서는 한 차원 높은 수준에서 고민되어야 한다.