생성형 AI가 학습과 과제 수행, 정보 탐색 과정에 빠르게 확산되면서 청소년의 활용 역량은 전반적으로 평균 이상 수준에 도달한 것으로 나타났다. 그러나 학업성적과 가정 배경, 교육경험 등에 따라 리터러시 수준에 의미 있는 차이가 확인돼 디지털 격차가 구조화될 수 있다는 우려가 제기됐다.

한국청소년정책연구원은 최근 발간한 ‘이슈앤정책’(통권 제159호) ‘청소년의 AI 이용 현황 및 영향에 관한 연구’에서 2024년 수행한 생성형 AI 이용실태 조사 데이터를 분석한 결과 이같이 나타났다고 밝혔다.

보고서에 따르면 청소년의 생성형 AI 리터러시를 5점 척도로 측정한 결과 모든 세부 문항이 평균 3점을 웃돌았다. 이는 기본적인 활용 이해도와 사용 경험이 상당 수준 축적됐음을 의미한다.

특히 ‘AI에게 원하는 답을 얻기 위해 어떻게 질문해야 하는지 알고 있다’는 문항은 3.71점으로 가장 높게 나타났고, ‘올바르고 책임 있게 사용하는 방법을 알고 실천할 수 있다’는 문항도 3.62점을 기록했다. 프롬프트 구성 능력과 책임 있는 활용 인식은 비교적 안정적 수준에 도달한 것으로 풀이된다.

반면 ‘AI가 제공하는 정보가 사실인지 확인할 수 있다’는 문항은 3.36점으로 상대적으로 낮았다. 정보의 신뢰성을 검증하고 결과의 오류 가능성을 판단하는 능력은 아직 충분히 확보되지 않았다는 의미다. 단순 활용 능력과 달리 비판적 평가 역량은 추가적인 교육 개입이 필요하다는 분석이다.

집단 간 격차도 확인됐다. 성별·학업성적·경제수준에 따라 리터러시 수준은 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 여학생이 남학생보다 전반적으로 높았으며, 학업성적이 높을수록 AI 리터러시 점수도 높게 나타났다. 학업성적 ‘상’ 집단 평균은 3.65점, ‘하’ 집단은 3.25점으로 0.40점 차이를 보였다. 가정의 경제수준 역시 긍정적 영향을 미치는 요인으로 분석됐다.

특히 생성형 AI 관련 교육경험은 리터러시 전 영역에 가장 강력한 영향을 미치는 변인으로 나타났다.

학교 수업이나 별도의 교육 프로그램을 통해 AI의 작동 원리를 이해하고, 알고리즘의 한계와 편향 가능성을 학습한 경험이 있는 집단일수록 점수가 높았다. 개인정보 보호, 저작권 문제, 결과물의 책임 소재 등에 대한 교육 역시 긍정적 영향을 미쳤다.

보고서는 이 같은 결과를 토대로 정책 과제를 제시했다.

우선 학교급별 발달 수준에 맞는 단계적 AI 교육과정 설계가 필요하다고 강조했다. 단순 활용 중심 교육을 넘어 정보 검증 능력, 알고리즘 이해, 윤리적 판단 역량을 통합적으로 다루는 체계가 마련돼야 한다는 설명이다. 아울러 학업성적이 낮은 학생과 취약계층을 대상으로 한 맞춤형 지원을 통해 디지털 격차가 학업 격차로 고착되지 않도록 해야 한다고 제언했다.

또한 교사 연수 확대와 학교 현장의 수업 지원 체계 정비도 병행돼야 한다고 밝혔다. AI 도구 활용이 보편화되는 상황에서 교사의 전문성과 수업 설계 역량이 학생 리터러시 형성에 결정적 역할을 한다는 점에서다.

연구진은 “생성형 AI 활용이 일상화되는 상황에서 단순 사용 경험만으로는 충분하지 않다”며 “비판적 사고와 윤리적 판단 능력을 포함한 종합적 리터러시 교육을 체계적으로 강화해야 한다”고 밝혔다.