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[월요논단] AI 디지털교과서가 갖는 의미와 과제

그동안 논의된 교과서의 주요 개선 내용은 풍부한 학습자료를 학생 수준별로 다양하게 제공하고 학생들의 활동 참여를 촉진하며, 지역화와 학생 특성에 맞게 교사가 학습 내용을 재구성할 수 있어야 하고, 소외되는 학생이 없도록 다양한 맞춤 기능을 제공해야 한다는 것이다. 이러한 요구는 서책으로 해결하기 어려운 문제들이다. 그래서 2007년 이후 디지털교과서 도입이 시작됐다.

 

기존 교과서 단점 해결 가능해

특히 최근 디지털 전환이 급속히 추진되면서 디지털교과서를 제대로 사용할 수 있는 환경이 갖춰지고 있다. 이러한 시기에 디지털교과서 정책을 활성화할 수 있는 AI 디지털교과서 개발은 의미가 있다고 판단된다.

 

그러나 이 같은 장점에도 불구하고 최근 AI 디지털교과서에 대한 여러 가지 우려가 제기되고 있다. 그 대표적인 것이 학생들의 학습이력 데이터 안전성이다. 우리 교육의 미래와 학생들의 안전을 매우 깊이 있게 고민한 타당한 우려다.

 

이러한 우려는 AI 디지털교과서뿐만 아니라 금융, 의료, 국방 등 다른 분야에서도 깊이 있게 다뤄지고 있으며, 대비도 심도 있게 이뤄지고 있다. 이미 2021년 범부처가 합동으로 ‘신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략’을 발표하고 불확실한 AI가 가져올 수 있는 문제들을 선제적으로 방지하려는 정책들을 추진하고 있다. 그리고 그 연장선에서 AI 디지털교과서의 학생 학습이력 데이터도 안전하게 관리되는 방안을 마련하고 있다.

 

먼저 민간 발행사가 축적하는 학습이력 데이터는 어떤 학생인지를 파악할 수 있는 개인 식별 정보를 저장하지 못하도록 했다. 국가 공공데이터센터에서 안전하게 관리하고 발행사는 꼭 필요한 경우에만 암호화된 방법으로 이를 받아 사용함으로써 AI 기술이 학생 개인정보를 활용할 수 없도록 했다. 만약 민간 발행사가 축적한 데이터가 잘못 사용된다고 하더라도 피해가 발생하지 않도록 시스템을 이원화한 것이다.

 

또 학습활동 과정 중에 생성된 데이터 중 다수의 조합에 의해 개인 식별이 가능해지는 경우도 문제가 될 수 있다. AI 튜터 대상 학생 질문내용이나 카메라를 사용하는 활동, 글쓰기 등에서 어떤 학생인지가 밝혀질 가능성이 있다. 이를 방지하기 위해 생성형 AI나 수행활동 모듈 등에서 생성되는 데이터에 대해서는 개인 식별을 유추할 수 있는 내용은 모두 필터링하거나 비식별 처리되도록 지침을 마련할 필요가 있다. 그리고 그 지침은 교과서 검정의 ‘편찬 상의 유의점’으로 공고해 AI 디지털교과서 개발에 반드시 반영되도록 할 필요가 있다.

 

개인정보 관리 등 대비 철저해야

지금까지 추진되고 있는 교육정책의 큰 흐름은 학생 각자의 자질을 발굴하고 개발해 의미 있는 삶을 영위해 갈 수 있도록 개인 맞춤 교육을 강화해 가는 것이다. 그리고 이는 AI 디지털교과서의 특성과도 같은 방향이라고 볼 수 있다. 따라서 전체적인 방향이 맞다면 정책의 성공을 위해 함께 하려는 노력이 중요하고, 또한 함께 노력할 수 있도록 같이 논의하고 공유하는 자세도 중요할 것이다.

 

 

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