질문하는 인간 학문(學問)의 출발점은 글자 그대로 질문(問)이다. 우리 인간은 원래 호기심이 많은 동물이다. 두 살배기 손자는 온종일 왜라는 말을 입에 달고 산다. 지구에 이사 온 지 2년을 갓 넘겼으니 접하는 모든 것이 그저 신기하고 궁금할 것이다. 인간은 원래 호기심이 많고, 질문하기를 좋아하며, 탐구를 즐기는 호모 퀘스티오스(Homoquestius)이다. 학습은 바로 이러한 뇌의 구조와 본능에 부합할 때 효과적이고 효율적으로 일어난다. 그런데 여기서 한 가지 더 생각할 것이 있다. 인간은 본래 질문하는 존재이지만 좋은 질문은 저절로 생겨나지 않는다는 점이다. 아이의 “왜?”가 처음에는 단순한 놀라움의 표현이라면, 성장 하면서의 질문은 점차 비교하고, 연결하고, 의심하고, 재구성하는 수준으로 깊어진다. 호기심이 질문의 불씨라면 이 불씨를 키우는 땔감이 필요한데 그것이 바로 지식과 경험이다. 머릿속에 축적된 개념과 경험, 언어와 정보가 풍부할수록 질문은 더 정확하고 깊어지며 창의적으로 확장된다. 질문하는 능력은 타고난 호기심만으로 완성되는 것이 아니라 충분한 지적 토대가 갖춰질 때 제대로 자라난다. AI 시대에 가장 중요한 역량의 하나가 질문하는 능력이라
평가에서 AI 활용과 관련한 이슈 AI 시대의 평가 관련 강연을 할 때면 자주 듣는 질문이 있다. 교수자가 평가 문항 제작, 보고서 주제 예시 추출 및 평가 루브릭 제작, 보고서 평가 및 피드백 작성 등을 작업하면서 AI를 사용하면 밝혀야 하는가에 대한 것이다. 학생들에게는 사용을 금하면서 교수자가 사용하는 것은 AI 활용 윤리에 어긋나는 것은 아닐까? 교수자의 AI 활용을 밝히지 않으면 어떤 문제가 생길까? 사용 내역을 밝힌다면 어디까지 그리고 어떻게 밝혀야 할까? 사용 내역을 구체적으로 밝힐 때 나타날 수 있는 부작용은 무엇이고, 이에 대해 어떻게 대비해야 할까? 등 다양한 질문이 이어진다. 여기서는 이러한 질문들에 대한 답을 함께 고민하고자 한다. AI 시대 교수자의 윤리와 활용 지침 학생이 AI로 글 쓰는 것을 금하면서 교사가 AI로 채점하는 것은 과연 정당할까? 뉴욕대학 철학 교수인 콰메 아피아(Kwame Appiah)는 “학생이 보고서 초안을 작성할 때 AI 사용을 막는 이유는 다른 기술처럼 글쓰기도 많은 연습이 필요하기 때문이다. 이미 과제 채점 능력을 갖고 있는 교사가 평가 연습을 할 필요는 없다”라는 요지의 이야기를 했다(Appiah, 2
불행에 길들여진 뇌 아침에 눈을 뜨니 친구가 ‘좋은 글’ 중에서 가져온 것이라며 ‘걱정을 버리는 6가지 방법’이라는 글을 보내왔다. 첫 번째가 ‘문제를 보는 시각을 바꾸라’이다. 문제를 두고 걱정부터 하는 것은 나쁜 습관에 불과하다. 걱정하는 습관을 버리기 위해서는 먼저 문제를 보는 시각을 바꿔야 한다. 내게 생긴 문제들이 골칫거리가 아니라 해결점을 찾기 위해 도전하는 힘을 주는 계기가 된다고 생각하자. 이러한 글을 읽고서 시각을 바꾸려고 노력한 적이 많을 것이다. 하지만 노력에도 불구하고 부정적인 생각이나 걱정거리가 다시 머리에 가득 차는 것을 느끼게 된다. 우리가 생각 습관을 잘못 만들어 뇌가 그리 작동하는 것일까? 신경과학자들에 따르면 다행히도 우리 잘못은 아니다. 모든 일을 예측하기에는 한계가 있기에, 우리의 뇌는 생존을 위협하는 신호들에 민감하다. 병·사고·죽음처럼 부정적인 자극에 뇌는 더 많은 주의와 관심을 기울인다. 그러다 보니 뭔가 문제가 터져서 어떻게 해결해야 하나 걱정하거나 스트레스를 받는 순간들이 더 많아지는 것은 당연하다(장동선, 2021). 실험 결과에 따르면 사람들은 화난 얼굴을 행복한 얼굴보다 더 빨리 알아챈다. 위기상황을 보여
현직 마지막 스승의날 소회를 쓴지 벌써 2년이 지났습니다. 많은 어려움을 헤쳐나가야 하는 선생님들께는 먼 이야기 같겠지만, 살아보니 30여 년의 교직생활은 그리 긴 시간이 아니었습니다. 저는 정년 10년 전부터 카운트다운을 시작했습니다. 하루하루를 소중하게 여기며 살기 위함이었습니다. 10년은 3652일입니다. 조금 지나니 2천 단위로, 다시 1천 단위로 줄어들더니 금세 손안의 모래처럼 모두 사라졌습니다. 하긴 100년도 겨우 3만6525일에 불과하니 우리의 생 자체가 그리 긴 시간은 아닙니다. 현직 마지막 스승의날 소회와 퇴직 직후에 썼던 짧은 글을 통해 어제를 돌아보며 교육계 선후배들과 함께 내일로 나아가고자 합니다. 현직 마지막 스승의날 소회 스승의날을 맞아 세상의 모든 선생님께 축하를 전합니다. 2024년 5월, 제자들이 들고 온 카네이션 향기가 연구실 가득했던 현직 마지막 스승의날을 기억합니다. 은사님들께도 작은 축하의 마음을 보냈습니다. 나와 연을 맺어 함께 했던 수많은 제자의 얼굴을 하나하나 떠올려 보았습니다. 부족한 나를 만나지 않았더라면 더 훌륭한 스승 밑에서 훨씬 아름답게 꽃피웠을 제자들도 많습니다. 수업 중에 종종 미안함을 담아 이러한
시(詩)의 언어 최근 최민자의 수필집 사이에 대하여를 읽다가 ‘모래 울음’이라는 글귀 앞에서 걸음을 멈추었다. 그 결이 하도 고와 시처럼 줄을 바꾸어 보았다. 모여 앉아 있다고 외롭지 않은 것은 아니다. 말을 섞지도 얼싸안지도 않고 돌아앉아 버석거려본 것들은 안다. 부딪쳐봤자 상처나 주고받을 뿐이라는 것을. 정 붙이면 안 된다고 다시 또 나뉘고 헤어져야 한다고 가슴팍 쪼개가며 배워버린 이별. …(중략)… 모래가 운다. 채송화 한 송이 피워 올리지 못하는 저 쓸쓸한 불임(不姙)의 이름으로 싸륵, 싸륵 버석거리며 운다. 스웨덴 한림원은 2024년 노벨 문학상 수상자로 한강 작가를 선정하며, 그녀가 “역사적 트라우마에 맞서고 인간 삶의 연약함을 드러내는 강렬한 시적 산문(poetic prose)”을 써왔다고 평했다. 한강은 1993년 문학과 사회 겨울호에 ‘서울의 겨울’ 외 4편의 시를 발표하며 시인으로 등단했다. 소설가이기 이전에 시인으로 등단했던 이력을 바탕으로 고도의 상징과 운율이 느껴지는 문장을 구사했다. 최민자의 수필 또한 상당 부분이 시어로 가득 차 있다. 노벨상 수상자 한강의 소설이 ‘시적’이라면 최민자의 수필은 ‘시 그 자체’이다. 우리말은 어휘와
‘AI 탈활용 전략’이 필요한 이유 AI가 업무만이 아니라 일상생활에까지 파고들어 우리 삶과 분리하기 어려워졌다. AI 활용 증가에 따라 의존성과 중독증, 나아가 AI 관련 정신질환까지 나타나고 있다. 이를 줄이려면 ‘AI 탈활용법’에도 관심을 가져야 한다. 탈활용법이란 필요한 구간에만 제한적으로 AI를 투입해 과의존을 예방하면서도 성과의 질은 높이고자 하는 자기조절형 활용 전략이다. 인간이 AI 도구에 급속도로 의존하게 되는 근본적인 원인은 윤리적 타락이나 게으름이 아니라 인간 뇌의 진화적 생존전략에 있다. 1984년 심리학자 수잔 피스크(Susan Fiske)와 셸리 테일러(Shelley Taylor)가 주창한 ‘인지적 구두쇠(Cognitive Miser)’ 이론에 따르면 뇌의 정보처리 용량 한계로 인해 복잡한 문제에 직면했을 때 논리적 추론보다는 지름길을 택하도록 진화해 왔다(Fiske and Taylor, 1984). AI는 인간의 인지적 구두쇠 본능을 완벽하게 충족시키는 도구이다. 이제 우리는 어떤 과제에 직면했을 때 뇌를 사용하여 신경망을 강화하는 고통스러운 과정을 거치기보다는 AI라는 가장 효율적인 지름길을 택하려는 강력한 생물학적 유혹에 시달리
진보와 혁명의 차이 진보와 혁명은 둘 다 변화를 의미한다. 둘의 차이는 변화의 모습에서 나타난다. 진보는 연속적 변화라면 혁명은 단절적 변화이다. 혁명은 어제의 지배계층이 하루아침에 몰락하여 피지배계층이 되는 지배계층의 단절적 변화를 의미하는 사회과학 용어이다. 이로 인해 갑작스럽게 새로운 제도와 질서가 등장한다. 토머스 쿤은 과학혁명의 구조에서 천동설이 지동설로 뒤집히는 과정을 ‘패러다임의 전환’이라 부르며, 과학의 발전도 누적적인 것이 아니라 혁명적으로 일어남을 설파했다. 사회 변화나 과학 패러다임의 변화처럼 인간의 신체와 뇌도 완만한 곡선이 아니라 특정 시기에 급격한 단층을 형성하며 변화함을 보여주는 연구 결과가 이어지고 있다. 이는 단순한 쇠퇴가 아니다. 뇌가 새로운 환경에 적응하기 위해 기존 구조를 버리고 새로운 질서(패러다임)를 구축하는 ‘생물학적 혁명’의 순간들로 볼 수 있을 것이다. 뇌 지도 재편 _ 5단계 혁명적 변화 케임브리지대학교 연구팀(Mousley et al., 2025)은 0세부터 90세까지 약 4,000명의 뇌 스캔 데이터를 분석하였다. 그 결과 인간의 뇌가 평생에 걸쳐 9세, 32세, 66세, 83세라는 네 번의 결정적 변곡점을
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