AI를 교육에 활용한다는 것은 단순히 AI 기술을 배우는 것을 의미하지 않는다. 중요한 것은 AI와 ‘어떻게 협력할 것인가?‘이다. AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 정보를 요약하는 데 강점을 가지고있지만, 어떤 문제를 중요하게 다뤄야 하는지 판단하고, 그 결과가 사회에 어떤 영향을 미칠지를 고민하는 일은 여전히 인간의 몫이다. 따라서 학생들은 AI의 기술적 기능뿐 아니라 그 한계와 윤리적 문제까지 함께 이해할 필요가 있다.
AI가 추천한 결과가 항상 옳거나 중립적이지는 않다는점을 인식해야 한다. AI는 과거의 데이터를 기반으로 작동하는데, 이데이터가 편향되어 있거나 특정 집단을 소외시키는 방식으로 설계되어 있다면, 그 결과 또한 왜곡될 수 있다. 실제로 일부 채용 알고리즘이나 범죄 예측 시스템이 성별, 인종, 지역 등에 따라 불공정한 판단을내린 사례도 있다. 이런 상황에서 학생들은 AI가 제공하는 정보를 맹신하지 않고, 출처와 조건을 비판적으로 검토하고, 다양한 출처와 비교해 판단할 수 있어야 한다. 이것이 바로 ‘AI 리터러시‘의 핵심 역량이다.
이와 같은 AI 리터러시는 단순한 기술 교육을 넘어서 윤리 교육과연결된다. 학생들은 AI 기술을 사용할 때 발생할 수 있는 사회적 책임,개인정보 보호, 알고리즘 투명성 등의 문제를 이해하고, 이에 대해 성찰할 수 있어야 한다. 따라서 학교 교육과정에서는 AI 윤리, 데이터 윤리, 정보보호와 관련된 내용을 별도의 학습 영역으로 구성할 필요가있다. 이러한 교육은 학생들이 AI와 함께 살아가는 미래 사회에서 책임감 있고 균형 잡힌 판단을 내릴 수 있도록 도와준다.
교사의 역할도 달라져야 한다. 이제 교사는 단순한 지식 전달자가아니라 학생들이 AI와 함께 배우고 사고할 수 있도록 이끄는 조력자로 변화해야 한다. AI가 기초적인 정보 제공이나 반복 학습을 담당하게 되면, 교사는 그 시간을 활용해 학생 개개인의 수준과 흥미에 맞는맞춤형 학습을 설계할 수 있다. 예를 들어, 한 학생이 과학에 흥미가많고 탐구력이 뛰어나다면, AI를 활용해 스스로 실험을 설계하거나최신 과학 정보를 분석하는 활동을 기획해 줄 수 있다. 또 다른 학생이글쓰기에 강점을 보인다면, AI를 통해 다양한 관점의 글을 비교하고 비판하는 수업을 제공할수도 있다
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