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[IT뉴스]"나는 학생, 너는 도구"…AI 시대에 지켜야 할 배우는 사람의 정체성

온카뱅크관리자

2026-04-18 08:07:34

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 <img alt="과학동아 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080141482gdxc.png" data-org-width="680" dmcf-mid="Yv4bouDgLf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080141482gdxc.png" width="658">
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 과학동아 제공
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 인공지능(AI) 시대, 부모는 학생이 AI에 모르는 단어나 개념을 물어보며 공부하기를 바란다. 실상 학생들은 AI가 만들어준 답을 복사해 붙여넣는다. AI가 학생을 '바보'로 만든다는 부정적 전망과 AI가 학생 맞춤형 개별 교육을 실현한다는 긍정적 전망이 공존하는 이유다.
 AI 시대에 급격히 변하는 교육 환경은 "무엇을 배우고 어떻게 가르칠 것인가"라는 질문을 다시 불러냈다. 교실과 연구 현장에서 나타난 변화를 통해 답을 살폈다.
 '아인슈타인(Einstein)'은 2월 22일 미국 기술 스타트업 '컴패니언'이 공개한 AI 서비스 이름이다. 대학 가상 학습 환경에 연결해 학생을 대신해 학습 활동을 수행하도록 설계됐다. 
 미국·영국 등 영미권 대학에서 널리 쓰는 학습관리시스템(LMS) 캔버스(Canvas) 계정 접근 권한을 부여하면 AI가 강의를 시청하고 교재를 읽고 토론에 참여하고 퀴즈를 풀고 숙제를 작성한다. 서비스 공개 직후 영미권 교육계가 떠들썩했다. 국제학술지 네이처는 "전세계 학자들이 '우리가 알고 있는 교육'의 종말을 개탄했다"고 보도했다.
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 <img alt="입시업체 진학사의 설문조사에 따르면 고등학생 4명 중 3명이 인공지능(AI)을 학습에 활용하고 있다. 학생들은 개념을 이해하거나 문제 풀이 도움을 받을 때 주로 사용한다고 응답했다. 진학사, 과학동아 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080142717pjbu.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="HCetPHnQJ2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080142717pjbu.jpg" width="658">
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 입시업체 진학사의 설문조사에 따르면 고등학생 4명 중 3명이 인공지능(AI)을 학습에 활용하고 있다. 학생들은 개념을 이해하거나 문제 풀이 도움을 받을 때 주로 사용한다고 응답했다. 진학사, 과학동아 제공
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 한국 학생들도 학습 과정에서 AI를 적극 활용한다. 입시업체 진학사가 지난 3월 전국 고등학생을 대상으로 실시한 온라인 설문조사에서 응답자 3525명 중 약 47.7%가 공부할 때 주 1회 이상 AI를 사용한다고 답했다. 거의 매일 활용한다는 학생도 8.1%에 달했다.
 우연철 진학사 입시전략연구소장은 "학생들이 AI를 '디지털 과외'처럼 활용하는 경향이 나타났다"고 분석했다.
 실제 교실에서는 어떤 모습일까. 정찬희 광명 하안중 영어 교사는 학생들에게 AI 활용법을 직접 알려준 경험을 소개했다. 영문법에서 to부정사를 배울 때 생김새는 같지만 역할과 의미가 다른 to를 구분하는 능력이 시험의 변별 포인트다.
 정 교사는 학생들에게 이렇게 일러줬다. "AI한테 다양한 역할을 하는 to가 들어간 문장 100개를 중학교 1학년 수준으로 만들어달라고 해봐. 문장들을 분석하다 보면 to의 다양한 쓰임을 모두 구분해 낼 수 있어."
 조언을 귀담아들은 학생 두 명이 실제로 LLM에 예시 문장을 만들어달라고 요청해 to부정사를 공부했다. AI를 학습 도구로 똑똑하게 활용한 사례다. 그러나 AI가 학생과 교실을 긍정적으로만 바꾸는 것은 아니다.
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 <img alt="2024년 11월 서울 지역 한 초등학교에서 종이책 대신 태블릿 기능을 갖춘 노트북을 활용한 ‘디지털 교과서’ 수업을 진행하고 있는 모습. 동아일보 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080143979bhis.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="Xn0D5j71e9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080143979bhis.jpg" width="658">
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 2024년 11월 서울 지역 한 초등학교에서 종이책 대신 태블릿 기능을 갖춘 노트북을 활용한 ‘디지털 교과서’ 수업을 진행하고 있는 모습. 동아일보 제공
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 ● 사고의 외주화부터 부정행위까지
 가장 큰 문제는 학생들이 스스로 해야 할 일을 AI에 떠넘긴다는 점이다. 정 교사는 다른 나라 문화를 이해하는 주제로 수업하면서 학생들에게 생성형 AI를 써보도록 권한 적 있다. 활동지를 만들어 나눠주고 교과서 지문을 바탕으로 각 나라의 문화적 요소를 떠올려 중학교 1학년 학생 가방 속 물건을 상상해 영어 단어로 적게 했다.
 이어 AI에 한글 프롬프트를 써 영어 문장을 만드는 활동으로 이어졌다. 영어 문장 작성에 익숙하지 않은 부분을 AI로 보완하는 방식으로 학생이 생각해야 할 부분과 AI가 대신할 부분을 나눈 설계였다.
 문제는 학생들이 자신이 맡은 부분까지 AI에 넘기면서 발생했다. 정 교사는 "문화적 요소를 상상하는 단계부터 AI에 물어보더라"고 말했다. '영국 학생 가방에 있는 물건을 알려줘. 소지품을 자기소개하는 글로 몇 문장 만들어줘'라고 AI에 요구하는 식이었다. 그는 "학습지 활동이 끝난 뒤 태블릿을 나눠줬는데도 일어난 일"이라고 덧붙였다. 이른바 '사고의 외주화'다.
 학생들이 AI를 '잘못' 사용한다는 진단은 대학에서 특히 끊임없이 보고된다. 2025년에는 중간·기말고사에서 AI를 이용한 집단 부정행위 보도가 이어졌다. 영국 일간지 가디언에 따르면 2023년 9월부터 2024년 8월까지 영국에서 AI를 이용한 부정행위가 6900건 이상 적발됐다. 영국 고등교육정책연구소가 대학생 1041명을 조사한 결과 약 90%가 시험이나 과제 같은 평가에 생성형 AI를 사용한 적 있다고 답했다.
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 <img alt="18세기 프랑스 화가 장오노레 프라고나르의 대표작 ‘책 읽는 소녀’다. 15세기 중반 금속활자 인쇄술은 지식의 대량 생산과 보급을 가능케 했다. 이후 책은 지식과 교육, 학습의 중심이었다. AI의 발전은 700년간 이어진 지식 전달 및 학습 방법을 바꾸고 있다. National Gallery of Art 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080145282putj.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="Zf1AGo0HMK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080145282putj.jpg" width="658">
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 18세기 프랑스 화가 장오노레 프라고나르의 대표작 ‘책 읽는 소녀’다. 15세기 중반 금속활자 인쇄술은 지식의 대량 생산과 보급을 가능케 했다. 이후 책은 지식과 교육, 학습의 중심이었다. AI의 발전은 700년간 이어진 지식 전달 및 학습 방법을 바꾸고 있다. National Gallery of Art 제공
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 ● “AI 글은 다 똑같아” 과제 받아 든 교수의 고민
 학생을 평가해야 하는 교수들의 고민이 깊어졌다. 지난 1월 20일 서울과학기술대(서울과기대) 교양대학 논리적 글쓰기팀은 'ChatGPT 뒤에 숨은 학생들, 그 앞에 선 교수들'이라는 제목으로 콜로키엄을 열었다.
 '논리적 글쓰기'는 서울과기대 학생 전원이 수강해야 하는 3학점 필수 교양과목이다. 2026년 1학기 기준 37개 강의가 개설됐다. 콜로키엄에는 약 500명이 참여했고 참여자 4명 중 1명이 교수 또는 교사였다. 3월 10일 콜로키엄을 준비한 교수 4명을 만났다.
 "2025년 2학기에 AI로 쓴 글이 유독 확 늘었습니다."
 최형섭 융합교양학부 교수가 콜로키엄을 준비한 계기를 설명했다. 2학기가 끝나고 강의를 맡은 교수들이 모여보니 모두 같은 문제를 인식하고 있었다. 최 교수는 "2년 전만 해도 학생들에게 챗GPT 사용법을 가르쳐야 했는데 이제는 과제와 공부에 적극적으로 활용한다"고 말했다.
 콜로키엄에서 홍익대·서울대·서강대 교수 4명이 발표했다. 발표자들은 공통적으로 "대학생의 AI 사용을 막을 수 없으며 제출 과제를 의심하며 AI 사용 여부에 매달리는 것은 무의미하다"고 말했다. 표절 탐지 프로그램처럼 AI 탐지 프로그램이 다수 개발됐지만 학생들 또한 탐지 회피 프로그램을 사용하기 때문이다.
 AI로 작성한 글과 학생이 직접 쓴 글을 어떻게 구분하느냐는 질문에 오승현 교수는 "서평 과제의 경우 AI가 쓴 글은 같은 내용을 반복한다"고 이성근 교수는 "구조와 형식 면에서 글이 정형화된다"고 답했다.
 AI를 쓰지 않은 글은 반대다. 오영진 교수는 "매끄럽지 않더라도 개인의 경험에서 글이 출발한다"며 이를 '해상도가 높은 글'이라고 표현했다.
 AI로 글을 쓸 때의 문제는 정형화에 그치지 않는다. 미국 코넬대 등 공동연구팀은 3월 12일 국제학술지 사이언스 어드밴시스에 편향된 AI가 사용자의 편향성에 영향을 미친다는 연구 결과를 발표했다. 
 연구팀은 2582명에게 중요한 사회적 문제를 주제로 글을 쓰게 했다. 편향된 자동완성 제안을 내놓는 AI를 활용하도록 한 뒤 완성된 글의 편향성을 평가했다. 설문조사로는 참가자들이 AI의 편향성과 그 영향을 얼마나 인지하는지 측정했다.
 그 결과 참가자들의 글은 편향된 AI를 따라가는 경향을 보였다. 참가자들은 AI의 편향성을 인지하지 못했고 자신이 영향받았다는 사실도 깨닫지 못했다. AI의 편향성을 실험 전후에 알려줘도 편향을 피하는 데는 도움이 되지 않았다.
 연구팀은 논문에서 "편향된 AI 제안이 사용자 태도에 미치는 영향을 효과적으로 줄이는 방안을 연구해야 한다"고 주장했다.
 ● 뇌 활동 떨어뜨린 비생산적 성공
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 <img alt="미국 MIT 미디어랩 연구팀은 거대언어모델(LLM), 검색 엔진, 뇌 단독 사용 세 집단의 뇌 연결성 차이를 비교했다. 알파 대역에서의 dDTF 분석 결과 뇌만 사용한 집단이 가장 넓고 강한 신경 연결을 보였다. 선이 굵고 따듯한 색일수록 뇌 영역 간 정보 흐름의 강도가 높다는 뜻이다. 반면 LLM 사용 집단은 얇고 차가운 색이 주로 나타났다. 뇌 전체 네트워크의 상호작용이 약했다는 뜻이다. MIT Media Lab 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080146577hzum.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="5bvCUr2udb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080146577hzum.jpg" width="658">
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 미국 MIT 미디어랩 연구팀은 거대언어모델(LLM), 검색 엔진, 뇌 단독 사용 세 집단의 뇌 연결성 차이를 비교했다. 알파 대역에서의 dDTF 분석 결과 뇌만 사용한 집단이 가장 넓고 강한 신경 연결을 보였다. 선이 굵고 따듯한 색일수록 뇌 영역 간 정보 흐름의 강도가 높다는 뜻이다. 반면 LLM 사용 집단은 얇고 차가운 색이 주로 나타났다. 뇌 전체 네트워크의 상호작용이 약했다는 뜻이다. MIT Media Lab 제공
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 교육자들이 AI 사용을 우려하는 이유는 학습에 미치는 부정적 영향 때문이다. 최근 연구들은 AI 사용이 학습 과정에서 뇌 구조와 사고 방향까지 바꾼다는 점을 보여준다.
 2025년 6월 MIT 미디어랩 연구팀은 만 18~39세 참가자 54명을 세 그룹으로 나눠 20분간 짧은 글을 쓰게 했다. 주제는 '예술 작품이 사람들의 삶을 바꿀 힘이 있는가?' 등 정답 없는 가치 판단형 질문이었다.
 첫 번째 그룹은 도구 없이 글 전체를 직접 작성했다. 두 번째 그룹은 검색엔진만 썼다. 세 번째 그룹은 챗GPT 같은 LLM을 활용했다. 모든 참가자는 글 쓰는 동안 뇌파 측정 장치(EEG)를 착용했고, 뇌 부위 간 연결 활성도를 실시간으로 기록했다.
 연구팀이 32개 뇌 영역의 활동과 연결성을 분석한 결과 LLM 사용 그룹의 뇌 활동이 가장 낮았다. 집중·인지적 노력과 관련된 전두엽 중심 세타파 활동이 거의 관찰되지 않았다. 뇌 부위 간 정보 전달 강도를 나타내는 'dDTF 연결성'은 도구 미사용 그룹보다 최대 55% 낮았다.
 연구 기간이 반복될수록 LLM 사용 그룹의 '복사-붙여넣기' 행동이 증가했고 후속 실험에서 자신의 글을 직접 인용하게 했을 때도 기억력과 인용 능력이 더 낮았다. 
 연구팀은 "LLM은 단기적으로 글쓰기에 도움을 줄 수 있지만 장기적으로는 학습자의 인지 활동과 기억 형성에 부정적 영향을 미칠 가능성이 있다"고 분석했다.  
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 <img alt="문제의 정답을 맞히지 못하거나 과제 결과가 훌륭하지 않더라도 학습 과정에서 성장했다면 이를 생산적 실패라 부른다. AI는 즉각적이고 효율적으로 답을 내놓는 만큼 학습자에게서 생산적 실패의 기회를 앗아갈 수 있다.. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080147824slrx.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="tbCmFkB3dq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/dongascience/20260418080147824slrx.jpg" width="658">
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 문제의 정답을 맞히지 못하거나 과제 결과가 훌륭하지 않더라도 학습 과정에서 성장했다면 이를 생산적 실패라 부른다. AI는 즉각적이고 효율적으로 답을 내놓는 만큼 학습자에게서 생산적 실패의 기회를 앗아갈 수 있다.. 게티이미지뱅크 제공
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 조영환 서울대 교육학과 교수는 마누 카푸르 스위스 취리히연방공대 교수가 제안한 '생산적 실패(productive failure)' 개념을 언급했다. 정답을 맞히지 못하거나 과제 결과가 훌륭하지 않더라도 답을 찾아가는 과정에서 크게 성장한 상태를 가리키는 개념이다. LLM으로 에세이를 작성한 참가자들은 그 정반대 모습을 보였다. 개념이 공식화되지는 않았지만 '비생산적 성공'이라 부를 수 있다.
 권경빈 미국 인디애나대 교육학과 교수는 심리학자·행동경제학자 대니얼 카너먼의 사고 체계로 이를 설명했다. 카너먼은 인지적 노력이 거의 들지 않는 빠르고 자동적인 사고를 '시스템 1', 집중력과 인지적 노력을 바탕으로 복잡한 문제를 해결하는 사고를 '시스템 2'로 구분했다. 교육과 학습에서 기르려는 능력은 시스템 2 사고다. AI가 즉각적인 답을 제공하는 환경에 익숙해지면 학습자는 시스템 1 사고에 머문다.
 ● AI 시대, AI를 사용하지 않는 법부터 배워야
 학교 사례와 연구 결과를 살피면 AI를 최대한 멀리 두는 훈련이 필요해 보인다. 조 교수는 "학습을 통한 지식 함양이 먼저"라며 "지식이 없으면 생성형 AI에 의존하는 모습이 나타났다"고 말했다. 서울대 학습과학연구소를 이끄는 조 교수는 3단계 AI 교육을 제안했다.
 1단계는 AI를 사용하지 않는 훈련이다. 의도적으로 AI 사용을 금지하고 전통적 방식으로 지식을 습득한다. 권 교수는 "인지적 참여와 문제 해결 과정을 직접 경험해야 한다"며 "어떤 문제든 풀기 위해 고군분투하는 시간이 중요하다"고 조언했다.
 2단계는 교육 목적으로 설계된 AI를 학습 도구로 제공하는 단계다. 조 교수는 "정답을 알려주지 않는 AI가 필요하다"고 말했다. 답 대신 힌트와 피드백을 제공해 수동적 학습을 차단하도록 설계한 AI를 활용하는 방식이다.
 김민정 광명 하안중 도덕 교사는 "10대들은 집단에서 튀거나 틀린 답을 말하는 것을 수치스러워한다"며 학생들이 AI 결과에 의존하는 이유를 설명했다. 낮은 회복탄력성이 원인이다. AI와 학생의 관계가 깊어질수록, 어려움과 스트레스를 겪은 뒤 회복하고 적응하는 훈련이 필요하며 일부 문제에는 정답이 없다는 사실을 익혀야 한다.
 3단계는 상용화된 AI 도구를 직접 사용하는 훈련이다. 프롬프트 작성 능력과 함께 AI가 제공한 정보의 사실 여부를 검증하는 능력을 가르친다. AI를 단순한 답 제공자가 아닌 협력 도구로 활용하는 방법을 배우는 단계다.
 ● 피할 수 없는 AI 사용, 답은 정체성
 교육계에서도 AI가 자기 주도 학습 습관을 돕는다는 주장과 과의존을 부른다는 주장이 충돌한다. 권 교수는 "두 의견 모두 타당하다"면서도 "기술은 활용 방식에 따라 달라진다"며 "AI로 자기 주도 학습 습관을 만드는 방법을 찾는 것이 남은 숙제"라고 말했다.
 방향은 명확하다. 도구로서 AI는 학생이 무엇을 헷갈리는지 어떤 실수를 반복하는지 예리하게 파악하는 데 기여해야 한다. 학습자는 AI를 활용해 질문하고 해석하고 적용하면서 스스로 지식을 구성해야 한다.
 AI가 학습을 대신 수행하는 시대가 오면서 교육의 의미 자체를 다시 묻게 된다. '아인슈타인' 서비스를 공개한 컴패니언은 "학생들을 지루한 과제에서 해방시킬 것"이라고 설명했다.
 그러나 교육 현장의 질문은 다르다. 학생들이 벗어나야 할 대상이 과제인지, 기술에 대한 과도한 의존인지가 핵심이다. 서울과기대 교수들이 공통적으로 강조한 것은 학습자의 태도다.
 오승현 교수는 "학생들이 스스로를 배우는 사람으로 인식해야 한다"고 말했다. 배우는 사람이라는 정체성이 있어야 번거롭고 지난한 과정을 감수할 의지가 생기기 때문이다.
 &lt;참고자료&gt;
 doi: 10.1126/sciadv.adw5578
 doi: 10.48550/arXiv.2506.08872
 ※ 관련 기사 과학동아 4월호, [시사기획] “나는 학생이고 너는 도구야”… AI에게 뺏기지 말아야 할 ‘학생’ 정체성
 [김태희 기자 taehee@donga.com]
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