AI가 교실에서 비판적 사고를 저해하고 있는가?

효과적인 프레임워크를 구축하면 ‘인지적 위축’이 아닌 ‘깊이 있는 사고’를 촉진하는 데 도움이 될 수 있다

런던의 템스 크리스천 스쿨에서 매들린 샹파니는 학생들이 인공지능을 과도하게 사용하는 것보다 충분히 활용하지 않는 것을 더 우려한다. 젊은이들이 사고와 학습을 외주화하고 있다는 우려가 널리 퍼져 있지만, 그녀는 기술이 점점 더 중요한 역할을 하는 상황에 참여하기를 꺼리는 태도가 학생들의 장기적인 성공에 위험이 될 수 있다고 본다.

“학생들이 모두 AI로 부정행위를 하려고 달려드는 것은 아닙니다”라고 이 학교의 혁신 책임자이자 영어 교과 부장인 샹파니는 말한다. “그건 큰 오해입니다. 많은 학생이 AI를 사용하고 싶어 하지 않아요. 항상 시스템을 빠져나갈 방법을 찾는 것도 아닙니다. 사고와 연구를 기술에 맡기면 학습이 저해된다는 의미의 ‘인지적 외주화’를 두려워하는 건 우리와 마찬가지입니다”라고 그녀는 말한다. “아주 똑똑한 학생 몇 명에게는 한번 사용해보라고 설득해야 했습니다”라고 덧붙인다.

그러나 모든 교육자가 이러한 주저함으로 어려움을 겪고 있는 것은 아니라는 증거도 점점 늘고 있다. 여러 연구 결과는 이제 많은 교사가 우려하는 사실을 보여준다. 학생들이 학습 과정에서 AI에 점점 더 의존하고 있으며, 그 결과 스스로 비판적 사고 능력과 독립적인 판단력을 기르는 대신 AI를 활용하고 있다는 것이다.

학교에서는 이처럼 과도한 인지적 외주화를 어느 정도 통제하고 있다. 특히 디지털 기기에 접근하지 못한 상태에서 독립적인 이해도를 평가하기 위해, 정해진 시간 안에 감독하에 치르는 서술형 ‘고부담’ 시험을 계속 시행하고 있다.

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그러나 일부 연구에서는 AI 활용이 단기적으로 속도와 성과를 높일 수 있는 반면, 이후 AI를 사용하지 못하게 되면 애초에 AI를 사용한 적이 없는 학생들보다 오히려 성과가 떨어질 수 있다는 점이 이미 밝혀졌다.

현재 여러 교육자들은 적절한 안전장치를 갖춰 기술을 활용할 경우, 직장에서 AI 도입이 더욱 광범위해지는 상황에서 기술 통합이 필요할 뿐 아니라 학습을 촉진할 잠재력도 있다는 생각을 시험하고 있다.

다양한 AI 도구에 대한 접근권을 학생들에게 제공하는 Brighton College의 교장 Steve Marshall-Taylor는 “몇 가지 안전장치가 있다는 조건하에” 이 기술에 대해 “매우 긍정적”이라고 말한다. 그는 “학생들이 영국식 영어 시험 체계에서 펜과 종이로 문제를 풀 수 있도록 해야 한다”고 강조한다.

Australian Network for Quality Digital Education가 3월에 발표한 인지적 외주화 관련 보고서는 AI를 사용하는 학생들이 “거짓 숙달”에 빠질 위험을 경고한다. 이는 해로운 외주화, 즉 “인지적 위축”으로 이어질 수 있다.

그러나 이 보고서는 학습자들이 본질적으로 중요한 과업에 집중할 수 있도록 하위 수준의 과업을 AI에 맡기는 “유익한 외주화”에는 가치가 있다고도 말한다. 저자들은 이러한 접근법이 “깊이 있는 학습”을 촉진하는 데 도움이 될 수 있다고 설명한다.

예를 들어 인문학에서는 이 기술을 문법과 구문을 점검하는 데 활용해 학생들이 증거를 평가하고, 논리를 구성하며, 자료를 종합하는 데 집중할 수 있도록 할 수 있다. 수학에서는 특정 문제의 답을 단순히 생성하는 대신, 이차방정식 공식에 대한 풀이 예시와 이해도 테스트를 제공할 수 있다.

“기존의 프로세스를 하나씩 뜯어보고 어떤 부분이 중요한지 파악해야 합니다” 로즈 러킨, Educate Ventures Research

“교사들은 여전히 전반적인 학습을 책임지고 있습니다.” 국제 사립학교 네트워크 Nord Anglia의 임시 최고교육책임자인 Kate Erricker는 말한다. “교사들이 분위기를 이끌죠. 그런 다음 AI가 각 학생에게 필요한 영역에 맞춰 학습을 개인화할 수 있습니다.”

그녀는 이 기술이 모국어가 영어가 아닌 학생들을 지원하는 데 특히 유용하다는 사실을 발견했다.

개인 맞춤형 튜터링에는 이른바 소크라테스식 대화가 활용되기도 한다. AI 도구가 답을 제시하는 대신 질문을 던져 학생이 학습 내용을 단계적으로 이해하도록 이끄는 방식이다. 이를 통해 학생들은 당황하거나 다른 학생들의 학습을 방해하거나 교사의 시간을 소모하지 않고 자신의 속도에 맞춰 학습을 진전시킬 수 있다.

한편 AI는 글로 된 질문과 답변을 넘어서는 방향으로도 활용되고 있다. Columbia University Business School의 교수인 Dan Wang은 학생들이 수업 토론에 앞서 경영학 사례 연구를 준비할 때 대화를 나눌 수 있는 CAiSEY를 개발했다.

그는 이 도구가 학생들이 더 폭넓은 아이디어를 탐색하고, 더 잘 준비하며, 수업에 더욱 적극적으로 참여하는 데 도움이 된다는 사실을 발견했다. 또한 교수는 학생들의 초기 아이디어를 분석해 최종 그룹 토론을 더 효과적으로 구성할 수 있다.

에듀테크 기업 Efekta Education은 AI를 기반으로 한 디지털 아바타를 활용해 개인 맞춤형 학습을 지원하는 AI 플랫폼을 개발했다. 이 회사는 브라질과 르완다를 비롯한 여러 국가에서 학생들의 영어 능력을 크게 향상시키는 데 기여했다고 주장한다.

보다 넓은 관점에서, University College London 명예교수이자 컨설팅업체 Educate Ventures Research의 최고경영자인 Rose Luckin은 평가를 포함해 교육이라는 과정 자체를 재고해야 할 때가 됐을 수 있다고 주장한다.

“우리는 학생들이 무엇을 이해했는지, 그리고 비판적 사고와 정교한 학습 역량을 어떻게 키울 수 있는지를 확인해야 합니다.”라고 그녀는 말한다. “기존 절차를 세부적으로 재검토하고 어떤 부분이 중요한지 파악해야 합니다.”

위험을 평가하고 시장 변동성에 대응하며 전략 수립에 정보를 제공하기 위한 데이터 활용