미리보기
AI 기술이 교육과 입시 평가를 어떻게 바꿀 수 있는지 탐구한다. 정량 중심의 한국 입시 구조를 비판하며, 예측형 AI를 통한 공정하고 미래 지향적 평가의 가능성을 제시한다.
2022년까지도 정부는 AI로 대체 가능한 직업과 불가능한 직업을 구분하며 4차 산업 혁명 시대에 창의적 교육의 중요성을 강조했고, 다양한 창의적 교수 학습법이 활발히 시도되었다. 그러나 생성형 AI가 이미지, 동영상, 음악, 소설 등 실제 창작을 수행하면서, 인류 역사상 가장 오래된 인간 고유의 영역이었던 예술이 AI에 의해 대체될 위기에 놓였다. 중요한 것은 생성형 AI가 단순 조합이 아니라 새로운 데이터를 창출(creation)하며, AI 아티스트, 소설가, 음악가 등이 등장해 “창작은 무엇인가?”라는 질문을 우리에게 던졌다는 점이다. 더 나아가 AI 교수, 의사, 목사까지 등장하면서, ‘공부’, ‘인간’, ‘종교’의 본질에 대한 진지한 철학적 고민이 필요한 시대가 도래했다.
－01_“인공지능과 교육의 만남” 중에서
대한민국의 정량화된 입시는 사교육 경쟁을 심화하고 교육 격차를 초래해 왔다. 그러나 예측형 AI는 학생 평가의 다각화를 확보하며, 학습 데이터 기반으로 학업 성취도뿐만 아니라 창의성, 문제 해결 능력, 비판적 사고 등을 분석하여 기존 정량적 평가를 보완함으로써, 기존에는 확인할 수 없었던 학생의 잠재력과 전인적 성장을 예측하여 평가하는 데 기여하게 될 것이다. AI 평가 분석 시스템을 구축하여 입학 사정관의 주관적 판단을 줄이고 평가의 공정성과 투명성을 확보할 수 있다. 또한 공교육 학습 데이터를 활용해 불필요한 스펙 경쟁을 줄이고 학습 성취도를 중심으로 변별력을 확보하는 새로운 입시 모델을 제안할 수 있다.
－03_“인공지능이 입시 과정에 미치는 영향” 중에서
그러나 이러한 기술 도입에는 몇 가지 한계가 존재한다. 첫째, AI의 초기 데이터 학습이 충분하지 않으면 분석 결과가 부정확할 수 있어, 초기에는 면접관이 AI 데이터를 참고하며 정확성을 검증하는 단계적 도입이 필요하다. 둘째, 지원자의 사생활 보호와 윤리적 문제 해결을 위한 법적 제도 마련이 선행되어야 한다. 셋째, AI의 역할이 확대되면 면접관의 역할이 축소될 우려가 있으며, 평가에서 인간적 요소를 잃게 만들 수 있다. 이를 보완하기 위해 AI는 객관적 데이터를 제공하고, 최종 평가는 면접관이 내리는 협력 모델 구성이 필요하다. AI가 제공하는 분석 결과를 보조 자료로 활용하되, 최종 결정은 면접관이 주도하도록 하여 대면 면접에서의 인간적 요소를 유지하는 것이 바람직한 도입 방법이다.
－06_“예측형 AI 기반 면접 전형 혁신” 중에서
미래의 입시는 단순한 지식 습득을 넘어 문제 해결 능력과 협업 경험을 중요하게 평가할 것이다. AI와의 협력적 학습과 문제 해결 능력이 핵심이 되며 토론, 프로젝트 학습 등을 통해 다양한 문제 해결 경험을 쌓는 것이 필요하다. AI가 제공하는 학습 데이터와 맞춤형 학습 경로는 비판적·창의적 사고를 기르는 데 중요한 역할을 하며, 단순한 정답 찾기가 아닌 새로운 해결 방법을 제시하는 능력이 요구될 것이다.
－09_“학생과 학부모를 위한 교육 제언” 중에서
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