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듣기, 읽기, 문법, 말하기, 쓰기, 학습자의 정서에 이르기까지 AI가 영어 학습의 각 영역에서 무엇을 바꾸고 무엇을 바꾸지 못하는지를 실제 수업과 연구를 바탕으로 살펴본다. 책 전체를 관통하는 관점은 분명하다. AI는 학습자를 구하지 않으며, 다만 시도의 비용을 낮출 뿐이다. 낮아진 비용을 배움으로 바꾸는 일은 학습자의 몫이고, 그것을 가능하게 하는 일은 교수자의 설계에 달려 있다. 교수자는 지식 전달자에서 학습 경험의 설계자로, 학습자는 AI의 문장을 자신의 언어로 바꾸는 주체로 달라져야 한다.
오늘의 대학생들은 AI를 단순한 보조 도구로 사용하지 않는다. 영작문 초안 생성을 넘어, 어휘와 문법을 즉시 확인하고, 발음을 교정받으며, 독해 지문을 사전에 요약하는 등 영어 학습 전반에 AI를 통합하고 있다. 그러나 주목할 지점은 사용의 양보다 사용의 방식이다. 학습자들의 AI 활용은 크게 세 가지 유형으로 구분할 수 있다. 첫째, AI가 생성한 텍스트를 그대로 제출하는 대체형이 있다. 둘째, 자신이 먼저 작성한 글을 AI로 교정하거나 다듬는 보조형이 있다. 셋째, AI를 대화 상대로 삼아 영어로 질문하고 답하며 자신의 표현을 실험하고 확장하는 대화형이 있다.
－01_“디지털 시대의 대학 영어 학습자” 중에서
AI가 듣기 능력을 직접 향상시키는 도구는 아니다. AI는 듣기 학습이 이루어지는 방식을 바꾼다. 앞 절에서 짚은 네 가지, 곧 어휘와 음운 현상, 실제 자료, 학습 전략의 각 대목에서 AI는 학습자가 혼자 감당해야 했던 자리를 채우기 시작했다. 모르는 단어는 그 자리에서 풀이를 들을 수 있고, 빠르게 흘러가 알아듣지 못한 발음은 다시 듣고 비교할 수 있다. 시험용으로 정제되지 않은 실제 자료를 만났을 때 그 맥락을 짚어 줄 상대가 생겼고, 자신의 이해가 맞는지 확인할 길도 열렸다. 실제로 최근에는 ChatGPT를 듣기와 말하기 학습에 접목하려는 시도가 여러 곳에서 나타나고 있다. 이러한 상호작용은 언어 학습의 본질과 맞닿아 있다. 들은 말을 이해하는 일은 소리를 받아들이는 것만으로는 완성되지 않는다. 스스로 되물어 표현해 보고, 자신의 이해가 맞는지 확인하는 과정을 거쳐야 한다. 생성형 AI는 학습자가 필요할 때마다 자신의 이해를 다시 점검하고 바로잡을 수 있는 상대가 됨으로써 듣기 학습의 조건 자체를 흔든다.
－03_“듣기와 청해 전략” 중에서
AI와의 대화는 이와 다르다. 그것은 대체로 학습자 한 사람과 기계 한 대 사이에서 이루어지며, AI는 학습자의 수준과 속도, 요청에 맞추어 반응하도록 설계되어 있다. 이러한 특성은 학습자에게 안전한 연습 환경을 제공한다는 점에서 분명한 교육적 가치를 지닌다. 그러나 바로 그 점 때문에 AI와의 대화는 실제 인간 상호작용이 지닌 특성, 곧 상대가 무엇을 말할지 모르는 데서 오는 긴장과 그 자리에서 관계를 조정해 가는 경험을 충분히 재현하지 못한다. AI가 갈수록 정교해지고 있다 하더라도, 맞추어 주지 않는 상대와 실시간으로 의미를 조율하는 경험만은 AI가 대신할 수 없다.
－06_“말하기와 상호작용” 중에서
이 관점에서 보면, AI 시대의 교수자에게 필요한 것은 더 좋은 도구의 목록이 아니라 그 도구를 자신의 수업이라는 구체적 조건 안에 놓는 안목이다. AI가 수업에 들어온 사건을 도구가 하나 늘어난 일로만 받아들이면 질문은 무엇을 쓸 것인가에서 멈춘다. 실제로 AI는 학습자가 정보에 닿는 방식과 막히는 지점, 그리고 시도하는 비용을 모두 바꾸어 놓았다. 바뀐 것이 도구가 아니라 학습의 조건이라면, 교수자가 응답해야 할 것도 도구의 선택이 아니라 조건의 재설계다. 이 장에서 묻는 것은 그 재설계가 어떤 원리 위에 서야 하는가다.
－09_“AI 기반 수업 설계 원리” 중에서