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교사가 AI를 교육의 목적과 학생의 맥락에 맞게 판단하고 활용하기 위해 무엇을 배우고, 어떻게 전문성을 지속적으로 발전시켜야 하는지를 다룬다. 이를 위해 국내외 AI·디지털 역량 체계와 연수 사례를 바탕으로 이해·설계·실천·성찰·공유가 반복되는 지속적 전문성 개발의 구조를 제시한다. 한 번의 연수보다 계속 배우고 다시 설계하는 교사의 힘을 이야기한다.
끝으로 AI의 확산은 교사에게 기존 교과 전문성을 바탕으로 AI를 이해·판단하고 필요시 수업에 융합할 수 있는 새로운 전문성을 요구한다. 교사는 학생들이 AI를 능숙히 사용하는 것을 넘어 결과를 비판적으로 검토하고 책임 있게 활용하도록 지원해야 한다. 이를 위해 AI 리터러시(기초 소양)와 AI·디지털 역량(이를 실행하는 전문적 능력)을 구분해 볼 필요가 있다. AI 융합교육, AI 기반 맞춤형 학습, 생성형 AI 활용은 이 역량이 수업에서 구현되는 방식이며, 빠르게 변화하는 환경에서는 한 번의 습득보다 지속적 개발 체제가 중요하다.
－01_“교원과 AI의 만남” 중에서
교원의 AI·디지털 역량 체계는 2017년 이후 국내외에서 여러 형태로 개발되어 왔다. 이 체계들은 기초 지식과 윤리, 수업에서의 적용, 지속적인 전문적 참여라는 공통 구조를 공유하면서도, 교사에게 요구하는 AI 지식의 깊이와 다루는 범위에서 차이를 보여 왔다. 일련의 흐름에서는 AI가 디지털의 하위 요소에서 독립 대상으로 이동했고, 연구의 관심이 정의에서 측정으로, 다시 진단과 처방으로 옮겨 왔다. 유럽연합이 2026년 DigCompEdu 개정에 착수한 데서 보듯 이 흐름은 아직 진행 중이며, 교사의 전문성 개발을 위한 시작점으로서 역량을 체계적으로 진단하고, 맞춤형 지원으로 연계하는 접근의 중요성도 더욱 커지고 있다. 역량 체계는 그 자체로 교사의 전문성을 개발하지 못한다. 무엇을 개발해야 하는지를 정의하는 문서일 뿐이다. 진단 도구가 그 정의를 개인의 현재 수준으로 옮기고, 맞춤형 추천이 그 수준을 다음 학습으로 연결할 때 비로소 전문성 개발의 순환이 시작된다.
－03_“교원의 AI·디지털 역량 체계” 중에서
AI 융합 수업 모형은 이러한 복합적인 요소를 구조화하여 교사가 기술 자체가 아니라 교육적 목표를 중심으로 수업을 설계하도록 돕는다. 동시에 교과, 학습자, 학교 환경 등의 조건에 따라 AI 융합 방식이 달라지므로, 교사는 기존 모형을 그대로 적용하는 데 그치지 않고 자신의 수업 맥락에 맞게 재구성하고 발전시켜야 한다. 결국 AI·디지털 시대의 교사는 AI를 사용하는 사람이 아니라, AI와 교과의 관계를 교육적으로 판단하고 새로운 학습 경험을 설계하는 사람이어야 한다. AI 융합 수업 모형을 활용하고 개발해야 하는 이유가 바로 여기에 있다.
－06_“AI·디지털 기반 수업 모형과 사례” 중에서
이때, 효과적인 AI 교원 연수를 설계하기 위해서는 무엇보다 AI 기술 자체보다 교사의 실제 수업 실천을 중심에 두어야 한다. 많은 AI 연수가 최신 도구의 기능을 소개하거나 사용법을 익히는 데 집중하지만, 교사가 학교 현장에서 경험하는 문제는 “이 기능을 어떻게 사용하는가”보다 “이 기술을 나의 수업에서 어떻게 활용할 것인가”에 있다. 따라서 AI 교원 연수는 기술 중심이 아니라 교수학습 중심으로 설계되어야 하며, AI는 교육적 목표를 달성하기 위한 수단으로 기능해야 한다. 이러한 관점에서 AI 교원 연수는 다음의 다섯 가지 설계 원리를 중심으로 구성될 필요가 있다.
－09_“AI 교원 연수의 체계적 설계” 중에서
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