2026년 1월부터 AI 기본법이 시행되면서 교육 현장에도 큰 변화가 예상됩니다. 특히 학생 평가 영역에서 AI 활용이 본격화될 것으로 보이는데, 제 아이가 최근 받은 수행평가 경험을 돌이켜보면 이 변화가 꼭 필요하다는 생각이 듭니다. 현재 평가 시스템에는 분명 개선이 필요한 부분들이 있기 때문입니다.
평가 공정성 문제와 AI의 역할
요즘 학교에서는 학기마다 수행평가를 과제 형태로 진행합니다. 제 아이는 이번 과제에서 최고점을 받았는데, 선생님의 질문에 정확히 답변했기 때문이라고 하더군요. 그런데 같은 조였다는 이유만으로 별다른 기여 없이 좋은 점수를 받은 학생도 있다는 이야기를 들었습니다.
더 큰 문제는 서술형 평가입니다. 시험지의 서술형 문제는 배점 기준이 모호할 때가 많아서 교사의 주관적 판단이 개입될 여지가 큽니다. 어떤 학생들에게는 이 1점 차이가 등급을 좌우하고, 그 등급이 대학 진학까지 영향을 미칠 수 있기 때문에 민감할 수밖에 없습니다.
AI 기본법에서는 고영향 인공지능(High-Risk AI)을 엄격히 관리하도록 규정하고 있습니다(출처: 과학기술정보통신부). 여기서 고영향 인공지능이란 사람의 생명, 신체, 기본권에 중대한 영향을 미치는 AI 시스템을 의미하는데, 학생 평가 시스템이 바로 여기에 해당됩니다. 쉽게 말해 학생의 성적과 진로를 결정하는 평가는 고영향 영역이라는 뜻입니다.
실제로 이러한 평가 시스템에 AI를 도입하면 몇 가지 장점이 있습니다. 첫째, 채점 기준의 일관성이 확보됩니다. 같은 수준의 답안이라면 누가 채점하든 유사한 점수를 받을 수 있습니다. 둘째, 평가 과정이 투명해집니다. AI는 어떤 기준으로 점수를 부여했는지 데이터로 제시할 수 있습니다. 셋째, 교사의 주관적 판단 개입 여지가 줄어듭니다.
다만 이런 의견도 있습니다. AI가 학생의 창의적 답변이나 독특한 관점을 제대로 평가할 수 있을까요? 저는 실제로 제 아이의 과제를 보면서 이런 고민을 했습니다. 정형화된 답변이 아닌, 학생만의 사고 과정이 담긴 답안을 AI가 얼마나 정확히 평가할 수 있을지는 더 지켜봐야 할 것 같습니다.
교육 현장의 실질적 변화 필요성
AI 평가 시스템이 공정하게 작동하려면 기술적·제도적 토대가 필요합니다. 2024년 국내 AI 기술 수준은 세계 5위권으로 평가받고 있지만, 교육 분야 적용은 이제 시작 단계입니다(출처: 한국과학기술기획평가원).
먼저 기술적 측면에서는 AI 전문가의 도움이 필수적입니다. 단순히 답안의 키워드 매칭으로 점수를 주는 수준이 아니라, 학생의 논리 전개 과정과 이해도를 종합적으로 판단할 수 있는 알고리즘이 필요합니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하면 가능하겠지만, 여기서 NLP란 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술을 말합니다.
내용적 측면에서는 교육과정 전문가, 교육공학자, 교육철학자들이 함께 논의해야 합니다. 평가 기준을 어떻게 설정할 것인지, 어떤 역량을 중점적으로 측정할 것인지에 대한 합의가 선행되어야 합니다. 제 경험상 이런 논의는 한 번으로 끝나지 않습니다. 교육 현장의 피드백을 지속적으로 반영하는 체계가 마련되어야 합니다.
행정적으로는 불필요한 절차를 과감히 줄여야 합니다. 교사들이 행정 업무에 시달리지 않고 학생 교육에 집중할 수 있는 환경을 만들어야 합니다. AI가 평가의 객관성을 높여준다면, 교사는 그 시간에 학생 개개인의 성장을 지원하는 데 더 많은 에너지를 쏟을 수 있습니다.
주요 개선 과제를 정리하면 다음과 같습니다:
- 평가 알고리즘의 투명성 확보 및 주기적 검증
- 교육 주체들 간 지속적인 협의 체계 구축
- 교사의 행정 부담 경감을 통한 교육 집중 시간 확보
- 학생 데이터 보호 및 윤리적 활용 기준 마련
솔직히 이런 변화들이 하루아침에 이루어지지는 않을 것입니다. 하지만 지금 시작하지 않으면 교육 현장의 불공정성은 계속 반복될 수밖에 없습니다.
전인교육으로 가는 길
AI 기본법이 교육에 가져올 가장 큰 변화는 평가 패러다임의 전환입니다. 지금까지는 상대적 서열을 매기는 평가 방식이 지배적이었습니다. 누가 더 높은 점수를 받았는지, 어느 등급에 속하는지가 중요했습니다.
하지만 AI가 보편화되면 이런 줄 세우기 평가의 의미가 약해집니다. 정형화된 문제는 AI가 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 풀어내기 때문입니다. 대신 학생이 AI를 어떻게 활용했는지, 어떤 과정으로 답을 도출했는지가 더 중요해집니다.
제 아이의 사례를 보면 이런 변화가 실감 납니다. 과제를 할 때 AI의 도움을 받았다 하더라도, 선생님의 질문에 정확히 답변할 수 있었던 이유는 그 내용을 제대로 이해하고 있었기 때문입니다. 단순히 AI가 만든 결과물을 제출한 것이 아니라, 자기 것으로 소화했다는 뜻입니다.
이런 교육이 정착되려면 평가 방식도 바뀌어야 합니다. 결과물의 완성도만 보는 것이 아니라, 학습 과정에서 학생이 보여준 사고력, 비판적 판단력, 문제해결 능력을 종합적으로 평가해야 합니다. AI는 이런 과정 중심 평가를 더욱 정교하게 만들어줄 수 있습니다.
라고 생각하는 분들도 있는데, 저는 개인적으로 AI 평가가 오히려 전인교육을 가능하게 한다고 봅니다. 교사가 단순 채점 업무에서 벗어나면, 학생 개개인의 성장을 세심하게 관찰하고 지원할 시간을 확보할 수 있기 때문입니다. 점수가 아니라 학생의 잠재력과 가능성에 집중할 수 있는 환경이 만들어지는 것입니다.
물론 이 모든 변화가 순조롭게 진행되리라고 낙관하지는 않습니다. AI 기본법 시행 초기에는 시행착오도 있을 것이고, 현장의 혼란도 예상됩니다. 하지만 분명한 것은 지금의 불공정한 평가 시스템을 그대로 유지할 수는 없다는 점입니다. AI라는 도구를 제대로 활용한다면, 우리 아이들이 상대적 서열 경쟁이 아니라 각자의 성장에 집중할 수 있는 교육 환경을 만들 수 있을 것입니다. 그것이 진정한 의미의 전인교육 아닐까요?