최근 인공지능이 교육 분야에 빠르게 도입되면서 학습 도우미, 스터디 메이트, 행정 지원 등 다양한 역할을 수행하는 것처럼 느껴지고 있습니다. 하지만 교실에서 AI의 존재감이 커지고 있다고 하더라도 더 근본적인 질문이 남아있죠. "과연 AI가 최고의 교사들처럼 최상의 교육을 제공할 수 있을까?" 그리고 "그렇지 않다면, 무엇이 AI의 한계로 작용하고 있을까?" 포브스(Forbes)에 실린 레이 라바글리아(Ray Ravaglia)의 기사를 통해 이 주제를 함께 살펴보도록 하겠습니다.
최고의 교사는 학생의 어려움을 빠르게 파악한다
기사에 따르면, 뛰어난 교사의 가장 큰 특징은 학생이 겪고 있는 혼란의 원인을 신속하게 파악하는 능력입니다. (정말 모든 선생님들이 그런 능력을 가지고 계신가...에 대해선 다시금 생각해 볼 필요가 있겠습니다만...) 포럼 에듀케이션(Forum Education)의 창립자이자 CEO인 토마스 하월(Thomas Howell)은 이 능력이 왜 중요한지 명확하게 설명합니다. 뉴욕시 최고의 사교육 회사인 포럼 에듀케이션은 지원자의 단 2%만 튜터로 채용하며, 최고의 강사들은 연간 100만 달러까지 벌 수 있다고 하네요.
수학 수업을 가르쳐 본 분이라면 개념에 어려움을 겪으면서도 혼란스러워 질문조차 제대로 표현하지 못하는 학생들을 만난 경험이 있을 거라 생각됩니다. 이런 상황에서 가장 좋은 진단 도구는 대화가 아니라 관찰입니다. 학생이 문제를 풀면서 중간에 멈추거나 시작하는 방식을 자세히 살펴봄으로써, 전문 교사는 종종 즉시 문제를 파악하고 해결책을 제시할 수 있기 때문입니다.
이는 최고의 튜터들이 직관적으로 인식하는 광범위한 비언어적 행동 신호 중 하나일 뿐일수도 있습니다. 다른 예로는 학생이 부모를 기쁘게 하기 위해 형식적으로 움직이는 것이 아니라 생산적인 학습에 참여할 준비가 되었는지, 또는 학생이 배우고 있는 넓은 맥락은 흥미롭지 않지만 문제의 특정 측면에 관심을 갖는지 등을 파악하는 역량과 관계된 것입니다. 최고의 강사들은 이러한 미묘한 차이를 감지하고 그에 맞게 원활하게 적응하곤 하죠.
- 학생의 비언어적 신호 감지 능력
- 실시간 사고 과정 관찰을 통한 문제 진단
- 미묘한 행동 패턴으로부터 정보 추출
- 학생의 감정 상태와 준비도 평가
이것이 바로 1:1 교육에서 전통적인 평가가 불필요해지는 이유이기도 합니다. 숙련된 강사는 1:1 환경에서 학생의 실시간 사고 과정을 관찰하여 표준화된 시험이나 필기 평가가 밝혀내도록 설계된 많은 추측 작업을 제거합니다. AI는 텍스트나 구두 질문을 분석할 수 있지만, 전문 튜터가 혼란을 정확히 파악하기 위해 의존하는 신호인 주저함, 어조, 신체 언어와 같은 미묘한 신호를 해석하는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있기 때문이죠.
최고의 교사는 학생 동기부여에 탁월하다
뿐만 아니라 인간은 혼란을 식별하는 것을 넘어, 동기부여라는 학습의 또 다른 핵심 측면에서 뛰어날 수 있다고 강조합니다. 동기부여는 모든 교육 프로젝트의 핵심 요소로, 전문 강사는 학생들에게 영감을 주어 단기적으로 더 매력적인 일을 하는 것과 학업 사이에서 선택해야 할 때 학생이 학업을 선택하도록 하는 것을 의미합니다. 이는 종종 학생이 교사를 감동시키기 위해 성공하고 싶은 욕구를 키우는 것과도 관련이 있고요. 모든 좋은 코치나 교사는 자연스럽게 학생들의 성공에 자부심을 느끼며, 좋은 학생들은 자신이 얼마나 잘했는지 교사에게 보여주고 싶어 합니다. 하지만 교사로부터 칭찬을 받는 것과 AI로부터 칭찬을 받는 것 사이에는 큰 차이가 있겠죠?
"AI에서도 이런 일이 일어날 가능성이 얼마나 될까요?" 기사는 이 질문을 던지며, AI 기반 게임화(타마고치나 피트니스 트래커와 같은)가 특정 행동을 유도할 수 있지만, 이러한 유형의 외적 동기부여는 자신의 성공에 관심을 갖고 감정적 연결을 맺은 멘토나 코치를 감동시키려는 진정한 욕구와는 다르다고 지적합니다.
- 진정한 관계 기반 동기부여: 인간 교사는 학생과의 감정적 연결을 통해 내재적 동기부여를 촉진
- 개인적 자부심과 성취감 공유: 교사와 학생 사이의 상호 자부심과 성취감 공유는 AI가 복제하기 어려운 요소
- 맞춤형 격려와 도전: 최고의 교사들은 각 학생의 성격과 상황에 맞는 방식으로 격려하고 도전
- 실패에 대한 공감적 지원: 인간 교사는 실패 경험에 대해 공감하고 이를 성장 기회로 전환 가능
- 장기적 잠재력에 대한 믿음 전달: 교사가 학생의 장기적 잠재력을 믿는다는 메시지는 강력한 동기부여 요소가 됨
리더보드가 동기를 부여할 수 있지만, 그 동기는 앱이나 리더보드 자체에 감동을 주려는 욕구에서 비롯된 것이 아니라 리더보드에 관심을 기울이는 주변 사람들에게 인정받고 싶은 욕구에서 비롯됩니다. 이처럼 인간 관계에 기반한 동기부여는 AI가 쉽게 모방할 수 없는 영역이라고, 아직까지는 보고 있는 듯싶습니다.
최고의 교사는 근본적으로 관계 중심적이다
교육이 근본적으로 관계적이라는 점에서 과연 AI 교사들이 인간에 비해 더 나을 수 있는지 기사는 성찰을 요구합니다. 그러면서 2000년대 온라인 학교를 개발할 때 화려한 기술보다 자연스러운 인간 상호작용을 보존하는 것의 중요성을 자주 강조했다고 합니다. "학교다움(schoolness)이 본질적이지, 온라인다움(onlineness)이 아니다"라는 그의 견해는 교육의 핵심이 무엇인지를 정확히 짚어 냅고 있습니다. 학생들이 전 세계에 흩어져 있었기 때문에 기술이 필요했지만, 그것만으로는 학생들이 머물고 싶어 하는 온라인 학교를 만들기에 충분하지 않았다는 것이죠.
이 부분에서 라바글리아는 재미있는 비교를 합니다. "온라인 고등학교는 놀라워요. 선생님들이 훌륭하고, 다른 학생들도 매우 흥미롭고, 그들과 시간을 보내는 것이 좋아요. 시스템이 가끔 다운될 수도 있지만, 전반적으로 재미있는 경험이에요."라고 말하는 학생을 쉽게 상상할 수 있습니다. 반면 "선생님들은 괜찮아요, 어쩌면 내 이전 학교만큼 좋지 않을 수도 있고, 다른 학생들도 약간 지루하지만, 몰입형 화상 회의 기술이 너무 놀라워요. 이곳이 최고의 학교예요."라고 말하는 사람을 상상하기는 상대적으로 쉽지 않을 것이란 점이죠.
교육에서 관계의 중요성
이 비교는 교육의 본질이 기술이 아닌 인간 관계에 있음을 분명히 보여줍니다. 최고의 교육 경험은 학생과 교사, 그리고 학생들 간의 의미 있는 "연결"에서 비롯됩니다. 이러한 관계적 측면은 AI가 현재 기술로는 완전히 복제하기 어려운 부분인 셈입니다. 학생들이 교사와 맺는 관계는 단순한 지식 전달을 넘어 멘토링, 역할 모델링, 그리고 때로는 인생의 방향을 바꾸는 영향력을 모두 포함합니다. 이런 깊은 인간적 연결은 교육의 핵심이며, 아무리 정교한 AI도 이 부분에서는 한계를 보일 수밖에 없습니다. (물론...아직까지는요...)
최고의 교사는 지적 노력을 육성한다
AI가 가져오는 가장 큰 위험은 교사를 대체하는 것이 아니라 진정한 지적 노력을 약화시키는 것이라고 기사는 경고합니다. "AI가 인간의 작업을 더 많이 대체할수록, 우리는 적게 배웁니다. AI는 자동화의 새로운 지평을 열고 있으며, 이는 인간이 학습 과정에서 완전히 제거될 수 있다는 개념을 영속시킬 수 있습니다."
우리가 직면해야 할 질문은 '왜 우리가 무언가를 공부하는가?'입니다. 특정 지식을 얻기 위한 것인지, 아니면 일반적인 기술을 개발하고 지적 근육을 만들기 위한 것인지를 고민해봐야 합니다. 만약 후자라면, AI가 해당 작업을 담당할 경우 학생들은 분석적 사고력을 기르는 바로 그 연습 기회를 잃을 수 있게 될 것입니다.
AI의 존재가 교육과정의 진화를 필요로 할 수도 있지만, 궁극적으로는 지성을 개발하기 위해 수행해야 할 적절한 순서의 연습들이 여전히 존재할 수밖에 없습니다. 이것이 학생의 역할이며, 교사의 역할은 학생들에게 동기를 부여하고, 훈계하고, 축하하고, 그 여정을 맞춤형으로 최적화해 주는 것이라고 생각합니다.
- 진정한 사고력 개발을 위한 직접적인 노력의 중요성
- AI 도구에 과도하게 의존할 때의 교육적 위험성
- 학습 과정에서 어려움과 도전의 교육적 가치
- 지식 습득과 사고력 개발의 균형 유지
이 관점은 AI 도구의 편리함 이면에 잠재된 교육적 함정을 지적합니다. 너무 많은 일을 AI에게 맡기면 학생들은 깊은 이해와 비판적 사고력을 개발하는 데 필요한 인지적 노력의 기회를 잃을 수 있습니다. 최고의 교사들은 이런 지적 노력의 가치를 알고, 학생들이 적절한 수준의 도전을 통해 성장할 수 있도록 안내해야만 합니다.
최고의 교사는 마음 이론(Theory of Mind)을 갖추고 있다
라바글리아는 최고의 교사가 갖추어야 할 가장 중요한 요소로 '마음 이론(Theory of Mind)'을 꼽습니다. 교사가 학생들이 자신만의 생각, 믿음, 욕구, 감정을 가지고 있다는 것을 이해하지 못한다면 - 더 중요하게는, 각 학생 개인에게 그것들이 무엇인지 파악하지 못한다면 - 최고 수준의 교육을 제공할 수 없을 것입니다.
여기서 필요한 전문성은 단순히 교과 내용에 대한 지식이 아니라 학생 자신을 이해하는 것입니다. 이러한 통찰력은 언어에서 추출할 수 없으며, 주제에 대한 의미론적 모델에서 비롯되지도 않습니다. AI가 진정으로 마음 이론을 채택하여 학생 개개인의 믿음, 동기, 감정을 이해하고 이에 반응할 수 있을 때까지, AI는 강력한 도구일지는 모르되 완전한 해결책으로 우리에게 다가오지는 않을 것입니다. 결국 최상의 교육은 인간적 접촉을 요구합니다. 가장 이상적인 방향은 AI의 효율성과 최고 교사들의 공감적, 관계적 힘을 결합하는 것이겠죠. 이것이 바로 AI 시대에도 여전히 인간 교사의 역할이 중요하고 필수적인 이유입니다.
결론: 인간 교사와 AI의 조화로운 미래
인공지능이 교육 분야에서 점점 더 많은 역할을 담당하게 될 것은 분명하지만, 최고의 교사들이 제공하는 고유한 가치—학생의 미묘한 신호를 읽는 능력, 진정한 동기부여, 의미 있는 관계 형성, 지적 노력 육성, 그리고 개별 학생의 마음을 이해하는 능력—은 여전히 대체하기 어려운 요소로 남아 있습니다.
미래의 최적의 교육 모델은 아마도 AI의 효율성과 확장성을 활용하면서도 인간 교사의 중요한 역할을 보존하는 균형 잡힌 접근법이 될 것으로 예상됩니다. 교사들은 AI를 위협으로 보기보다 자신의 교육적 역량을 확장시키는 도구로 받아들이고, AI는 지속적으로 발전하며 더 많은 인간적 요소를 모방하려 노력할 것입니다. 그러나 궁극적으로, 교육은 단순한 정보 전달 이상을 지향하고 있습니다. 그것은 관계, 영감, 동기부여, 그리고 각 학생의 독특한 마음과 정신을 이해하는 것에 관한 것이죠. 이런 측면에서 최고의 인간 교사들이 제공하는 가치는 앞으로도 오랫동안 교육의 중심에 남아 있어야 하며, 그리될 것으로 조심스레 예상해 봅니다.
출처: Forbes, Ray Ravaglia, "The Best Teachers Outperform AI Instructors For These Reasons", 2025년 1월 27일