디지털 인프라 확충에 집중돼 온 인공지능(AI) 교육 정책이 학습 성과 중심으로 전면 재설계돼야 한다는 분석이 나왔다.

코딧 부설 글로벌정책실증연구원은 28일 이슈페이퍼 'AI 시대 K-12 교육 전환: 성과 중심 학습을 위한 정책 과제'를 발간했다. 

연구원은 이슈페이퍼에서 AI 교육이 단순 기기 활용을 넘어 학생이 창작·협업을 통해 실제 결과물로 역량을 입증할 수 있는 구조로 재설계돼야 한다고 강조했다. 교육 현장에선 디지털 인프라를 구축하려는 노력이 이어졌으나, 개별 프로그램·기술 도입 위주로 정책이 전개되며 성과 기반 학습 구조 정착에 한계를 보였다고 연구원은 짚었다.

정책이 지향하는 역량 중심 전환과 실제 교과 시수·성취기준·평가 방식 간 구조적 불일치가 존재하고, 학생의 콘텐츠 생산 역량 미흡과 교사의 AI 적용 어려움도 현장의 주요 난점으로 꼽혔다.

교사 역량 문제도 지적됐다. 경제협력개발기구(OECD) 교원 및 교직 환경 국제 비교 조사(TALIS) 2024에 따르면 한국 교사는 초기 양성 과정 참여율은 높지만 임용 이후 지속적인 전문성 개발과 멘토링 지원은 타 OECD 국가 대비 제한적인 것으로 나타났다. 연구원은 교사 연수에서 형성된 역량이 실제 수업 변화로 이어지지 못하는 구조적 제약을 해결해야 한다고 봤다.

관련기사

이에 연구원은 ▲AI 학습성과 중심 국가 거버넌스 및 민관협력 체계 구축 ▲교사 커뮤니티 기반의 AI 수업 설계·실행 역량 강화 ▲접근성과 지속가능성을 갖춘 AI 교육 콘텐츠 제공 ▲수업 흐름과 안전성을 보장하는 AI 학습 인프라 운영 체계 마련 등 4대 정책 과제를 제시했다.

송해영 코딧 글로벌정책실증연구원장은 "모두를 위한 AI 교육 콘텐츠의 현장 확산과 안전한 디지털 학습 환경을 보장하기 위한 실질적 지원이 필요하다"고 말했다.