선생님에게 필요한 것은 또 한 명의 조수? 교육 특화 AI "Sanna"가 유럽에서 시작

선생님에게 필요한 것은 또 한 명의 조수? 교육 특화 AI "Sanna"가 유럽에서 시작

AI로 교재는 늘릴 수 있다. 하지만 선생님의 시간은 늘어날까? "Sanna"가 묻는 학교의 미래

수업이 끝나고 나면, 다음 날 수업 준비가 시작된다. 이해하는 데 시간이 걸리는 아이들을 위해 설명을 다시 구성하고, 앞서 나가는 아이들에게는 추가 과제를 준비한다. 아이들에게 맞추려고 할수록, 교재는 한 종류로는 부족해진다.

그 작업을 지원하는 도구로서, 유럽에서 새로운 교사용 AI가 등장했다. 주목할 것은 "무엇을 만들 수 있는가"에 더해, 그 도구로 인해 선생님의 일상이 어떻게 변할 것인가이다.


교사의 업무를 지원하는 "Sanna"란

Sanoma Learning은 2026년 10월 1일, AI 어시스턴트 "Sanna"를 발표했다. 수업 계획, 추가 교재 작성, 학습 단계에 따른 교재 조정, 피드백 등을 지원한다.

회사의 설명에 따르면, 각국의 커리큘럼과 자사의 교육 콘텐츠를 기반으로, 유럽의 1,500명 이상의 교사가 참여한 시도 등을 통해 개발되었다. 네덜란드, 스페인, 이탈리아, 폴란드, 벨기에, 핀란드, 스웨덴에서 30일간의 시용을 안내하고 있다. 이번 발표에서는 일본은 대상국에 포함되지 않았다.

출력은 교사가 확인·편집하여 사용한다. 이러한 기능이나 제공 조건은 기업 발표에 기반한 것이며, 교육 효과를 독립적으로 검증한 연구 결과와는 구분하여 읽을 필요가 있다.


"교재가 만들어진다"와 "수업에서 사용할 수 있다" 사이

AI가 짧은 시간에 문제를 만들어도, 그것이 눈앞의 아이들에게 적합하다는 보장은 없다.

예를 들어, 일본 초등학교의 수학에서 아직 배우지 않은 개념을 전제로 한 문제가 나온다면 어떨까. 답은 맞더라도, 그날의 수업에서는 사용하기 어렵다. 문장 문제의 단어가 너무 어렵다면, 계산력이 아니라 독해력의 차이를 측정하게 될지도 모른다.

교사가 필요로 하는 것은, 내용의 정확성뿐만 아니라, 가르치는 순서, 설명의 세밀함, 걸리기 쉬운 부분에 대한 배려까지 포함한 교재이다.

이 관점에서 보면, 교육용 AI의 가치는, 문장을 대량으로 출력할 수 있는 것만으로 결정되지 않는다. "이 학년의, 이 단원에서, 이 설명을 사용한다"는 조건에, 얼마나 적은 수정으로 맞출 수 있는가가 실용성을 좌우한다.

물론, 커리큘럼에 대응하고 있다는 설명만으로는 안심할 수 없다. 실제 출력을 교사가 확인하고, 수업에서 사용한 결과를 되돌아보는 과정이 필수적이다.


시용자의 높은 평가는 학력 향상의 증명이 아니다

Sanna의 공식 사이트는, 시용에 관한 조사에서, 출력의 질을 자작 교재와 동등 이상으로 평가한 이용자가 89%였다고 소개하고 있다. 또한, 시도 중에 작성된 교재를 수업에서 사용한 교사는 81%라고 한다.

이러한 숫자는, 교재 작성 도구로서 받아들여질 가능성을 보여준다. 하지만, 제공 기업이 공표한 시용자의 평가이며, 아동 학생의 학력 향상을 입증한 숫자는 아니다.

교사가 "편리했다"고 느끼는 것, 교재가 수업에서 사용되는 것, 아이들의 이해가 깊어지는 것은, 관련이 있어도 동일하지 않다. 도입 효과를 검토할 때는, 각각을 나누어 측정할 필요가 있다.

예를 들어, 작성 시간이 짧아져도, 내용의 수정에 같은 시간을 사용하면, 부담 경감은 작다. 한편, 소요 시간이 변하지 않더라도, 지금까지 준비할 수 없었던 보조 교재를 만들 수 있게 되면, 교육상의 가치가 생길 가능성은 있다.

"몇 분 단축했는가"와 "어떤 지원을 할 수 있게 되었는가"를 함께 보는 것이 중요하다.


SNS에는 기대의 목소리. 하지만 출시 후의 후기 아님

공개 SNS에서 확인된 반응으로, Sanoma Learning이 출시 전에 LinkedIn에 게시한 교사용 AI의 예고에는, 교육에 뿌리를 두고, 교사를 중심에 둔 AI에 대한 기대가 모아졌다.

예를 들어, Jorge Aguirre Cabrera 씨는, 교육적이고 책임 있는, 교사 중심의 AI를 추진하는 자세를 환영했다. Marco Residori 씨는, 출시를 축하하며, 시도해보는 것에 대한 기대를 기록하고 있다. 모두 게시물 내용의 요지이다.

하지만, 이것들은 출시 전의 예고에 대한 댓글이다. Sanna를 지속적으로 사용하여 "잔업이 줄었다", "수업이 개선되었다"고 보고하는 출시 후의 평가는 아니다. 또한, 기업의 공식 게시물에 모인 소수의 반응을, 교사 전체의 의견으로 취급할 수도 없다.

현재 단계에서 읽을 수 있는 것은, 교육용으로 설계된 조수에 대한 기대이지, 성과에 대한 최종 평가가 아니다. 앞으로는, 계속 사용한 교사가 어떤 작업에서 도움을 받았는지, 어떤 수정이 필요했는지라는 구체적인 보고가 중요해진다.


유럽의 교사도, AI의 편리함과 교육 효과를 구분하여 보고 있다

Sanoma Learning이 2026년 9월에 발표한, 유럽 14개국의 2만 명 이상의 교사를 대상으로 한 조사에서는, 범용 AI가 학습 성과를 개선한다고 생각하는 교사는 16%였다. 한편, 교육에서 사용하는 AI는 교육 목적에 맞게 설계되어야 한다고 답한 비율은, 국가에 따라 75~93%에 달했다고 한다.

이 조사는 역시 회사에 의해 이루어졌으며, 데이터 수집은 GfK가 담당했다. 숫자를 유럽의 모든 교사에게 그대로 적용하는 것은 피하고 싶지만, 도구에 대한 기대와 교육 효과에 대한 확신 사이에 거리가 있음을 엿볼 수 있다.

일본에서도, 편리한 교재 작성 도구로서의 평가와, 아이들의 학습을 개선하는 수단으로서의 평가를 구분하는 것이, 과도한 기대를 피하는 출발점이 된다.


일본에서 묻는 것은 "도입 후에 일이 줄어드는가"

일본의 학교에 있어, 교사의 시간은 절실한 과제이다.

문부과학성이 제시한 TALIS 2024의 결과에서는, 일본 교원의 1주일당 업무 시간이 초등학교에서 52.1시간, 중학교에서 55.1시간이었다. 이전 조사에서 감소했지만, 모두 참가국 중에서 가장 길다고 한다. 질문 조사이며, 제도나 문화의 차이에도 주의가 필요하지만, 근무 부담의 크기를 생각하는 자료가 된다.

이러한 현장에 AI를 도입하려면, 생성 기능뿐만 아니라, 도입 후의 업무 전체를 볼 필요가 있다.

로그인 절차가 늘어난다. 다른 시스템으로 교재를 옮긴다. 사용법 연수를 받는다. 출력을 확인한다. 이용 실적을 보고한다. 각각은 작은 작업이지만, 쌓이면 새로운 부담이 된다.

시도에서는, 교재를 만드는 시간만을 측정하는 것으로는 불충분하다. 확인·수정·인쇄·공유까지 포함한 총 시간을 비교하고, 과목이나 학년에 따른 차이도 조사하고 싶다. 편리하다고 느끼는 교사뿐만 아니라, 사용하지 않게 된 교사의 이유를 듣는 것도 개선으로 이어진다.


일본에의 응용에서 짚어야 할 세 가지 조건

첫째로, 일본의 교육 내용에 적합한 것이다.

유럽용 서비스가 각국의 커리큘럼에 대응하고 있어도, 그것만으로 일본의 학습 지도 요령이나 채택 교과서에 맞는 것은 아니다. 일본어로 답할 수 있는 것과, 일본의 수업에서 사용할 수 있는 것도 다르다. 국내에서 유사한 시스템을 고려한다면, 교재의 이용 조건도 포함한 설계가 필요하다.

둘째로, 입력하는 정보와 확인의 책임을 명확히 하는 것이다.

문부과학성의 생성 AI 가이드라인 Ver.2.0은, 인간 중심의 활용을 내세우고, 최종적으로 인간이 판단하고, 책임을 지는 것을 중시한다. 개인정보나 프라이버시, 저작권 등에 대한 배려도 제시하고 있다.

학교마다 교사가 손으로 판단하는 상황에서는, 안심하고 사용하기 어렵다. 아동 학생의 정보를 어디까지 입력할 수 있는지, 생성물을 누가 확인할지, 곤란할 때 누구에게 상담할지를, 도입 측이 구체화할 필요가 있다.

셋째로, 절약된 시간의 사용 방법이다.

교재를 빨리 만들 수 있게 된 결과, "그렇다면 배포물을 더 늘리자"가 되면, 교사는 편해지지 않는다. AI로 생긴 여유가, 휴식이나 아이들과의 대화로 돌아갈 수 있도록, 학교의 업무 자체도 재검토하고 싶다.


선생님의 여유를 늘릴 수 있을까

Sanna의 등장은, 교사의 업무의 어디에 AI를 배치해야 할지를 생각하는 계기가 된다.

예를 들어, 설명의 대안을 몇 가지 만드는 작업은 지원할 수 있어도, 오늘은 그 아이에게 어떤 말을 걸어야 할지라는 판단에는, 일상의 관계나 관찰이 관련된다. 교재를 준비하는 능력과, 아이들의 변화를 알아차리는 능력은, 각각 필요하다.

일본에서 교사용 AI를 평가할 때도, 생성한 프린트의 매수만을 성과로 삼지 않는 것이 중요하다. 귀가가 빨라졌는가. 수업을 되돌아볼 여유가 생겼는가. 질문을 망설이던 아이에게 말을 걸 수 있었는가.

도입의 가치는, 화면 속의 출력과 함께, 교실에서 생긴 시간으로부터 확인해 나갈 필요가 있다.


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