AI가 "답"을 내는 시대, 젊은이들에게 필요한 것은 "생각하는 힘"인가

생성 AI의 등장으로 우리는 과거 어느 때보다 쉽게 "답"을 얻을 수 있게 되었다.

모르는 단어를 하나하나 검색할 필요가 없다. 긴 문장은 몇 초 만에 요약되고, 외국어는 즉시 번역된다. 보고서의 구성을 생각하게 하거나, 수학 문제를 풀게 하거나, 프로그램을 작성하게 할 수도 있다.

사회인이 업무에서 사용하면, 이보다 더 신뢰할 수 있는 생산성 향상 도구는 없다.

그런데 학교나 대학에서는 이야기가 조금 달라진다.

왜냐하면 교육의 목적은 단순히 "정확한 답을 완성하는 것"이 아니기 때문이다.

문장을 읽고, 모르는 부분에서 멈추고, 자료를 조사하고, 다른 사람의 의견과 비교하고, 자신만의 결론을 내린다. 그 시간이 걸리는 과정 자체가 학습이다.

그러나 생성 AI는 그 번거로운 부분을 순간적으로 뛰어넘을 수 있다.

편리하기 때문에 교육에 있어서는 다루기 어렵다.

"과제는 완성되었다. 하지만 본인은 무엇을 배웠는가"

학생이 3000자의 보고서를 제출했다고 하자.

문장은 자연스럽고, 구성도 확실하다. 인용도 있어, 외관상으로는 충분히 우수하다.

그러나 그 대부분을 생성 AI가 작성했다면 어떻게 될까.

본인이 주제를 깊이 이해하지 못해도, 완성도가 높은 제출물을 만들 수 있는 시대가 되고 있다.

여기서 문제가 되는 것은 단순한 "커닝"만이 아니다.

본래 그 과제를 통해 익혀야 했던 능력 자체를 AI에게 맡겨버릴 가능성이다.

스스로 문장을 읽는다.

중요한 논점을 찾는다.

여러 자료를 비교한다.

반대 의견을 생각한다.

문장을 구성한다.

그리고 자신의 말로 다른 사람에게 설명한다.

모두 번거롭고 시간이 걸린다.

그러나 그 번거로움 속에서 사고력이 자란다.

생성 AI는 완성품을 빠르게 만드는 데 강하다. 한편으로는 인간이 배우기 위해 필요했던 "생각하는 시간"까지 단축시킬 위험도 있다.

미국에서는 고등학생의 독해 성적이 장기적으로 하락

젊은이들의 학습 능력을 둘러싼 우려는 생성 AI가 등장하면서 갑자기 시작된 것이 아니다.

미국의 전국 학력 조사 NAEP에 따르면, 2024년 고등학교 12학년의 독해 평균 점수는 2019년보다 3점 낮았고, 1992년과 비교하면 10점 낮았다.

2024년에 NAEP의 "Proficient" 이상이었던 12학년은 35%였다.

다만, 여기서는 신중히 볼 필요가 있다.

이 하락을 "스마트폰이나 AI 때문"이라고 단정할 수는 없다.

신종 코로나 사태의 영향, 가정 환경, 소득 격차, 독서 습관, 교육 제도 등, 학력에는 다양한 요소가 관계하고 있다.

그럼에도 불구하고, 디지털 사회로의 이행과 병행하여, "긴 문장을 집중해서 읽는 시간이 줄어들고 있는 것이 아닌가"라는 문제의식이 교육 현장에서 강해지고 있는 것은 사실이다.

SNS는 인간을 "읽는 사람"에서 "스캔하는 사람"으로 바꿨는가

평소 스마트폰으로 보고 있는 정보를 떠올려 보면 이해하기 쉽다.

짧은 SNS 게시물.

수십 초의 동영상.

뉴스 헤드라인.

알림.

채팅.

하나의 정보를 깊이 생각하기 전에, 다음 정보가 흘러들어온다.

30분, 1시간 동안 하나의 문장에 집중하는 것보다, 몇 초마다 다른 정보로 전환하는 것이 일상이 되었다.

거기에 생성 AI가 더해졌다.

"이 기사를 3줄로 요약해 줘"

"이 책의 중요한 부분만 알려줘"

"시험에 나올 것 같은 포인트만 설명해 줘"

확실히 편리하다.

다만, 요약에는 반드시 "버려진 부분"이 있다.

필자는 어떤 전제에서 논의를 시작했는가.

어떤 증거를 쌓아 올렸는가.

반대 의견을 어떻게 다루었는가.

결론에 이르기까지 어떤 망설임이나 모호함이 있었는가.

문장을 읽는다는 행위는 단순히 정보를 얻는 것만이 아니다.

작성자가 어떻게 생각했는지를 따라가면서, 자신도 생각하는 작업이다.

결론만을 AI로부터 받는 것이 당연해지면, 그 훈련의 기회는 확실히 줄어들게 된다.

수업 중의 디지털 기기는 정말 학습을 돕고 있는가

OECD의 PISA 2022에도 주목할 만한 데이터가 있다.

OECD 가입국 평균으로 약 30%의 학생이 거의 또는 모든 수학 수업에서 "디지털 기기를 사용해 집중이 흐트러진다"고 답하고 있다.

그리고 자주 집중이 흐트러진다고 답한 학생은 거의 집중이 흐트러지지 않는 학생에 비해, 사회경제적 배경을 조정한 후에도 수학 점수가 평균 15점 낮았다.

물론, 이것도 인과관계가 증명된 것은 아니다.

스마트폰을 사용해서 성적이 떨어지는 것인가.

원래 수업에 대한 관심이 낮은 학생일수록 디지털 기기에 쉽게 주의를 빼앗기는 것인가.

그 부분은 단순히 나눌 수 없다.

다만, 한 가지 말할 수 있는 것은,

"교실에 태블릿이나 PC를 늘리면, 그것만으로 교육의 질도 올라간다"

라는 이야기가 아니라는 것이다.

기술 자체가 교육을 좋게 만드는 것은 아니다.

무엇을 위해, 어떤 장면에서, 어떻게 사용할 것인가.

거기서 비로소 가치가 결정된다.

SNS에서는 "학생이 AI 없이 생각할 수 없게 되었다"는 목소리

생성 AI와 교육을 둘러싼 불안은 SNS에서도 꽤 구체적으로 이야기되고 있다.

2026년 8월, AI가 일반화되기 전에 대학을 졸업하고 몇 년 후 대학원으로 돌아온 한 Reddit 사용자가 대학의 학습 풍경이 크게 변했다고 게시했다.

그 게시물에 따르면, 그룹 토론에서는 "AI가 말한 것을 반복한다", 문장 교정에서는 "잘 보일 때까지 재생성한다", 브레인스토밍에서는 처음부터 AI에게 대량의 아이디어를 내게 하는 장면을 자주 목격한다고 한다.

게다가 "AI의 도움 없이 그룹에서 말을 시작하지 않는 학생도 있다"고 지적하고 있다.

이 게시물에는 200개 이상의 평가가 모였고, AI 시대의 대학 교육에 대한 당혹감이 많은 사람에게 공유되었다.

다른 교사 커뮤니티에서는 "학생이 학습 활동 자체를 AI에게 맡기면, 그 활동에서 배워야 했던 개념을 익힐 수 없는 것은 당연하다"는 목소리도 나오고 있다.

그중에는, 우수했던 학생까지 모든 장면에서 AI에 의존하여 스스로 문장의 주제를 생각하는 데 어려움을 겪게 되어, 종이로 된 과제로 돌아갔다고 말하는 교사도 있다.

물론, 이것들은 SNS상의 개인적인 경험담이며, 과학적인 조사 결과는 아니다.

그럼에도 불구하고, 현장의 교사나 학생이 어떤 변화를 느끼고 있는지를 보는 자료가 된다.

한편으로 "AI만을 악자로 만드는 것은 다르다"는 목소리도

SNS에서는 반대 의견도 적지 않다.

AI가 교육을 파괴하고 있다기보다는,

"AI로 쉽게 해결할 수 있는 과제를 계속 내고 있는 교육 측에도 문제가 있다"

라는 생각이다.

이는 무시할 수 없다.

학생에게 목적이 불분명한 보고서를 대량으로 작성하게 한다.

검색하면 바로 나오는 사실을 단순히 암기하게 한다.

몇 년 동안 같은 주제의 숙제를 계속 내고 있다.

만약 과제 자체가 "제출하는 것"을 목적으로 하고 있다면, 학생이 AI로 효율화하려고 생각하는 것은 자연스럽다.

계산기가 보급되어도 수학 교육은 사라지지 않았다.

워드 프로세서가 보급되어도 문장 교육은 없어지지 않았다.

검색 엔진이 등장해도, 지식 자체가 불필요해진 것은 아니다.

생성 AI도 마찬가지로 생각한다면, 필요한 것은 옛 과제를 그대로 남기고 "AI는 금지"라고 말하는 것이 아니다.

과제 자체를 새로 만들어야 한다.

"AI를 사용하지 마라"가 아니라 "AI의 실수를 간파하라"

실제로 SNS에는 AI를 일부러 수업에 도입하는 교사의 의견도 있다.

AI에게 답변을 작성하게 하고, 그 내용을 학생에게 비평하게 한다.

AI가 제시한 정보의 출처를 확인하게 한다.

일부러 불완전한 답변을 주고, 어디가 이상한지 찾게 한다.

AI에게 반론을 작성하게 하고, 그 반론에 다시 반론한다.

이러한 사용 방법이라면, AI는 "생각을 대신하는 기계"가 아니라 "생각하기 위한 상대"가 될 수 있다.

여기에 AI 시대의 교육에서 큰 전환점이 있다.

지금까지 학교에서는,

"정확한 답을 만들 수 있는가"

가 중시되어 왔다.

그러나 AI가 그럴듯한 답을 대량으로 만들 수 있는 사회에서는,

"그 답이 정말로 정확한지를 판단할 수 있는가"

가 더 중요해진다.

AI 시대에 다시 주목받는 "리버럴 아츠"

여기서 재평가되고 있는 것이 리버럴 아츠다.

일본에서는 "일반 교양", "문과 과목"이라는 이미지가 강하지만, 본래는 더 넓다.

문학, 철학, 역사, 정치, 경제, 사회과학, 자연과학, 수학 등을 가로지르며, 하나의 문제를 여러 각도에서 생각한다.

목적은 단순히 지식량을 늘리는 것이 아니다.

"그 정보는 신뢰할 수 있는가"

"이것은 증거인가, 단순한 의견인가"

"다른 입장에서 보면 어떻게 될까"

"윤리적인 문제는 없는가"

"과거에 유사한 사건은 없었는가"

"자신의 판단을 상대에게 설명할 수 있는가"

그러한 능력을 기르는 교육이다.

생성 AI가 대량의 정보, 문장, 이미지를 만들