책임 있는 AI 원칙에 기반한 교사 전문성 개발에 관한 체계적 문헌고찰 : 2020-2025년 국내외 연구 중심으로

A Systematic Literature Review of Teacher Professional Development Based on Responsible AI Principles: Analysis of Domestic and International Research Trends (2020–2025)

본 연구는 최근 AI 디지털교과서의 법적 지위가 ‘교육자료’로 변경되어 교사의 자율적 선택권이 강조되는 등 급변하는 교육 환경에서, ‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 원칙에 기반한 교사 전문성 개발의 새로운 방향을 모색하기 위해 2020년부터 2025년까지의 국내외 문헌 동향을 체계적으로 분석하였다. PRISMA 2020 가이드라인에 따라 국내외 학술지 및 정책 보고서 등 총 73편의 문헌을 최종 선정하였다. 분석결과, 관련 연구는 생성형 AI 등장 이후인 2024년과 2025년에 전체의 약 85%가 집중되는 등 급격히 증가하였으며, 교사 전문성 개발(TPD) 및 AI 리터러시가 핵심 주제로 나타났다. 심층 분석 결과, 네 가지 핵심적인 ‘연구 공백(research gap)’이 식별되었다. 첫째, 국제기구의 고수준 윤리 원칙과 학교 현장의 실행 사이의 ‘원칙과 실행 간의 괴리’가 고착화되어 있었다. 둘째, 연수 내용(content)과 방법(method)이 단절된 ‘교사 연수(TPD)의 구조적 단편화’ 현상이 심화되고 있었다. 셋째, 민간 에듀테크 기업과의 협력 확산에도 불구하고 이들을 관리·감독할 ‘공공-민간 파트너십(PPP)의 메타-거버넌스’에 대한 논의가 부족했다. 넷째, 생성형 AI의 급부상과 함께, 기존 평가 방식의 유효성이 저하되는 ‘학문적 무결성 위기 및 평가 방식의 지체(lag)’가 새로운 핵심 과제로 대두되었다. 본 연구는 최신 5년간의 연구 지형도를 제시하고, 식별된 네 가지 공백을 바탕으로 향후 실천적 연구의 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의를 갖는다.

This study systematically analyzed trends in domestic and international literature from 2020 to 2025 to explore new directions for Teacher Professional Development (TPD) based on ‘Responsible AI’ principles. This inquiry is situated within a rapidly evolving educational landscape characterized by the reclassification of AI digital textbooks as ‘educational materials,’ which emphasizes teachers’ autonomous selection rights. Following the PRISMA 2020 guidelines, a total of 73 documents, including academic journals and policy reports, were finally selected. The analysis revealed that related research surged following the advent of generative AI, with approximately 85% of the studies concentrated in 2024 and 2025; TPD and AI Literacy emerged as core themes. In-depth analysis identified four critical ‘research gaps.’ First, a ‘principles-to-practice gap’ between high-level ethical principles of international organizations and their implementation in schools was found to be entrenched. Second, the ‘structural fragmentation of TPD’ was intensifying, marked by a disconnection between training content and methods. Third, despite the expansion of cooperation with private EdTech companies, discussions on the ‘meta-governance of Public-Private Partnerships (PPP)’ for their supervision were insufficient. Fourth, with the rise of generative AI, a ‘crisis of academic integrity and assessment lag’ emerged as a new core challenge, diminishing the validity of existing assessment methods. This study is significant as it presents the research landscape of the past five years and provides foundational data for future practical research based on the four identified gaps.