인공지능 교육정책의 교육적 정당성 검토: 교육적 관계를 중심으로

Examining the Educational Legitimacy of AI Education Policies: Focusing on Educational Relationships

본 연구의 목적은 우리나라의 인공지능(AI) 교육정책을 ‘그것이 잘 작동하는가’라는 기술적·제도적 실효성의 문제가 아니라 ‘그것이 교육적으로 바람직한가’라는 교육적 정당성의 관점에서 검토하는 데 있다. 연구는 인공지능 디지털 교과서(AIDT)를 중심으로 한 현행 인공지능 교육정책이 교육을 무엇으로 상정하고 있는지, 그리고 그 전제가 교육 고유의 논리와 의미를 충분히 반영하고 있는지를 분석한다. 이를 위해 먼저 정책 보도자료와 관련 저작들을 검토하여, ‘개별 맞춤 학습’을 핵심으로 하는 우리나라의 인공지능 교육정책이 비에스타가 비판하는 ‘학습화’(learnification)의 관점에 깊이 기반하고 있음을 밝힌다. 이어서 비에스타의 논의를 확장하여, 학습화가 약화시키는 교육의 관계적 차원을 교사–학생 관계, 교실이라는 공간, 가르침의 의미라는 세 측면에서 분석함으로써 인공지능 교육정책이 교육적 요소들을 어떻게 누락하거나 축소하는지를 검토한다. 그 결과, 현재의 인공지능 교육정책은 관계적 상호작용의 복합성, 교실의 실천적 역동성, 가르침의 초월적·총체적 측면과 같은 교육의 핵심적 차원을 충분히 반영하지 못한다. 이에 본 연구는 인공지능 교육정책이 교육적 정당성을 확보하기 위해서는 기술적 탁월성을 넘어 교육적 관계와 교실이라는 공간, 가르침의 의미를 재구성할 수 있는 새로운 개념적 틀과 상상력이 필요함을 제안한다.

The purpose of this study is to examine South Korea’s artificial intelligence (AI) education policies not in terms of technical or institutional effectiveness—such as whether they function efficiently—but from the perspective of educational legitimacy, namely whether they are educationally desirable. Focusing on AI Digital Textbooks (AIDT), the study analyzes how current AI education policies conceptualize education and whether their underlying assumptions adequately reflect the distinctive logic and meaning of education. To this end, the study first reviews policy press releases and relevant literature to demonstrate that South Korea’s AI education policies, which center on personalized learning, are deeply grounded in what Gert Biesta critiques as learnification. Building on and extending Biesta’s discussion, the study then examines how learnification weakens the relational and practical dimensions of education by analyzing three aspects: teacher–student relationships, the classroom as an educational space, and the meaning of teaching. Through this analysis, the study explores how AI education policies tend to omit or reduce essential educational elements. The analysis shows that current AI education policies fail to sufficiently account for core dimensions of education, including the complexity of relational interactions, the practical dynamism of classrooms, and the transcendent and holistic nature of teaching. The study concludes by arguing that, for AI education policies to achieve educational legitimacy, they must move beyond technological excellence and be re-envisioned through new conceptual frameworks and educational imagination that foreground educational relationships, the classroom as an educational space, and the meaning of teaching.