중등교육에서의 AI 교육 쟁점과 과제

Issues and Challenges of AI Education in Secondary Education

본 연구는 AI 기술 확산이 중등교육 전반에 미치는 교육적 이슈와 도전 과제를 체계적으로 분석하고, 향후 적용을 위한 시사점을 도출하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 국내외 선행 연구, 정책 문헌, 실증 연구 결과를 종합적으로 검토하여 AI 도입이 교과 교육 구조, 수업 운영 방식, 수행평가 체계, 생활지도 및 상담, 교사의 전문성과 정체성, 교직 업무 구조, 교육격차, 학교 시설 및 인프라, 교육 거버넌스에 미치는 영향을 다각적으로 분석하였다. 분석 결과, AI는 학습의 탐색 및 확장 단계에서는 사고를 촉발하는 보조 도구로서 교육적 유용성을 지니는 반면, 핵심 개념 형성, 가치 판단, 의미 구성 단계에까지 개입할 경우 학습자의 사고 주도성을 약화시키고 교사의 교육적 판단권을 침식할 위험이 확인되었다. 특히 수행평가 영역에서는 AI 활용이 결과 중심 학습을 강화하여 과정 중심 평가의 본질을 왜곡할 가능성이 높았으며, 생활지도 및 상담 영역에서는 정서적 공감과 관계 기반 개입을 기술적으로 대체할 수 없다는 한계가 분명히 드러났다. 또한 AI 도입은 교사의 수업 설계와 학습 진단을 지원하며 전문성을 확장할 잠재력을 지니는 동시에, 기술 중심 운영이 강화될 경우 교사를 교육적 판단자가 아닌 시스템 실행자로 전락시킬 위험을 내포하고 있었다. 이에 본 연구는 AI 활용 기준을 기술 중심이 아닌 교육 판단 중심으로 전환할 필요성을 제기하고, “AI는 사고를 촉발하는 도구이며 판단과 책임의 주체는 교사”라는 원칙을 교육과정, 평가, 학교 운영, 거버넌스 전반에 걸쳐 재정립해야 할 핵심 과제로 제시한다.

This study aims to systematically analyze the educational issues and challenges arising from the rapid diffusion of artificial intelligence (AI) technologies in secondary education and to derive implications for their future application. To this end, the study synthesizes findings from international and domestic research literature, policy documents, and empirical studies to examine the impacts of AI adoption across multiple dimensions of secondary education, including curricular structure, instructional practices, performance-based assessment, student guidance and counseling, teachers’ professionalism and identity, teachers’ work structure, educational inequality, school facilities and infrastructure, and educational governance. The analysis indicates that AI can serve as an effective cognitive trigger during the exploratory and expansion phases of learning by supporting information access and idea generation. However, when AI intervenes in core stages such as concept formation, value judgment, and meaning construction, it poses a significant risk of weakening students’ cognitive agency and undermining teachers’ educational judgment. In particular, in the domain of performance-based assessment, AI use tends to reinforce outcome-oriented learning, thereby distorting the fundamental purpose of process-oriented evaluation. In student guidance and counseling, the findings further demonstrate that AI technologies cannot replace relational, empathetic, and trust-based educational interventions. Moreover, while AI holds the potential to enhance teachers’ professional capacity by supporting instructional design and learning diagnosis, the analysis reveals a parallel risk: under technology-driven operational models, teachers may be reduced from educational decision-makers to system operators. Based on these findings, this study argues for a paradigm shift in AI integration—from technology-centered implementation to education-centered judgment. It emphasizes the principle that AI should function as a tool for triggering learning processes, while educational judgment and responsibility must remain firmly with teachers. This principle should be institutionally embedded across curriculum design, assessment systems, school operations, and educational governance.