교사들이 바라보는 생성형 AI와 교육 불평등: 전 세계 K‑12 현장의 실천과 전망

초록

본 연구는 미국·남아프리카공화국·대만의 K‑12 교사 30명을 인터뷰해, 생성형 AI(GenAI) 교육이 기존 교육 불평등을 완화하려는 시도와 동시에 새로운 불평등을 초래할 위험을 어떻게 조율하고 있는지를 탐구한다. 교사들은 인프라·연수·사회적 규범 등 구조적 장벽을 지적하면서, 학교·기업·정부 차원의 지원과 정책을 제안한다.

상세 분석

이 논문은 인간‑중심 컴퓨팅(HCI)과 교육학을 연결하는 사회기술적(sociotechnical) 접근을 채택한다. 연구 설계는 질적 심층 인터뷰(30명, 각 60‑90분)와 비교 문화적 분석을 기반으로 하며, 미국·남아프리카·대만이라는 세 지역을 선정한 이유는 각각 고소득·중간소득·저소득 교육 시스템을 대표하기 때문이다. 인터뷰 가이드는 RQ1‑RQ3에 맞춰 ‘GenAI 교육 실천’, ‘구조적 제약’, ‘미래 지원·비전’ 세 축으로 구성돼, 교사의 인식·행동·희망을 체계적으로 추출한다.

분석 방법은 코딩 프레임워크를 사용한 주제 분석이며, 초기 코드는 선행 연구(AI 교육, 교육 불평등)와 현장 데이터에서 도출된 45개의 하위 카테고리를 포함한다. 이후 연구팀 간의 합의를 통해 3대 주제(평등‑지향 실천, 구조적 장벽, 포괄적 비전)와 각각 4‑5개의 하위 테마로 정제한다.

핵심 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사들은 GenAI를 ‘불평등 완화 도구’와 ‘불평등 생성 위험 요인’ 사이의 균형점으로 인식한다. 예를 들어, 저소득 학생에게 맞춤형 피드백을 제공하거나, 언어·문화적 소외를 방지하기 위해 현지화된 프롬프트를 설계한다. 둘째, 인프라 격차(네트워크·디바이스 부족), 전문 연수 부재, 그리고 ‘AI 사용은 부정행위다’라는 사회적 낙인 등 구조적 제약이 교사의 의도적 실천을 크게 제한한다. 셋째, 교사들은 학교 차원의 ‘AI 혁신 센터’, 기업의 ‘문화 현지화·접근성 강화’, 정부의 ‘AI 리터러시 교육 확대·가족 교육 프로그램’ 등을 제안하며, 다중 이해관계자 협력 모델을 강조한다.

학술적 기여는 세 가지로 정리된다. (1) 기존 AI 교육 프레임워크에 ‘불평등‑지향 실천’이라는 새로운 차원을 추가, 교사의 현장 전략을 구체화한다. (2) 구조적 불평등이 개인 교사의 노력만으로는 극복되기 어렵다는 사회기술적 한계를 실증적으로 제시한다. (3) 미래 HCI 연구를 위한 설계 지침(예: 현지 언어 지원, 교사 연수 모듈, 정책 연계 플랫폼)을 도출한다.

한계점으로는 표본이 30명에 불과해 일반화에 제약이 있으며, 인터뷰 기반이므로 실제 교실에서의 구체적 학습 성과 측정이 부족하다. 또한, 교사의 관점에 초점을 맞추다 보니 학생·학부모·정책 입안자의 목소리는 충분히 반영되지 않았다. 향후 연구는 다층적 데이터(관찰, 학업 성취, 학생 설문)와 더 넓은 지역을 포함해 종합적 인과관계를 밝히는 것이 필요하다.