인간의 뇌는 알려진 우주에서 가장 복잡한 구조입니다. 약 860억 개의 뉴런이 서로 수천 개의 연결을 형성하며, 자연은 수백 조 개에 달하는 신경 경로의 네트워크를 만들어냈습니다. 진화는 이처럼 놀라운 구조를 완성하는 데 약 5억 년이라는 시간을 사용했습니다.
반면 인공지능은 훨씬 짧은 시간 안에 발전했습니다. 오늘날 모든 현대 AI 시스템의 기반이 되는 트랜스포머(Transformer) 구조는 2017년에 처음 발표되었고, ChatGPT는 2022년 말에 출시되었습니다. 10년도 채 되지 않는 기간 동안 AI는 글쓰기, 분석, 튜터링, 코딩 생성, 그리고 다양한 주제에 대한 고도화된 대화까지 수행할 수 있는 도구로 발전했습니다. 이러한 속도는 우리에게 잠시 멈춰 생각할 시간을 요구합니다. AI가 위험해서가 아니라, 그것이 우리 아이들의 학습 방식에 어떤 영향을 미치는지 충분히 성찰할 시간이 부족했기 때문입니다.
학습 연구 분야의 권위자인 Barbara Oakley는 학생들이 흔히 겪는 한 장면을 설명합니다. 학생이 기출문제와 해설을 보며 답을 읽고 고개를 끄덕인 뒤 다음 페이지로 넘어가는 상황입니다. 그녀는 이를 “유능함의 착각(illusion of competence)”이라고 부릅니다. 학생은 ‘이해하고 있다’고 느끼지만 실제로는 단순히 ‘인지(recognition)’하고 있을 뿐입니다. 시험장에서 해설이 사라지면 이 차이는 매우 크게 드러납니다. AI는 이러한 문제를 더욱 확대시키고 있습니다.
OECD Digital Education Outlook 2026에 인용된 한 연구에 따르면, AI 튜터링 도구를 사용한 학생들은 최대 48%까지 성취도가 향상되었지만, 해당 도구를 제거했을 때 성취도는 오히려 시작 시점보다 17% 낮아졌습니다. 이는 AI 의존이 오히려 독립적인 학습 능력을 약화시킬 수 있음을 보여줍니다. 또한 MIT 연구에서는 ChatGPT를 사용해 에세이를 작성한 학생들이 가장 낮은 수준의 뇌 활성도를 보였으며, 자신이 작성한 내용에 대한 기억도 더 낮게 나타났습니다. 이는 내비게이션에 전적으로 의존할 경우 길 찾기 능력이 약화되는 “GPS 효과”와 유사합니다.
AI의 위험은 그럴듯하고 완성도 높은 결과물을 만들어내면서도, 그 과정에서 실제 사고가 이루어지지 않을 수 있다는 점입니다. 학생이 제출한 글이 아무리 완성도가 높더라도, 그 글을 ‘스스로 생각했는지’ 여부를 확인하기는 어렵습니다. 그러나 “자신의 작업을 설명해보도록 하는 것”과 같은 평가 방식은 여전히 충분히 활용되지 않고 있습니다.
그럼에도 모든 상황이 부정적인 것은 아닙니다. AI를 구조적으로 활용할 때 사고력은 오히려 강화될 수 있습니다. 학생이 먼저 스스로 작성한 뒤 AI를 활용해 피드백을 받는 경우, 더 깊이 사고하고 더 의미 있게 수정하며 더 오래 기억하게 됩니다.
엡솜 컬리지에서는 드롭다운 데이(특별 활동)와 CCA 활동을 통해 학생들이 AI 관련 다양한 세션을 선택적으로 경험할 수 있는 기회를 제공합니다. 지식 이론과 AI 활용, 머신러닝을 활용한 데이터 과학, 웹사이트 및 게임 제작을 위한 “vibe coding”, AI 생성 이미지를 활용한 스토리텔링 등 다양한 주제가 포함됩니다. 모든 세션에서 공통적으로 강조되는 원칙은 동일합니다: 프롬프트 전에 먼저 생각하고, 결과를 비판적으로 검토하며, 자신의 아이디어에 대한 주도권을 유지하는 것입니다.
이 목표는 기술을 불신하는 것이 아니라, 이를 올바르게 사용할 수 있는 판단력을 기르는 데 있습니다. AI와 함께 비판적 사고를 유지하며 학습하는 학생은 단순히 기술을 사용하는 학생보다 훨씬 더 큰 경쟁력을 갖게 될 것입니다. 그리고 이 차이는 성취뿐 아니라 사고 방식 자체를 결정하게 될 것입니다.
Dr Terence McAdams
Chief Education Officer