최근 영국 **옥스포드 대학교 출판부(Oxford University Press)**가 공개한 글로벌 설문에서, 교사와 학생 모두 AI 도구 사용이 학습 능력을 약화시킬 수 있다고 응답한 비율이 절반을 넘었습니다.
응답자의 59%는 “AI 도움으로 과제를 더 빨리 끝내지만, 스스로 이해하는 능력은 떨어진다”고 답했습니다. AI가 학습의 효율을 높이는 동시에, ‘생각의 근육’을 약화시키는 딜레마가 드러난 것입니다. 이 논의는 단지 윤리나 기술 문제가 아니라, 미래 교육의 구조 개편과 직결됩니다.
국내에서도 한국직업능력연구원(KRIVET)과 교육학자들이 유사한 경향을 관찰했습니다. AI 챗봇·에세이 생성기 사용 경험이 있는 학생 그룹은 문해력·추론력 자기평가 점수가 평균보다 낮게 나타났으며, 반면 ‘AI를 보조 도구로 활용하되 직접 검증하는 그룹’은 오히려 이해력 유지율이 높았다는 보고가 있습니다. AI는 ‘답을 알려주는 도구’보다 ‘사고를 보조하는 파트너’로 다뤄야 한다는 점에서, 양국의 메시지가 일치합니다.
생활·학습 변화 요약
- 학생 측면: 과제 효율은 향상되지만, ‘이유 설명’과 ‘비판적 사고’ 능력이 상대적으로 약화되는 경향.
- 교사 측면: 학생의 이해 수준을 구별하기 어려워 평가 기준이 흔들림. AI가 만든 글의 문장 구조가 균일해지면서 ‘학생 개성’이 희미해진다는 지적.
- 정책 측면: 교육부·OECD 모두 “AI 활용 기준과 책임 교육의 병행”을 강조하며, AI 리터러시(활용·판별·검증 능력) 교육 도입을 권고.
- 심리적 영향: ‘AI가 나보다 똑똑하다’는 인식이 자기 효능감을 낮추는 역효과도 보고됨.
쉽게 알아보는 IT·교육 용어
AI 리터러시(AI Literacy)
AI를 올바르게 이해하고, 그 결과를 비판적으로 평가·활용하는 능력. 단순히 도구를 ‘쓸 줄 아는’ 수준이 아니라, “언제·어떻게·왜 써야 하는가”를 아는 사고력을 포함합니다.
인지적 오프로드(Cognitive Offloading)
기억·계산·추론 같은 정신 기능을 외부 도구(예: 스마트폰, 검색, AI)에 의존하는 현상. 효율을 높이지만, 스스로 사고하는 습관이 약화될 수 있습니다.
핵심 포인트
[1] 옥스포드 조사 결과 - ‘효율’과 ‘학습력’의 역관계
- 조사 대상: 92개국 교사·학생 약 1만2천 명
- 주요 응답:
- 59% “AI가 과제 효율을 높이지만, 학습 이해도는 낮춘다.”
- 52% “AI의 도움으로 글을 완성했지만 내용은 스스로 이해하지 못했다.”
- 65%의 교사가 “AI 의존이 늘면서 학생의 사고 훈련이 줄었다”고 응답.
- 요약하면, AI가 학습을 ‘더 빠르고 얇게’ 만드는 현상이 관찰된 것입니다.
- 흥미롭게도, 고소득국가보다 개발도상국의 학생들이 AI 활용에 더 긍정적으로 응답했습니다. AI 접근성 차이가 학습 태도에도 영향을 미친 셈입니다.
[2] 한국 내 연구 동향 - 비판적 사용이 ‘학습 지속력’을 좌우
- **한국직업능력연구원(KRIVET)**의 2024년 조사에 따르면, 대학생의 47%가 “AI 도구 사용이 학습 의욕을 떨어뜨린다”고 응답했습니다.
그러나 “AI 결과를 검증·보완한다”고 답한 그룹은 비판적 사고와 정보 검색 점수가 오히려 높게 유지되었습니다. - 서울대 교육연구소(2023)는 “AI 사용 빈도보다 활용 방식의 질이 학습 성취도에 더 큰 영향을 준다”고 보고했습니다.
즉, ‘답을 복사하는’ 사용보다, 요약·해석·재서술 과정에 AI를 활용한 학생이 더 높은 학습 유지율을 보였습니다. - 이 결과는 AI를 “대체가 아닌 보조·피드백 도구로 활용할 때 효과가 극대화된다”는 사실을 뒷받침합니다.
[3] 학습 현장의 변화 - 교실 안팎의 딜레마
- 과제 평가 문제: AI 작성물을 판별하기 어려워, 교사들은 평가 기준을 ‘창의성·논리성·출처 명시’ 등으로 재편하고 있습니다.
- 공정성 이슈: 사교육 접근이 어려운 학생이 AI를 제대로 활용하지 못하면, **‘디지털 학습 격차’**가 심화될 수 있습니다.
- 교사 지원 시스템: 국내 일부 대학은 GPT형 AI를 ‘과제 초안 도우미’로 허용하고, 최종 검토·자기평가를 의무화해 윤리적 학습 루프를 시도 중입니다.
[4] ‘도움받는 학습’의 두 얼굴
AI는 학생에게 즉각적인 피드백을 제공합니다. 예를 들어 영어 작문을 GPT에 맡기면 문법 오류는 줄지만, 의미 흐름을 스스로 점검하는 능력은 떨어집니다.
학습 효율이 높을수록 ‘생각의 근육’이 쉬고 있는 시간이 늘어나는 셈입니다.
이를 방지하려면, AI의 도움을 받되 ‘왜 이런 답이 나왔는가’를 스스로 해석하는 ‘메타인지 루프’를 만들어야 합니다.
[5] 한국 교육의 과제 - AI 친화와 비판 교육의 균형
- **교육부 AI교육과정(2025 개정안)**은 초·중등 교과 내에 ‘AI 윤리·활용·판별’ 과목을 포함시킬 예정입니다.
- 교사 연수 프로그램도 “AI 답변의 근거 분석”을 중심으로 개편 중입니다.
- 향후 관건은 단순한 ‘금지/허용’이 아니라, ‘어떻게 가르칠 것인가’의 문제로 이동하는 것입니다.
Mini Q&A
Q1. AI가 학생의 학습 능력을 실제로 떨어뜨리나요?
A. 직접적인 인과는 확정되지 않았지만, ‘생각 과정의 생략’과 ‘자기 검증 결여’가 축적될 경우 이해력 저하로 이어질 수 있습니다.
Q2. 국내에서도 비슷한 경향이 있나요?
A. 네, KRIVET·서울대 조사 모두 AI 무비판 사용 그룹의 문해력·추론력 저하를 확인했습니다.
Q3. 그렇다면 AI를 학습에 쓰지 말아야 하나요?
A. 아니요. **비판적 활용 역량(AI 리터러시)**을 키운다면 오히려 이해력 유지·심화에 도움이 됩니다.
Q4. 교실에서는 어떤 접근이 필요할까요?
A. AI가 제시한 답변을 근거 분석·토론·수정하는 단계별 학습으로 전환하는 것이 핵심입니다.
“AI는 학생의 머리를 대신해주지 않는다. 대신 ‘생각의 속도’를 유혹한다.”
결론
AI가 학습을 망치고 있는가?
정답은 “AI가 아니라 사용 방식이 망친다”입니다. AI는 교사와 학생 모두에게 새로운 가능성을 열었지만, 사고와 검증의 과정이 생략되면 그 효용은 급격히 줄어듭니다.
옥스포드와 한국의 연구는 모두 같은 결론을 내립니다 - ‘AI를 비판적으로 사용하는 학생’이 가장 오래 배운다.
3분 정리
- 옥스포드 조사: 학생 59% “AI가 학습 이해력 약화”.
- 한국 KRIVET·서울대 연구: AI 무비판 사용 시 문해력·추론력 저하.
- ‘AI 리터러시’ 교육이 학습 지속력 유지의 핵심.
- 정책은 ‘금지’보다 비판적 활용과 자기 검증 중심으로 전환.
- AI는 학습을 대체하지 않지만, 사고의 단축을 유혹한다.
출처
- Oxford University Press — AI and Learning Report 2025 (확인일 2025-10-20)
- 한국직업능력연구원(KRIVET) — AI 도구 활용과 학습 태도 조사 (2024)
- 서울대 교육연구소 — AI 사용 행태와 학습 성취도 보고서 (2023)