[교육] 학교가 AI를 만났을 때: 코딩 교육 의무화와 디지털교과서 논쟁의 현재

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한국 교육의 새로운 갈림길, AI와 코딩의 만남

2025년 한국 교육 현장은 거대한 변화의 물결 앞에 서 있습니다.

산업과 사회 전반을 뒤흔드는 인공지능 혁신에 대응하기 위해, 정부와 교육계는 AI·코딩 교육 강화를 핵심 과제로 삼고 있습니다.

지난 8월 대전에서 열린 AI·디지털 기반 교육혁신 콘퍼런스는 이러한 흐름을 상징적으로 보여주었습니다.

학부모, 교사, 정책 전문가가 모여 미래 교육의 청사진을 논의했고, 동시에 국회에서는 AI 디지털교과서의 법적 지위를 ‘교과용 도서’에서 ‘교육자료’로 낮추는 법 개정이 통과되었습니다.

이 두 사건은 한국 교육이 강화와 재설계 사이의 균형을 모색해야 함을 잘 보여줍니다.

정책 방향은 ‘강화’, 그러나 방법론은 ‘재검토’

AI와 코딩 교육 강화는 새로운 화두가 아닙니다.

이미 2022년 정부가 발표한 디지털 인재양성 종합방안에서 정보교과 시수 확대와 단계적 필수화 방향이 제시되었습니다.

최근 1개월 내에는 구체적인 확정 고시는 없지만, 정부와 교육계가 AI·코딩 교육 강화 방안을 논의 중이며, 단계적 의무화 방향이 유지되고 있습니다.

이번 콘퍼런스에서도 교육부와 학계는 AI 리터러시, 코딩 역량, 디지털 윤리의 중요성을 강조하면서도, 학교별 상황과 지역 격차를 고려한 맞춤형 접근이 필요하다는 데 공감했습니다.

교실의 현실, 제도보다 중요한 현장 적합성

새로운 과목이 교실에 들어온다는 것은 단순히 커리큘럼 한 줄이 늘어나는 문제가 아닙니다.

교사는 AI와 코딩을 가르칠 역량과 연수 기회를 필요로 하고, 학생들은 추가 학습 부담을 우려합니다.

특히 최근 법 개정으로 AI 디지털교과서가 정규 교과서가 아닌 ‘교육자료’로 분류되면서, 현장의 혼선은 더 커졌습니다.

준비가 충분치 않은 상황에서 교재의 법적 지위가 낮아진 것은 공교육의 책임을 학교와 교사에게 떠넘길 수 있다는 비판도 나옵니다.

반면 이를 학교 자율성을 높이는 계기로 해석하는 시각도 있습니다.

결국 중요한 것은 도시와 농산어촌, 일반학교와 특목고 사이의 격차를 어떻게 줄이느냐입니다.

학부모와 사회의 반응, 기대와 우려가 교차하다

학부모들은 자녀가 AI와 코딩 역량을 통해 미래 경쟁력을 확보하길 원합니다.

하지만 동시에 사교육 의존 심화, 교육비 부담 증가, 정보 격차 확대를 우려합니다.

최근 언론 보도에 따르면 AI 디지털교과서 시범학교 현장에서 학부모들의 반응은 크게 둘로 갈렸습니다.

일부는 “아이들이 미래 기술을 익히는 기회”라며 환영했고, 다른 일부는 “보안·개인정보 유출 위험, 학습 효과 검증 부족”을 지적했습니다.

결국 사회적 논쟁은 단순한 찬반을 넘어, 어떤 속도와 어떤 방식으로 제도를 추진할 것인지로 이어지고 있습니다.

해외 사례에서 배우는 교훈

미국은 주 단위로 고교 졸업 요건에 컴퓨터 과학을 포함시키는 움직임이 확산되고 있습니다.

그러나 8월 뉴욕주 보도에 따르면 학교 간 개설 격차와 교사 부족 문제가 심각하게 드러났습니다.

일본은 2020년부터 초등학교에서 프로그래밍 교육을 의무화했지만, 초기에는 사교육 과열이 큰 사회 문제로 떠올랐습니다.

유럽 역시 디지털 역량을 필수 교육으로 포함하고 있지만, 국가별로 접근성이 크게 다릅니다.

한국이 얻을 수 있는 교훈은 명확합니다.

필수화 선언만으로는 충분하지 않다는 것입니다.

교사 전문성, 인프라 보강, 평가 체계 혁신이 동반되어야 지속 가능한 모델이 됩니다.

커리큘럼 설계의 핵심, 기술과 인문학의 균형

AI와 코딩 교육은 단순히 기술을 가르치는 데 그쳐서는 안 됩니다.

컴퓨팅 사고: 문제를 구조화하고 절차적으로 해결하는 사고력.
융합 프로젝트 학습: 사회, 과학, 예술 등 다른 교과와 연계한 창의적 산출물.
새로운 평가 체계: 수행평가, 포트폴리오, AI 보조 활용 윤리 규정 반영.
이러한 요소들이 어우러질 때, 학생들은 AI를 단순한 ‘도구’가 아닌 탐구와 표현의 파트너로 받아들일 수 있습니다.

실행 가능한 로드맵, 학교·지자체·기업의 역할

교사 연수 강화: 프롬프트 활용, 디지털 윤리 교육, 평가 설계 훈련.
인프라 보강: 저사양 기기 대응, 네트워크 안정성, 장애학생 접근성 확보.
거버넌스 투명화: 학부모 설명회, 지역 교육청 협의, 정기 보고 체계.
생활 밀착 프로젝트: 교통, 환경, 안전 등 지역 현안을 데이터 분석으로 해결.
평가 공정성 확립: AI 사용 범위와 출처 표시 규칙을 명확히 공지.

국내외 반응 스냅샷

국내: 교육혁신 콘퍼런스를 통해 정책 방향 공유, AI 교과서 제도는 법률 하향으로 재정비.
해외: 미국은 AI·컴퓨터과학 교육 확대 가이드 발표, 뉴욕주에서는 개설 격차와 교사 부족 문제 제기.
종합: 확대와 격차 해소가 동시에 과제임을 보여줍니다.

강화는 확실히, 설계는 더 촘촘히

디지털 문해력은 앞으로 살아가기 위한 필수 역량입니다.

하지만 그 방법은 현장의 목소리에 귀 기울여야 합니다.

AI 디지털교과서의 법적 지위 하향은 단순한 후퇴가 아니라 재설계의 기회일 수 있습니다.

교사 연수, 인프라 보강, 평가 체계, 학부모와의 투명한 소통이 함께 이루어질 때, AI·코딩 교육은 학생들의 가능성을 확장하는 경험으로 자리잡을 수 있을 것입니다.

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