역량기반 AI 리터러시 성취기준의 철학적 한계: Biesta의 ‘좋은 교육’ 논의를 중심으로

분석 대상은 2022 개정 교육과정(교육부 고시 제2022-33호 [별책 10]) 정보교과의 AI 관련 성취기준 총 21개이다. 중학교(1-3학년) 정보 교과 5개, 고등학교 정보 교과 5개, 고등학교 인공지능 기초 교과 11개가 포함된다. 분석 범위를 정보교과로 한정한 근거는 서론에서 상술한 바와 같다. 분석 대상 성취기준의 학교급별 분포는 <표 1>과 같다.

고등학교 인공지능 기초 교과의 성취기준이 11개(52.4%)로 가장 높은 비중을 차지하며, 이는 AI 관련 교육 내용이 고등학교 수준에서 집중적으로 편성되어 있음을 보여준다. 중학교와 고등학교 정보 교과는 각 5개(23.8%)로 동일하다.

Biesta는 세 기능의 조작적 분류 기준을 명시적으로 제시하지 않았다. 세 기능이 “구별되지만 분리될 수 없다”는 그의 입장과 일관된 태도이다(Biesta, 2010, p. 21). 따라서 여기서 제시하는 분류 기준은 Biesta의 개념 정의를 바탕으로 연구자가 구성한 해석적 틀이다. Ⅱ장에서 논의한 바와 같이, 본 분류는 완전한 범주화가 아니라 해당 성취기준이 “주로” 지향하는 기능을 파악하기 위한 휴리스틱(heuristic) 도구이다.

자격화의 핵심은 “~을 할 수 있는 능력”, 곧 “can do” 형식의 수행 가능성이다(Biesta, 2010, p. 19). “이해한다”, “활용한다”, “설명한다”, “탐색한다”, “개발한다”와 같은 동사는 학생이 특정 지식이나 기술을 습득하여 할 수 있게 되었음을 표현하므로, 자격화 기능의 언어적 지표로 삼았다. 사회화의 핵심은 “기존 질서의 수용”과 “내면화”이다(Biesta, 2010, p. 20). “인식한다”, “준수한다”, “실천한다”, “참여한다”와 같은 동사는 학생이 사회적으로 합의된 규범이나 가치를 받아들이고 따르게 되었음을 나타내므로, 사회화 기능의 언어적 지표에 해당한다. 주체화의 핵심은 기존 질서에 “편입”되는 것이 아니라 그것을 “중단(interruption)”하고 자신의 고유한 입장을 형성하는 데 있다(Biesta, 2010, p. 21). “성찰한다”, “탐구한다”(의미 차원), “형성한다”(관점 차원)와 같은 동사가 이에 해당할 것으로 기대된다. 분류 기준을 정리하면 <표 2>와 같다.

실제 성취기준 진술에서는 하나의 성취기준이 복수의 동사를 포함하거나, 동일 동사가 맥락에 따라 다른 기능을 지향할 수 있다. 예컨대 “AI 윤리를 이해한다”는 “이해한다”라는 동사가 자격화를 시사하지만, 내용이 윤리 규범에 관한 것이므로 사회화로 분류될 수 있다. 이처럼 동사와 내용이 상이한 기능을 시사하는 경우에는 두 가지를 종합적으로 고려하되, 판단 근거를 분석 결과에서 투명하게 제시하는 방식을 취하였다.

분석은 네 단계를 거쳐 진행하였다.

1단계에서는 성취기준을 추출·정리하였다. 교육부 고시 제2022-33호 [별책 10]에서 정보교과 “인공지능과 융합” 영역의 성취기준 전체를 분석 대상으로 삼고, 각 성취기준의 코드, 진술 전문, 학교급, 과목을 정리하여 분석 데이터베이스를 구축하였다.

2단계에서는 위 <표 2>의 분류 기준을 조작적으로 확정하였다. Biesta(2010, pp. 19-21; 2013, p. 1; 2020, p. 94)의 원전을 반복 참조하여 각 기능의 핵심 특성을 추출하고, 이를 성취기준 진술의 동사 및 내용과 연결하는 방식으로 기준을 구성하였다.

3단계에서 21개 성취기준 각각을 분류하였다. 먼저 핵심 동사를 추출하여 해당 동사가 지시하는 기능을 1차 판단한 뒤, 성취기준의 내용을 검토하여 1차 판단을 검증하였다. 동사와 내용이 상이한 기능을 시사하는 경우에는 판단 근거를 기록하고 최종 분류를 결정하였다.

4단계에서는 분류 결과를 학교급별·기능별로 정리하여 빈도와 비율을 산출하였다. 아울러 성취기준 진술에 사용된 동사의 빈도를 분석하여 언어적 차원의 편중 패턴을 확인하고, 내용체계표의 “가치·태도” 범주를 검토하여 성취기준 외적 요소에서 주체화의 가능성을 탐색하였다.

본 연구는 1인 연구자에 의한 분석으로 수행되었으므로, 분류의 주관성 문제를 보완하기 위해 다음 절차를 거쳤다. 우선 <표 2>와 같이 분류 기준을 조작적으로 정의하여 각 기능별 원전 정의, 분류 기준 도출 논리, 대표 동사를 명시하였다. 다음으로 21개 성취기준 각각에 대해 핵심 동사, 내용 영역, 해당 기능을 연결하는 분석 메모를 작성하여 분류 과정의 투명성을 확보하였다. 분류 모호성이 있었던 사례에 대해서는 결정 근거를 분석 결과에서 구체적으로 밝혔다.

다만 방법론상 다음과 같은 한계가 있다. 복수 연구자에 의한 평가자 간 신뢰도(inter-coder reliability) 검증이 수행되지 않아 분류의 객관성에 제한이 남는다. 또한 세 기능이 “구별되지만 분리될 수 없다”는 Biesta의 전제에 따르면, 하나의 성취기준을 단일 기능으로 분류하는 것 자체가 이론적 긴장을 내포한다. 이러한 한계는 결론에서 재논의하며, 후속 연구에서 수업 관찰이나 교사 면담 등을 통해 보완될 필요가 있다.

21개 성취기준 중 주체화 기능을 명시적으로 지향하는 것은 존재하지 않았다. 이 “부재”는 동사 차원, 내용 차원, 교과 차원에서 일관되게 확인된다.

동사 차원에서, <표 4>에 나타난 바와 같이 주체화 관련 동사(“성찰한다”, “탐구한다” 등)는 21개 성취기준 어디에서도 사용되지 않았다(0.0%). 성취기준의 언어적 진술 방식 자체가 주체화를 배제하고 있는 것이다.

내용 차원에서 더욱 주목할 것은, AI 윤리를 다루는 성취기준에서조차 주체화가 부재하다는 점이다. AI 윤리는 학생이 AI 기술과의 관계에서 자신의 고유한 입장을 형성할 수 있는 잠재적 영역이다. 그러나 [12정보04-05]는 윤리를 “평가”의 대상으로 설정할 뿐 학생이 자신의 고유한 윤리적 입장을 형성하도록 요구하지 않으며, [12인기03-04] “인공지능으로 인한 딜레마 상황에서 윤리적인 판단과 선택을 한다”도 “윤리적인 판단”이라는 표현이 사회적으로 합의된 기준의 적용을 전제한다. “AI 시대에 나는 어떤 인간으로 존재하고 싶은가?”, “AI가 내 삶에서 어떤 역할을 해야 하는가?”와 같은 실존적 질문은 성취기준의 범위 밖에 놓여 있다.

교과 차원에서도 이 결과는 일관된다. 인공지능 기초 교과는 AI를 전문적으로 다루는 선택 교과로서 심화된 성찰이 기대되지만, 11개 성취기준 중 주체화에 해당하는 것은 없었다. [12인기01-02] “인공지능 기술의 발전에 따라 변화될 미래 사회를 예측하고 진로를 탐색한다”는 “탐색한다”라는 동사가 사용되어 자격화에 해당하며, AI 시대에 어떤 인간으로 존재할 것인가에 대한 주체적 성찰을 요구하지 않는다. 주체화 부재는 중학교, 고등학교 정보, 고등학교 인공지능 기초를 관통하는 구조적 특성이다.

다만, 2절에서 분석한 사회화 성취기준 일부에는 주체화의 잠재적 공간이 존재한다. [9정04-05]의 “토론한다”는 형식 자체가 학생 간 다양한 관점의 교류를 허용하며, [12인기03-04]의 “딜레마 상황”은 정답 없는 상황에서의 판단을 암시한다. 이러한 요소들이 교육 실천에서 주체화로 발현될 가능성을 완전히 배제할 수는 없으나, 성취기준 진술 수준에서는 사회화의 틀 안에 머물러 있다. 이 잠재적 공간의 의미는 Ⅴ장에서 논의한다.

성취기준 외에 정보교과 내용체계표의 “가치·태도” 범주에서 주체화의 가능성을 탐색하였다. 내용체계표는 “지식·이해”, “과정·기능”, “가치·태도”의 세 범주로 구성되며, 각 범주의 핵심 내용 요소와 Biesta 기능과의 연결은 <표 5>와 같다.

“지식·이해” 범주와 “과정·기능” 범주는 자격화에 직접 연결된다. “가치·태도” 범주에는 “디지털 문화 소양”, “AI 윤리 의식”, “협력적 태도”, “비판적 자세” 등이 포함되어 있다. 이 요소들은 성취기준에서 직접 진술되지 않더라도, 교수학습 과정에서 주체화가 발생할 수 있는 잠재적 공간을 제공한다. “비판적 자세”는 기존 질서를 “중단”하고 자신의 “입장을 형성”하는 주체화의 단초가 될 수 있다. 그러나 이러한 가치·태도가 성취기준으로 구체화되지 않은 채 내용체계표 수준에 머물러 있다는 사실은, 역량기반 교육과정의 구조 안에서 주체화가 어떤 위상을 갖는지에 대한 물음을 제기한다. 성취기준으로 진술되지 않은 교육 목표는 교육과정 실행과 평가에서 주변화될 가능성이 높기 때문이다. 이 문제는 Ⅴ장에서 심층적으로 논의한다.

Ⅳ장의 분석 결과, 21개 성취기준 가운데 주체화 기능을 명시적으로 지향하는 것은 단 하나도 존재하지 않았다. 자격화 81.0%, 사회화 19.0%, 주체화 0.0%라는 분포가 나타났으며, 동사 빈도 분석에서도 “성찰한다”, “탐구한다” 등 주체화 관련 동사는 사용되지 않았다(<표 3>, <표 4> 참조). 이 “부재”는 두 가지 관점에서 해석될 수 있으며, 어느 한쪽으로 단정짓기보다 양면을 함께 검토할 필요가 있다.

한 가지 해석은 구조적 한계에 주목하는 관점이다. 성취기준 진술 방식 자체가 측정 가능한 행동 동사를 요구하기 때문에, 본질적으로 예측 불가능한 주체화를 담아내기 어렵다는 것이다. <표 4>에 나타난 동사들(“이해한다” 33.3%, “탐색한다” 23.8%, “활용한다” 14.3%)은 인지적·기능적 수행을 표현하는 것이 대부분이다. Biesta(2010, p. 26)가 비판한 “측정 문화(culture of measurement)”가 교육과정 문서의 진술 방식 수준에까지 침투해 있는 셈이다. 한국 교육 맥락에서 성취기준은 교과서 개발, 수업 설계, 평가 문항 출제의 직접적 근거가 되므로, 성취기준에 명시되지 않은 교육적 경험은 실행 단계에서 주변화되기 쉽다.

다른 한 가지 해석은 본질적 긴장에 주목한다. 주체화는 성취기준으로 “명시될 수 없는 것”이 아니라, “명시되어서는 안 되는” 것일 수 있다. Biesta(2013)에 따르면 주체화는 “일어날 수 있지만, 반드시 일어나는 것은 아니며, 만들어낼 수 없다(can happen but not necessarily happens, and cannot be produced)”. 성취기준은 “달성해야 할 목표”를 규정하는데, 주체화는 목표로 규정될 수 없는 성격을 지닌다. Biesta(2013, p. 1)가 교육을 “아름다운 위험(the beautiful risk)”이라 표현한 것도 같은 맥락이다. 교육이 진정으로 학생의 주체성을 지향한다면, 그 결과를 미리 규정하거나 측정하려는 시도는 주체화의 본질과 충돌한다.

이 두 해석은 상호 배타적이지 않다. 앞서 검토한 MacAllister(2016)의 비판이 시사하듯, 두 번째 해석은 주체화를 교육과정 문서에 명시하는 것 자체가 불가능하다는 논리로 귀결될 수 있으며, 이 경우 성취기준 기반 교육과정의 개선 방향을 제시하기 어렵다는 실천적 한계에 직면한다. 동시에 Papastephanou(2015, p. 285)가 자격화와 사회화에도 변혁적 가능성이 내재한다고 지적한 것은, 첫 번째 해석이 성취기준의 잠재력을 과소평가할 수 있음을 시사한다. 실제로 <표 5>에서 확인한 내용 체계표의 “가치·태도” 범주에 포함된 “비판적 자세”는, 성취기준 진술에는 없으나 교수학습 실천에서 주체화로 발현될 수 있는 잠재적 공간이다. [9정04-05]의 “토론한다”나 [12인기03-04]의 “딜레마 상황”도 마찬가지로, 성취기준 진술 수준에서는 사회화의 틀 안에 있으나 교육 실천에서는 주체화의 계기가 될 수 있다.

본 연구가 문제삼는 것은 “주체화의 부재” 자체가 아니다. 성취기준 진술 체계 전체가 측정 가능한 자격화에 편중됨으로써, 주체화가 발생할 수 있는 교육적 공간이 축소될 수 있다는 점이 핵심이다. 성취기준이 자격화에 집중될수록, 교사와 학생은 “AI 기술을 어떻게 사용하는가”에 몰두하게 되고, “AI 시대에 어떤 인간으로 존재할 것인가”라는 질문은 교육 현장에서 후퇴하게 된다. 이 문제는 분석 도구인 Biesta 이론 자체의 한계와도 관련된다. Murris(2014, p. 148)는 Biesta의 주체화 개념이 포스트휴먼 시대의 인간-비인간 관계를 충분히 다루지 못한다고 비판하였는데, AI 기술이 인간의 인지와 의사결정에 깊이 개입하는 시대에 “인간 주체성”이라는 개념 자체를 재검토해야 할 수 있기 때문이다. Guillemin(2025)이 분석한 바와 같이, Biesta의 최근 저작에서 주체화가 “자기 자신이 되는 것”에서 “세계 속에서 성숙한 방식으로 존재하는 것”으로 확장되고 있다는 점은, AI 리터러시 교육에서 주체화를 재개념화하는 데 참고할 만하다.

앞서 확인한 자격화 편중과 주체화 부재는, 역량기반 교육과정이 전제하는 철학적 가정, 즉 모든 교육 목표는 측정 가능한 학습 결과로 환원될 수 있으며 그래야 한다는 전제에서 비롯된다. <표 4>의 동사 분포가 인지적·기능적 수행 동사로 구성된 것은 이 전제의 직접적 표현이다. 그러한 동사는 학생의 수행을 관찰하고 평가하기에 용이하나, “AI 시대에 어떤 인간으로 존재할 것인가”와 같은 실존적 질문에 대한 성찰까지 담아내기는 어렵다.

그러나 역량기반 접근의 교육적 가치를 균형 있게 인정할 필요가 있다. 교육 목표의 명확성 측면에서, “학생이 무엇을 할 수 있어야 하는가”를 구체적으로 진술하는 역량기반 성취기준은 교사에게 수업 설계의 방향을, 학생에게 학습 목표의 명료한 인식을 제공한다. [9정04-03] “학습용 데이터를 분류하여 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다”와 같은 성취기준은 교수학습의 초점을 분명히 한다. AI 기술 이해·활용 능력의 실제 필요성도 간과하기 어렵다. Long과 Magerko(2020, p. 3)가 AI 리터러시의 핵심 요소로 제시한 “AI 기술의 비판적 평가”는, AI 알고리즘의 작동 원리와 데이터 구조에 대한 기술적 이해를 전제한다. 자격화가 전체의 81.0%를 차지하는 것은 이러한 기술적 역량의 중요성을 반영한 결과로도 읽힌다.

본 연구의 비판 지점은 역량기반 접근의 “존재 자체”가 아니라, 그것의 “독점”이다. 자격화 편중(81.0%)과 주체화 부재(0.0%)는 역량기반 접근의 교육적 가치가 과도하게 강조된 나머지, 측정 가능한 것만을 교육 목표로 설정하는 경향에 빠졌음을 드러낸다. 이 지점에서 “좋은 AI 리터러시 교육”에 대한 물음이 제기된다. 현행 성취기준은 AI 리터러시를 “AI로 무엇을 할 수 있는가”의 문제로만 접근한다. “인공지능을 활용하여 문제를 해결한다”, “인공지능 기술의 원리를 이해한다”와 같은 성취기준은 AI를 도구로, 인간을 그 도구의 사용자로 위치시킨다. AI 기술은 단순한 도구에 그치지 않는다. 인간의 사고 방식, 의사결정 과정, 관계 맺기 방식을 변화시키는 기술이다. 학생들이 “AI를 어떻게 사용할 것인가”를 넘어 “AI와 함께 어떤 인간이 될 것인가”를 묻지 않는다면, AI 리터러시 교육은 기술적 역량 훈련에 머물게 된다. Biesta(2020a)가 “Digital first or education first?”에서 “디지털 교육에는 디지털적인 것이 없다(there is nothing digital about digital education)”라고 주장한 것은, 교육의 목적(purposes)에 관한 질문이 도구(means)에 관한 질문보다 선행해야 한다는 요청이다.

앞서 확인한 한국 AI 관련 성취기준의 기능별 분포가 갖는 의미를 맥락화하기 위해, UNESCO(2024) AI 역량 프레임워크 및 주요국의 AI 리터러시 교육과정과 비교하였다. 비교 결과는 <표 6>과 같다.

UNESCO(2024)는 학생용 AI 역량 프레임워크를 네 차원, 곧 인간 중심 마인드셋(Human-centred mindset), AI 윤리(AI Ethics), AI 기술과 응용(AI Technology and Applications), AI 시스템 설계(AI System Design)로 구성하였다. 이 가운데 가장 주목할 점은 “human agency”를 명시적으로 강조한다는 것이다. 프레임워크는 학생을 “공동 창조자(co-creator)”이자 “책임 있는 시민(responsible citizen)”으로 규정하며, 윤리를 4개 차원 중 하나로 독립 배치하고, “자신의 역할 성찰(reflect on one’s role)”과 같은 성찰 동사를 사용한다.

이와 대비하여 한국 교육과정은 “human agency”에 대한 명시적 언급이 부재하며, 학생 정체성을 암묵적으로 “AI 활용자”로 규정한다. 윤리는 성취기준 일부에 포함되어 있으나 독립적 차원으로 다루어지지 않으며, <표 4>에서 확인한 바와 같이 성찰 관련 동사는 사용되지 않는다. 핀란드 역시 “reflect”를 사용하며 학생을 “시민”으로 규정하는 반면, 캐나다 BC는 한국과 유사하게 “understand” 동사에 의존하고 있어, 각국의 AI 리터러시 교육이 상이한 철학적 지향을 반영하고 있음을 보여준다.

이 비교에서 도출되는 시사점은, 한국 교육과정의 자격화 편중이 불가피한 선택이 아니라 특정한 철학적 전제에 기반한 설계 결과라는 점이다. UNESCO 프레임워크가 “인간 주체성의 향상”을 AI 역량의 전제 조건으로 설정한 것은, 자격화와 주체화가 반드시 배타적일 필요가 없음을 보여주는 사례이다.

앞서 논의한 주체화의 회복을 교육과정에 구현하기 위해서는, 성취기준, 교수학습, 평가 및 시스템의 세 수준에서 접근이 필요하다.

성취기준 수준에서는 성찰적 진술의 보완이 검토될 수 있다. <표 6>에서 확인한 바와 같이 UNESCO와 핀란드 교육과정은 “reflect”와 같은 성찰 동사를 사용한다. 한국 교육과정에서도 “AI 시대에 인간으로서의 자신의 역할을 성찰한다”, “AI 기술과의 관계에서 자신의 입장을 탐구한다”와 같은 성찰적 성취기준의 추가가 검토될 수 있다. 다만 이 제안에는 난점이 있다. Biesta의 관점에서 주체화는 “성취”될 수 없으며 “측정”될 수 없다. 성찰적 성취기준을 명시하는 순간, 그것이 또 다른 측정 대상으로 전환될 가능성을 배제하기 어렵다. 이 딜레마를 고려하면, 성취기준 외적 요소에서 주체화의 공간을 확보하는 접근이 오히려 중요할 수 있다.

교수학습 수준에서의 변화가 이 지점에서 핵심적이다. 교사는 성취기준이 요구하는 자격화 기능을 가르치면서도, 그것을 넘어서는 성찰적 경험을 학생에게 제공할 수 있다. 예컨대 [9정04-01]의 “인공지능 사례를 탐색한다”를 가르치면서, “이 AI 기술이 나의 삶에 어떤 영향을 미치는가?”, “나는 이 기술과 어떤 관계를 맺고 싶은가?”와 같은 질문을 던질 수 있다. <표 5>에서 확인한 내용체계표의 “가치·태도” 범주에 포함된 “비판적 자세”는 이러한 교수학습 활동의 근거가 된다. 교사가 “비판적 자세”를 AI 기술의 문제점을 지적하는 데 그치지 않고, AI와의 관계에서 자신의 고유한 입장을 형성하는 것으로 해석할 때, 자격화 중심의 성취기준에서도 주체화의 공간이 열릴 수 있다.

평가 및 시스템 수준에서는 한국 교육 맥락의 특수성을 고려해야 한다. 대학수학능력시험은 교육과정 실행에 강력한 역진 효과(washback effect)를 미친다. 측정 가능한 성취기준은 평가 문항으로 출제되기 쉽고, 그렇지 않은 성취기준은 주변화된다. 주체화 기능을 회복하기 위해서는 성취기준 수준의 개선만으로는 불충분하며, 평가 체제의 유연화, 과정 중심 평가의 확대, 교사의 교육과정 재구성 자율성 보장 등 시스템 차원의 변화가 수반되어야 한다. AI 리터러시 교육에서 학생이 AI와의 관계 속에서 자신의 고유한 입장을 형성하는 과정은 표준화된 평가로 포착하기 어려우므로, 포트폴리오 평가, 성찰 저널, 토론 참여 등 대안적 평가 방식의 활용이 요구된다.

”좋은 AI 리터러시 교육”은 성취기준 문서의 개정만으로 달성되지 않는다. 평가 방식, 교사 자율성, 사회적 인식이 함께 변화할 때 비로소 가능해진다. Biesta(2010, p. 21)가 강조하였듯이, 좋은 교육은 자격화, 사회화, 주체화의 세 기능이 균형을 이룰 때 가능하다. 현행 AI 관련 성취기준의 분포는 이 균형이 상당히 기울어져 있음을 보여주며, 이를 회복하기 위해서는 성취기준, 교수학습, 평가, 시스템의 모든 수준에서 통합적인 노력이 필요하다.