AI 기술은 교육 분야에서 개인화 학습, 자동 평가, 학습 분석 등의 혁신을 가져오며 교육의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 보여주고 있습니다. 그러나 이와 동시에, AI 기술의 활용이 모든 학습자에게 동일한 기회를 제공하지 못할 경우 오히려 교육 격차를 심화시킬 수 있다는 우려도 커지고 있습니다. 특히 사회·경제적으로 불리한 위치에 있는 학생들에게는 AI 기술 자체가 '기회'가 아니라 '장벽'이 될 수 있다는 점에서, 교육 현장에서는 기술 도입과 함께 평등한 접근과 활용을 위한 전략이 병행되어야 합니다. 이 글은 AI 기술이 유발할 수 있는 교육 격차의 실체를 진단하고, 이를 해소하기 위한 방향성을 제시하고자 합니다.
AI 기술이 유발하는 새로운 교육 격차의 양상
AI는 기본적으로 대규모 데이터와 고성능 기기, 안정적인 인터넷 환경을 전제로 작동합니다. 그러나 이러한 조건은 모든 학생에게 동일하게 제공되지 않습니다. 대표적인 격차는 **기기 접근성의 불균형**입니다. 교육용 태블릿, 노트북, 고속 인터넷 환경이 갖춰진 도시권과, 이를 충분히 제공받지 못하는 농어촌 및 저소득 가정 간의 간극은 여전히 큽니다. 이러한 상황에서 AI 기반 교육 콘텐츠나 시스템이 도입될 경우, 상대적으로 열악한 환경에 있는 학생들은 새로운 학습 도구에 접근조차 어려워질 수 있습니다.
둘째, **디지털 리터러시 수준의 차이**도 중요한 요인입니다. 단순히 기기를 갖고 있다고 해서 AI 기반 학습 시스템을 효과적으로 활용할 수 있는 것은 아닙니다. 학습자 본인뿐 아니라 보호자, 교사의 디지털 이해도 역시 영향을 미치며, 특히 초등학생이나 저학년일수록 부모의 기술 활용 능력이 자녀의 학습 격차로 이어질 수 있습니다. 또한, 학교 간 인프라 차이 역시 AI 교육 격차를 확대합니다. 교육청별 예산, 교사의 역량, 지역 대학 및 산업체와의 협력 가능성 등은 AI 교육 도입 속도와 범위에 영향을 미치며, 이는 학교 간 교육 품질의 불균형으로 이어질 수 있습니다.
셋째, AI 기반 시스템이 사용하는 **알고리즘의 편향성**도 간과할 수 없습니다. AI는 과거 데이터를 학습해 판단을 내리는데, 이 데이터가 특정 지역, 집단, 성별, 사회계층의 특성을 제대로 반영하지 못할 경우 일부 학생들은 시스템 내에서 불리한 평가를 받을 수 있습니다. 예컨대, 특정 유형의 학습 패턴만을 이상적으로 간주하는 AI 시스템은 다른 방식으로 학습하는 학생들을 낮은 성취도로 판단할 수 있습니다. 이는 평가 결과에 따른 학습 방향 설정, 진단 피드백 등에 영향을 주어 학습 동기를 저하시키는 결과를 낳을 수 있습니다.
AI 교육 격차 해소를 위한 정책적 접근
AI 기반 교육 격차를 줄이기 위한 핵심 전략은 **접근성, 공정성, 지속가능성**이라는 세 가지 키워드를 중심으로 설계되어야 합니다. 우선 **기기 및 네트워크 접근성 보장**은 기본 전제입니다. 교육부와 지방자치단체는 디지털 취약계층 학생들을 대상으로 학습기기 지원을 확대하고, 공공 와이파이 기반의 학습환경 조성을 강화해야 합니다. 또한 클라우드 기반 학습 시스템이나 저사양 기기에서도 작동 가능한 경량형 AI 콘텐츠 개발이 함께 병행되어야 합니다.
둘째, **교사 및 보호자에 대한 디지털 교육 강화**도 필수적입니다. AI 시스템의 효과적인 활용은 단순히 기술 자체에 달린 것이 아니라, 이를 어떻게 수업에 통합하고 학생을 지도하느냐에 따라 달라집니다. 따라서 교사 대상의 AI 활용 연수, 수업 사례 공유 플랫폼, 교육자료 개발 지원 등은 AI 격차 해소의 핵심 인프라로 기능할 수 있습니다. 보호자에 대해서도 디지털 교육 안내, 학부모 대상 워크숍 등 간접적 학습 지원 환경을 확대할 필요가 있습니다.
셋째, **AI 알고리즘의 투명성 확보와 윤리적 설계**가 중요합니다. 교육용 AI 시스템이 학생의 성취 수준을 평가하고 추천 콘텐츠를 제공하는 역할을 한다면, 그 판단 기준이 어떻게 구성되어 있는지에 대한 설명 가능성과 공정성이 반드시 담보되어야 합니다. 이를 위해 공교육에 사용되는 AI 시스템은 공신력 있는 기관의 검증을 거쳐야 하며, 특정 배경이나 성향에 따라 학습자가 불이익을 받지 않도록 알고리즘 설계 단계에서부터 다양한 데이터를 반영하고 편향을 점검하는 체계가 마련되어야 합니다.
마지막으로, 정책 전반에서 **AI 교육 격차 해소를 위한 데이터 기반 의사결정 시스템**이 필요합니다. 예를 들어 지역별 AI 교육 도입 현황, 학습 성취도 차이, 인프라 보급률 등의 데이터를 정기적으로 수집·분석하고, 이를 바탕으로 예산과 인력, 콘텐츠 개발을 우선 배치하는 전략적 접근이 요구됩니다.
기술과 평등이 공존하는 미래 교육을 위한 제언
AI 기술은 교육을 더욱 풍부하고 개별화된 방향으로 이끌 수 있는 가능성을 지니고 있지만, 그 혜택이 소수에게만 집중될 경우 오히려 사회 전체의 교육 불평등을 심화시키는 결과를 낳을 수 있습니다. 따라서 공교육은 AI 기술을 도입함에 있어 **'기술 중심'이 아닌 '학생 중심' 관점에서의 접근**이 이루어져야 하며, 특히 학습 취약계층에 대한 우선적 고려가 필요합니다.
단기적으로는 국가 주도의 **디지털 학습 안전망** 구축이 핵심입니다. 이는 AI 기술을 사용할 수 있는 환경을 보장하는 동시에, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 사회적 역량을 함께 길러주는 체계입니다. 중장기적으로는 **교육 콘텐츠와 기술 도구의 공동 개발**, **학교 간 협력 네트워크 구축**, **학생 맞춤형 학습지원 체계 확대** 등을 통해 구조적 격차를 줄이는 것이 중요합니다.
또한, 기술 개발 기업과 교육 기관 간의 협력이 보다 윤리적이고 책임 있는 방향으로 이뤄져야 합니다. 공공의 교육 시스템에서 사용되는 AI는 단순히 기술적 성능뿐만 아니라, **사회적 신뢰와 공공성**을 담보할 수 있어야 하며, 학생이 AI 기술에 종속되지 않고 주체적으로 사고하고 성장할 수 있도록 돕는 방향으로 설계되어야 합니다.
결론적으로, AI 교육 격차는 기술 발전의 그림자가 아닌, 사회가 해결해 나가야 할 공동의 과제입니다. 이를 해결하기 위한 노력은 단순히 교육의 질을 높이는 것을 넘어서, 교육의 본질인 '기회의 평등'을 실현하는 과정이며, 이것이야말로 진정한 의미의 교육 혁신이라 할 수 있습니다.