대통령령으로 교과서가 바뀌는 사회: AI교과서 논쟁이 드러낸 지위의 정치

Apr 16, 2026

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시작 질문: 교육의 권위는 누구의 것인가?

대통령령으로 학교 교과서의 지위를 바꿀 수 있는 사회를 원하십니까? 이 질문은 다소 과장처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 최근 AI를 활용한 학습 소프트웨어를 '교과서적 지위'로 규정하려는 시도와, 이에 반발해 법률로 교과서 정의를 명확히 하려는 움직임은 단순한 행정 다툼이 아니다. 그것은 누가 지식을 정의하고, 어떤 과정으로 교육의 권위를 부여하며, 그 권위가 누구의 지위를 보장하거나 위협하는지를 둘러싼 정치적 전선이다.

이 글의 주장: AI교과서 논쟁은 기술 규제의 문제가 아니라 사회적 지위와 정당성의 문제다. 한국 사회의 하이퍼-능력주의와 그로 인한 지위 불안이 결합된 정치적 메커니즘은 기술을 이용해 권위와 기회에 대한 재분배를 우회하려는 시도를 촉발한다. 따라서 AI를 교육에 도입할 때 가장 먼저 점검해야 할 것은 알고리즘의 효과가 아니라, 그 도입 방식이 누굴 이롭게 하고 누굴 배제하는가이다.

왜 AI교과서가 단순한 교육 정책을 넘어서는가: 세 갈래의 싸움

AI교과서 도입 논쟁은 세 가지 차원에서 충돌한다: 지식의 권위, 절차적 정당성, 분배적 결과. 이 세 가지를 통해 사건을 재구성하면 표면적 쟁점들 사이의 숨은 연결고리가 보인다.

지식의 권위: 전통적 교과서는 국가와 교육 공동체가 수십 년간 다듬어온 교육 내용의 집적체다. 교과서로서의 지위는 단순히 정보의 전달을 넘어서서 어떤 지식이 '표준'인지, 어떤 사고 방식이 바람직한지에 대한 표준을 만든다. AI가 이 역할을 맡게 되면, 그 '표준'은 알고리즘의 설계와 학습 자료, 그리고 업데이트 주기에서 비롯된 기술적 결정에 의해 형성된다. 이는 누군가의 편향이나 시장 논리, 혹은 정부의 행정적 선택이 곧바로 교육의 규범이 되는 위험을 동반한다.
절차적 정당성: 민주적 교육체제는 중요한 교육제도 변경에 대해 법률로 규정하고, 교사와 학부모, 전문가의 참여를 통해 합의를 모으는 것이 정석이었다. 그러나 시행령이나 행정명령으로 기술을 '교과서'로 격상시키는 방식은 이러한 절차적 정당성을 우회할 수 있다. 법적 위임의 정도, 공개된 검증 절차의 유무, 교사 현장의 판단권이 축소되는 구조적 문제가 생긴다.
분배적 결과: 가장 중요한 점은 누가 이익을 보는가이다. 기술 기반의 교육자원이 빠르게 도입되면, 이를 설계하고 공급하는 기업과 이를 활용할 수 있는 인프라를 갖춘 학교, 또는 새로운 지적·기술 자격을 빨리 획득하는 개인이 상대적 우대가 된다. 반면 기존 교육 방식에 의존해 온 집단, 지방 학교, 저소득층 학생들은 배제될 위험이 커진다.

이 세 가지 축은 서로 강화한다. 절차를 우회하면 특정 기술이 빠르게 표준이 되고, 표준이 되면 분배적 이익이 고착화된다. 결과적으로 교육은 민주적 공론장이 아니라 신속한 지위 재배분의 도구로 전환될 수 있다.

지위 포획의 사이클: 기술, 포퓰리즘, 그리고 공정 담론의 결합

한국 사회의 하이퍼-능력주의는 두 가지 정치적 반응을 낳는다. 위로부터는 '정상적 능력'을 기치로 권위를 주장하는 집단이 등장한다. 아래로부터는 지위를 잃는 집단의 불안이 포퓰리즘적 정서로 수렴된다. 여기서 정치적 포장으로 자주 등장하는 말이 '공정과 상식'이다. 이 슬로건은 표면적으로는 규범을 강조하지만, 실제로는 지위 유지와 상승을 위한 정당화 수단으로 작동할 수 있다.

그 결과 생기는 메커니즘을 '지위 포획의 사이클'이라고 부를 수 있다:

사회적 불확실성 증가: 교육, 노동시장의 경쟁이 심화되고 기회의 불균등이 확대된다.
객관성의 약속 부상: 기술은 '객관적'이고 '효율적'이라는 약속을 제공한다. 알고리즘 점수, 맞춤형 콘텐츠가 그 예다.
신속한 규범화 시도: 기술의 빠른 도입은 기존 규범과 절차를 무력화할 수 있다. 시행령이나 기술적 표준이 이런 역할을 한다.
지위의 재배분: 새로운 표준을 가장 잘 활용하는 집단이 지위를 확보한다.
정치적 정당화: '공정과 상식' 같은 담론이 도입을 정당화하고 반대자는 비합리로 프레이밍된다.

AI교과서 논쟁은 이 사이클을 매우 구체적으로 보여준다. 'AI교과서'를 교과서로 인정하는 순간, 해당 소프트웨어는 학습의 표준으로 작동할 잠재력을 갖는다. 표준화는 곧 자격과 평가, 그리고 입시와 연결된다. 그러므로 도입 방식과 권한 배분을 둘러싼 갈등은 단순한 교육정책 논쟁을 넘어 사회적 위계의 싸움이 된다.

교육 기술의 도입은 종종 '중립적인 효율성'으로 포장된다. 그러나 기술은 결코 중립적이지 않다. 기술은 규칙을 만든다. 규칙은 권력을 만든다. 권력은 지위를 만든다.

현실적 설계 원칙: 기술을 통해 교육을 민주화하는 대신 지위를 굳히지 않게 하는 방법

논쟁을 생산적으로 전환하려면, 우리는 기술 도입을 둘러싼 논의를 다음 네 가지 원칙으로 재구조화해야 한다. 이 원칙들은 기술을 무조건 거부하거나 무비판적으로 수용하는 이분법을 넘어선다.

법적·절차적 투명성의 우선성: 교육제도의 핵심적 변경은 명확한 법적 근거와 공개된 검증절차를 거쳐야 한다. 시행령에 의한 산발적 규정은, 특히 교육과 같이 세대와 사회 전체의 규범을 형성하는 영역에서는 위험하다. 법률은 책임 소재를 분명히 하고, 향후 분쟁 발생 시 이를 해결할 수 있는 기준을 제공한다.
현장 중심의 검증과 권한 보장: 교사와 교육 공동체는 단순한 피드백 제공자가 아니다. 그들은 교육적 판단과 전문성을 보유한 행위자다. AI교과서의 채택 여부, 활용 방식, 평가 기준 등은 교사 주도의 시범 운영과 엄격한 현장 검증을 거쳐야 한다.
데이터·알고리즘의 공개성 및 해석 가능성: AI가 교육 내용과 평가를 제안한다면, 그 근거가 되는 데이터와 알고리즘의 작동 원리를 공개하고 해석할 수 있어야 한다. 이는 편향을 식별하고 교정하기 위한 전제다.
분배의 공정성: 기술 기반 교육 자원이 실질적 형평성을 해치지 않도록 보장해야 한다. 예를 들어 인프라가 부족한 지역을 위한 보완재, 접근성 보장, 교사 연수 프로그램, 보완적 평가 체계 등이 병행되어야 한다.

이 원칙들은 단순한 규제 목록이 아니라 설계의 기본 철학이다. 기술 도입 자체가 목표가 되어서는 안 된다. 목표는 교육의 질과 공공성, 그리고 세대 간 기회의 공평성이다.

구체적 실행 방안: 작은 실험, 엄격한 검증, 공개된 책임

추상적 원칙만으로는 불충분하다. 다음은 정책 입안자와 교육 공동체, 시민이 당장 시도할 수 있는 실천적 조치들이다.

법률 정비와 긴급 조정 규정 도입: 교육제도의 핵심 변경을 위해 명확한 법률 규정을 마련하되, 긴급히 기술을 실험해야 하는 경우를 대비한 임시적 시범조항을 둔다. 시범조항은 시간 제한과 평가 기준을 명시해야 한다.
공정성 평가 메커니즘 도입: 도입 전후의 영향을 정량적, 정성적으로 측정하는 공정성 영향평가 IAF(Impact Assessment Framework)를 구축한다. 평가는 지역, 소득, 장애 유무 등 다양한 기준에서 이루어져야 한다.
교사 주도의 파일럿과 거버넌스 참여: 파일럿 프로젝트의 설계, 실행, 평가에 교사가 주도적으로 참여하도록 하고, 결과에 따라 채택 여부를 결정한다. 교육청과 학교는 독립적인 심사위원회를 통해 객관적 평가를 확보한다.
알고리즘과 데이터의 감사 제도: 외부 전문가와 시민 대표가 참여하는 알고리즘 감사 제도를 만들어 학습데이터의 편향, 알고리즘 출력의 안정성, 개인정보 보호 준수를 점검한다.
중립적 인증 체계: AI교육콘텐츠에 대해 기술적, 교육적 기준을 충족하는지 평가하는 독립 기관을 설립한다. 이 기관은 채택 권고만 할 뿐, 채택의 최종 결정 권한은 교육 공동체에 남긴다.

이러한 방안들은 기술을 억제하려는 것이 아니다. 기술을 도입할 때 발생하는 권력 전이를 관리하고, 교육이 민주적으로 유지되도록 하는 것이다.

Key Takeaways

교육 기술의 도입은 기술적 효율성의 문제가 아니라 지식 권위와 지위 재분배의 문제다. 도입 방식이 분배적 결과를 결정한다.
절차적 정당성은 필수다: 교육제도 핵심 변경은 법률과 현장 검증을 통해 결정해야 한다. 시행령 일방 도입은 위험을 키운다.
교사는 규칙의 집행자가 아니라 규칙의 공동 설계자다. 교사 주도의 파일럿과 참여 거버넌스는 필수적이다.
알고리즘의 투명성, 데이터 공개, 외부 감사는 편향과 권력 집중을 막는 최소한의 방어선이다.
기술 도입은 보완적 분배 정책과 함께 이루어져야 한다. 인프라, 연수, 보완 평가 체계가 병행되지 않으면 기존 불평등이 악화된다.

결론: 교육은 기술 실험장이 아니다, 공동체 재구성의 장이다

AI교과서 논쟁을 단순히 '기술을 둘러싼 법리적 다툼'으로 환원하면 우리는 중요한 것을 놓친다. 이 싸움은 교육의 규범을 누가 정하고, 그 규범으로 누가 이득을 보고, 누가 배제되는지를 결정하는 정치적 싸움이다. 기술은 그 자체로 정치적이다. 기술의 도입 방식은 새로운 권력축을 만들어내며, 권력은 곧 지위를 만든다.

따라서 우리가 해야 할 일은 기술을 무조건 거부하거나 맹목적으로 수용하는 것이 아니다. 우리는 교육을 통해 어떤 사회를 만들고 싶은지에 대한 합의, 그리고 그 합의를 구현할 제도적 장치를 먼저 세워야 한다. 법, 절차, 현장의 권한, 투명성, 공정한 분배 장치를 갖춘 뒤에만 기술을 도입해야 한다. 그래야 기술이 지위를 굳히는 도구가 아니라, 교육의 가능성을 확장하는 수단으로 작동할 수 있다.

마지막으로 남기는 질문: 기술이 제공하는 '객관성'의 약속을 받아들일 것인가, 아니면 그 약속을 누구의 이익을 위해, 어떤 절차로 활용할 것인가를 먼저 결정할 것인가. 교육의 권위는 교과서나 소프트웨어의 선언으로 주어지지 않는다. 그것은 공동체의 합의와 책임, 그리고 제도의 정당성으로 구축된다.