AI가 바꾸는 대만의 고등학교 과학 수업 현장

AI 안전장치를 담은 새로운 디지털 교수 지침

플랫폼과 함께 교육부는 디지털 교수 가이드 3.0판을 내놓았다. 개정된 가이드는 AI 학습 동반자의 기능을 상세히 설명하는 것을 넘어, AI 관련 위험 요소에 대한 경고와 책임감 있는 AI 활용 교육 원칙을 명시적으로 제시한다 .

이 가이드는 융·복합 수업 설계 방법까지 다루며, 학교장에게는 디지털 학습 리더십에 대한 프레임워크를 제공한다 . 이는 AI 도입이 일선 교사의 실험적 시도에 그치지 않고 학교 시스템 전체의 변화로 이어져야 한다는 교육부의 의지를 보여준다.

‘AI 보조 자기주도 학습’ 프로그램의 등장

2025년 6월, 교육부 산하 K-12 교육행정국은 “AI 보조 자기주도 학습”이라는 기치 아래 새로운 프로그램들을 발표했다. 2024학년도부터 시작된 이 프로그램은 교사와 학생이 AI 도구를 활용하여 스스로 학습 경로를 설계하고 안내하는 디지털 캠퍼스 학습 모델을 함께 만들어가는 것을 목표로 한다 .

여기에는 두 가지 핵심 목표가 있다. 교사가 AI를 교육과정 설계에 통합하는 역량을 키우는 동시에, 학생들이 AI를 단순한 정답 제공 도구가 아닌 진정한 의미의 학습 자원으로 활용하는 기술을 습득하는 것이다 .

빅데이터, 교사 연수, 그리고 인프라

교실 현장의 도구들 뒤에는 더 거대한 인프라 확충 작업이 있다. 2022년부터 추진된 ‘디지털 학습 향상 계획’은 전국 교육 빅데이터 시스템 구축, 디지털 콘텐츠 확장, 초·중등 교수법 개선이라는 세 가지 축으로 움직여 왔다 . 각급 학교에는 디지털 교수용 소프트웨어 구매 보조금이 지급되었고, 교육부는 기본적인 디지털 리터러시부터 고급 AI 통합 수업까지 아우르는 완전한 교사 연수 프레임워크를 설계했다 .

이러한 체계적인 접근 덕분에 대만의 플랫폼 모델은 국제적인 관심을 받고 있다. 예를 들어, 한국의 교육 관계자들은 중앙 집중식 디지털 플랫폼과 무료 콘텐츠, 그리고 학습의 어려움을 진단하는 데 빅데이터 분석을 활용하는 대만의 독특한 조합에 깊은 관심을 표명한 바 있다 .

“2년 안에 아시아 AI 교육의 선두로”

2024년 9월, 예빙청 교육부 정무차관은 “2년 안에 대만을 아시아 AI 교육의 선도 국가로 만들겠다”는 파격적인 일정을 제시했다 . 이 로드맵에는 고등학교에서의 AI 관련 강좌 의무화, 초·중학교 교실에 생성형 AI 학습 동반자 도입, 학생 참여를 촉진할 AI 경진대회 개최 등이 포함되어 있다 .

고등학생을 위한 AI 선택 강좌는 이미 순차적으로 시행되고 있으며, 대량의 과제를 자동으로 채점할 수 있는 온라인 시스템도 함께 개발되었다 . 디지털 교수 가이드 역시 학교 현장의 빠른 적용을 위해 예정보다 앞당겨 출간되었다 .

과학 교육, 왜 특별히 중요한가

교육부의 AI 이니셔티브가 전 과목을 아우르기는 하지만, 2026년 5월의 회의는 유독 고등학교 과학 교육에만 집중했다. 이는 데이터 해석, 모델링, 탐구 기반 학습이 중요한 과학 교과의 특성이 AI 도구의 장점을 극대화할 수 있는 영역이기 때문이다 .

교사들은 수업 준비 단계에서부터 수업 중 실시간 피드백, 수업 후 보충 및 심화 학습에 이르기까지 수업의 모든 국면에서 TALP를 활용하는 방법을 안내받고 있다. 학생 개별 학습 데이터를 적시에 보여주는 이 플랫폼은, 오해와 오개념이 순식간에 쌓여버리는 과학 수업에서 교사에게 정밀한 도구를 쥐여준 셈이다 .

이처럼 적응형 학습 플랫폼은 단순한 보조 도구를 넘어 교육부 디지털 전략의 결합 조직과 같다. 잠재력에 대한 공식 가이드와 위험 요소에 대한 경고를 바탕으로, 교육 과정, 평가, 교사 전문성 개발, 학생의 자율성을 하나의 환경 안에 통합해내고 있는 것이다 .