김현주 기자
[한국의정신문 김현주 기자]
“어떤 학교는 생성형 AI 수업을 진행하고, 어떤 학교는 아직 디지털기기 도입도 마무리되지 않았다면… 이것이 과연 공교육의 형평성인가?”
2025년 현재, AI 교육은 명실상부한 교육 혁신의 중심 아젠다다. 교육부는 ‘디지털 기반 미래교육 전환’을 국가 의제로 채택했고, 시도교육청들은 AI 기반 교육과정과 수업 모델 도입에 속도를 내고 있다. 그러나 지역에 따라, 심지어 학교에 따라 그 적용 양상은 극명하게 다르다.
서울의 한 중학교에서는 교사가 챗GPT와 협업해 학습자 주도 수업을 설계하고, 학생들은 AI로 만든 영상으로 토론을 벌인다. 반면, 지방의 한 학교에서는 아직 교실 무선인터넷도 불안정해 디지털 기기 수업이 현실적으로 어렵다. 이런 격차가 누적되면, 교육 불평등은 기술이 아닌 정책에서 비롯될 수 있다.
서울시교육청은 ‘AI교육 선도교사단’과 실천 중심 사례를 앞세운 현장 주도형 전략을 펼치고 있다.
2022년 이후 150여 개의 초·중·고 AI 선도학교를 운영하며, 교사 중심의 수업 설계와 공유문화 확산에 집중해 왔다. AI 식물도감 만들기, 챗GPT 기반 직업 탐색 등 학생 주도 프로젝트는 교실에서 실질적인 변화를 만들어내고 있다. 여기서 서울의 전략 키워드는 바로 “교사의 자율성”이다. 교사가 수업을 설계하고, 자신만의 방식으로 AI를 교육에 녹여낸다.
반면, 경기도교육청은 보다 체계적인 시스템과 인프라 구축에 집중하는 플랫폼 기반 전략을 채택하고 있다. 전 학년 디지털 기기 보급률 100%를 달성한 경기도는, ‘하이러닝’이라는 자체 AI 학습 플랫폼과 AI 디지털교과서 연동체계를 통해 학생 누구나 동일한 기반 위에서 AI 교육을 경험하도록 한다.
또한 교사 4,000명을 대상으로 서·논술 평가에 생성형 AI를 접목한 연수도 진행하며, 교사 역량의 하드웨어화를 추진 중이다.
이처럼 두 지역의 전략은 “교사 중심 자율 운영”과 “플랫폼 중심 확산 정책”으로 나뉜다. 어느 것이 옳고 그르다기보다, 지역의 조건과 철학에 따른 선택이라는 점이 중요하다.
서울과 경기도처럼 AI 교육에 적극적으로 투자하며 ‘선도교육청’의 역할을 자임하는 지역이 있는가 하면, 일부 지역은 여전히 방향을 잡지 못하고 있다. 특히 중소도시나 농산어촌 지역에서는 정책 도입이 더딜 뿐 아니라, 교사 연수 기회 부족, 노후화된 기기, 무선망 불안정 등 ‘기본 인프라’ 자체가 수업의 발목을 잡고 있는 경우가 많다.
예산 격차는 단지 수치의 차이가 아니라, 학생이 마주하는 학습 환경의 질과 기회의 차이로 이어진다. 교육청별 재정 자립도, 기술 인력의 유무, 교육 수요자(학생·학부모)의 인식 수준 등 다양한 요인이 지역별 AI 교육 격차를 더욱 심화시키고 있다. 결국 AI 교육의 미래는 기술보다도 지역별 ‘교육 실행력’의 차이에 좌우될 수 있는 구조다.
중앙정부는 '전국 단위'의 정책과 예산을 마련했지만, 그것이 실제로 학교 교실 안에서 어떤 모습으로 구현되느냐는 각 지방교육청의 해석과 추진력에 따라 천차만별이다. 예컨대 서울시교육청은 ‘교원 AI 리터러시 향상 연수’나 ‘생성형 AI 실험학교’ 등 실행 중심의 프로그램을 운영하고 있으나, 유사 정책이 타 시도교육청에서 동일한 수준으로 실행되는 경우는 드물다.
결국 핵심은 중앙-지방 간의 정책 연계성과 지역 간 교육 협력망 구축에 달려 있다.
하지만 현재는 각 교육청이 ‘각자도생’하는 양상으로, 정보 공유와 실천 경험을 집약·확산시킬 수 있는 구조가 미흡하다. 교육부와 시도교육청, 더 나아가 지역사회와의 다자간 협력 체계를 어떻게 설계하고 운영하느냐에 따라 AI 시대 교육의 성패가 갈릴 수 있다.
1. ‘플랫폼 보급’과 ‘현장 자율성’의 균형 설계
디지털 격차를 해소하려면 전국 단위의 통합 플랫폼과 인프라 보급은 필수다. 그러나 그것이 학교 수업의 ‘틀’이 되어버리면, 교사의 창의성과 학생 맞춤형 수업은 사라질 위험이 있다.
서울시교육청은 교사 주도의 AI 활용 프로젝트 수업을 독려하고, 교사 중심의 실험학교를 운영하며 ‘현장 자율성’에 초점을 맞추고 있다. 반면, 경기도교육청은 노후기기 교체, 무선망 확충 등 기반 여건을 평준화하며 ‘보편적 접근권’ 확보에 주력한다.
플랫폼과 자율성, 기초환경과 창의성. 이 두 전략은 상호배타적이지 않다. 오히려 두 축을 교차 설계하는 방식이 공교육 전체의 질을 높이는 핵심이 될 수 있다.
2. 지역 맞춤형 모델 개발과 중앙정부의 ‘유연한 예산 지원’
AI 교육은 단일한 해법이 통하지 않는 분야다. 농산어촌, 도심권, 특수학교 등 지역별 조건과 수요는 다르며, 교사의 디지털 역량 수준도 천차만별이다.
이러한 상황에서는 중앙정부가 일률적 기준을 강제하기보다는 지역별 상황에 따라 탄력적으로 예산과 지원 방식을 설계하는 '차등 지원 모델'이 필요하다.
예를 들어, 도심권에는 교원 AI 연수 강화, 시골 학교에는 원격 AI 튜터 지원, 특수학교에는 보조기술 기반 AI 활용 수업이 가능해야 한다. 표준화된 교육 프레임워크는 필요하지만, 실행계획은 반드시 지역 특성을 반영해야 한다.
3. 중앙-지방 거버넌스 협력 강화
교육부는 2025년부터 전국 17개 시도교육청과 함께 ‘디지털기반 미래교육 지원센터’ 체계를 운영할 계획이다. 이 센터를 거점으로, 공동 플랫폼 운영, 학습 데이터 공유, 교원 연수 프로그램 공동 기획 등의 연계가 추진되고 있다.
하지만 현재는 각 시도교육청이 자체 전략을 수립하고 개별적으로 사업을 운영하면서, 중복투자나 지역 간 편차가 심화되는 경향도 감지된다.
정책 설계는 중앙이, 실행과 조정은 지방이 담당하는 협력체계를 구축해야 한다. 이를 위해선 명확한 역할 분담, 상시적 협의 시스템, 지역성과 성과를 반영한 평가체계가 함께 마련되어야 한다.
지역별 AI 교육의 편차는 어쩌면 당연한 일이다. 도시와 농촌, 대형학교와 소규모학교, 디지털 인프라 수준과 교원 역량 등 다양한 변수들이 맞물려 있기 때문이다. 그러나 이 차이가 기회의 차별, 나아가 미래 역량의 격차로 고착되어서는 안 된다.
서울의 유연한 실험성과 경기도의 대중적 확산 전략은 서로 상반된 듯하지만, 사실은 ‘시작점의 다양성’이자 ‘공교육 전체의 가능성’을 확장시키는 역할을 한다.
결국 중요한 것은 ‘어디에서 시작했느냐’가 아니라, ‘어디까지 함께 갈 수 있느냐’다.
지역 간 차이는 인정하되, 국가 교육의 목표는 모든 아이가 AI 시대를 살아갈 준비를 하도록 만드는 것이어야 한다. AI가 미래를 바꾸는 기술이라면, 교육은 그 미래를 누구도 소외되지 않도록 설계하는 사회적 조율 장치여야 한다.
따라서 AI 교육은 단순히 첨단 기술을 도입하는 일이 아니라, 지역과 여건의 차이를 뛰어넘어 공통의 미래를 설계하는 공공정책의 완성도를 시험받는 과정이기도 하다.
학생들이 태어난 곳에 관계없이, AI 시대를 이해하고 주체적으로 살아갈 수 있도록 돕는 것. 이것이 우리가 추구해야 할 ‘교육다양성’의 진정한 의미다.
