[교육] 캐나다의 생성형 AI 기반 질문 중심 수업 운영(초중고) > 교육경영/행정/정책

캐나다의 생성형 AI 기반 질문 중심 수업 운영 사례

생성형 AI의 등장은 교실 풍경을 빠르게 변화시키고 있다. 일찍이 AI 연구와 인재 양성에 꾸준히 투자해 온 캐나다는 이러한 기술적 흐름을 교육 현장으로 자연스럽게 연결하고 있다. 이러한 변화 속에서 특히 주목받는 것은 AI를 활용한 질문 중심 수업이다. 이 수업 방식은 학생이 AI와 상호작용하며 탐구 과정을 심화하고, 자신의 사고를 스스로 점검하도록 돕는다. 이에 본고에서는 캐나다 교육 현장에 AI 기반 수업이 확산된 배경을 짚어보고, 실제 수업 사례와 교원 지원 체계, 그리고 현장에서 제기되는 고민과 과제를 종합적으로 살펴보고자 한다.

1. 생성형 AI와 질문 중심 수업

  캐나다는 2017년부터 ‘범캐나다 AI 전략(Pan-Canadian AI Strategy)’을 추진하며 선도적인 AI 연구와 상업화를 가속화하고, 세계적 수준의 인재를 유치 및 양성하고 있다(Kowalchuk, 2024). 이러한 AI의 급속한 확산은 교육 시스템에도 근본적인 도전과 새로운 가능성을 동시에 던져주었고, 그 결과 교육 현장에서는 비판적 사고를 강조하는 질문 중심 수업의 필요성이 더욱 커졌다.

  AI를 활용한 질문 중심 수업이란, 학생이 탐구 질문을 만들고 AI를 통해 이를 확장 및 검증해 나가는 과정을 말한다. 이는 단순히 AI에게 정답을 요구하는 것이 아니라, 지속적인 상호작용과 검토, 심화 탐구 과정을 거침으로써 비판적이고 통찰력 있는 학습을 유도하는 방식이다. 이 수업 방식의 구체적인 기대 효과는 다음과 같다. 첫째, 메타인지 능력의 향상이다. 학생은 질문을 준비하고 프롬프트(prompt)를 작성 및 수정하는 과정에서, 자신의 사고 과정을 스스로 분석하고 조정하는 훈련을 하게 된다. 둘째, 개별화된 학습 경험 제공이다. AI는 학생 각자의 질문에 맞춰 다양한 관점이나 추가 정보를 제공할 수 있다. 덕분에 같은 활동을 하더라도 학생별 이해 수준에 맞는 맞춤형 학습이 가능하다. 셋째, 디지털 시민성 함양이다. 디지털 환경에서 정보와 도구가 갖는 한계, 편향, 윤리적 문제 등을 비판적으로 검토하도록 지도함으로써, AI 시대에 필수적인 디지털 시민성과 문해력을 높일 수 있다(Surrey School District, 2023).

2. 생성형 AI 기반 수업 운영 사례

  가. AI 활용 수업 운영 사례: 초등 STEM 수업에서의 AI 활용

  전국 규모의 비영리 단체인 ‘21세기 캐나다(C21 Canada)’는 ‘AI 활용 사례 이니셔티브(AI Use Case Initiative)’를 통해 여러 교육청의 실제 AI 활용 사례를 수집하고 공유하고 있다. 본고에서는 그중에서도 토론토 교육청이 2024년에 발표한 ‘초등 STEM 및 AI 탐색 강화(Enhancing Elementary STEM and AI Exploration)’ 사례를 소개하고자 한다. 이 수업은 학생들이 도시 설계 프로젝트를 수행하는 과정에서 AI 이미지 생성기를 적극적으로 활용한 것이 특징이다(C21 Canada, 2024b).

  1) 수업 목적

  - 학생들의 학습 역량과 창의성을 함양하기 위해 ‘디자인 씽킹(design thinking)’ 접근 방식을 도입하고, 이 과정에서 AI를 자연스럽게 통합한다.

  - 이때 AI는 기능적인 역할에 머무르지 않는다. 대신 학생의 사고를 확장하고 창의적인 탐색과 문제 해결을 촉진하는 진정한 의미의 ‘보조 도구(companion tool)’로 활용하는 데 중점을 둔다.

  2) 수업 절차

  - 전통적 설계 과정: 학생들은 우선 AI의 도움 없이 도시 설계 프로젝트를 구상한다. 이 단계를 통해 학생들은 주도적으로 문제를 파악하고 해결 방안을 스스로 설계하는 시간을 갖는다.

  - AI 이미지 생성 도구 활용: 이후 학생들은 AI 도구를 활용하여 자신이 구상한 설계를 시각화한다. 이를 통해 머릿속에 머물던 아이디어를 눈으로 확인하고, AI가 제시한 결과물을 토대로 기존 설계를 확장하거나 개선한다.

  - 비교, 평가 및 최종안 도출: 마지막으로 학생들은 AI 없이 만든 초기 설계와 AI를 활용한 시각화 결과물을 비교한다. 두 결과물의 장단점을 분석하여 최종 설계를 완성한다.

  - 이 과정은 학생들이 AI의 답변을 수동적으로 수용하는 것을 넘어, 자신의 사고 과정과 AI의 산출물을 비판적으로 검토하는 능력을 길러준다.

  3) 수업의 효과 및 시사점

  - 학생 참여: 학생들은 AI 이미지 생성기를 탐색하고 새로운 시도를 거듭하는 과정에서 높은 흥미와 참여도를 보였다.

  - 창의적 사고: AI는 학생들의 창의적 사고를 대체하는 것이 아니라, 아이디어 발상을 돕는 ‘발판(springboard)’ 역할을 수행했다. 다만, AI가 학생이 주도해야 할 창의적 방향성이나 통제권을 일부 제한할 수 있다는 우려도 제기되었다.

  - 아이디어 생성: 학생들은 이미지와 정보를 비판적으로 평가하며 새로운 아이디어를 고안해냈다. 이 과정에서 원하는 결과를 얻기 위해 여러 번 시도하는 반복적 탐구가 중요하다는 사실을 체득했다.

  - 비판적 평가: 학생들은 AI가 생성한 이미지의 타당성과 신뢰성에 끊임없이 의문을 제기했다. 이를 통해 정보 활용의 최종 결정권은 자신에게 있음을 인지하고, 출처를 명확히 표기하는 등 디지털 윤리 의식을 함양했다.

  - 프롬프트 작성 능력: 학생들은 동적인 키워드를 활용해 명확한 프롬프트를 작성하는 법을 익혔으며, 의도한 목표를 달성하기 위해 명령어를 정교하게 조정하는 능력을 개발했다.

  - 효율성: AI 활용으로 단순 작업 시간을 단축함으로써, 학생들은 여러 아이디어를 비교·대조하거나 다른 중요한 과제에 집중할 시간을 확보할 수 있었다.

  - 수정의 어려움: AI 이미지 생성 도구의 특성상, 결과물이 한번 생성되면 부분 수정이 어렵고 전체를 다시 생성해야 하는 기술적 번거로움이 존재했다.

  4) 향후 계획

  - AI에 대한 심층 이해: 향후 수업은 학생들이 서술형, 규범형, 생성형 AI 간의 명확한 차이를 이해하도록 설계될 예정이다. 아울러 지속적인 토론 활동을 통해 이미지 출처, 데이터 편향성, 개인정보 보호, 저작권 등 AI 윤리 문제를 깊이 있게 다룰 것이다.

  - AI 해체(Deconstructing AI): AI 이미지 생성이 ‘어떻게’, ‘왜’ 작동하는지 원리를 파악하는 ‘AI 해체’ 수업을 도입한다. 이를 통해 학생들이 AI를 과제 수행을 회피하거나 우회하는 수단으로 악용하지 않고, 자신의 학습 역량과 창의성을 향상시키는 도구로 올바르게 활용하도록 강조할 방침이다.

 나. 교원 연수 및 학교 단위 지원 체계

  1) 전국 규모 비영리 단체의 지원 및 파트너십

  캐나다에서는 AI 활용 수업의 안정적인 운영을 위해 전국 단위의 지원 체계 구축과 민관 파트너십이 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 예로 ‘앨버타 머신 인텔리전스 연구소(Alberta Machine Intelligence Institute)’를 들 수 있다. 이 연구소는 구글로부터 500만 캐나다달러(한화 약 50억 원)를 지원받아, 기존 교과 과정에 AI 문해력 교육을 통합하고 교원 연수 및 교육 자료를 확충하는 것을 목표로 하고 있다. 또한 ‘21세기 캐나다’와 ‘델(Dell)’이 공동으로 추진하는 ‘AI 활용 사례 이니셔티브’도 주목할 만한 전국 프로젝트다. 이 사업은 학교와 교육청이 AI를 통해 실질적인 학습 성과를 높이고, 교사 지원을 강화할 수 있는 구체적인 모델을 제공한다(Alberta Machine Intelligence Institute, 2023; C21 Canada, 2024).

  2) 주 정부 교육부의 가이드라인과 지원

  주 정부 차원에서도 AI 활용 가이드라인 제작이 활발하다. 대표적인 사례로 브리티시 컬럼비아 주 교육부를 들 수 있다. 주 교육부는 초·중·고를 대상으로 AI 사용 시 고려해야 할 사항을 문서로 제작하여, 각 교육청이 지역 실정에 맞는 자체 정책을 수립하도록 돕고 있다. 이 가이드라인은 단순히 AI를 교육이나 학습에 활용하는 방법뿐만 아니라, 윤리적 사용, 접근성 및 사용 편의성, 데이터 보안 등 필수적인 고려 사항을 포괄한다. 이를 통해 중앙(주 정부) 차원에서 일선 교육청과 교사들이 안전하게 AI를 도입할 수 있도록 체계적으로 지원하고 있다(British Columbia Ministry of Education and Child Care, 2023).

  3) 교육청 단위의 구체적 실행 및 지원

  주 정부나 교육부의 거시적인 가이드라인은 일선 교육청을 통해 구체적인 실행 조치로 구현된다. 즉, 교육청이 정부의 지침을 지역의 교육 현실에 맞춰 유연하게 운영하는 형태다. 앞서 언급한 ‘21세기 캐나다’ 사례 역시 이러한 교육청 단위의 실행 모델을 수집하고 공유하는 역할을 한다. 구체적인 사례로 온타리오 주의 오타와 교육청을 들 수 있다. 이 교육청은 교사들이 ‘브리스크 티칭(Brisk Teaching)’이나 ‘스쿨 AI(School AI)’와 같은 AI 플랫폼을 수업에 적극적으로 도입하도록 지원하고 있다. 교사들은 이를 활용해 수업을 구성하고 맞춤형 교육 자료를 제작함으로써, 장애 학생이나 영어 학습에 어려움을 겪는 학생들을 효과적으로 돕고 있다(Barrie360, 2024).

  4) 대학 차원의 교원 연수 프로그램

  초·중·고 교사들의 AI 역량 강화를 위해 대학들도 전문적인 연수 프로그램을 제공하며 적극적으로 나서고 있다. 먼저 온타리오 기술대학교(Ontario Tech University)는 ‘초·중·고 교육을 위한 인공지능(AI in K-12 Education)’ 연수 과정을 운영한다. 이 프로그램은 교사들이 생성형 AI를 수업에 실제로 적용해 보는 실습 위주로 진행되며, 수업 설계 개선, 평가 방식 재구성, 그리고 AI 윤리와 책임 있는 활용법을 심도 있게 다룬다(Ontario Tech University, 2024). 한편, 브리티시 컬럼비아대학교(University of British Columbia)는 ‘교실에서의 비판적 AI(Critical AI in the Classroom)’ 과정을 제공한다. 교사들은 이 과정을 통해 AI 문해력을 기르고, 자신의 수업 맥락에 최적화된 AI 활용 전략을 설계하는 능력을 배양한다(University of British Columbia, 2024). 이러한 대학 기반의 연수 과정들은 단순히 AI 도구의 기능적 사용법을 익히는 데 그치지 않는다. 교사가 교육적 관점에서 AI의 효용을 판단하고, 교실 현장에서 책임감 있게 활용할 수 있는 ‘전문성’을 기르는 데 주력하고 있다.

  다. 교육적 적용의 한계와 윤리적 과제

  캐나다 교육 현장에 생성형 AI 도입이 확산됨에 따라, 실제 수업 운영 과정에서 드러나는 한계점과 윤리적 쟁점도 뚜렷해지고 있다. 우선 우려되는 점은 학생들의 수동적 태도다. 학생들이 AI가 제시한 답안을 비판 없이 수용하게 되면, 스스로 고민하여 질문을 만들어가는 사고 과정이 약화될 수 있다. 또한 '평가의 모호성'도 문제다. 과제나 토론 결과물에서 학생의 순수 사고 과정과 AI의 산출물을 명확히 구분하기 어렵기 때문이다. 이로 인해 교사가 학생의 실제 이해도를 정확히 파악하는 데 한계가 따른다. 아울러 디지털 기기 접근성이나 기술 숙련도 차이가 학습 참여도에 영향을 주어, 학생 간 학습 경험의 격차를 유발할 가능성도 배제할 수 없다.

  윤리적 측면의 우려도 상존한다. 수업 중 입력되는 질문이나 과제 데이터가 어떻게 처리되는지, 개인정보가 안전하게 보호되는지는 여전히 민감한 사안이다. 더불어 AI가 생성한 정보에 편향성이나 부정확한 내용이 포함될 수 있어, 수업 내내 이에 대한 지속적인 점검이 요구된다.

  이에 따라 캐나다 교사들은 AI를 단순히 ‘정답을 주는 도구’가 아닌, 질문의 질을 높이고 사고 과정을 돕는 ‘보조 수단’으로 한정하여 활용하고 있다. 무엇보다 AI 도입이 교사와 학생 간의 인간적 상호작용이나 토론을 약화시키지 않도록, 수업 설계 단계부터 세심한 주의를 기울이는 추세다.

  3. 맺음말

  캐나다의 교육 현장에서 나타나는 사례들은 생성형 AI가 수업의 주체가 아닌 학습의 조력자로 활용될 때 가장 긍정적인 효과를 거둘 수 있음을 시사한다. 특히 질문 중심 수업에서 AI는 학생의 사고를 대신하기보다, 생각을 확장하고 다각적인 관점을 제시하는 도구로 기능하고 있다. 그러나 AI 활용의 확산과 함께 학생의 능동적인 사고 과정이 약화되거나, 윤리적 문제 및 교육 격차가 발생할 수 있다는 우려도 공존하고 있다. 이에 캐나다의 교사들과 교육 당국은 AI를 단순히 ‘정답을 제공하는 도구’가 아닌, 학습자가 ‘더 나은 질문을 던질 수 있도록 돕는 도구’로 정의하고 활용 범위를 설정하려는 노력을 지속하고 있다.

참고자료

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• Barrie360. (2024). School Boards Begin Using AI in the Classroom. https://barrie360.com/school-board-ai-classroom/ (2025. 12. 13. 인출)
• British Columbia Ministry of Education and Child Care. (2023). Considerations for Using AI Tools in K-12 Schools. https://www2.gov.bc.ca/assets/gov/education/administration/kindergarten-to-grade-12/ai-in-education/considerations-for-using-ai-tools-in-k-12-schools.pdf (2025. 12. 13. 인출)
• C21 Canada. (2024a). AI Use Case Initiative. https://c21canada.org/ai-use-case-initiative/ (2025. 12. 13. 인출)
• C21 Canada. (2024b). AI Use Case Initiative: Enhancing Elementary STEM and AI Exploration. https://c21canada.org/wp-content/uploads/2024/11/ON-TDSB1-PDF-AIUseCase-2024.pdf (2025. 12. 13. 인출)
• Ontario Tech University. (2024). AI in K-12 Education Micro-Credential. https://ontariotechu.ca/programs/continuous-learning/education/ai-in-k-12-education/index.php (2025. 12. 13. 인출)
• Surrey School District. (2023). Curriculum Connections: Digital Literacy and the Use of AI. https://surreyschoolsone.ca/webyep-system/data/userfiles/files/curriculum-connections-digital-literacy-and-the-use-of-ai%20(1).pdf (2025. 12. 13. 인출)
• University of British Columbia. (2024). Critical AI in the Classroom Micro-Credential. https://opl.educ.ubc.ca/ai-micro-credential/ (2025. 12. 13. 인출)
• Kowalchuk, J. (2024). Artificial Intelligence in Education: Opportunities and Challenges. https://cass.ab.ca/wp-content/uploads/2024/03/Jillian-Kowalchuk-Presentation-Artificial-Intelligence-Pre-Conference-March-20-2024.pdf (2025. 12. 13. 인출)