책 추천 - AI와 교육: 비판적 성찰 (1)

깊이 있는 사고를 위한 커리큘럼: 인지주의와 지식의 재발견

Surma, T., Vanhees, C., Wils, M., Nijlunsing, J., Crato, N., Hattie, J., & Kirschner, P. A. (2025). Developing curriculum for deep thinking: The knowledge revival. (1st ed.). Springer Cham.

교육의 본질은 단순히 정보를 전달하는 것이 아니라, 학생들이 정보를 지식으로 전환하고, 이를 기반으로 세상을 이해하며 비판적으로 사고하는 능력을 키우는 데 있습니다. 그러나 최근 교육의 트렌드와 기술 중심의 환경 속에서, "지식"이라는 중요한 요소가 종종 간과되고 있다고 지적합니다. 이 책의 핵심은 간단합니다: 비판적 사고와 문제 해결 같은 고차원적 인지 능력은 도메인-특정 지식 없이는 제대로 발휘될 수 없다는 것입니다.

유럽 연구자들이 집필한 **"Developing Curriculum for Deep Thinking: The Knowledge Revival"**은 지식 기반의 커리큘럼이 왜 중요한지를 학문적 관점과 실제 사례를 통해 설득력 있게 풀어낸 신간입니다. 이 책은 학생들에게 필요한 지식의 역할과 중요성을 강조하며, 단순한 정보 전달이 아닌 지식 중심의 학습이 어떻게 깊이 있는 사고와 문제 해결 능력을 촉진하는지를 탐구합니다. 짧은 분량이니 쉽게 읽으실 수 있습니다.

기본적으로 책에서 인지주의적 관점을 중심으로 책의 논지를 전개합니다. 예를 들어, 비판적 사고나 문제 해결 같은 복잡한 인지 기술은 "도메인-특정 지식" 없이 효과적으로 이루어질 수 없다는 점을 반복적으로 강조합니다. 이는 학생들이 문제를 해결하거나 새로운 개념을 이해할 때, 이미 습득한 지식(배경지식)이 결정적 역할을 한다는 점에서 나타납니다. 특히 책에서 스키마 이론을 바탕으로 지식이 어떻게 기존의 인지 구조에 통합되고, 이를 통해 새로운 학습이 더 용이해지는지를 설명합니다.

특히, 구성주의적 관점에 대한 비판적 논의가 주목할 만합니다. 책은 구성주의에서 흔히 강조하는 "탐구 중심 활동"이나 "학생 주도 학습"이 효과적일 수는 있지만, 이는 이미 저장된 배경지식이 있을 때만 가능하다고 경고합니다. 이러한 지식의 부족은 학습의 질을 저하시킬 뿐 아니라, 인지 과부하를 초래할 수 있다고 주장합니다.

...teaching is no longer valuable (De Bruyckere et al., 2015). These claims also underestimate the extent to which knowledge is required tomake sense of answers provided by new powerful AI-driven technologies such as ChatGPT. Information in itself, though, does not equate to understanding that information. (p. 25)

이 문장은 Chapter 2 How Knowledge Matters")에서 발췌된 것으로, 책의 구성주의적 관점에 대한 비판과 지식의 중요성을 설명하는 맥락에서 등장합니다. 이 부분은 특히 지식과 기술의 상호작용에 대해 설명하며, 정보와 지식의 차이를 강조하고 있습니다. 대화형 인공지능 (Conversational AI) 기술에 대한 비판적 시각을 직접적으로 드러내지는 않지만, 책에서 논의되는 지식의 중요성과 인공지능 주도적인 (AI-driven) 기술에 대한 경고가 비판적 시각을 형성하는데 도움이 될 것이라 봅니다. 책은 AI와 같은 기술 중심 학습 도구의 장점과 한계를 분석하며, 이러한 도구가 학습에 효과적으로 활용되기 위해서는 지식 중심 교육과 결합되어야 함을 강조합니다. Conversational AI는 정보 제공과 사용자 참여를 유도하는 데 강점이 있지만, 이를 비판적으로 해석하거나 학습에 활용하려면 학습자의 배경지식이 반드시 필요하다는 점을 부각합니다. 오늘날 AI와 같은 기술의 발전으로 정보에 대한 접근은 쉬워졌지만, 이는 지식을 대체하지 못합니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 Conversational AI는 방대한 정보를 제공할 수 있지만, 그것을 맥락화하고 의미를 부여하는 것은 결국 사용자의 몫입니다. 이는 기술 중심 학습 환경에서 정보와 지식의 차이를 명확히 구분하고, 기술이 학습 도구로서 효과적으로 작동할 수 있는 조건을 연구하는 데 중요한 기준을 제시합니다.