데이터 시대 교육의 함정,
무의식적 동질화
평균을 넘어서기 위한 노력
우리는 점점 더 데이터에 의해 살아가는 세상에 살고 있습니다. 소비 패턴, 건강 상태, 취향과 성격마저도 알고리즘이 분석하고 예측하는 시대입니다. 사람들은 '개인화'라는 말에 익숙해졌고 디지털 기술은 마치 각 개인의 고유한 취향과 필요를 정확히 읽어내는 듯 보입니다. 그러나 이 ‘개인화’는 정말로 개개인의 다름을 존중하고 있을까요?
교육 역시 이러한 동질화 패턴에 휘둘리고 있습니다. 현재 교육은 겉으로는 ‘개별화’를 강조하며 각 학생의 학습 수준에 맞춰 커스터마이징 된 콘텐츠를 제공한다고 이야기합니다. 그러나 이 디지털 기반의 ‘개별화’는 사실상 학생들을 더 비슷하게 만드는 결과를 낳고 있다고 생각합니다.
AI 튜터와 스마트 학습 시스템은 학생들의 데이터를 기반으로 학습 경로를 예측하고 이를 바탕으로 ‘개인화된’ 학습을 제공한다고 하지만 이 시스템 속에서 학생들은 여전히 ‘비슷한 유형의 존재’로 분류되고 있습니다.
데이터는 평균값을 기반으로 작동합니다. 학생의 성적, 문제 풀이 시간, 오답률 등의 데이터는 모두 분석되어 그들에게 ‘적합한’ 학습 경로를 제시합니다. 문제는 이 ‘적합함’이 종종 평균을 따라가려는 경향을 보인다는 것입니다. 우리는 추천된 맞춤형 학습 경로를 무비판적으로 따라가며 점차 개별적인 선택의 힘을 잃어가게 되는 맞춤 학습의 끝은 결국 입시위주 주입식 교육을 강화하는 방법으로 전략하고 있습니다.
교육이 데이터를 기반으로 한 패턴에 의존한다면 학생들은 결국 알고리즘이 제시하는 한정된 범위 안에서만 사고하고 행동하게 됩니다. 이러한 과정 속에서 아이들은 평균에 맞춘 학생으로 성장하게 됩니다.
그러나 진정한 교육의 가치와 역할은 ‘다름’을 기르는 데 있습니다. 교육은 단순히 정해진 답을 가르치는 것이 아니라 질문을 던지고, 실패를 경험하게 하며, 자신만의 길을 찾아가는 과정이어야 합니다. 데이터가 제시하는 평균적이고 예측 가능한 길을 넘어서 우리는 학생들이 틀리고, 실수하고, 우연히 다른 답을 찾아가는 방황을 인정하는 교육의 본질을 찾아야 합니다. 이러한 존중이 있을 때 예측할 수 없는 아이디어와 사고를 가진 학생으로 성장시킬 수 있습니다.
우리는 데이터 속에서 편안하게 길을 찾고 있지만 진짜 자유는 그 틀을 벗어나는 데 있습니다. 교육 역시 평균과 규격화된 틀을 넘어서 학생들이 자기만의 길을 찾을 수 있도록 돕는 과정이어야 합니다.
