AI 리터러시의 네 영역 중 '관리'가 가장 낯선 이유: 도구 교육에서 위임 교육으로

세계경제포럼(WEF)의 타냐 밀버그(Tanya Milberg)는 AI 리터러시가 IT 전문가에게나 필요한 부가 역량이 아니라 인간 지능 자체를 기르는 데 필수적이라고 쓴다. 그 근거로 그는 유럽연합 집행위원회(EC)와 경제협력개발기구(OECD)가 코드닷오알지(Code.org)와 국제 전문가의 지원을 받아 만든 AI 리터러시 프레임워크(AILit)를 소개한다. 프레임워크는 네 개의 실천 영역과 23개 역량으로 짜여 있고, 컴퓨터과학 수업만이 아니라 언어·예술·사회 등 전 교과를 가로지르는 주제로 설계됐다. 이 칼럼이 주목하는 것은 프레임워크의 완성도가 아니다. 네 영역 가운데 하나가 '관리'라는 사실, 곧 AI에게 일을 맡기는 행위 자체를 가르쳐야 할 역량으로 규정했다는 점이다. 그것은 AI 교육의 목표가 도구 사용에서 위임의 책임으로 옮겨 갔음을 뜻한다.

글이 인용한 두 수치가 배경을 만든다. WEF의 '미래 일자리 보고서 2025'는 전 세계 노동력에 요구되는 기술의 약 40%가 5년 안에 바뀔 것으로 전망했다. 그리고 티치AI(TeachAI)와 EY의 2024년 보고서에 따르면 Z세대의 거의 절반이 AI 시스템이 사실을 지어낼 수 있는지 같은 'AI 기술의 결정적 결함을 평가하고 식별하기'에서 낮은 점수를 받았다. 밀버그의 표현으로는 학습자들은 AI를 쓰는 데 그치지 않고 실험하고 있으며, 그 한계와 위험에 대한 공식 지도는 대개 받지 못한 상태다.

네 영역 중 '관리'가 가장 낯선 이유

AILit 프레임워크는 AI 리터러시를 지식·기술·태도의 혼합으로 정의하고 네 영역으로 나눈다. AI와 관계 맺기(일상 도구 속 AI를 알아보고 출력을 비판적으로 평가하기), AI로 창작하기(소유권과 편향 같은 윤리를 고려하며 문제 해결과 창의에 AI를 활용하기), AI의 행동 관리하기(책임 있게 과업을 위임하고 지침을 정하며 인간의 감독을 보장하기), AI 솔루션 설계하기(AI의 작동 원리를 탐구하고 실제 문제를 풀 시스템을 만들거나 고치기)다.

구조적으로 보면 첫째와 넷째는 익숙하다. 비판적 사용과 컴퓨팅 교육은 이전의 디지털 리터러시에도 있었다. 둘째도 창작 도구가 바뀌었을 뿐 낯설지 않다. 셋째가 다르다. 위임은 도구를 쓰는 기술이 아니라 일을 나누는 판단이며, 무엇을 맡기고 무엇을 남길지, 맡긴 결과를 누가 어떤 기준으로 확인할지를 정하는 일이다. 이 칼럼의 해석으로는 이 영역이 프레임워크에 들어왔다는 것은 AI 교육이 '잘 쓰는 법'에서 '맡기고 책임지는 법'으로 무게중심을 옮겼다는 신호다. 그리고 그것은 성인 노동자의 업무 교육에서도 별도로 점검해 볼 만한 질문이다.

글의 핵심 사실. AILit 프레임워크: EC·OECD 공동, Code.org 등 지원, 4개 영역·23개 역량, 전 교과 적용 설계, AI4K12·UNESCO·EU DigComp 연구를 기반으로 함. EU AI법 4조(AI 시스템 배포자는 학생·교육자를 포함한 사용자에게 충분한 AI 리터러시를 보장해야 함)와 정합. 글 게재 시점(2025년 5월) 기준 초안 상태로 2025년 말까지 공개 의견 수렴, 최종본은 2026년 초 공개 예정이었다. 인용 수치: 5년 내 기술 40% 변화(WEF 미래 일자리 보고서 2025), Z세대 거의 절반이 AI 결함 식별에서 저조(TeachAI·EY 2024).

법이 리터러시를 의무로 만들 때

밀버그는 이 프레임워크가 EU AI법 4조와 정합한다고 쓴다. AI 시스템을 배포하는 쪽은 학생과 교육자를 포함한 사용자가 충분한 수준의 AI 리터러시를 갖추도록 보장해야 한다는 조항이다. 이 칼럼의 독법으로는 이 대목이 프레임워크의 성격을 바꾼다. 리터러시가 교육 목표에 머물면 학교의 선택이지만, 배포자의 법적 의무가 되면 학교에 AI 도구를 들여오는 순간 리터러시 교육은 부속 의무가 된다. 도구를 먼저 도입하고 교육은 나중에 하는 순서가 법적으로 뒤집히는 셈이다.

이를 한국에 대입해 보면, 학교나 학원이 AI 도구를 도입할 때 EU 4조의 관점은 '누가 사용자의 리터러시를 보장하는가'를 먼저 묻게 한다. EU의 조항은 그 질문에 배포자의 책임이라고 답했다. 다만 이는 EU 제도에서 끌어낸 조건부 비교이지, 한국의 제도 현황을 조사한 결과는 아니다.

프레임워크가 답하지 않는 것

프레임워크의 강점으로 밀버그는 전 세계 전문성에 뿌리를 두었다는 점을 든다. AI4K12, 유네스코, EU 디지털 역량 프레임워크의 연구를 흡수해 초·중등 교육에 맞게 조정했고, 각 영역에는 교실에서 바로 쓸 수 있는 학습 시나리오가 딸려 있다. 그는 이 구조를 두고 열망적이면서 실행 가능하다고 평가한다.

이 칼럼은 여기에 한 가지 유보를 붙인다. 역량 목록과 시나리오는 무엇을 가르칠지를 정해 주지만, 누가 가르칠 수 있는지와 어떻게 평가할지는 정해 주지 않는다. 위임을 책임 있게 하는 능력은 위임의 결과를 사람이 확인하는 과정을 관찰해야 평가할 수 있고, 그것을 관찰할 교사가 먼저 그 역량을 갖추고 있어야 한다. 프레임워크가 열망적이라는 밀버그의 말은 정확하다. 실행 가능하다는 말은 교사 역량과 평가 설계라는 두 조건이 충족될 때 참이 된다.

도구 교육에서 위임 교육으로

밀버그는 미래 일자리 보고서를 인용해 학생 준비가 알고리즘적 사고, 프롬프트 엔지니어링, 데이터 편향 이해 같은 AI 특화 기술을 넘어서야 하며, 공감·판단·윤리적 추론·협업처럼 AI가 복제할 수 없는 인간 기술이 더 필요하다고 쓴다. 그의 결론은 젊은 세대를 준비시킬 책임이 기술 기업이나 정책 입안자에게만 있지 않고 모두에게 있다는 것이다.

이 칼럼의 결론은 그보다 구체적이다. AI 리터러시가 핵심 역량이 됐다는 말은 AI를 잘 다루는 학생을 기르자는 뜻이 아니라, 무엇을 AI에 맡기고 무엇을 자기 몫으로 남길지 판단하고 그 결과에 책임지는 학생을 기르자는 뜻이다. 그 판단은 프레임워크로 정의할 수는 있어도, 사람이 가르치고 사람이 확인해야만 길러진다.

AI 리터러시의 핵심은 사용법이 아니라 위임의 책임이다. 그 책임을 가르칠 교사와 그것을 볼 수 있는 평가가 없으면, 프레임워크는 목록으로 남는다.

출처: World Economic Forum — Why AI literacy is now a core competency in education (Tanya Milberg, 2025-05-22, 2025-06-03 갱신)