베트(Bett)는 매년 영국 전역의 교육 관계자들과 협력하여 AI가 교육, 학습 및 학교 리더십에 어떤 영향을 미치고 있는지 더 깊이 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 유고브(YouGov) 설문조사를 바탕으로 작성되는 연례 ‘교육 분야 AI’ 보고서를 통해, 우리는 AI 도입 현황의 변화뿐만 아니라 교육계 전반에서 태도, 우려 사항 및 기회가 어떻게 진화하고 있는지도 살펴보고 있습니다.

올해 말 2026년 보고서가 발간될 예정인 만큼, 2024년 첫 AI 보고서 발간 이후 논의가 어느 정도 진전되었는지 되돌아보기에 지금이 적절한 시점인 것 같습니다.

주요 결과

베트(Bett)의 2024년 및 2025년 ‘교육 분야 AI’ 보고서를 종합해 보면, 다섯 가지 뚜렷한 변화가 드러납니다:

1. AI는 실험 단계에서 실제 적용 단계로 넘어갔다

2024년에는 대부분의 학교가 아직 AI를 도입하지 않은 상태였다. 2025년이 되자 AI 도입이 상당히 확대되어, 아직 AI를 도입하지 않은 학교의 비율이 69%에서 48%로 떨어졌다.

2. 업무량이 가장 큰 동인이 되었다

2024년, 학교들은 AI의 잠재력을 모색하고 있었다. 2025년이 되자 업무량 감축이 AI 도입의 주된 이유로 부상했으며, 이를 주요 동기로 꼽은 학교의 비율이 24%에서 44%로 증가했다.

3. 관심의 초점이 기술에서 교사로 옮겨갔다

2024년, 교육계는 인공지능이 무엇을 할 수 있는지에 주목했다. 신뢰성, 부정행위, 그리고 이 기술이 미래에 미칠 영향 등에 대한 논의가 주를 이뤘다.

2025년에 이르러 논의는 훨씬 더 개인적인 차원으로 옮겨갔다. 교사들은 AI가 자신의 전문적 정체성, 자신감, 그리고 교실 내 역할에 어떤 의미를 지니는지에 대해 점점 더 많이 묻기 시작했다.

4. 지원이 도입 속도를 따라가지 못했다

도입이 확대되고 있음에도 불구하고, AI 교육은 잘못된 방향으로 흘러갔다. 아무런 지원을 받지 못한 교사의 비율이 34%에서 46%로 증가하면서, 접근성과 자신감 간의 격차가 더욱 벌어졌다.

5. 토론이 성숙해졌다

대화의 주제는 ‘AI가 교육에 도입되어야 하는지’에서 ‘AI를 어떻게 책임감 있게 활용해야 하는지’로 확대되었다. 학생들의 학습, 평가 설계, 전문적 판단, 윤리적 활용에 관한 질문들이 단순한 도입 여부에 대한 우려보다 훨씬 더 중요한 쟁점으로 부각되었다.

그럼 본격적으로 시작해 볼까요? 

지난 몇 년간 AI는 단순한 호기심의 대상에서 벗어나 많은 교육자들에게 일상적인 현실이 되었습니다. AI 도구를 도입하는 학교가 늘어나고, 이를 직접 활용해 보는 교사들도 많아지면서, 업무 부담, 자신감, 그리고 수업에 미치는 영향에 대한 논의는 더 이상 무시할 수 없는 수준에 이르렀습니다.

하지만 도입 속도가 빨라지는 한편, 교사들이 AI와 맺고 있는 정서적·전문적 관계도 더욱 복잡해졌다.

2024년 당시 영국 학교의 3분의 2 이상이 AI를 도입하지 않은 상태였다. 1년 뒤, 그 비율은 절반 미만으로 떨어졌다. 같은 12개월 동안, 적어도 한 달에 한 번 이상 AI를 사용하는 교사의 비율은 3분의 1에서 거의 절반으로 증가했다. 어떤 기준으로 보더라도, AI는 교무실 대화의 주변 주제에서 핵심 주제로 자리 잡았다.

하지만 헤드라인에 나오는 도입 통계만으로는 전체 상황을 다 파악할 수 없다. 베트(Bett)가 발표한 두 건의 연례 보고서인 『교육 분야에서의 AI 부상(2024)』과 『2025년 교육 분야 AI: 발전, 교수법, 그리고 난제 헤쳐나가기』는 교육계가 단순히 AI에 더 익숙해진 것 이상으로, 이 기술과의 관계가 훨씬 더 미묘해졌음을 보여준다.

이번 전년 대비 분석에서는 무엇이 달라졌는지, 여전히 남아 있는 우려 사항은 무엇인지, 그리고 교육계가 수십 년 만에 겪은 가장 큰 변화 중 하나를 헤쳐나가고 있는 이 분야에서 학교 지도자들이 어떤 교훈을 얻어야 하는지를 살펴봅니다.

훈련 부족 현상이 심화되고 있다

2024년 당시, 교육 현장의 상황은 이미 우려스러웠다. AI를 도입한 학교 교사 중 3분의 1은 아무런 교육도 받지 못했다고 답했다. 2025년이 되자 이 수치는 크게 악화되어, 전체 교사의 거의 절반이 학교 측으로부터 AI 관련 지원이나 교육을 전혀 받지 못했다고 밝혔다.

하지만 교사들이 실제로 연수를 받을 때 그 효과는 분명합니다. 2024년에 연수를 받은 교사 중 거의 절반이 연수가 정말 도움이 되었다고 답했는데, 이는 연수 자체가 효과가 없는 것이 아니라 연수를 받는 교사의 수가 너무 적다는 것을 시사합니다.

교사들이 요구하는 것은 실용적이고 실현 가능한 것들입니다. 그들은 이론 위주의 발표보다는 실습 중심의 세션을 원하며, 이미 AI를 성공적으로 활용하고 있는 비슷한 학교의 동료 교사들로부터 배우기를 원합니다. 또한 3분의 1 이상은 적절한 AI 사용에 관한 명확한 학교 정책을 원하는데, 이는 세세한 부분까지 간섭받기를 원해서가 아니라, 불확실성 자체가 불안을 야기하기 때문입니다.

2025년 보고서의 한 기고자가 설명했듯이, 실용적인 조언, 사례 연구, 도구 개요를 결합한 간단한 2시간 세션만으로도 종종 의미 있는 변화를 가져올 수 있습니다. 장애물은 반드시 비용 때문이 아니라, 우선순위 설정 문제입니다.

2025년 보고서는 또한 점점 더 커지고 있는 형평성 문제를 강조하고 있다. 서튼 트러스트(Sutton Trust)의 연구에 따르면, 사립학교 교사들은 공립학교 교사들에 비해 공식적인 AI 교육을 받은 비율이 두 배 이상 높은 것으로 나타났다. 적절한 조치가 취해지지 않는다면, AI는 교육이 해소하고자 노력하는 바로 그 불평등을 더욱 심화시킬 위험이 있다.

업무 처리량은 여전히 가장 확실한 강점이다

두 보고서를 통틀어 볼 때, 업무량 감소는 여전히 AI 도입과 관련된 가장 일관되게 긍정적인 성과로 꼽히고 있다.

AI 덕분에 업무 부담이 줄었다고 응답한 교사의 비율은 약 3분의 1 수준으로 꾸준히 유지되고 있다. 한편, AI로 인해 업무 부담이 늘었다고 답한 교사의 수는 2024년 10명 중 1명 수준에서 2025년 30명 중 1명으로 급격히 감소했다. AI는 부담이 커지는 것이 아니라 오히려 줄어들고 있다.

데이터를 뒷받침하는 사례들을 통해 그 이유를 알 수 있습니다. 교육기금재단(Education Endowment Foundation)의 조사 결과에 따르면, ChatGPT를 활용하면 수업 준비 시간을 거의 3분의 1 가량 줄일 수 있으며, 이는 주당 약 25분에 해당합니다. 이미 AI를 도입해 사용하고 있는 학교의 교사들은 주당 2시간 걸리던 학교 소식지 작성 업무를 15분으로 단축하거나, 3시간 소요되던 위험 평가 과정을 단 10분으로 줄였다고 전했습니다.

이미 압박을 받고 있는 이 업계에 있어, 이러한 효율성 향상은 결코 사소한 것이 아닙니다. 이는 의미 있는 숨 돌릴 여유를 제공합니다.

이미 AI를 활용하고 있는 교사들의 주관적 경험은 이러한 점을 뒷받침해 줍니다. 많은 교사들이 스트레스가 줄어들고, 업무에 대한 주도권이 강화되며, 자신감이 더 커졌다고 말합니다. 실제로 AI를 사용하는 경험은 이를 예상할 때보다 더 긍정적인 경향이 있습니다.

이로 인해 교육 격차 문제가 더욱 시급해지고 있다.

지원을 가장 적게 받는 교사들은 대개 그 혜택을 전혀 누리지 못하는 경우가 많으며, 따라서 아직 안전하게 다뤄볼 기회를 갖지 못한 기술에 대해 계속해서 불안감을 느낄 가능성이 더 높습니다.

전문직 정체성 위기의 대두

2025년 보고서의 가장 눈에 띄는 발견 중 하나는 AI 사용과 관련해 보고서가 ‘전문직 정체성 위기’라고 묘사하는 현상이 나타났다는 점이다.

교사의 거의 절반은 핵심 교육 업무에 AI를 활용할 때 마치 “속임수를 쓰는 것” 같다고 느끼며, 이와 똑같은 비율의 교사들은 AI에 의존할 때 자신의 본분을 다하지 못하고 있다고 생각한다. 이는 소수의 의견이 아니다. 이는 교사들이 전통적으로 자신의 역할을 어떻게 이해해 왔는지와, 그 역할의 일부를 기술에 위임하는 것이 무엇을 의미하는 것인지를 둘러싼 더 깊은 갈등을 보여준다.

2024년에는 인공지능(AI)의 능력에 대한 우려가 주를 이뤘다. AI가 부정행위를 감지할 수 있을까? 교사 부족 문제 해결에 도움이 될 수 있을까? 과연 신뢰할 수 있을 만큼 믿을 만한 수준이 될 수 있을까?

2025년이 되자, 질문의 초점은 내면으로 옮겨갔다. 교사들은 더 이상 AI가 무엇을 할 수 있는지에만 주로 관심을 두지 않는다. 대신 AI가 전문가로서 자신들에게 어떤 의미를 지니는지에 대해 묻고 있다.

그런 반응은 충분히 이해할 수 있습니다. 교육은 항상 배려, 판단력, 전문성, 그리고 인간관계를 바탕으로 하는 지극히 인간적인 직업으로 여겨져 왔습니다. 수업 계획을 수립하고, 보고서를 작성하며, 피드백을 제공할 수 있는 도구는 당연히 전문적 가치의 근원에 대한 오랜 통념에 의문을 제기하게 마련입니다.

교실 내부에서도 점차 변화가 일어나고 있다. 현재 교사의 거의 4분의 1은 학생들보다 AI를 사용하는 데 자신감이 부족하다고 느끼며, 거의 3분의 1은 학생들의 더 풍부한 AI 지식 때문에 실제로 위축감을 느낀다고 한다. 교사가 교실 내의 전문가로 여겨지던 전통적인 교실의 역학 관계는 점점 더 복잡해지고 있다.

이를 단순히 변화에 대한 저항으로 치부해서는 안 됩니다. 학교 지도자들은 이러한 우려를 솔직히 인정하고, 교사들이 AI를 자신의 전문성을 훼손하는 존재가 아니라 스스로 주도하고 형성해 나가는 도구로 인식할 수 있도록 전문적 정체성을 확립할 수 있도록 도와야 합니다.

교사들은 여전히 AI가 할 수 없다고 믿는 것들

이러한 모든 변화 속에서도 한 가지는 놀라울 정도로 변함없이 유지되고 있습니다. 교사들은 AI의 역할이 어디까지이고, 자신들만의 대체 불가능한 역할이 어디서 시작되는지 여전히 명확히 인식하고 있습니다.

두 해에 걸쳐 교사들은 교육에서 가장 인간적인 측면은 기술로 대체할 수 없다고 단호히 강조했습니다. 관계를 통해 아이들을 지지하고, 실패와 책임감을 경험하게 하며, 어려움을 겪는 학생이 진정으로 인정받고 있다고 느끼게 돕고, 배움을 잊지 못할 추억으로 만들어 주는 교실의 활기를 조성하는 것. 교사들은 이러한 일들이 자동화될 수 있다고 생각하지 않습니다.

교사의 약 5명 중 4명은 인공지능이 필수적인 생활 기술을 가르치는 일을 결코 대체하지 못할 것이라고 믿고 있으며, 실습 중심 학습과 진정으로 개인 맞춤형 지원에 대해서도 마찬가지로 대다수가 같은 견해를 가지고 있습니다. 이는 혁신에 대한 거부감이 아니라, 훌륭한 교육이 진정으로 무엇을 의미하는지에 대한 현실적인 이해입니다.

2025년 보고서가 지적했듯이, 미래는 인간과 기계 간의 싸움이 아닙니다. 오히려 교사들이 지능형 도구를 활용하여 더 나은 성과를 이루어 나가는 과정입니다. 진정한 위험은 교사들이 AI를 과소평가하는 것이 아니라, 불안감, 불명확한 정책, 부실한 교육으로 인해 AI가 진정으로 제공할 수 있는 이점을 제대로 활용하지 못하게 되는 데 있습니다.

학생들의 우려를 더 이상 무시하기 어려워지고 있다

2025년 보고서는 또한 학생들의 AI 사용에 대해 교사들이 어떻게 느끼고 있는지에 대한 훨씬 더 포괄적인 내용을 담고 있으며, 그 조사 결과는 더욱 우려스러운 것으로 나타났다.

표절은 여전히 가장 큰 문제로 꼽히며, 교사 10명 중 약 7명이 이에 대해 우려하고 있다. 하지만 이러한 우려는 단순한 학업 부정행위를 훨씬 넘어선다. 대다수의 교사는 학생들이 AI가 생성한 부정확한 정보를 사실로 받아들일까 봐 걱정하고 있으며, 절반 이상은 학생들이 실습과 독립적인 사고를 통해 중요한 능력을 기를 기회를 잃어가고 있다고 우려하고 있다.

하지만 동시에 상황이 전적으로 부정적인 것만은 아닙니다. 교사의 약 4분의 1은 학생들이 AI 도구를 통해 이룰 수 있는 성과에 진심으로 기대를 걸고 있으며, 이는 교사의 태도가 일률적으로 비관적인 것이 아니라 여전히 엇갈리고 있음을 보여줍니다.

학술적 정직성에 대한 논의도 2024년 이후 크게 변화해 왔다. 초기에는 AI로 인해 부정행위를 적발하기가 더 어려워질지 여부에 대한 우려가 주를 이뤘다. 하지만 이제 논의의 범위는 더 넓어지고 더 근본적인 문제로 확대되었다. 과연 AI가 학생들이 실제로 배우는 내용을 변화시키기 시작하고 있는 것일까?

2024년 보고서에 인용된 연구에 따르면, GPT-4는 수학 수업에서 학생들이 풀이 문제를 푸는 성과를 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 그러나 GPT-4 사용이 제한되자, 학생들은 이 도구를 한 번도 사용해 본 적이 없는 학생들에 비해 이후 시험에서 더 낮은 성적을 기록했다. 이는 AI가 학습 과정을 즉각적으로 지원할 수는 있지만, 신중하게 활용하지 않을 경우 진정한 이해의 형성을 저해할 수도 있음을 강력하게 시사한다.

이는 AI에 대한 접근을 아예 제한하자는 뜻이 아닙니다. 학습과 평가가 어떻게 설계되는지에 대해 훨씬 더 신중하게 고민하여, AI가 깊은 사고를 우회하는 지름길이 아니라 오히려 더 깊은 사고를 이끌어내는 도구가 되도록 해야 한다는 의미입니다.

학교 지도자들이 여기서 얻어야 할 교훈

교사의 3분의 2는 향후 12개월 동안 AI 활용을 늘릴 것으로 예상하고 있다. 이는 불과 1년 전만 해도 대부분 AI를 멀리서 지켜보기만 하던 이 직업군에게 있어 놀라운 변화라고 할 수 있다.

하지만 추진력만으로는 충분하지 않을 것입니다.

교사들은 AI 윤리에 대한 장황한 강의나 기술적 심층 분석을 요구하는 것이 아닙니다. 그들은 도구를 직접 테스트하고, 안전하게 실험하며, 비슷한 과제에 직면한 동료들로부터 배울 수 있는 실질적인 기회를 원합니다. 잘 구성된 2시간짜리 세션 하나만으로도 큰 투자 없이도 교사들의 자신감을 크게 높일 수 있습니다.

또한 많은 교사들이 AI의 적절한 사용에 관한 보다 명확한 지침을 요구하고 있습니다. 이는 교사들에게 전문적인 판단력이 부족해서가 아니라, 불확실성 때문에 스스로의 판단을 의심하게 되기 때문입니다. 이러한 불확실성은 수많은 교사들이 호소하는 ‘속임수’라는 느낌을 직접적으로 야기합니다. 명확한 기준이 마련되면 불안감이 줄어들고, 불안해하는 교사들은 자신 있게 새로운 시도를 해볼 가능성이 훨씬 낮아집니다.

2025년 보고서에서 강조된 전문성 정체성 위기는 실재하는 문제이며, 이를 무시한다고 해서 사라지는 것은 아닙니다. 이러한 우려를 솔직히 인정하고, 교직원들이 신중한 AI 활용이 전문성을 대체하는 것이 아니라 전문성의 연장선상이라는 점을 이해하도록 돕는 학교 지도자들이야말로 지속 가능한 AI 도입을 이끌어내는 데 훨씬 더 큰 성공을 거둘 것입니다.

사립학교와 공립학교 간의 AI 교육 격차가 확대되고 있는 점도 시급히 주목해야 할 문제입니다. 예산이 제한된 학교들은 효과적인 교육이 반드시 비용이 많이 들 필요는 없으며, 성공적인 교육 방식은 교육계 전반에 걸쳐 더 널리 공유될 수 있고 또 그래야 한다는 점을 인식해야 합니다.

변화를 겪고 있는 직업

종합해 보면, 베트의 2024년 및 2025년 AI 보고서는 변혁적인 변화에 진정으로 직면해 있는 한 직업군의 진화 과정을 잘 보여주고 있다.

2024년에는 회의론이 논의를 주도했다. 교사들은 AI의 신뢰성과 믿음직스러움, 그리고 교육 내에서 AI가 차지할 위치에 대해 의문을 제기했다.

2025년이 되자, 그러한 회의론은 더욱 복잡한 형태로 변모했다. 교사들은 AI가 이제 우리 곁에 자리 잡았다는 사실을 점점 더 인정하고 있지만, 많은 교사들은 이것이 전문가로서의 자신의 정체성, 자신감, 그리고 역할에 어떤 의미를 지니는지에 대해서는 여전히 불확실해하고 있다.

여러모로 볼 때, 이러한 변화는 발전의 신호입니다. 이는 교사들이 AI를 진지하게 받아들이고 있음을 보여줍니다.

이제 문제는 학교 지도자들과 정책 입안자들, 그리고 교육계 전반이 이에 상응하여 교사들의 우려를 그만큼 진지하게 받아들일 준비가 되어 있는지 여부입니다.

관련 도구는 이미 마련되어 있습니다. 그 효과가 입증되는 사례도 계속해서 늘어나고 있습니다. 이제 중요한 것은 교육, 시간, 신뢰에 대한 투자로, 이를 통해 이미 앞장서고 있는 초기 도입자들뿐만 아니라 모든 교사가 자신감 있고 신중하게 AI를 탐구할 기회를 가질 수 있도록 하는 것입니다.

올해 말 발표될 당사의 ‘2026 AI 보고서’를 통해, 지난 12개월 동안 인식과 과제가 어떻게 변화해 왔는지 주목해 주시기 바랍니다. 

출처: Bett에서 발간하고 YouGov가 영국 교사를 대상으로 실시한 설문조사를 바탕으로 한 『2024년 교육 분야 AI의 부상』 및 『 2025년 교육 분야 AI: 발전, 교수법 및 문제점 탐구』.