포용 없는 AI 교육은 혁신이 아니다 ‘장애 학생의 관점에서’ - 에이블뉴스

[에이블뉴스 조주희 칼럼니스트] AI가 교실에 들어온 뒤, 교육은 ‘혁신’이라는 단어로 설명된다. 수업 준비 시간은 줄어들고, 학습 자료는 즉시 생성되며, 학생의 수행 데이터는 실시간으로 분석된다. 정책은 개인화와 효율성을 강조한다. 그러나 장애 학생의 자리에서 이 변화를 바라보면 질문은 달라진다. 이 혁신은 누구의 속도에 맞추어 설계되었는가. 누구의 방식으로 이해하고, 누구의 표현을 표준으로 삼는가. AI 교육은 흔히 맞춤형 학습을 약속한다. 하지만 맞춤형이라는 말은 종종 ‘평균에서 벗어난 학생을 조정한다’는 의미로 사용된다. 알고리즘은 다수의 데이터를 학습해 가장 일반적인 경로를 추천한다. 그 경로에서 벗어나는 학습 패턴은 위험 신호로 표시된다. 발화가 느리거나 응답 시간이 길면 시스템은 즉각 개입을 제안한다. 그러나 장애 학생의 학습은 때로 다른 리듬과 감각을 따른다. 침묵은 무능이 아니라 사고의 시간일 수 있다. 반복은 퇴행이 아니라 안정의 방식일 수 있다. 그럼에도 AI는 그 차이를 수정의 대상으로 분류한다. 혁신은 포용이 아니라 규범의 정교화가 된다. 또한 AI 기반 평가 체계는 ‘객관성’을 강조한다. 자동 채점, 수행 분석, 행동 기록은 공정성을 높인다고 설명된다. 그러나 객관성은 측정 가능한 것만을 가치 있게 만드는 힘을 지닌다. 몸의 긴장, 감각 과부하, 불안으로 인한 반응 지연은 데이터로 충분히 포착되지 않는다. 기록되지 않는 어려움은 존재하지 않는 것으로 간주된다. 장애 학생의 경험은 수치로 환원되는 순간, 맥락을 잃는다. 포용의 부재는 관계의 축소로도 드러난다. AI 튜터는 친절하고 즉각적이다. 그러나 그것은 상호 책임의 관계가 아니다. 장애 학생에게 학습은 단순한 정보 습득이 아니라 신뢰 속에서 시도하고 실패할 수 있는 환경을 의미한다. 교사의 기다림, 또래의 배려, 협력적 조정은 기술이 대체할 수 없는 요소이다. 효율이 강조될수록 이러한 느린 과정은 주변으로 밀려난다. 진정한 혁신은 속도를 높이는 것이 아니라 기준을 바꾸는 일이다. 장애 학생의 경험을 예외가 아니라 출발점으로 삼는 설계가 필요하다. 보편적 학습 설계를 정책의 전제로 두고, 알고리즘의 판단 기준을 투명하게 공개하며, 데이터 해석 과정에 교사의 전문적 판단을 적극적으로 결합해야 한다. 무엇보다 장애 학생 당사자가 정책과 플랫폼 개발 과정에 참여해야 한다. 참여 없는 혁신은 또 다른 배제의 이름이 된다. AI는 강력한 도구이다. 그러나 교육은 도구의 문제가 아니라 방향의 문제이다. 포용이 전제되지 않은 AI 교육은 기술적 진보일 수는 있어도 교육적 혁신은 아니다. 장애 학생의 관점에서 다시 묻지 않는다면, 우리는 더 빠른 교실을 만들 뿐 더 넓은 교실을 만들지 못한다. 혁신의 기준은 효율이 아니라 존엄이다. -장애인 곁을 든든하게 지켜주는 대안언론 에이블뉴스(ablenews.co.kr)- -에이블뉴스 기사 제보 및 보도자료 발송 [email protected]