‘한 명의 교사’에서 ‘모든 학생의 개인 튜터’로

교육은 본질적으로 개인화가 필요한 영역이다. 그러나 현실의 교육 시스템은 한정된 교사, 정해진 커리큘럼, 동일한 속도를 전제로 설계되어 왔다. 그 결과 학습 격차는 구조적으로 발생했고, 보충 학습은 늘 사후 대응에 머물렀다. AI 기반 튜터링의 등장은 이 구조 자체를 바꾸고 있다. 교육은 이제 평균을 맞추는 시스템이 아니라, 개인의 학습 흐름을 실시간으로 따라가는 시스템으로 전환되고 있다.

시장의 니즈: ‘더 많은 콘텐츠’가 아니라 ‘나에게 맞는 설명’

교육업계가 AI에 주목하는 이유는 콘텐츠 부족 때문이 아니다. 이미 강의, 문제, 자료는 넘쳐난다. 문제는 다음과 같다.

• 이 학생이 어디에서 막히고 있는지를 교사가 즉시 알기 어렵다
• 같은 설명을 반복해도 이해 속도는 학생마다 다르다
• 학습 동기가 떨어지는 순간을 사전에 감지하기 어렵다

AI 튜터링은 이 지점에서 작동한다. 핵심은 ‘가르침’이 아니라 이해 상태를 지속적으로 진단하는 능력이다.

해결 방향: 학습 행동 데이터를 기반으로 한 실시간 튜터링

AI 튜터는 정답을 알려주는 도구가 아니다. 학습 과정에서 발생하는 수많은 신호를 해석해, 지금 이 학생에게 필요한 개입이 무엇인지 판단하는 시스템이다. 대표적인 도입 사례는 다음과 같다.

1. 개인별 학습 경로 자동 설계: 문제 풀이 시간, 오답 패턴, 재시도 횟수 등을 AI가 분석해 학습 경로를 조정한다. 어떤 학생에게는 개념 설명을, 어떤 학생에게는 응용 문제를 먼저 제시한다.
2. 실시간 피드백과 힌트 제공: 학생이 막히는 지점에서 즉시 힌트를 제공하거나, 접근 방식을 바꿔 설명한다. 이는 단순 채점 시스템과 달리 ‘사고 과정’을 추적한다는 점에서 차별화된다.
3. 교사를 위한 학습 인사이트 제공: AI 튜터는 교사를 대체하지 않는다. 오히려 교사에게 학생별 이해도, 위험 신호, 개입 시점을 요약된 데이터로 제공해 지도 품질을 강화한다.

기술·운영·윤리 관점의 도전 과제

AI 튜터링 도입은 기술 프로젝트이자 교육 철학의 문제이기도 하다.

• 기술적 과제: 학습 데이터의 정확성, 편향 없는 추천 로직, 설명 가능성(Explainability)이 중요하다.
• 운영 과제: 기존 커리큘럼과 AI 시스템을 어떻게 연결할 것인가가 관건이다.
• 윤리·보안 과제: 미성년자 학습 데이터는 가장 민감한 개인정보 중 하나다. 데이터 수집 목적과 활용 범위는 명확해야 한다.

이롭게(Iropke)의 관점: AI 튜터링은 ‘자동화’가 아니라 ‘확장’이다

이롭게(Iropke)는 AI 튜터링을 교사를 대체하는 기술로 보지 않는다. 오히려 교사의 영향력을 확장하는 구조적 장치로 해석한다. AI는 반복적 설명과 진단을 맡고, 교사는 사고력·토론·정서적 케어에 집중할 수 있다. 결국 교육의 질은 기술이 아니라 기술을 어떻게 설계하고 통제하는가에 달려 있다. AI 튜터링은 그 설계가 제대로 되었을 때, 교육의 본질에 가장 가까이 다가가는 도구가 된다.