생성형 AI 활용에 따른 음악․미술교육의 윤리적 쟁점과 실천 전략
Ethical issues and practical strategies in music and visual arts education using Generative AI
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초록
본 연구는 생성형 AI(Generative AI)의 활용이 음악․미술교육에 미치는 윤리적 영향을 분석하고, 교육현장에서 실천 가능한 대응 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2022 개정 교육과정 도입 이후인 2022년부터 2025년 상반기까지 발표된 국내 학술 논문 88편을 대상으로 체계적 문헌 고찰(Systematic Review, SR)을 실시하였다. 분석 대상 논문은 생성형 AI 기반 창작 기술과 도구의 특성을 다룬 연구, 저작권․표현 윤리 등 규범적 문제를 고찰한 연구, AI 도구 활용의 교육적 효과를 검토한 연구, 음악․미술교육 차원에서 AI 활용 방향성을 탐색한 연구, 연구 동향을 분석한 연구로 구성된다. 이들 논문은 단순히 개별 기술 활용의 사례를 넘어, 새로운 교육과정 패러다임 속에서 생성형 AI가음악․미술교육의 본질적 목표와 어떤 방식으로 접합되는지 보여주는 중요한 단서를 제공한다. 분석결과, 국내 연구는 주로 AI 도구 활용의 교육적 효과성과 수업 설계에 집중되어 있으며, 윤리적 쟁점에 대한 체계적 분석과 실천 지침 제시는 매우 제한적인 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 음악․미술교육에서의 생성형 AI 활용에 따른 주요 윤리 문제를 네 가지 범주로 구조화하고, 교육적 판단을위한 음악과 미술 교과 각각의 ‘윤리 점검 기준표’를 제안하였다. 이는 음악․미술교육이 생성형 AI 기술을 단순히 수용하는 데 그치지 않고, 예술교육의 본질적 목표와 조화를 이루도록 이끄는 이론적ㆍ실천적 토대를 제공한다.
Abstract
This study examines the ethical implications of using Generative Artificial Intelligence (AI) in music and visual arts education and proposes practical strategies for educational practice. To this end, a Systematic Review (SR) was conducted of 88 domestic academic papers published between 2022 and the first half of 2025, following the introduction of the 2022 Revised National Curriculum. The reviewed literature includes studies on the characteristics of AI-based creative technologies and tools, normative discussions on copyright and expressive ethics, empirical research on the educational effects of AI tools, explorations of pedagogical directions for AI integration in music and art education, and analyses of research trends. Collectively, these studies extend beyond isolated cases of technology use and provide important insights into how generative AI intersects with the fundamental aims of arts education under the new curriculum paradigm. The analysis reveals that existing research has primarily emphasized the educational effectiveness of AI tools and instructional design, while systematic inquiry into ethical concerns and the provision of practical guidelines remain limited. In response, this study categorizes four major ethical issues and develops two discipline-specific “Ethical Checklists”—one for music education and one for visual arts education—to support teachers’ ethical judgment and classroom decision-making. The findings aim to provide both theoretical and practical foundations for incorporating generative AI in ways that not only adopt the technology but align it with the intrinsic goals and values of arts education.