AI 활용이 교사의 교육과정 실행에 주는 영향 탐색 ：서울시교육청 제공 AI 교육서비스 활용 사례를 중심으로
Exploring the Impact of AI-Based Learning Tools on Teachers’ Curriculum Enactment: Focusing on Public AI Services Provided by the Seoul Metropolitan Office of Education
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초록
본 연구는 인공지능(AI) 기반 교육서비스가 교사의 교육과정 실행에 미치는 영향 을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 서울시교육청에서 제공하는 공공형 AI 교육서비스를 활용하고 있는 초등교사 3명을 대상으로 반구조화 면담, 수업 자료, 교사 실천 저널을 수집·분석하는 질적 사례연구를 실시하였다. 분석 결 과, AI는 교사의 교육과정 실행 전반 — 목표 설계, 학습 내용, 수업 방법, 평가 실행 — 에 걸쳐 새로운 실천 구조를 형성하고 있었다. 첫째, 교사들은 AI의 피드백과 진단 결과를 기반으로 성취기준을 세분화하고 학습목표를 재구성함으로써 수업의 개인화를 강화하였다. 특히 학생의 오류 유형을 반영한 목표 설정은 학습의 적합성을 높였으나, 지나친 세분화로 인한 목표 파편화와 학습 방향 상실도 드러났다. 둘째, AI는 학생의 창작·공유 경험을 학습 내용으로 확장하고 교과 간 통합을 촉진했으나, 기술 의존으로 인한 학습의 내면화 약화와 과정적 탐구의 축소도 병존했다. 셋째, AI는 적응형 학습과 즉각적 피드백을 통해 학생 참여와 학습 동기를 촉진했지만, 장기적으로는 피상적 학습 참여와 도구 의존성 강화라는 새로운 과제를 드러냈다. 넷째, AI의 루브릭 및 진단 기능을 통해 정교한 개별 피드백과 맞춤형 수업 운영이 가능해졌으나, 교사의 판단이 데이터 절차에 종속되는 위험이 확인되었다. 이러한 결과는 AI가 교사의 실천을 대체하는 것이 아니라, 교사의 교육과정 문해력과 해석적 판단을 통해 재맥락화될 때 교육적 의미를 가질 수 있음을 시사한다. 나 아가 AI 시대의 교사 전문성은 기술적 숙련을 넘어, 알고리즘의 한계를 비판적으로 인식하고 인간 중심의 학습을 설계할 수 있는 역량으로 확장되어야 할 것이다.
Abstract
This study explores how AI-based educational tools influence teachers’ curriculum enactment. A qualitative case study was conducted with three experienced elementary school teachers in Seoul who integrated public AI tools provided by the Seoul Metropolitan Office of Education. Data were collected through semi- structured interviews, instructional artifacts, and reflective practice journals. Thematic analysis was used to examine how AI technologies mediate curriculum goals, content, pedagogy, and assessment practices. The findings reveal four key patterns. First, teachers restructured curriculum goals and achievement standards based on AI feedback and diagnostic data, enabling more personalized learning, though excessive segmentation sometimes led to fragmented goals and loss of learning direction. Second, AI expanded students’ opportunities for creative expression and interdisciplinary learning, but also risked weakening deeper cognitive engagement and reducing exploratory processes. Third, while adaptive learning and instant feedback enhanced student engagement in the short term, increased tool dependence limited sustained, self- directed learning. Fourth, in the domain of assessment, AI facilitated fine-grained feedback and individualized instruction, yet at the cost of potential overreliance on algorithmic judgments. These findings suggest that AI should not replace teacher practice but be recontextualized through teachers’ curriculum literacy and agency. In the age of AI, teacher professionalism must extend beyond technical fluency to the ability to critically interpret algorithmic limits and design human- centered learning.