[AI 네이티브 캠퍼스 – 인공지능 시대, 대학의 새로운 사유 ③] 교수자는 사라지지 않는다 – AI 시대의 인간적 피드백의 가치

인공지능이 대신할 수 없는 교육의 마지막 감각, 인간의 판단과 공명

‘AI 튜터’의 시대, 그러나 학생은 여전히 인간의 피드백을 원한다

AI가 대학 강의실을 침투한 속도는 상상보다 빠르다. 수업 설계, 과제 채점, 연구 아이디어 브레인스토밍까지 자동화된 도구가 교수를 대신한다. 일부 대학에서는 이미 ‘AI 튜터’가 강의 보조 시스템으로 자리 잡았고, 학생들은 질문을 인간이 아닌 알고리즘에 던지는 데 익숙하다. 대학 행정에서도 교수의 피드백은 더 이상 ‘유일한 채널’이 아니다. 그러나 아이러니하게도, 인공지능의 존재가 커질수록 학생들은 오히려 인간 교수를 더 필요로 한다. 옥스퍼드대학교 출판부(Oxford University Press)가 2025년 발표한 보고서 「Teaching the AI-Native Generation」은 이를 뚜렷하게 보여준다. 영국의 13~18세 학생 2,000명을 대상으로 한 조사에서 절반에 가까운 학생(48%)이 “AI 콘텐츠의 신뢰성을 구분하는 데 교사의 도움이 필요하다”고 답했다. 또한 51%는 “학교(혹은 교사)가 AI 도구를 언제, 어떻게 사용하는 것이 적절한지 명확히 알려주길 원한다”고 응답했다.

이 응답은 단순한 ‘사용법’의 문제가 아니다. 학생들은 AI가 학습의 일부를 대체할 수는 있지만, 학습의 의미를 해석해주지는 못한다는 사실을 본능적으로 알고 있다. 그들에게 필요한 것은 알고리즘의 정답이 아니라, 인간의 판단이 제공하는 방향감각이다. AI는 지식을 빠르게 요약하지만, ‘무엇이 중요한가’를 가르치지 않는다. AI는 논리적 오류를 잡아내지만, ‘왜 그것이 문제인가’를 설명하지 않는다. AI는 언어를 정제하지만, 언어가 가진 맥락과 감정을 해석하지 못한다. 결국 학생들이 AI와 함께 배우는 시대에도, ‘교수자’는 여전히 배움의 마지막 해석자로 남는다.

자동화된 피드백의 한계 – 인지적 정확성 vs 정서적 공명

AI는 점점 더 정밀한 피드백을 제공한다. 논문 초안을 입력하면 문법 오류를 고치고, 논리의 일관성을 평가하며, 참고문헌의 형식까지 자동으로 정렬한다. 인간 교수가 세 시간 걸리던 작업을 AI는 몇 초 만에 끝낸다. 그러나 그 피드백은 ‘정확’하지만 ‘공감’이 없다. 대학 교육의 피드백은 단순한 오류 교정이 아니다. 그것은 학생의 사유의 방향을 교정하는 대화적 행위다. 인간 교수의 피드백에는 문장의 맥락, 표현의 의도, 그리고 그 이면의 정서가 함께 읽힌다.
예컨대 학생이 논문 서론에서 “AI는 인간을 대체할 것이다”라고 썼을 때, AI는 문법적 완결성을 칭찬할 수 있다. 하지만 인간 교수는 그 문장에 담긴 사고의 급진성과 두려움을 함께 읽는다.

그리고 이렇게 질문한다. “정말 대체인가, 혹은 보완인가?”

이 한 문장이 학생의 사고를 깊게 만든다. 피드백은 지식의 전송이 아니라 사유의 확장 행위이기 때문이다. 인지심리학자 존 해티(John Hattie)는 피드백을 “가장 강력한 학습 강화 도구”라고 정의했지만, 동시에 “잘못된 피드백은 학습을 방해한다”고 경고했다. AI 피드백은 바로 이 한계에 걸린다. AI의 평가는 ‘정답’을 기준으로 작동하지만, 학문적 사고는 언제나 ‘해석’의 영역에서 움직인다. AI는 틀린 문장을 수정하지만, 모호한 문장을 탐구로 이끄는 힘은 없다.

정확성은 학습의 시작일 뿐이다. 교육의 본질은 정확성에서 공명으로 나아가는 과정, 즉 ‘인지적 피드백’에서 ‘정서적 피드백’으로의 전환에 있다. AI는 전자를 완벽하게 수행할 수 있지만, 후자는 인간만이 제공할 수 있다.

인간적 피드백의 가치 – 해석, 판단, 그리고 관계

교수자의 피드백이 가진 진짜 가치는 세 가지로 요약된다: 해석, 판단, 그리고 관계다.

첫째, 해석(interpretation). AI는 데이터의 패턴을 기반으로 판단하지만, 인간 교수는 문장 속 의도를 읽는다. 학생의 글이 논리적으로 모호하더라도, 그 모호함이 ‘의도된 탐색’인지 ‘이해의 결여’인지를 구분할 수 있는 존재는 인간뿐이다. AI는 텍스트를 분석하지만, 인간은 텍스트와 저자의 관계를 해석한다.

둘째, 판단(judgment). AI는 확률적 정답을 계산하지만, 교수자는 ‘맥락적 옳음’을 평가한다. 같은 오류라도, 그것이 초심자의 탐색에서 나온 것인지, 부주의에서 비롯된 것인지를 구분하는 판단은 윤리적 맥락의 이해를 필요로 한다. 교수자의 평가는 단순한 채점이 아니라 탐구자의 위치를 파악하는 행위다.

셋째, 관계(relation). 피드백은 지적 행위이면서 동시에 관계적 행위다. 학생은 교수자의 피드백을 통해 “내 사고가 누군가에게 닿았다”는 감각을 얻는다. 그 감각이 학습의 지속 동기를 만든다. AI의 피드백은 완벽하지만, ‘인정받는 경험’이 없다. 결국 교수자의 피드백은 문장 하나를 고치는 일이 아니라, 한 사람의 학습 여정을 동행하는 일이다.

교수자의 역할 재정의 – 설계자·평가자에서 ‘공명자’로

AI의 발전은 교수자의 전통적 역할을 빠르게 해체하고 있다. 콘텐츠 전달자는 이미 플랫폼이 대체했고, 평가자는 알고리즘이 대신한다. 그렇다면 교수자는 앞으로 어떤 존재가 되어야 하는가. 대답은 명확하다. 공명자(共鳴者), 즉 학습 과정 속에서 학생의 사고와 감정을 함께 진동시키는 사람이다. 옥스퍼드 보고서에 참여한 교육전문가 알렉산드라 토메스쿠(Alexandra Tomescu)는 “AI는 학습의 효율을 높이지만, 학생의 내적 동기와 정체성을 형성하는 데에는 무력하다”고 지적했다. AI가 학생의 문장을 다듬을 수는 있어도, 그 문장을 통해 자신의 생각을 ‘누군가가 이해해주었다’는 감정적 연결을 만들어내지는 못한다. 따라서 교수자는 이제 단순한 지식 설계자가 아니라, 학습자의 감정과 사고가 만나는 접점을 설계하는 전문가가 되어야 한다. 그는 AI의 피드백을 중재하고, 그 결과에 인간의 언어를 덧붙여 의미를 부여한다. AI가 정답을 말하면 교수자는 묻는다. “이 답이 옳다고 생각한 이유는 무엇인가?”
그 질문이 바로 인간적 피드백의 시작점이다.

대학의 책임 – AI와 인간이 함께 가르치는 교육 모델

대학은 이제 ‘AI 통합 교육(Integrated AI Pedagogy)’을 설계해야 한다. AI를 금지하는 것도, 전면적으로 대체하는 것도 아닌, AI와 인간의 공존적 가르침(co-teaching) 모델이 필요하다. AI가 1차 피드백을 제공하고, 교수자가 그 결과를 인간의 판단으로 조정하는 이중 구조는 이미 여러 대학에서 실험되고 있다. 영국의 Bishop Vesey’s Grammar School은 이 모델을 중등교육에 먼저 적용했다. 보고서에 따르면, 학교는 AI가 제시한 학습 자료를 교사가 검증하고, 학생들과 함께 비판적으로 토론하는 수업을 운영했다. 이를 대학으로 확장하면, AI는 ‘초안의 교정자’, 교수자는 ‘사유의 검증자’ 역할을 맡게 된다.

이 방식의 핵심은 ‘인간적 개입’이다. 옥스퍼드의 AI 프레임워크가 제시한 원칙 중 마지막 항목이 바로 그것이다 — “Human in the loop.” AI가 아무리 정교해도, 인간의 판단이 빠진 교육은 결국 ‘피드백 없는 반복’에 그친다. AI와 인간이 함께 설계하는 피드백 체계는 두 가지 효과를 낳는다. 하나는 효율성의 향상, 또 하나는 사유의 심화다.
AI가 교수의 시간을 절약하면, 교수는 그만큼 학생의 사고를 관찰하고, 정서적 지원을 제공하는 데 집중할 수 있다.
이것이 바로 AI 시대의 ‘교육적 분업’이다.

피드백은 기술이 아니라 인간의 영역이다. AI는 오류를 교정하지만, 인간은 의미를 교정한다. AI는 학습의 방향을 제시하지만, 인간은 학습의 이유를 묻는다. 교수자가 학생의 문장을 읽으며 느끼는 미묘한 감정, “이 문장은 아직 완성되지 않았지만 가능성이 있다”는 직감은 데이터로 환원되지 않는다. 그 직감은 인간의 경험, 가치관, 세계관이 응축된 판단이기 때문이다. AI는 수많은 데이터를 학습하지만, 인간 교수는 한 사람의 맥락을 기억한다. 학생이 왜 그 주제를 선택했는지, 어떤 고민 끝에 그 문장을 썼는지, 어떤 피드백이 그에게 상처가 될지 — 이 모든 것을 고려하며 말하는 한 문장이, 기계의 100줄 피드백보다 깊게 남는다.

교육심리학에서는 이를 정서적 공명(emotional resonance) 이라고 부른다. 이 공명은 단순한 친절이나 위로가 아니라, 학습 동기를 지속시키는 인지-정서적 에너지다. AI는 학생의 오류를 지적할 수 있지만, 그 오류를 통해 학생이 성장할 수 있다는 믿음을 전달하지는 못한다. 그 믿음을 주는 존재가 바로 교수자다. AI 시대의 대학에서 교수자의 자리는 줄어들 것처럼 보이지만, 실은 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 지식을 생산하는 일은 기계가 대신할 수 있지만, 지식을 사람에게 연결하는 일은 여전히 인간의 영역이다.

AI가 학습의 효율성을 극대화할수록, 인간 교수는 배움의 의미를 되묻는 역할로 이동한다. AI가 대답을 줄 때, 교수자는 질문을 되돌려준다. AI가 요약을 제공할 때, 교수자는 그 요약 속에서 사라진 맥락을 복원한다. AI가 채점을 대신할 때, 교수자는 점수 대신 사유의 방향을 제시한다. 대학의 본질은 여전히 ‘인간적 관계를 통해 이뤄지는 사고의 성장’이다. 교수자는 사라지지 않는다. 다만 형태를 바꿔 기계의 논리와 인간의 감정을 잇는 다리가 된다.

AI가 정답을 완성하는 시대에도, 배움은 여전히 불완전한 인간 사이의 대화 속에서 자란다. 그 대화의 언어는 통계가 아니라 신뢰이며, 피드백의 핵심은 계산이 아니라 공명이다. AI는 학생의 문장을 고칠 수 있지만, 교수자는 학생의 생각을 자라게 한다. 그 차이가 바로, 대학이 여전히 인간의 공간으로 남아야 하는 이유다.

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