릿팩(LitFac)의 강좌운영시스템 파일럿 워크숍은 2025년 대학 강좌 현장에서 실제로 운영·검증한 구글 워크스페이스 기반 자동화 흐름을 바탕으로 구성됩니다.
구글폼으로 학생들이 과제를 제출하면 제출 데이터는 구글시트에 자동으로 모이고, 과제 처리 결과와 교수자 피드백이 입력된 학생에게만 Apps Script가 선별해 개별 피드백을 이메일로 자동 발송하는 방식입니다.
이 과정에서 교수자는 교육적 판단이 필요한 단계에만 개입하고, 반복되는 전달·기록 업무는 자동화된 시스템에 맡기게 됩니다.
릿팩의 파일럿 워크숍에서는 이 흐름을 각 참가자의 강좌에 맞게 직접 설계하고 완성합니다.
파닉스와 리터러시
이번 주의 문장 02
인코딩은 소리를 글자로 나타내는 것이다. Encoding is representing sounds with letters.
인코딩은 말소리를 듣고, 그 소리를 글자로 옮기는 과정입니다. 받아쓰기는 인코딩의 가장 대표적인 예입니다.
소리를 음소 단위로 구분하고, 각 소리에 대응하는 글자를 떠올려 적는 과정에서 쓰기와 철자 능력이 함께 발달합니다.
리터러시/문해력 담론 읽기
한 주간의 언론 기사 분석
2026년 1월 11일~17일 한 주 동안 빅카인즈(https://www.bigkinds.or.kr/)에 등록된 ‘리터러시 또는 문해력’이 포함된 언론기사는 166개였습니다. 이 중 리터러시만 포함된 기사는 57개, 문해력만 포함된 기사는 104개로 문해력 기사 비중이 더 컸습니다. 두 용어가 함께 등장한 기사는 5개로, 대부분 교육 현장(교육청, 도서관, 디지털기기 안내서)이나 AI·디지털 리터러시 교육 맥락에서 묶여 나타났습니다.
검색어에 따른 기사 수
리터러시 or 문해력: 166개
리터러시 except 문해력: 57개
문해력 except 리터러시: 104개
리터러시 and 문해력: 5개
이번 주 담론의 핵심은 ‘용어 선택’과 ‘사회적 쓰임’이었습니다.
과기정통부 업무보고 기사에서 배경훈 부총리는 ‘AI 리터러시’ 대신 ‘AI 문해력’이라는 표현을 사용했습니다. 과학관을 국민 AI 역량 확산의 거점으로 삼자는 맥락에서, 정책 담론이 ‘리터러시’가 아니라 ‘문해력’이라는 한국어 표현을 선택해 공적 메시지를 구성한 사례로 읽힙니다.
KDI 보고서 관련 기사들은 ‘문해력’을 학교 교육 이슈가 아니라 노동·생산성·임금체계 문제의 지표로 끌어왔습니다. 기사들은 국제성인역량조사(PIAAC) 데이터를 근거로, 한국 근로자의 인지 역량(수리력, 언어능력/문해력)이 연령 증가에 따라 빠르게 하락하고, 역량 향상에 대한 임금 보상이 약한 구조를 문제로 제기했습니다. 문해력이 ‘평생학습’과 ‘노동정책’의 언어로 재맥락화된 한 주였습니다.
정치 뉴스에서는 ‘문해력’이 정책·교육의 용어가 아니라 상대를 낮추는 표현으로 소모되는 장면이 있었습니다. ‘문해력과 판단력’ 같은 표현이 논쟁의 도구로 쓰이면서, 문해력이 공적 담론에서 가지는 의미가 ‘능력 평가’나 ‘조롱’의 방향으로 변형되는 양상을 확인할 수 있었습니다.
요약하면, 지난 주의 리터러시/문해력 담론은 ‘현장 교육’보다 ‘국가 정책 메시지’와 ‘사회적 레토릭’에서 더 강하게 움직였습니다. 문해력은 한편으로는 AI 시대의 국민 역량(정책 언어)으로, 다른 한편으로는 노동 생산성과 임금체계(경제·노동 언어)로, 또 다른 한편으로는 정치 공방의 조롱 표현(정치 레토릭)으로 분화되어 사용된 한 주였습니다.
