학생 반응을 데이터로 쌓아 수업 중에 실시간으로 피드백을 합니다. 릿팩 뉴스레터 035호 (2026-35)
릿팩(LitFac) 소식과 리터러시 관련 내용을 전합니다. |
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2차 강좌운영 리터러시 워크숍은 2주차(8월 26일)에서 수업 중 실시간 피드백 구조를 구체적인 실습으로 처음 구현해봤습니다. 릿팩이 정리해온 강좌운영시스템 7단계(허브→활동→학생반응→데이터→피드백작성→전달→성찰)에는 '학생반응→데이터→피드백작성'으로 이어지는 흐름이 원래부터 있었는데, 이번 2주차는 여기에 더하여 수업 중 실시간으로 진행하는 이해체크1(리뷰)-이해체크2(강의이해)-이해체크3(실습확인) 활동을 설계하고 이를 실습으로 진행해보았습니다. 참가자들은 구글 폼으로 이해체크 응답을 받고, 제미나이가 그 자리에서 응답을 분석해주는 방식으로 피드백 작성 단계를 직접 실습했습니다.
이처럼 릿팩의 강좌운영시스템에서 피드백을 강조하는 이유가 있습니다. AI가 널리 쓰이는 시대에 교육이 갖는 강점은 지식 전달에서 학생 개인의 맥락에 맞춘 피드백 쪽으로 옮겨가고 있다는 것입니다. 교육심리학자 벤저민 블룸은 1984년 '2 시그마 문제' 논문에서, 1:1 튜터링을 받은 학생이 일반 수업을 받은 학생보다 평균 2 표준편차나 높은 성취를 보인다는 것을 밝히면서도 비용 때문에 이를 규모화할 수 없다는 문제를 제기했습니다. 최근에는 이 문제에 AI가 실마리가 될 수 있다는 연구 결과가 나왔습니다. 그래서 릿팩에서도 구글 워크스페이스 환경에서 AI를 활용한 피드백을 다양하게 모색해보고 있습니다. 이런 시도가 안정화되면 다양한 활용이 가능해질 것으로 기대하고 있습니다.
관련 문헌:
- Bloom, B.S. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16.
- Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T., & Ponti, G. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, 17458.
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글을 읽을 때 술술 읽히면 그만큼 잘 이해한 것 같은 느낌이 듭니다. 하지만 인지심리학에서는 이 유창함(fluency)과 실제 이해 사이의 간극을 '이해 착각(illusion of comprehension)' 또는 '앎의 착각(illusion of knowing)'이라 부릅니다. Glenberg, Wilkinson & Epstein(1982)의 고전적 연구는 문장 사이에 모순이 있는 글을 읽은 독자들이 그 모순을 알아채지 못했으면서도 자신의 이해도는 높게 평가한다는 사실을 보여줬습니다. 해독이 매끄러우면 뇌는 그 매끄러움 자체를 이해의 신호로 오인한다는 점은 이후 메타인지 연구(Koriat & Bjork, 2005)에서도 반복 확인됐습니다.
최근에는 생성형 AI가 다듬어 내놓는 매끄러운 문장을 읽을 때도 비슷한 착각이 생길 수 있다는 지적이 나옵니다. 2026년 학술지 《Information》에 실린 한 리뷰 논문은 2022~2026년 관련 연구 41편을 종합해, ChatGPT 등이 만든 매끄러운 결과물이 오히려 학습자의 비판적 사고와 성찰적 판단을 억제할 수 있다고 지적했습니다. AI가 정리한 요약은 문장이 이미 매끄럽게 다듬어져 있어, 정작 그 내용을 스스로 소화했는지와 무관하게 '이해했다'는 착각을 줄 수 있기 때문입니다. 모국어로 읽을 때 이 착각은 더 강하게 나타납니다. 낯선 외국어 문장 앞에서는 스스로 이해했는지 의심하며 다시 읽지만, 모국어 문장은 유창하게 읽히는 순간 별도의 확인 없이 이해했다고 단정하기 쉽습니다.
반대로 학습과학에서는 적당한 저항감(friction), 즉 읽기를 조금 힘들게 만드는 요소가 오히려 깊은 처리를 유도해 이해와 기억에 도움이 된다는 논의도 있습니다. Bjork(1994)가 제안한 '바람직한 어려움(desirable difficulty)' 개념은, 너무 쉽고 매끄럽게 읽히는 글보다 스스로 멈춰 생각하게 만드는 글이 장기적으로 더 잘 이해되고 오래 기억된다고 설명합니다. 이 관점에서 보면 AI가 만든 매끄러운 글일수록 오히려 의식적으로 속도를 늦추고 스스로 이해를 점검하는 절차가 필요합니다.
관련 문헌:
- Glenberg, A.M., Wilkinson, A.C., & Epstein, W. (1982). The illusion of knowing: Failure in the self-assessment of comprehension. Memory & Cognition, 10(6), 597–602.
- Koriat, A., & Bjork, R.A. (2005). Illusions of competence in monitoring one's knowledge during study. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 31(2), 187–194.
- Bjork, R.A. (1994). Memory and metamemory considerations in the training of human beings. Metcalfe, J., & Shimamura, A. (Eds.), Metacognition: Knowing about Knowing (pp. 185–205). MIT Press.
- Kumar, S., Mikayelyan, A., & Vorfolomeyeva, O. (2026). Fluency Illusion: A Review on Influence of ChatGPT in Classroom Settings. *Information*, 17(3), 299.
기초학력 진단, 결과 통지부터 문해력·수리력 진단 확대까지
지난주(8월 27일) 교육부 최은옥 차관 주재로 '2026년 제1차 기초학력 보장위원회'가 열렸습니다. 이 위원회는 「기초학력 보장법」에 따라 교원·교육전문가·학부모 등 15명으로 구성된 법정위원회입니다.
지난 4월 28일 개정·공포된 「기초학력 보장법」에 따라 내년부터 학교장이 실시한 기초학력 진단검사 결과를 학생 보호자에게 통지해야 하는데, 이날 위원회는 그 구체적인 통지 방법(안)을 논의했습니다. 교육부는 이를 통해 학부모가 자녀의 기초학력 수준을 더 정확히 파악하고, 가정과 학교가 긴밀하게 연계해 학생의 성장을 지원할 수 있도록 할 계획이라고 밝혔습니다. 또한 최근 학생들이 겪는 문해력 저하 문제를 해소하기 위해, 2027년부터 학년 초 기초학력 진단검사의 일환으로 문해력·수리력 수준을 정확히 진단하는 방안도 함께 논의했습니다.
앞선 034호에서 다룬 'AI 문해력 국가 공통 진단'이 AI 중점학교를 대상으로 한 별도 사업이었던 것과 달리, 이번 사업은 기초학력 보장법에 근거한 전체 학생 대상 진단 체계입니다.
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새로운 리터러시 — 게임 리터러시
문화체육관광부·한국콘텐츠진흥원·게임문화재단(산하 게임문화교육원)이 지난주 '2026 보호자 게임리터러시 교육' 하반기 참가 기관을 모집한다는 소식을 계기로 주목받은 용어입니다.
게임문화교육원은 '게임리터러시'를 게임을 효과적으로 잘 플레이하면서도 게임 안팎에서 접하는 문제를 바람직한 방향으로 해결하고 부정적 영향을 최소화할 수 있는 능력으로 정의합니다. 즉 게임리터러시의 주체는 게임을 이용하는 자녀 자신이며, '보호자 게임리터러시 교육'은 보호자가 자녀의 게임 이용에 관심을 갖고 소통하며 규칙을 제시해 자녀의 게임리터러시 능력을 키워줄 수 있도록 돕는 프로그램입니다. 교육 내용은 게임문화 인식개선, 자녀와의 소통·지도법, 게임의 교육적 활용과 진로 탐색까지 아우르며, 기존 학부모(일반성인) 대상에 더해 이번 하반기부터는 유아 부모까지 대상을 넓혔습니다.
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앱스스크립트, 곧 에디터 안에서 제미나이로 바로 고칠 수 있게 됩니다
구글이 지난달(8월 초) 앱스스크립트(Apps Script) 에디터에 제미나이 사이드패널을 순차 배포하기 시작했다고 밝혔습니다. 아직은 베타 프로그램 단계입니다. 이 기능이 열리면 별도의 API 키나 외부 프로그램 설치 없이, 에디터 화면 안에서 자연어로 원하는 자동화를 설명하기만 하면 코드를 생성해주고, 기존 코드를 짚어 수정해달라고 요청할 수 있으며, 오류가 나면 '제미나이로 수정' 버튼 한 번으로 자동 수정도 해줍니다. 지금까지는 프롬프트로 코드를 받아 직접 복사해 붙여넣는 방식이었다면, 앞으로는 에디터 안에서 대화하듯 코드를 고쳐나가는 이른바 '바이브 코딩(vibe coding, 코드를 직접 짜기보다 원하는 결과를 자연어로 설명하고 AI가 구현을 맡는 방식)'이 앱스스크립트에서도 훨씬 자연스러워지는 셈입니다.
다만 바이브 코딩이라 해도 완전히 손을 놓아도 되는 것은 아닙니다. AI가 만든 코드가 의도대로 작동하는지 확인하려면 변수(데이터를 담는 그릇)와 함수(반복되는 동작 단위) 등 앱스스크립트를 이루는 기본 요소가 무엇이고 어떤 역할을 하는지 큰 그림을 파악하는 것이 필요합니다. 사람의 언어로 쓴 글을 비교해서 설명해보면, 글의 세부 사항에 먼저 초점을 두기보다, 글의 전체 구조를 먼저 훑고 각 요소의 역할을 짚어가는 하향식(top-down) 접근법이라고 할 수 있습니다.
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릿팩의 활동과 리터러시에 대한 더 많은 내용은 아래 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다.
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리터러시팩토리 (Literacy Factory)
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