릿팩(LitFac) 소식과 리터러시/문해력 관련 내용을 전합니다. 릿팩 뉴스레터 009호 (2026-09)
릿팩(LitFac) 소식과 리터러시/문해력 관련 내용을 전합니다. |
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파일럿 워크숍 2주차 진행
강좌운영시스템 파일럿 워크숍 2주차를 진행했습니다. 이번 시간에는 구글 폼으로 과제 제출 양식 1개를 직접 만들고, 응답이 구글 스프레드시트에 자동으로 쌓이는 구조를 확인했습니다. 폼 항목이 시트의 열 구조로 그대로 이어진다는 점을 중심에 두고, 최소한의 항목만 설계해 테스트 제출까지 마쳤습니다. 완성도를 높이는 데 집중하기보다, 입력과 데이터가 연결되는 기본 흐름을 눈으로 확인하는 것을 목표로 했습니다.
3주차 예고: 판단과 전달 구조
3주차에서는 스프레드시트에 쌓인 데이터를 바탕으로 과제 피드백을 설계합니다. 어떤 지점에서 교수자가 직접 판단하고, 어떤 부분은 구조로 처리할 수 있는지를 나누어보며, 지메일을 활용한 개별 피드백 전달까지 연결할 예정입니다. 허브(1주차)와 입력·데이터(2주차)를 기반으로, 강좌운영시스템의 다음 단계로 넘어갑니다. |
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지난 호에서 우리는 강좌운영을 하나의 리터러시로 제안하였습니다. 강좌를 설계·운영·개선이 가능한 체계로 인식하고, 어디에 판단을 두고 무엇을 시스템에 맡길 것인지를 구분하는 능력이 그 핵심이라고 정리했습니다. 그렇다면 그 구분은 실제로 무엇을 의미하는 것일까요?
강좌는 누적됩니다. 같은 과목을 여러 해 가르치면 내용은 쌓입니다. 그런데 운영은 누적되지 않는 경우가 많습니다. 어느 주차에 학생 참여가 떨어졌는지, 어떤 피드백이 실제로 유효했는지, 반복되는 질문이 무엇이었는지—이런 것들은 교수자의 기억 속에 있다가 학기가 끝나면 흩어집니다. 강좌에는 학습 목표, 학습자, 과제, 평가, 피드백이 연결되어 있지만, 그 연결 구조는 매 학기 새로 만들어지는 경우가 많습니다.
이때 핵심은 모든 일을 더 많이 하려는 것이 아니라, 무엇을 직접 판단해야 하고 무엇을 구조에 맡길 수 있는지를 구분하는 것입니다. 학습자의 이해 수준을 어떻게 해석할 것인지, 어떤 피드백을 줄 것인지는 교수자의 판단 영역입니다. 그러나 반복적으로 발생하는 안내, 기록, 전달 과정까지 매번 수작업으로 처리할 필요는 없습니다. 판단은 사람이 하고, 반복은 구조가 담당할 때, 운영은 비로소 누적될 수 있습니다.
강좌운영 리터러시는 강좌를 '교육이 일어나는 장'이면서 동시에 '운영하는 구조'로 바라보는 이중의 시각입니다. 이 시각이 생기면 교수자는 판단이 실제로 필요한 지점에 집중할 수 있고, 반복 업무는 구조에 넘길 수 있습니다. 이것은 도구 선택의 문제가 아니라 강좌를 바라보는 관점의 문제입니다. |
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Vocabulary is the knowledge of a word beyond its definition. 어휘란 단어의 단순한 정의를 넘어서는 지식이다.
어휘는 단어의 단순한 정의를 아는 것을 넘어 그 소리, 형태, 쓰임을 함께 이해하는 지식입니다.
어휘력이 부족하면 읽는 동안 모르는 단어를 해석하는 데 많은 시간이 들고 글의 전체 의미를 파악하기 어려워집니다.
따라서 어휘력은 리터러시에서 내용 이해로 나아가기 위한 중요한 기반이 됩니다.
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리터러시/문해력 담론 읽기
한 주간의 기사 읽기 |
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2026년 2월 23일~3월 1일 한 주 동안 리터러시/문해력 관련 기사들은,
- 문해력 위기의 계량화와 교육 산업의 반응 (교육·문화)
- 지방선거 국면의 AI 가짜뉴스 대응 (정치·사회)
- AI를 '생각 파트너'로 삼는 문해력 교육의 방향 (기술·교육)
이라는 영역에서 등장했습니다. 문해력 위기가 이번 주에는 구체적인 수치로 제시됐고, 선거를 앞두고 AI 가짜뉴스가 정부 의제로 올라왔습니다. AI와 어떻게 함께 생각할 것인가를 묻는 기사들도 눈에 띄었습니다.
주제 1. 문해력 위기의 계량화와 교육 산업의 반응
'중학생 92%가 1분에 지문 1개를 읽지 못한다'는 조사 결과가 보도됐다. 초등학생을 포함하면 10명 중 9명 이상이 교과서를 제대로 읽지 못하고, 숏폼 소비로 시선이 고정되지 않는 '후천적 난독' 증상이 다수 학생에게서 확인됐다는 것이다. 어휘력 저하로 국어 사교육비는 10.8% 급증했다. 광주매일신문 칼럼은 이 현상을 '자발적 가축화'로 진단했다. 트로트 가사를 열창하거나 사설을 막힘없이 읽는 아이가 정작 그 내용을 이해하고 설명할 수 없다면, 알고리즘에 적응한 결과로 판단하고 해석하는 힘이 빠져나간 것이라는 것이다. 수능에서 문해력이 등급을 가르는 변수가 되자 교육업계는 맞춤형 콘텐츠 개발에 나서고 있다.
관련 기사:
주제 2. 지방선거 국면의 AI 가짜뉴스 대응
6.3 지방선거를 앞두고 정부가 AI 가짜뉴스 대응에 나섰다. 김민석 국무총리는 관계장관회의를 주재하며 "가짜뉴스와 흑색선전은 민주주의의 공적"이라 규정하고 허위정보 유포자를 끝까지 추적하겠다는 방침을 밝혔다. 같은 주에 AI가 "한일병합은 합법"이라는 잘못된 정보를 사실처럼 제시하는 사례가 제보를 통해 보도됐다. AI 환각이 역사 왜곡으로 번지는 경로가 구체적으로 드러난 사례로, 선거 국면에서 AI가 생성한 정보를 가려내는 능력이 실질적인 시민 역량의 문제가 됐다. 아주경제는 기획 사설을 이어가며 코드를 짜는 단체장이 아니라 AI를 이해하고 질문할 수 있는 리더를 뽑아야 한다는 논지를 유지했다.
주제 3. AI를 '생각 파트너'로 — 문해력 교육의 방향을 묻다
AI가 요약과 작성을 대신해주는 시대에, 아이의 생각이 어디에 남는지를 묻는 신간이 소개됐다. AI를 편의 도구가 아닌 사고의 파트너로 쓰는 방향을 다룬 책이다. 충청일보 칼럼은 이 흐름에서 '절차적 사고'를 짚었다. AI에게 논리적 순서로 명령을 내리지 못하면 결과물이 파편화되기 때문에, '어떻게 시킬 것인가'를 설계하는 힘이 새로운 리터러시의 범주가 된다는 것이다. 이투데이 칼럼은 AI가 생성한 문장이 자연스러워 보이지만 어딘가 낯선 인상을 준다는 '언어의 불쾌한 골짜기'를 논했다. AI 텍스트를 감지하는 언어 감각 자체가 문해력의 한 영역이 되고 있다는 관점이다.
관련 기사:
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