책 속에서

‘수행’은 현재 시점에서 과제를 완수하는 능력이다. 단기적이고 즉각적이며 눈에 보인다. 반면 ‘학습’은 시간이 지나도 유지되고 새로운 상황에 적용할 수 있는 능력이다. 장기적이고 지속적이며 전이가 가능하다. AI를 사용하면 수행은 향상되지만, 학습은 저해될 수 있다.―15쪽

‘목발 효과’란 AI에 과도하게 의존하여 독립적 사고력이 약화되는 현상이다. 메타인지적 위임으로 생각의 단계를 건너뛰게 되고, 인지 부채가 축적된다. MIT의 뇌 영상 연구에 따르면 ChatGPT 사용 시 뇌 연결성이 감소하고, 대다수의 사용자가 자신이 쓴 글을 기억하지 못했다.―25쪽

‘생산적 고투’란 학습 과정에서 경험하는 적절한 수준의 어려움과 좌절을 의미한다. “이게 왜 안 되지?” 하고 고민하면서 문제의 본질을 이해하게 된다. 여러 방법을 시도해보고 실패하면서 다양한 접근법을 학습한다. 오류를 발견하고 수정하면서 깊은 이해와 기억이 형성된다. “아, 이거였구나!” 하는 깨달음의 순간에 강력한 장기 기억이 형성된다. 이 고투가 ‘생산적’인 이유는, 바로 이 과정에서 진정한 학습이 일어나기 때문이다.―29쪽

AI 시대의 교사는 새로운 질문을 던져야 한다. 과거에는 “과제를 완성했는가?”를 물었다. 이제는 “무엇을 배웠는가?”를 물어야 한다. 과거에는 “정답을 맞혔는가?”를 물었다. 이제는 “왜 그 답인지 설명할 수 있는가?”를 물어야 한다. 과거에는 “결과물이 좋은가?”를 물었다. 이제는 “어떻게 생각했는가?”를 물어야 한다. 과거에는 “얼마나 빨리 끝냈는가?”를 물었다. 이제는 “얼마나 깊이 고민했는가?”를 물어야 한다. 과거에는 “AI를 사용했는가?”를 물었다. 이제는 “AI를 어떻게 사용했는가?”를 물어야 한다. 결과물의 품질이 아니라 학습의 과정을 보는 눈. 그것이 AI 시대 교사의 핵심 역량이다.―34~35쪽

인간을 인간답게 만드는 것은 생각하는 능력이다. 문제를 분석하고, 대안을 탐색하고, 비판적으로 평가하고, 창의적으로 해결하는 능력은 타고나는 것이 아니라, 스스로 생각하는 경험을 통해 발달한다. 그리고 그 경험이 줄어들면 위축된다. AI 시대의 교육자는 이 역설을 직시해야 한다. AI를 활용하되, 생각하는 힘은 지켜내야 한다. 편리함을 누리되, 학습의 본질은 포기하지 않아야 한다. 우리가 목표로 해야 할 방향은 AI와 함께 더 잘하되, AI 없이도 생각할 수 있는 인간을 키우는 것이다.―56~57쪽

AI 시대에 학습자는 결과물의 생산자가 아니라 학습 과정의 주인이어야 한다. 자기조절학습, 과정 피드백, 협력학습은 학습자의 주도성을 지키는 세 가지 핵심축이다.―143쪽

(교사에게) 가장 중요한 일은 AI 사용법을 가르치는 것이 아니다. 교육의 토대―도구 판단력, 비판적 사고, 윤리적 판단―를 AI라는 새 조건 위에서 재구성하여, 학생이 기능적 AI 리터러시를 넘어 비판적 AI 리터러시와 사회문화적 AI 리터러시로 나아가도록 돕는 것이다.―197쪽

AI 시대의 창의성은 효율성을 추구하는 ‘빠른 AI’ 사용이 아니라, 가능성을 탐색하고 성찰하는 ‘느린 AI’ 접근과 의도적인 비연결을 통해 발현된다. 느린 AI는 AI를 답을 얻는 도구가 아니라 탐색의 파트너로 활용하는 접근이다. Beghetto와 Zamana(2025)의 연구에 따르면, 가능성 사고와 맥락 엔지니어링을 통한 느린 AI 접근이 창의적 사고를 촉진한다.―251쪽

AI 시대의 평가는 학생이 AI로 무엇을 만들었는지가 아니라, AI와 함께 그리고 AI 없이 무엇을 배웠는지를 드러내야 한다. 과정을 보고, 역량을 평가하며, 전이를 확인하는 것 ― 이것이 진정한 학습을 측정하는 방법이다.―274쪽

AI 시대의 교사에게 연구 리터러시는 선택이 아닌 필수다. 효과가 있다는 주장과 실제 증거를 구분하고, 연구 결과를 자신의 맥락에 비판적으로 적용하는 능력이 교육적 의사결정의 핵심이다.―299쪽