전체 글103 학습 포기 권리 ― 모두가 같은 길을 갈 필요는 없지 않을까 배우지 않을 자유는 존재하는가나는 아이를 키우면서 이런 질문을 스스로에게 던진 적이 있다. 만약 이 아이가 대학을 가지 않겠다고 말한다면, 나는 어떤 표정을 지을까. 우리는 늘 ‘더 배우라’고 말한다. 더 높은 성적, 더 좋은 학교, 더 많은 자격증. 그런데 혹시, 배우지 않을 권리에 대해서는 한 번도 진지하게 생각해 본 적이 없지 않을까.학습 포기 권리(Right to Quit Learning)라는 개념은 다소 도발적으로 들린다. 하지만 이는 단순히 공부를 그만두자는 의미가 아니다. 강요된 경로에서 벗어나 스스로 학습 방향을 선택할 권리를 말한다. 모두가 동일한 교육 트랙을 따라야 한다는 전제가 과연 여전히 유효한지 묻는 질문이다.획일적 교육 구조의 한계현재 교육 시스템은 일정한 시간표와 커리큘럼을 중.. 2026. 2. 25. 디지털 공감 교육 ― 공감 능력도 데이터로 훈련하는 시대 공감은 타고나는 걸까, 배울 수 있는 걸까나는 아이를 키우며 가장 중요하다고 느끼는 능력이 무엇이냐고 묻는다면 망설임 없이 ‘공감’이라고 말한다. 공부를 잘하는 것보다, 다른 사람의 마음을 이해하는 힘이 더 오래 남는다고 믿기 때문이다. 그런데 만약 이 공감 능력을 체계적으로 훈련하는 교육 시스템이 등장한다면 어떨까.우리는 오랫동안 공감을 성격이나 기질의 문제로 여겨왔다. 하지만 최근 심리학과 뇌과학 연구에서는 공감이 학습과 훈련을 통해 향상될 수 있다는 결과들이 나오고 있다. 글로벌 연구기관에서는 감정 인식과 사회적 지능을 체계적으로 훈련하는 프로그램을 실험해 왔다.이 흐름이 디지털 기술과 결합하면 ‘디지털 공감 교육’이라는 새로운 영역이 만들어질 수 있다.감정을 읽고, 기록하고, 분석하는 시스템디지.. 2026. 2. 25. 윤리 코딩 교육의 의무화 ― 기술보다 판단력이 더 중요한 시대 코드를 가르치기 전에 무엇을 가르쳐야 할까나는 요즘 아이들에게 코딩을 가르쳐야 한다는 말을 자주 듣는다. 초등학생도 파이썬을 배우고, 인공지능 모델을 다루는 시대다. 그런데 문득 이런 질문이 떠오른다. 코드를 작성하는 법보다, 그 코드가 어떤 결과를 낳는지 먼저 가르쳐야 하는 건 아닐까.기술은 빠르게 발전하고 있다. 인공지능은 글을 쓰고, 그림을 만들고, 의사결정까지 돕는다. 대표적인 기업은 생성형 인공지능을 상용화하며 사회 전반에 영향을 주고 있다. 그러나 기술의 속도에 비해 윤리 교육은 충분히 따라가고 있을까.나는 앞으로의 교육에서 ‘윤리 코딩’이 선택이 아니라 필수가 될 가능성이 높다고 본다.코드는 중립적이지 않다많은 사람들은 기술이 중립적이라고 생각한다. 그러나 실제로는 그렇지 않다. 알고리즘은 .. 2026. 2. 25. 협업 지능 교육 혼자 잘하는 시대는 끝날까우리는 왜 늘 혼자 시험을 볼까?학교에서 시험을 볼 때는 늘 혼자 앉는다. 답안지는 개인 이름으로 제출되고, 성적표 역시 개인 점수로 나온다. 우리는 오랫동안 ‘개인의 능력’을 기준으로 교육을 설계해왔다. 그런데 현실 사회는 어떤가. 대부분의 문제는 팀으로 해결한다. 기업 프로젝트, 연구, 정책 결정 모두 협업을 기반으로 한다. 그렇다면 교육은 왜 여전히 개인 중심일까.나는 아이가 친구들과 무언가를 함께 만들 때 훨씬 더 창의적인 모습을 보인다는 사실을 자주 느낀다. 혼자서는 떠올리지 못했던 아이디어가 대화 속에서 자연스럽게 확장된다. 이 지점에서 협업 지능 교육이라는 개념이 등장한다.집단 사고력이라는 새로운 기준협업 지능 교육은 개인의 암기력이나 문제 해결 속도보다 ‘집단 속에.. 2026. 2. 24. AI 진로 예측 알고리즘 ― 아이의 미래 직업을 미리 알려주는 시대 미래 직업을 미리 알 수 있다면 얼마나 신기하고 좋을까?나는 아이를 바라볼 때마다 한 가지 질문이 떠오른다. 이 아이는 어떤 어른이 될까. 예전에는 그 답을 알 수 없었기에 다양한 경험을 권했다. 그런데 만약 인공지능이 아이의 성향과 행동 데이터를 분석해 가장 적합한 직업군을 예측해 준다면, 우리는 그 결과를 어떻게 받아들여야 할까.이미 글로벌 기업인 AI 기반 인재 분석 시스템을 개발해 직무 적합도를 예측하고 있고, 역시 대규모 데이터 분석을 통해 직업 이동 패턴과 역량 매칭 알고리즘을 고도화하고 있다. 이러한 기술이 교육 영역으로 확장되면, 어린 시절의 학습 패턴과 행동 데이터를 바탕으로 미래 진로를 예측하는 시스템이 등장할 가능성은 충분하다.데이터로 읽는 아이의 가능성AI 진로 예측 알고리즘은 단순.. 2026. 2. 24. 시간 압축 학습 기술 ― 3년 과정을 3개월에 끝내는 시대가 온다면 우리는 왜 이렇게 오래 배워야 할까? 이게 말이 된다고 생각하는가?나는 가끔 이런 질문을 던진다. 왜 초등학교는 6년이고, 중학교는 3년이며, 고등학교도 3년일까. 이 시간은 절대적인 기준일까, 아니면 사회가 정해놓은 관성일까. 만약 동일한 내용을 훨씬 짧은 시간에 배울 수 있다면, 우리는 여전히 같은 학제 구조를 유지해야 할까.시간 압축 학습 기술은 학습 효율을 극대화해 기존보다 훨씬 짧은 기간에 동일하거나 그 이상의 이해도를 달성하는 시스템을 의미한다. 이는 단순히 빠르게 진도를 나가는 것이 아니라, 뇌의 인지 구조와 집중 패턴을 분석해 최적의 학습 밀도를 설계하는 접근이다.집중의 밀도를 높이는 기술현재 교육은 시간 단위로 설계되어 있다. 40분 수업, 50분 수업처럼 정해진 틀 안에서 진행된다. 그.. 2026. 2. 24. 이전 1 2 3 4 ··· 18 다음
