AI로 밤새 만든 자료가 수업에서 길을 잃었다면?
다섯 교사가 직접 써 보고 찾아낸 교과별 AI 활용법

AI로 수업 자료를 만들고, 학생의 글에 피드백을 제공하며, 복잡한 과학 현상을 시뮬레이션으로 구현하는 시대. 이제 AI는 교사의 수업 준비를 돕는 유용한 도구가 되었다. 하지만 AI가 그럴듯한 자료를 만들어 준다고 해서 좋은 수업까지 저절로 완성되는 것은 아니다. 학생이 무엇을 어려워하는지 살피고, 적절한 질문으로 생각을 이끌며, AI가 만든 결과물을 교육적 목적에 맞게 다듬는 일에는 여전히 교사의 전문성이 필요하다.
『두 번 실패하지 않는 AI 수업』은 다섯 명의 현직 교사가 교실에서 AI를 직접 활용하며 겪은 시행착오와 그 과정에서 얻은 깨달음, 교육에 대한 고민을 다룬다. 단순히 유용한 AI 도구와 사용법을 소개하는 데 그치지 않고, 실제 수업을 설계하고 실행하며 무엇이 잘되었고, 무엇이 뜻대로 되지 않았는지, 그 결과를 어떻게 개선했는지 구체적으로 보여 준다. AI에 맡길 일과 교사가 직접 판단해야 할 일을 구분하고, AI가 만든 자료를 학생의 배움으로 연결하는 과정까지 살펴볼 수 있다. AI 활용을 어디서부터 시작해야 할지 막막한 교사부터, AI 도구를 수업에 더 효과적으로 적용할 방법을 고민하는 교사까지, 모두가 지금 가장 궁금해할 이야기를 담았다.

AI를 잘 쓰기로 소문난 교사들은 AI를 어디에, 어떻게 활용할까?
과목별 다양한 도구부터 교육에 대한 깊은 성찰까지,
동료 교사들과 아낌없이 나누는 비법이 한가득!

AI가 정교한 결과물을 빠르게 만들어 주는 것은 분명 반가운 일이다. 하지만 잘 만든 자료가 곧 좋은 수업을 보장하지는 않는다. 『두 번 실패하지 않는 AI 수업』에서 국어 교사 이동진은 AI로 비문학 독서 학습지를 만들어 수업에 활용했다가 생각만큼 잘되지 않았던 경험을 꺼내 놓는다. 학생들은 완성도 높은 자료에 감탄했지만, 막상 수업이 시작되자 흐름은 좀처럼 이어지지 않았다. 자료를 만드는 데 집중한 나머지, 어느 대목에서 질문하고 어디에서 설명을 보태야 할지 충분히 준비하지 못했기 때문이다.
AI가 자료 제작을 도울 수는 있지만, 학생의 반응을 살피고 이해의 빈틈을 발견하며 적절한 질문으로 배움을 이끄는 일까지 대신하지는 못한다. 특히 AI가 만든 결과물이 그럴듯할수록 오류를 확인하고 수업의 목적에 맞게 설계하는 교사의 역할은 더욱 중요해진다. 결국 좋은 AI 수업은 어떤 도구를 사용했느냐보다 그 도구를 왜, 언제, 어떻게 활용하느냐에 달려 있다.
저자들은 AI를 무조건 경계하거나 맹신하지 않는다. 직접 써 보고, 기대와 다른 결과를 마주하고, 무엇이 잘못되었는지 되짚으며 수업을 다시 설계한다. 이러한 과정을 통해 AI 활용의 가능성과 한계를 함께 살피며, 기술이 발전하는 시대에도 교사가 지켜야 할 교육의 본질을 고민한다.

문제 풀이 피드백부터 맞춤형 영어 학습까지
현직 교사가 교실에서 찾은 AI 수업의 실전 해법

국어, 과학, 수학, 사회, 영어 과목을 담당하고 있는 다섯 명의 교사는 각 교과의 수업에서 마주한 문제를 출발점 삼아, 어떤 도구를 선택하고 어떻게 요청했으며 결과물을 수업에 적용하는 과정에서 무엇을 확인하고 수정했는지 구체적으로 보여 준다.
국어 수업에서는 챗GPT와 노트북LM으로 비문학 독서 학습지 및 고전소설 수업 자료를 만들고, 브리스크 티칭으로 글쓰기 수행평가에 피드백을 제공하는 방법을 소개한다. 과학 수업에서는 클로드를 활용한 시뮬레이션과 회귀분석, 노트북LM을 활용한 팟캐스트 제작 등을 통해 추상적인 개념을 학생들이 직접 관찰하고 탐구할 수 있도록 돕는다. 수학 수업에서는 서·논술형 문항 제작부터 풀이 과정에 대한 피드백, 평가 루브릭 설계까지 AI를 활용해 학생의 사고를 살피는 방법을 다룬다. 사회 수업에서는 AI로 탐구 질문을 다듬고 가상 주민과 인터뷰하며 다양한 관점을 탐색하는 한편, 학습 내용을 노래로 만드는 활동도 소개한다. 영어 수업에서는 앰플리파이 클래스룸으로 학습 과정과 결과를 기록하고, 제미나이로 어휘 자료를 제작하며 학생의 수준과 필요에 맞는 학습 자료를 구성하는 방법을 살펴본다. 이를 통해 AI 도구의 기능을 익히는 데서 나아가, AI를 활용해 학생의 사고와 배움을 어떻게 더 깊게 만들 것인지 고민하도록 이끈다.

실패를 감추지 않고 나누는 이유
먼저 겪은 시행착오가 다음 수업의 출발점이 되도록

AI 도구는 빠르게 바뀌고 새로운 기능은 끊임없이 등장한다. 모든 것을 따라가려다 보면 교사는 쉽게 지칠 수 있다. 이 책은 최신 도구를 모두 익혀야 한다고 재촉하지 않는다. 대신 평소 수업에서 아쉬웠던 한 가지 문제를 해결하는 데서 시작하라고 제안한다. 학생의 글에 더 구체적인 피드백을 제공하는 일, 복잡한 과학 현상을 시각화하는 일, 학생의 사고 과정을 확인할 수 있는 활동지를 만드는 일처럼 자신의 수업에 필요한 과제를 먼저 살펴보는 것이다.
AI가 교육의 많은 부분을 바꾸고 있지만, 학생이 무엇을 배우고 어떤 사람으로 성장해야 하는지 고민하는 일은 여전히 교사의 몫이다. 좋은 AI 수업은 가장 앞선 도구를 사용하는 수업이 아니라 AI를 통해 학생의 배움을 더 깊게 만드는 수업이다. 지금의 수업에서 바꾸고 싶은 한 가지를 찾고 있다면, 먼저 시도하고 고민해 온 동료 교사들의 경험에서 그 실마리를 얻을 수 있다.