AI와 문학 교육

AI와 문학 교육의 만남, 교육의 패러다임을 묻다
AI 시대, 문학 교육은 어디로 가야 하는가? 생성형 AI의 도입으로 급변하고 있는 교육 현장에서 문학 교육이 어떻게 변화하고 있으며 어떤 방향을 지향해야 하는지 깊이 있게 탐구한다. AI가 작품을 요약하고 분석하며 창작까지 해내는 시대에 문학적 감수성과 해석력, 창의력은 여전히 중요한가?
이 책은 문학 교육의 본질적 가치와 인간 중심 교육의 의미를 되짚으며, AI를 단순 도구로만 볼 것인가 아니면 교육 패러다임 자체를 바꾸는 계기로 삼을 것인가라는 근본적인 질문을 던진다. 텍스트 이해와 창작, 감상의 영역에서 AI와의 협력은 어떤 교육적 가능성을 열 수 있는지, 학생들이 능동적으로 사유하고 표현할 수 있도록 문학 교육이 어떤 역할을 해야 하는지 구체적인 사례와 이론을 통해 살핀다. 문학 교육자와 연구자, 현장의 교사들에게 AI 시대 문학 교육의 방향을 제시한다.

AI가 문학 작품을 요약하고 창작하는 시대, 문학 교육은 어떻게 달라져야 할까? 인간 고유의 감수성과 창의성을 지키며 AI와 공존할 수 있는 교육 방법을 모색한다.

서보호
신라대학교 국어교육과 조교수다. 서강대학교 국어국문학과에서 문학박사 학위를 받았다. 서강대학교에서 글쓰기 강의를 했으며, 현재 백록어문교육학회 편집위원 및 한국문학회 지역이사 등으로 있다. 저서로는 『김유정 문학의 다원적 지평』이 있으며, 논문으로 “빅데이터 분석 방법을 활용한 교육 방안 연구”(2023), “네트워크 분석을 활용한 염상섭 『삼대』의 인물 연구”(2024), “김유정 소설의 계량언어학적 연구”(2024), “AI를 활용한 소설 교육 방안 연구”(2024) 등 16편이 있다. 한국리터러시학회 학술상(2024)을 수상했으며, 디지털 인문학 및 문학 연구, 문학 교육, 디지털 리터러시에 관심을 두고 연구를 진행하고 있다.

AI 시대에 문학을 어떻게 가르칠 것인가

01 문학 교육의 변화와 AI의 역할
02 문학 교육에 등장한 AI와 디지털 리터러시 도구
03 전통적 문학 교육 방식과 인공지능 도구의 결합
04 인공지능 기반 매체 변용을 활용한 문학 교육
05 장르 바꿔 쓰기와 인공지능
06 네트워크 분석을 활용한 문학 텍스트 읽기
07 AI 기반 텍스트 마이닝과 문학 작품 분석
08 인공지능을 활용한 차이 읽기와 성찰 학습
09 AI와 문학 교육의 실제
10 미래 문학 교육의 방향과 AI의 활용 가능성

인공지능이 문학 교육에 가져올 가장 큰 변화 중 하나는 학습자의 역할이다. 학습자는 인공지능을 어떻게 사용하느냐에 따라 보다 능동적으로 문학 작품을 탐구할 수 있는 가능성을 얻는다. 종래에는 교사가 질문을 던지고, 학습자가 답을 찾은 뒤 교사의 피드백을 받는 구도가 일반적이었다. 하지만 이러한 구도에 인공지능의 개입은 많은 변화를 불러일으킨다. 가령 AI 기반 인터랙티브 학습에서처럼 학습자는 작품과 관련된 사항들을 즉각적으로 피드백받을 수 있다. 교수자ᐨ학습자의 양자 관계는 교수자ᐨ학습자ᐨ인공지능의 삼자 관계로 변모함에 따라 수직적인 관계에서 보다 수평적인 관계로 나아갈 가능성을 얻는다. 물론 이 과정에서도 교사는 학습자와 AI의 상호 작용이 적절한지 관찰할 필요가 있고, 때때로 개입해 부연하거나, AI가 제공한 정보의 신뢰도를 평가하도록 안내할 수 있다. 이는 단순히 정보 습득 차원을 넘어 학습자가 문제를 제기하고 해결하는 순환 과정을 주도적으로 경험하게 만들 수 있다.
－01_“문학 교육의 변화와 AI의 역할” 중에서

인공지능 모델이 제공하는 결과물은 때로 특정 문화나 사회적 편견이 반영된 형태로 나타날 수 있다는 점을 교육 과정에서 함께 논의할 필요가 있다. 예컨대 서구권 중심의 데이터가 학습된 AI 모델은 비서구권의 문학·문화적 표현을 비정상적이거나 누락된 상태로 재현할 수 있다. 이러한 문제에 대해 ‘AI가 왜 이런 편향된 결과물을 내놓았는지’, ‘이 편향은 문학 작품의 의미와 해석에 어떤 영향을 주는지’를 토의할 수 있으며, 교사는 인공지능의 한계를 인식하도록 돕는 동시에, 학습자들이 다양한 문화·맥락을 포괄하는 시각을 갖추도록 유도할 수 있다. 문학 텍스트와 AI가 만나 생기는 윤리적·사회적 쟁점을 함께 다룸으로써 비판적 디지털 리터러시와 다문화적 감수성까지 아우르는 학습 효과를 기대할 수 있다.
－03_“전통적 문학 교육 방식과 인공지능 도구의 결합” 중에서

학습 과정을 팀 프로젝트 형태로 설계하면, 학습자들이 역할을 나누어 협동 학습을 수행할 수 있다. 디지털 리터러시 숙련도나 학습 수준에 따라 분석 단계에서 파이선(Python) 같은 프로그램을 직접 사용할 수도 있지만, 최근에는 인공지능 챗봇을 통해 대부분의 작업을 대체할 수 있으므로 유연하게 학습 상황을 설정할 필요가 있다. 학습자들은 시각화까지 포함해 프로젝트 수행 과정에서 다양한 디지털 및 인공지능 도구를 사용하는 경험을 얻을 수 있을 뿐 아니라, 최종 데이터를 논리적으로 설명하는 능력도 함양할 수 있다. 즉 학습자들은 문학 텍스트에 대한 감상적이고 직관적인 해석만이 아니라, 계량적 결과를 근거로 한 논리적 주장을 펼치게 된다. 학습자들 간의 서로 다른 시각들이 연결되는 토론 과정을 거친다면, 소설 텍스트의 다층적 의미를 발견할 수 있을 것이다.
－06_“네트워크 분석을 활용한 문학 텍스트 읽기” 중에서

소설을 이미지로 바꿔 쓰는 경우에도 여러 가지 한계점이 존재한다. 모더니즘 계열의 작품처럼 구성이 복잡하거나 줄거리를 파악하기 힘든 경우, 서사의 흐름을 여러 장의 이미지로 충분히 담아내기 어려웠다. 한 장의 이미지로 추상적이고 압축적인 의미를 담아내는 경우도 있었지만 이미지와 소설의 거리가 먼 경우들이 발생한 것이다. 물론 이러한 경우에도 추가적인 정보를 입력해 학습자가 원하는 결과물을 확보할 수 있다. 즉 매체 바꿔 쓰기를 활용해 원작 텍스트를 재생산하는 경우, 인공지능을 활용하는 사용자의 의도나 해석이 결정적인 영향을 미칠 수 있지만, 이를 활용하면 더욱 다양한 텍스트를 재생산할 수 있는 것이다.
－09_“AI와 문학 교육의 실제” 중에서