인공지능과 영화 교육

인공지능 시대, 영화 교육은 어떻게 달라져야 하는가?
급변하는 기술 환경 속에서 교육은 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 특히 영화 교육은 영상 기술, 스마트폰 보급, 비대면 수업의 확산을 거쳐 이제 인공지능 기술과의 융합이라는 중대한 변화를 맞이했다. 《인공지능과 영화 교육》은 이러한 시대적 흐름 속에서 인공지능 기술의 발전이 영화 교육에 어떤 영향을 미치는지 깊이 있게 탐구한 책이다.

이 책은 1980년대 VCR 보급과 불법 비디오 규제로 시작된 청소년 영화 교육의 역사에서부터 스마트폰 활용과 저작권 교육을 거쳐, 오늘날 생성형 인공지능 기술을 활용한 영화 제작 교육에 이르기까지의 흐름을 폭넓게 조망한다. 특히 코로나19 팬데믹 이후 급격히 확산된 비대면 수업 경험이 어떻게 인공지능 기술과 결합해 새로운 영화 교육의 기초가 되었는지를 짚는다.

저자들은 인공지능을 교육의 도구로 사용하는 ‘인공지능을 통한 교육(teaching with AI)’과, 인공지능 자체를 교육 내용으로 삼는 ‘인공지능에 관한 교육(teaching about AI)’이라는 두 방향을 중심으로 영화 교육의 새로운 틀을 제안한다. 대화형 인공지능을 활용한 시나리오 쓰기, TTV(text to video)를 이용한 비주얼 콘텐츠 제작, 멀티모달 모델을 통한 통합 제작 환경 등, 이제는 촬영 기술보다 프롬프트 작성 능력이 중요한 역량이 되고 있다. 이 과정에서 영화 교육은 단순한 기술 전달을 넘어 창의성과 인성, 윤리 의식 함양을 위한 균형 있는 방향성을 모색해야 한다.

특히 이 책은 인공지능 기술로 제작된 콘텐츠의 창작 주체와 저작권, 창조성의 인정 여부 등 교육 현장에서 반드시 고민해야 할 윤리적 · 법적 쟁점들도 심도 있게 다룬다. 더불어 학습자와 교수자의 관계 변화, 인공지능 시대의 교육의 의미 등 근본적인 질문을 던지며 영화 교육의 존재 이유와 역할을 재조명한다.

총 10장으로 구성된 이 책은 영화 이론, 감상, 시나리오, 촬영, 편집, 색 보정, 리터러시, 윤리 교육 등 각 영역에서 인공지능이 어떻게 활용되고 있으며, 그에 따른 교육 방법은 무엇인지 체계적으로 소개한다. 영화 교육자와 현장의 교사뿐 아니라, 영화를 배우고자 하는 학생들에게도 현실적 방향성과 철학적 통찰을 동시에 제공하는 책이다. 단순한 기술 안내서를 넘어, 인공지능 시대를 살아갈 우리 모두에게 영화 교육이 지녀야 할 본질과 미래를 질문하는 중요한 이정표가 될 것이다.

인공지능 시대, 영화 교육의 새로운 길을 묻다
인공지능 기술이 영화 교육에 미치는 영향을 분석하고, 새로운 교육 방향을 제시한 책이다. 대화형 AI, TTV, 멀티모달 모델을 활용한 시나리오 쓰기와 영상 제작 교육부터 저작권과 창작 윤리 문제까지 폭넓게 다룬다. AI 시대의 교육자는 기술과 인간 사이의 균형을 이끄는 지렛대가 되어야 함을 강조한다.

이아람찬
목원대학교 창의교양학부 교수다. 동국대학교에서 영화 교육과 영화 이론으로 학사와 석사, 영국 사우샘프턴대학교에서 영화 이론으로 박사 학위를 받았다. 2001년부터 영화 교육에 관한 연구를 시작해 현재까지 다양한 영화 교육 담론을 만들어 가고 있다. 저서로는 고등학교 교과서 『영화와 삶』(공저, 2025)과 『영화 감상과 비평』(공저, 2018), 『영화교육과 영화 리터러시』(2021), 『중등 임용고시 연극영화 기출문제 해설서』(공저, 2021), 『영화교육론』(2005) 등이 있다.

오세섭
목포대학교 인문콘텐츠학부 교수다. 홍익대학교 교육학과와 한국예술종합학교 영화과를 졸업한 뒤 추계예술대학교에서 영상시나리오학 석사, 중앙대학교 영상학과에서 박사 학위를 받았다. 한국영화교육학회 편집위원으로 활동하고 있으며 영화 교육과 문화 예술 교육에 관한 연구를 진행하고 있다. 저서로는 『청소년 영화교수학습방법』(2022), 『중등 임용고시 연극영화 기출문제 해설서』(공저, 2021), 『청소년 영화교육의 이해』(2018), 고등학교 교과서 『영화 감상과 비평』(공저, 2018) 등이 있다.

미래 시대 영화 교육의 쟁점들

01 영화 교육에 스며든 인공지능 기술
02 인공지능과 대화하는 이론 교육
03 감상 환경의 변화에 따른 감상 교육
04 대화형 인공지능 서비스를 통한 시나리오 교육
05 인공지능 기술과 결합한 촬영 교육
06 촬영 없는 촬영 교육
07 컴퓨터 비전과 후반 작업 교육
08 인공지능 시대의 영화 리터러시 교육
09 인공지능과 영화 교육의 윤리적 쟁점
10 인공지능과 영화 교사의 미래

지금까지의 인공지능 영화 교육이 주로 인공지능에 의한 영화 교육이었으며 이제 인공지능을 통한 영화 교육을 꾀하고 있는 상황이라면, 앞으로의 인공지능 영화 교육은 여기서 한 발 더 나아가 영화 교육 자체에 인공지능 기술이 개입하는 방식이 될 것이다.
이를테면 수업에 앞서 학습자의 수업 참여도를 높일 수 있도록 인공지능 기술을 통해 교육 과정을 재구성할 수 있으며 수업에 참여한 학습자의 역량을 분석하여 차시별 학습 내용 난이도를 재설정할 수도 있다. 이 경우 인공지능 기술은 더 이상 교육의 보조자가 아니며 교수자, 학습자와 동등한 교육 참여자가 될 것이다. 이를 가리켜 인공지능에 의한 영화 교육(film teaching by AI)이라 부를 수 있다.
－01_“영화 교육에 스며든 인공지능 기술” 중에서

인공지능 시대에 가장 편리한 기능 중 하나가 추천 알고리즘이다. 플랫폼이 사용자의 데이터를 분석하여 사용자 취향에 맞춰 제품이나 노래, 영상물 등을 자동 추천하는 것이다. 이 추천 알고리즘에 따라 사용자는 자신이 좋아하는 유형을 계속해서 소개받을 수 있다. 하지만 추천 알고리즘은 사용자가 새로운 선택을 하는 것을 방해하기도 한다. 마치 자동차 내비게이션을 계속 사용하게 되면 점차 내비게이션이 안내하지 않는 길로는 가지 않는 것처럼 말이다. 그러다 보면 추천 알고리즘에 의해 편향된 정보나 특정 성향의 기사만 계속 접하게 되는 필터 버블(filter bubble) 현상에 갇히기도 한다.
－03_“감상 환경의 변화에 따른 감상 교육” 중에서

고가의 카메라 없이 인공지능은 촬영 교육에 많은 기회를 제공한다. 이 점은 촬영 교육의 학습 과정을 획기적으로 변화시켰다. 인공지능 기반 촬영 툴, 가상 환경, 데이터 분석 시스템은 학습자가 더 효율적이고 창의적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 그러나 창의성에 미치는 영향과 윤리적 문제를 고려하면서, 촬영 교육은 인공지능과 인간이 협력해 더 나은 학습 경험을 제공할 수 있는 방향으로 발전해야 한다. 촬영 교육은 인공지능의 기술적 지원과 인간의 창의적 판단이 조화를 이루는 교육 모델을 통해 진화할 것이다.
－06_“촬영 없는 촬영 교육” 중에서

영화 산업에서뿐만 아니라 인공지능은 다양한 산업에 도입되어 복잡한 문제를 해결하고, 효율성을 높이며, 비용 절감 등 경제적 가치를 실현하고 있다. 하지만 인공지능의 발전은 예상치 못한 사회적 · 윤리적 부작용을 유발할 가능성이 있어, 신뢰할 수 있는 인공지능을 구축하기 위한 논의가 절실하다. 인공지능 활성화를 위해 잠재적 문제를 사전에 검토하고, 기술적 · 사회적 · 윤리적 측면에서 구체적인 논의가 이루어져야 한다. 특히 인공지능 윤리는 기술 자체보다는 인간의 윤리에 대한 논의라는 점을 명확히 인식해야 한다. 신뢰받는 인공지능을 실현하려면 기술적 접근뿐만 아니라 윤리적·사회적 관점에서의 합의와 효과적인 거버넌스 구축이 필수적이다(정도범 · 유화선, 2021).
－09_“인공지능과 영화 교육의 윤리적 쟁점” 중에서