💌 [동향 브리프 26년 5호] AI 시대에도 퍼실리테이터 51.3%가 '대면교육'을 꼽은 이유 📊

  2026.10.06 | 2026-5호 | 구독하기 

안녕하세요, 구독자 여러분! 🍁 추석에 이어 개천절까지, 연휴 잘 보내셨나요? 아침저녁 공기가 제법 선선해진 10월, 다시 일상으로 돌아오는 한 주를 이번 호 소식과 함께 열어 보시면 좋겠습니다.

KIRD 미래형 교수학습 동향 뉴스레터는 국가과학기술인력개발원(KIRD)이 러닝스파크와 함께 큐레이션한 글로벌 교수학습 동향을 매월 전해 드리고 있어요. 교수학습·HRD 현장에 계신 분들이 한 달의 시작과 함께 주목할 만한 동향과 인사이트를 한눈에 살펴보실 수 있도록, 연구진이 엄선한 콘텐츠를 정리했습니다. 지난 9월 4호에 이어 이번 5호를 전해 드립니다.

필요한 지식은 이제 어디서든 얻을 수 있게 됐습니다. 그런데도 HRD 현장에서는 사람 사이의 배움이 다시 강조되고 있는데요. 퍼실리테이터 714명을 조사한 글로벌 보고서에서도 응답자의 51.3%가 가장 임팩트가 큰 학습 형식으로 대면교육을 꼽았습니다. 학습자 간 신뢰와 정서적 안전, 대인 관계처럼 사람 사이에서 만들어지는 경험에는 직접 만나는 시간이 중요하기 때문입니다.

다만 사람을 한자리에 모으는 것만으로 참여와 몰입이 이루어지는 것은 아닙니다. 같은 조사에서 학습 임팩트를 가로막는 가장 큰 요인은 세션이 끝난 뒤 대화가 이어지지 않는다는 점이었습니다. 결국 중요한 것은 함께 학습하는 시간을 어떻게 설계하느냐에 있습니다.

이번 2026-5호는 그 설계를 AI 활용의 양면과 함께 살펴봅니다. AI 퍼실리테이터가 토론에서 무엇을 바꾸고 무엇은 바꾸지 못했는지 확인한 두 실험부터 바로 가져다 쓸 수 있는 UDL 프롬프트 템플릿 6종까지 모아 왔습니다.

자세한 내용은 <미래형 교수학습 동향 아카이브> 웹진에서 이어 보실 수 있어요. 
그럼 이번 5호의 소식들을 하나씩 소개해 드릴게요!

KIRD Curation 01 | #AI와교수학습 #협력학습 #AI에이전트 #탐구공동체모형 #학습성과

🤖 AI 에이전트가 협력학습에서 맡는 세 가지 역할

온라인 토론방처럼 여럿이 함께 과제를 푸는 컴퓨터 기반 협력 학습에서, AI 에이전트가 가장 많이 한 일은 개념 설명이 아니었습니다. 홍콩교육대와 홍콩대, 서북사범대 연구진이 2014년부터 2025년까지 발표된 실증 연구 46편을 분석해 보니, 협업을 촉진하고(26건), 토론을 지켜보다 개입하고(24건), 말이 없는 학습자에게 참여를 권하는(21건) 일이 상위에 올랐는데요. 연구진은 논의를 관찰해 신호를 잡아내는 일은 AI가 맡되, 토론의 규칙을 정하고 산출물을 평가하며 학습자 사이의 갈등을 다루는 일은 교수자가 쥐어야 한다고 봅니다. 이 경계를 조별 토론에 옮긴다면 어떤 모습일지, 개입 기준 예시까지 함께 정리했습니다.

KIRD Curation 02 | #AI와교수학습 #LLM그룹의사결정 #포용의착시 #알고리즘유도 #참여형평성

🪤 두 실험이 드러낸 AI 퍼실리테이션의 함정

AI가 토론을 이끌면 대화는 정말 나아질까요? 정보가 더 많이 오가면 더 나은 결정으로 이어지고, 모두가 말했다고 느끼면 발언도 고르게 나뉜 걸까요? 2026년 ACM CSCW와 FAccT에 나란히 실린 두 실험의 결과는 그 기대와 달랐습니다. 첫 번째 실험에서 LLM 퍼실리테이터는 사람 진행자보다 더 많은 정보를 끌어냈지만, 최선의 답을 고른 그룹의 비율에는 유의한 차이가 없었습니다. 두 번째 실험에서는 참가자들이 '모두가 발언하도록 챙겨 줬다'며 AI가 있는 쪽을 선호했지만, 발언 횟수의 편차로 잰 실제 참여는 나아지지 않았습니다. 연구진은 이 간극을 '포용의 착시'라 불렀는데요. AI 퍼실리테이터에게 무엇을 기대할 수 있고 무엇은 기대하기 어려운지, 두 실험을 따라가며 살펴봅니다.

KIRD Curation 03 | #조직문화 #다양성아이스브레이커 #UDL프롬프트 #신경다양성 #포용적설계

👐 포용을 설계하다: 아이스 브레이커에서 신경다양성까지

학습자의 참여를 여는 방법은 한 가지가 아닙니다. 낯선 사람들이 처음 마주하는 순간, 콘텐츠를 설계하는 단계, 그 콘텐츠를 전달하는 시스템까지 세 층위에 걸쳐 있는데요. 노르웨이의 한 지자체에서는 소통 성향을 3가지 색으로 나눠 서로의 인식 차이를 꺼내 보는 다양성 아이스 브레이커 워크숍을 전체 직원 약 2,500명이 거쳤습니다. 이를 분석한 연구에서 리더들은 '자신이 이끄는 사람을 더 잘 보게 됐다'고 답했습니다. 여기에 EDUCAUSE Review에 실린 기고는 보편적 학습설계(UDL: Universal Design for Learning)를 AI 프롬프트 작성에 적용한 템플릿 6종을 소개했는데요. 포용적인 교육은 어디에서부터 설계되는지, 세 층위의 사례를 본문에서 확인해 보세요.

Trend & Issues 01 | #학습설계전략 #퍼실리테이션 #임팩트측정 #집합교육 #워크숍설계

📊 퍼실리테이터 714명이 말하는 '학습 임팩트'의 빈틈

교육이 끝나면 만족도 조사를 하고, 점수가 높으면 잘된 과정으로 마무리하곤 합니다. 그런데 그 숫자는 무엇을 말해 주는 걸까요? 글로벌 퍼실리테이션 플랫폼 세션랩(SessionLab)이 60개국 퍼실리테이터 714명을 조사해 펴낸 연례 보고서는 성공 지표로 가장 많이 꼽힌 참가자 만족도(71.8%)와 참여 수준(69.8%)을 임팩트보다는 수행의 지표로 구분합니다. 세션이 어떻게 진행됐는지는 알려 주지만, 그 뒤에 무엇이 달라졌는지는 알려 주지 못한다는 것인데요. 무엇을 성공으로 볼지 의뢰자와 미리 합의해 둔 퍼실리테이터도 33.1%, 3명 중 1명에 그쳤습니다. 우리 과정의 학습 임팩트는 무엇으로, 언제 확인해야 할까요? 보고서에 실린 전문가들의 8가지 제언에 그 실마리가 있습니다.

Trend & Issues 02 |  #학습설계전략 #대면학습 #플립러닝 #평가설계 #소속감

⏳ 대면학습 시간의 쓰임새를 다시 정하는 사람들

미국 브라운대학교의 한 경제학 과목은 예년 중간고사 평균이 65~80% 사이였습니다. 그런데 재택으로 치른 중간고사에서는 평균이 96%까지 올랐고, 교실로 되돌린 기말고사에서는 48.6%로 떨어졌습니다. 20년 가까이 이 과목을 가르쳐 온 담당 교수가 기록한 가장 낮은 점수였습니다. 학생이 제출한 산출물만으로는 무엇을 이해했는지 가려내기 어려워지면서, 대면 시간의 쓰임새를 다시 정하는 교수자들이 나오고 있는데요. 강의는 유튜브로 옮기고 주당 150분을 화이트보드 앞에서 낯선 문제를 푸는 데 쓰거나, 분석 에세이를 교실에서 3시간 동안 손으로 쓰게 한 사례가 그렇습니다. 시드니대학교는 학생이 혼자서 할 수 있는 것을 통제된 조건에서 증명하도록 학위 단위로 설계를 바꿨고요. 공통점은 학습자가 판단하는 과정을 그 자리에서 드러내게 했다는 점입니다. 우리 과정의 대면 차시는 지금 무엇을 확인하는 시간으로 쓰이고 있을까요?

Trend & Issues 03 | #학습설계전략 #네트워킹 #AI매치메이킹 #집합교육 #학습경험설계

👥 네트워킹을 우연에 맡길 수 있을까? AI 매치메이킹의 등장

집합 교육에서 누구와 같은 조가 될지는 대체로 소속과 직급을 안배한 편성표나 그날의 우연에 맡겨져 왔습니다. 그런데 행사 업계에서는 이 우연을 기술로 대체하려는 시도가 이어지고 있는데요. 이벤트 테크 전문 매체가 펴낸 가이드에 따르면, AI 매치메이킹은 참가 신청서에 더해 어떤 세션에 참석했는지 같은 현장의 행동 신호까지 분석합니다. 협업이나 채용처럼 참가자가 밝힌 목적을 앞세워, 그 만남이 두 사람 모두에게 유익할 가능성을 점수로 환산하기도 하고요. 다만 추천이 정확해질수록 만나는 폭은 좁아질 수 있다는 단서도 함께 붙습니다. 누구를 만나게 할지에 더해, 만난 뒤에도 연결이 이어지도록 교수자가 설계할 수 있는 실천까지 이어서 소개합니다.

Teaching & Learning Tips | #학습설계전략 #AI퍼실리테이션 #디자인씽킹 #AI해커톤 #학습전이

🙌 학습자의 상호작용을 촉진하는 AI 활용 퍼실리테이션 

"한 공간에 모였는데, 왜 모두 각자의 AI와만 대화하고 있을까?" 생성형 AI가 교육장에 들어온 뒤 자주 마주하는 풍경입니다. 함께 문제를 풀어야 할 조별 활동 시간에도 참가자들은 모니터 속 챗봇과 1:1로 대화하고, 그럴듯한 답이 나오면 깊이 따져 보기 전에 작업을 마무리하곤 하는데요.

이번 호 노하우는 디자인씽킹 교육 전문가 와우디랩 최송일 대표가 1년 가까이 워크숍 현장에서 시행착오를 거치며 정리한 기고입니다. AI 탐색 시간을 7~10분으로 제한하고, 고른 답을 손으로 포스트잇에 옮겨 적어 그 이유를 동료에게 말하게 하는 4가지 퍼실리테이션 원칙부터, AI에게 깐깐한 구매 책임자 역할을 맡겨 '이 제품을 사지 않을 이유 10가지'를 받아 내는 AI 해커톤의 3단계 상호작용 프로세스까지, 저자와 함께 짚어봅니다.

📆 다가오는 HRD·교수학습 행사

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