PISA 2025와 AI: 과학 영역 결과가 의미하는 바

PISA 2025 결과는 AI 사용과 과학 점수 사이의 연관성을 보여 줍니다. 초안 작성, 요약 또는 사전 조사를 위해 AI를 전혀 사용하지 않거나 거의 사용하지 않는 학생들이 해당 비교에서 가장 높은 점수를 기록했습니다. 읽기 자료 요약의 경우 매일 AI를 사용하는 학생들은 비사용자보다 거의 30점 낮은 점수를 받았습니다. 다만 OECD는 이러한 결과가 AI 때문에 점수 차이가 발생했다는 인과관계를 입증하는 것은 아니라고 주의합니다.

OECD는 2026년 9월에 결과 보고서 제1권을 발표했습니다. 이 평가는 과학을 주 영역으로 삼아 91개 국가 및 경제권의 76만 명 이상의 학생을 대상으로 진행되었습니다. PISA는 만 15세 학생을 평가하여 교육 시스템 간의 비교를 지원하며, 독자 개인의 학교 시험이 아닐뿐더러 개인 성적을 예측해 주지도 않습니다. 결과를 읽을 때는 과학 시험 점수와 학생들이 설문에서 자가 보고한 AI 사용 습관을 구분해서 살펴보세요.

OECD는 회원국 학생의 46%가 최소 주 1회 이상 AI 챗봇을 사용한다고 보고합니다. 이 수치는 사용 빈도를 나타낼 뿐, 그 대화가 공부를 위한 것이었는지, 과제 초안 작성을 위한 것이었는지, 아니면 단순 정답 요청이었는지는 그 자체로 알려 주지 않습니다. 또한 얼마나 많은 학생이 AI의 응답을 검증했는지도 보여 주지 않습니다.

수행 과제와 사용 빈도를 함께 묶어서 읽어야 합니다. 매일 읽기 자료를 요약하게 시키는 것과 매주 학습을 위해 도움을 요청하는 것은 다릅니다. 이러한 비교 결과가 이상적인 AI 사용 일정을 확립해 주지는 않습니다. 누군가 도구를 얼마나 자주 여는지 아는 것만으로는 그 도구로 실제로 무엇을 하는지 거의 알 수 없습니다.

초안 작성, 요약 및 기초 조사 작업에서 AI를 전혀 또는 거의 사용하지 않은 학생들이 비교 집단 중 가장 높은 과학 점수를 기록했습니다. 점수 차이는 평균 약 20점으로, 이는 약 1년의 정규 교육과정에 해당하는 격차로 설명됩니다. 이 비교는 집단 수준의 격차를 가늠하게 해 주지만, AI를 사용한 모든 학생이 1년 치 학습을 잃었다는 뜻은 아닙니다.

읽기 자료 요약 작업에서 매일 AI를 사용하는 학생과 전혀 사용하지 않는 학생 간의 격차는 약 30점에 달했습니다. 1년에 한두 번 정도의 가끔 사용하는 집단 역시 미사용 집단이나 주간 사용 집단보다 낮은 점수와 연관되었습니다. 다만 이러한 패턴이 좋은 습관과 나쁜 습관의 순위를 매겨 주거나 성취도 차이의 원인을 규명해 주는 것은 아닙니다.

주목할 만한 예외가 하나 있습니다. “내 학습을 돕기 위해” AI를 사용한다고 답한 항목에서는 주 1회 이상 사용하는 학생들이 약 500점으로 가장 높은 점수를 기록했고 비사용자가 그보다 약간 뒤처졌습니다. 이러한 대비는 도구 사용 빈도와 함께 도구를 사용하는 목적에도 주목해야 함을 시사합니다.

이 결과가 챗봇 때문에 그러한 성적 차이가 발생했음을 보여 주는 것은 아닙니다. 학생들 사이의 사전 학업 성취도 차이나 다른 학습 습관이 작용했을 수도 있으며, 이는 가능한 해석 중 하나일 뿐 추가로 입증된 결과는 아닙니다. 본인의 학습 루틴에서는 구체적인 질문을 던져 보세요. 도움을 받은 뒤에 정답을 다시 보지 않고도 개념을 설명하고 변형 문제를 풀 수 있나요?

OECD 전체에서 2015년부터 2025년 사이에 읽기 점수는 28점, 수학 점수는 22점 하락했습니다. 이러한 하락은 교육 논의에서 중요한 의미를 지니지만, 이를 챗봇 사용 탓으로 돌려서는 안 됩니다. 인용된 데이터는 그러한 인과 관계를 입증하지 않기 때문입니다.

OECD 전체에서 만 15세 학생 5명 중 1명은 과학, 수학, 읽기 세 영역 모두에서 동시에 기초 학력 미달 수준에 해당하며, 이는 2022년의 16%와 비교되는 수치입니다. 이는 세 영역 전반에서 동시에 겪는 어려움을 보여줍니다. 또한 이러한 결과를 단일 기술 하나로 설명하기보다 더 넓은 교육적 맥락을 살펴야 할 필요성을 뒷받침합니다.

OECD 사무총장 Mathias Cormann은 기술과 AI가 뚜렷한 목적을 가지고 활용될 때 학습을 강화한다고 강조했습니다. 이는 학습 결정을 내릴 때 참고할 지침일 뿐 특정 활용 방식이 모든 결과를 설명한다는 증거가 아닙니다. 또한 도구에 접근할 수 있다는 사실만으로는 각 학생이 그 도구를 실제로 어떻게 사용하는지 알 수 없습니다.

실제 공부에서는 본문을 읽기도 전에 요약본을 먼저 받는 방식과 본문을 공부한 뒤 질문에 답하는 방식을 비교해 보세요. 또한 해답을 그대로 베끼는 방식과 자신의 풀이 단계를 먼저 적은 뒤 특정 단계 하나에 대해 피드백을 요청하는 방식을 비교해 볼 수도 있습니다. 이는 학습 루틴을 위한 제안일 뿐 PISA에서 실험한 개입 프로그램이 아닙니다. 어느 경우든 제공받은 도움은 반드시 수업 자료와 대조해 확인하세요.

일주일 동안 자신의 AI 사용 내역을 기록해 보세요. 챗봇을 열 때마다 과제, 그전에 스스로 시도했던 내용, 그리고 응답을 받은 뒤에 한 행동을 적습니다. 직접 연습해야 할 과제를 도구가 대신 만들어 내게 한 경우와 자신의 시도를 이어가기 위해 힌트를 얻은 경우를 구분하세요. 이 기록은 다음 학습 활동을 정하는 길잡이가 될 수 있지만 인과 관계를 입증하지는 못합니다.

그런 다음 활동 하나를 바꿔 보세요. 본문을 읽지 않고 요약본만 받아 보고 있었다면 지문에 관한 질문에 직접 답해 보세요. 풀이를 그대로 베끼고 있었다면 먼저 혼자 문제를 풀어 보고 그 과정을 남겨 두세요. 대화가 도움이 되었을 때는 어떤 질문이 유익했는지 메모해 두고 다른 세션에서 그 주제를 다시 점검하세요. 어느 부분에 연습이 더 필요한지 파악하기 위해 사용 중인 도구를 전부 바꿀 필요는 없습니다.

Lumia AI에서는 플래시카드를 만들거나 편집하고, 노트나 PDF에서 AI 카드와 퀴즈를 생성하며, 자료를 북(Book)으로 정리하고, 본인의 평가에 따른 간격 반복으로 복습할 수 있습니다. 아울러 웹 및 모바일 앱과 함께 채팅 튜터, 학습 경로, Anki .apkg 덱 가져오기 기능을 제공합니다.

이 루틴을 적용하려면 주제 하나를 고르고, 생성된 카드를 원본과 대조해 점검한 뒤, 각 해답을 열기 전에 먼저 답해 보세요. 모호한 질문을 수정하고 직접 작성한 풀이 단계와 참고 출처는 본인의 노트에 보관하세요. 개념이 계속 어렵게 느껴진다면 교재로 돌아가거나 교수자에게 질문하세요. 풀이가 막혔다는 것은 복습할 대상을 찾았다는 뜻일 뿐 도구 때문이라거나 본인의 노력이 부족했다는 증거는 아닙니다.