인공지능 활용 수업에 대한 Q & A(국립한밭대)

※국립한밭대 교수님들이 제시한 인공지능 활용 수업에 대한 질문들(2026.3.20)을 중심으로 제 생각들을 정리해 보았습니다.

 

Q. 인공지능이 지식 생성과 문제 해결을 점점 더 잘 수행하는 시대에 학생들이 ‘왜 배워야 하는가’에 대한 동기가 약해질 수 있다고 생각합니다. 이러한 상황에서 학생들에게 학습의 의미와 동기를 어떻게 설계해 줄 수 있을까요?

-학습이란 배우고 익히는 것입니다. 전통적인 학습에서는 기존 지식과 기능을 익히는 것에 초점을 두었다면, 인공지능 시대에는 지식을 활용할 수 있는 역량이 더 중요하다고 생각합니다.

인간이 인공지능보다 더 잘할 수 있는 것을 생각해보아야 합니다. 인공지능을 통해 물어보면 공감과 감정 이해, 윤리적 판단과 도덕성, 창의성과 예술적 표현, 직관적 및 유연한 사고, 문화적 맥락과 복잡한 소통, 자기 인식과 의식, 도덕적 판단과 윤리적 의사결정, 복잡한 문제 해결 및 비판적 사고, 신체적 민감성과 미세 운동 능력 등이라고 답변합니다. 하지만 이 중에서 일부 역량은 인공지능이 인간을 추월하고 있습니다. 예술적 표현, 복잡한 문제 해결, 신체적 민감성 등은 이미 인간보다 더 잘하고 있는 상황이어서 나머지 영역도 인공지능 기술의 발전에 따라 인간보다 더 잘할 수 있는 영역이 늘어날 것으로 예상합니다. 그럼에도 불구하고 인간만 잘하는 것을 생각해야 합니다.

사람이 인공지능보다 더 잘할 수 있는 것은 문제를 문제라고 인식하는 것과 문제 해결을 위한 질문을 만드는 것입니다. 좋은 질문을 만들려면 배경 지식과 주제에 대한 깊이있는 사고가 뒷받침되어야 한다고 생각합니다. 그리고 사람이 인공지능이 생성한 콘텐츠를 비판적으로 수용할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 비판적인 사고 역량이 중요합니다.

그래서 인공지능 교육의 방향에 있어서 문제인식, 질문 생성 및 선택, 비판적 사고, 사회정서적 역량, 협업 및 소통, 윤리적 판단에 초점을 둘 필요가 있습니다.

 

Q. 과제 문제풀이 등의 AI 활용에 의한 학생들의 학습 저하 현상이 나타납니다. 어떻게 생각하나요?

-학생들이 학습 과제를 해결하는 과정에서 핵심적인 학습활동과 주변적인 학습활동으로 구분할 수 있습니다. 학생이 핵심적인 학습 활동을 수행하고, AI가 보조적인 역할을 수행하도록 하면 좋습니다. 예컨대, 테마파크 매출 신장을 위한 마케팅 전략을 만드는 학습과제를 수행한다고 가정해 보죠. 일단 해당 과제를 수행하기 위해서는 테마파크 매출 및 연령별 이용객 자료들을 분석할 수 있어야 하고, 이를 토대로 질문을 만들고 가설을 만들어야 하고, 매출 증대를 위한 세부 홍보 전략을 만들고, 그에 맞는 홍보 자료를 만드는 것 등이 필요하리라 생각합니다. 그런데 AI 활용 수업 시 학생이 AI를 활용하여 테마파크 관련 기초 자료를 주고 분석하여 마케팅 전략까지 만들어 달라고 구체적으로 프롬프트에 입력하면 손쉽게 AI가 보고서를 산출해 줄 수 있습니다. 이러한 학습과정을 분석해 보면 학생이 과제를 해결해달라고 생성형 AI에 질문한 것밖에 없습니다. 결과물은 있으나 문제 해결은 학생이 한 것이 아니라 AI가 한 것 뿐이죠. 이러한 경우, 학생이 수업목표에 도달했다고 볼 수 없습니다.

하지만 AI 활용 수업 다른 방식으로 수업을 진행할 수 있습니다. 테마파크 매출 자료 분석을 학생이 하고, 팀별로 질문을 만들고 토의하여 패들렛에 토의 내용을 기록하거나 토의 내용을 녹취하여 인공지능 도구를 통하여 요약합니다. 이를 토대로 마케팅 전략이 나와서 홍보물을 제작할 때 캔바 등 인공지능 이미지 도구를 활용하여 결과물을 만들거나 인공지능 영상 제작 도구를 활용하여 가상 아바타가 등장하여 홍보 동영상을 제작할 수 있습니다. 즉, 학생이 데이터 분석 활동과 마케팅 전략 세우기, 팀별 협업 활동에 초점을 두어 진행하고, 인공지능이 토의과정 정리나 녹취정리, 홍보 팔픔렛이나 영상 제작을 하도록 하는 것입니다. 즉, 학습목표와 직접적으로 관련있는 학습 활동은 학생이 하고, 이를 돕기 위한 활동은 인공지능이 하도록 하는 것입니다. 인공지능의 ‘사고 외주화’ 현상을 극복할 수 있어야 합니다.

 

 

Q. AI 활용에 대한 정확성(타당성, 신뢰성) 확보 방법은 무엇인가요?

-학생이 제출한 보고서가 인공지능이 만든 것인지, 학생이 직접 작성한 보고서인지 확인하는 방법이 있습니다. 카피 킬러를 만든 회사에서 AI 킬러 프로그램을 개발했습니다. 이를 활용하면 어느 정도 인공지능 활용 여부를 확인할 수 있습니다. 하지만 2개 이상의 AI를 활용하고 거기에 학생이 자기 생각을 첨가하면 인공지능 활용 여부를 엄격하게 확인하기는 쉽지 않으리라 생각합니다.

AI가 제작한 콘텐츠는 기존 자료를 학습해서 AI가 정리한 결과입니다. 사람들이 만든 1차 정보를 AI가 찾아서 가공하여 제시한 2차 정보 콘텐츠입니다. 제미나이의 경우, 생성한 콘텐츠의 근거 자료를 링크 형태로 제시합니다. 그런데 근거가 된 1차 자료가 확실한 정보가 아닌 경우도 있을 수 있습니다. 이 경우, 타당성과 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 그러므로 AI 활용 수업 시 AI만 활용해서 콘텐츠를 복사하여 그대로 제출하는 것이 아니라 근거 자료까지 찾아서 확인할 수 있도록 해야 타당성과 신뢰성을 끌어올릴 수 있습니다.

인공지능을 활용한 과정을 포트폴리오 형태로 정리하여 첨부하는 것도 좋습니다. 어떤 질문들을 활용해서 해당 콘텐츠를 도출했는지, 그 과정에서 학생이 무엇을 고민했는지 그 과정도 첨부 자료 형태로 넣는 것도 좋으리라 생각합니다. 그래야 어디까지가 학생의 자기주도적 사고이고, 어디까지가 인공지능이 제시한 것인지 구분이 되어야 평가시 이를 반영하여 평가할 수 있으리라 생각합니다.

 

 

Q. AI 도구를 사용할 때 오류나 할루시네이션을 점검하거나 최소화하는 방법을 알고 싶습니다.

-프롬프트 단계에서 질문을 만들 때 다음과 같은 부분을 생각하면 좋습니다. 근거 데이터를 제공해달라고 요구하도록 하는 것입니다. 참고할 텍스트를 제시하고 이를 기반으로 대답해달라고 요구하면 좋습니다. 모르면 모른다고 말하게 하도록 조건을 걸면 좋습니다. "답을 모를 경우 추측하지 말고 '모름'이라고 답해줘"라는 지시어를 추가하면 좋습니다. 단계별로 사고를 유도하도록 하면 좋습니다. "단계별로 생각해서 논리적으로 설명해줘"라고 요청하면 좋습니다. AI가 중간 과정을 스스로 검토하며 최종 답을 내기 때문에 논리적 오류가 줄어듭니다. AI에 역할 부여를 하면 좋습니다. "너는 팩트 체크 전문 기자야"와 같이 정밀함이 요구되는 역할을 부여하면 결과물의 신뢰성을 올리는 데 도움이 됩니다.

점검 및 검증 단계에서 출처를 요구하고 학생이 직접 확인할 수 있도록 하면 좋습니다. 가짜 출처를 제공하는 경우가 있으니 실제로 해당 출처가 맞는지 검색해볼 수 있습니다. 동일한 질문을 여러 가지 AI 모델에게 던져서 교차 검증하는 것도 좋습니다. 수치 및 고유 명사가 잘 맞는지 확인해야 합니다.

 

 

Q. 문서 및 PPT 포맷팅 잘해주는 Tool을 추천해 주세요.

문서(보고서, 기획서, 논문 등)의 포맷팅과 구조화를 도와주는 AI 도구들은 Notion AI(노션), Canva Docs (캔바 독스), Typeset(현 SciSpace), PandaDoc(판다독) 등이 있습니다. 글을 쓰면서 동시에 구조를 잡고 싶으면 Notion AI가 좋고, 예쁜 디자인 문서를 만들고 싶으면 Canva Docs, 형식이 정해진 전문 문서를 써야 한다면 Typeset, 기존 워드(Word)에서 AI를 쓰고 싶으면 Microsoft 365 Copilot이 좋습니다.

PPT 제작 시 도움을 주는 대표적인 도구들은 감마, 캔바, 미리 캔버스 등이 있습니다. 가장 많이 알려진 도구는 감마입니다. 직관적으로 손쉽게 활용할 수 있고, 문서를 넣으면 빠르게 PPT 자료를 만들어 줍니다. 제안서나 프로젝트 요약본을 만들 때 유용합니다. 다만 외국 도구라서 디자인 감각인 서구적이고, 삽입되는 이미지들도 백인, 흑인 등 미국적인 다문화 캐릭터가 많이 생성됩니다. 캔바는 디자인의 자유도가 높고, 다양한 템플릿을 제공하고 추천해 줍니다. 사진, 아이콘, 그래픽 소스가 많아서 카드 뉴스형 발표, 화려한 이미지가 필요한 발표 자료를 제작할 때 좋습니다. 무료라서 많은 사람들이 이용합니다. 개인적으로는 미리 캔버스를 추천합니다. 유로이긴 하지만 한국에서 개발하여 운영하고 있는 도구라서 한국적 정서에 맞는 다양한 디자인 템플릿을 제공합니다. 최근에는 구글에서 PPT 자료 제작도 포함하여 다양한 문서 작업을 할 수 있는 통합 서비스가 개발되어 운영되고 있으니 참고해 보면 좋습니다.

 

 

Q. 교육용으로 유용한 AI tool은 무엇이 있을까요?

구체적인 활용 목적에 따라 다양한 AI 도구가 있으니 그 목적에 맞는 것을 찾아 활용하면 좋습니다.

∙ 온라인 학습 플랫폼 : 구글 클래스룸

ttps://edu.google.com/intl/ALL_kr/workspace-for-education/products/classroom/

∙프리젠테이션 자료를 만들어 주는 감마(gamma.app) : https://gamma.app/create

∙아바타를 활용한 뉴스 영상 제작을 할 수 있는 AI 스튜디오 :

https://www.aistudios.com/ko

∙ 간편하게 전자책을 만들 수 있는 북 크리에이터 : https://bookcreator.com/

∙ 인공지능을 활용하여 다양한 그림을 그려주는 오토 드로우(Auto Draw) :

https://www.autodraw.com/

∙다양한 디자인을 할 수 있는 캔바(canva.com) : https://www.canva.com

∙간단한 키워드만으로도 높은 수준의 작곡을 할 수 있는 수노(suno.com) : https://suno.com/

∙ 인공지능 아바타를 만들어 주는 브루(Vrew) : https://vrew.ai/ko/

 

학습자 입장에서 좋은 AI 도구는 나만의 AI 노트 비서인 NotebookLM(구글), 출처 기반 검색 엔진인 Perplexity AI, 학술 논문 전문 도구인 ScholarAI / Elicit, 글쓰기 코치인 Grammarly / Wordtune 등이 있습니다. 

교수자 입장에서 좋은 AI 도구는 수업 설계 어시스턴트인 TeachBetter.ai, Eduaide.ai 등이 있고, 자동 채점 및 피드백 도구인 Gradescope AI 등이 있습니다. 최근 한국 교육기업에서 한국 현실에 맞는 다양한 교육용 AI 도구들이 만들어지고 있으니 대한민국교육박람회, 에듀테크박람회 등을 통해 확인해보면 좋습니다.

이중에서 NotebookLM은 학습자 입장 뿐 아니라 교수자나 연구자로서 활용하기 좋은 도구라고 생각합니다. 일단 내가 올린 자료 안에서 자료를 생성해 주기 때문에 자료의 신뢰성을 올릴 수 있고, 내가 올린 자료들을 슬라이드, 보고서, 마인드맵, 퀴즈 문제 등 다양한 형태로 가공해 주기 때문에 매우 유용하게 활용할 수 있어서 적극 추천합니다.

gpt 킬러를 통해 인공지능 생성 비중을 어느 정도 확인할 수 있지만 100% 정확하지 않고, 이를 피할 수 있는 방법이 있기에 참고 정도로 사용하면 좋습니다.

 

수업디자인연구소에서 개발한 질문 기반 수업디자인 방식으로 제미나이를 기반으로 질문을 생성할 수 있습니다.

https://gemini.google.com/gem/1BPQJ6M1pe6iSatI0PD9Ftj7MA83m4q7M?usp=sharing

오팔을 기반으로 한 질문 기반 수업디자인 방식으로 초중고 학교급별 질문들을 생성할 수 있습니다.

https://opal.google/app/1W-ebgFMaMlmI7r5DlKxpBh8vAW1enEYQ

교실밖 커뮤니티의 함영기 대표님이 논서술형 평가 채점기준표(루브릭) 생성기를 만들었습니다. 이를 참고하여 활용해보시면 좋습니다. https://cafe.naver.com/lovekyocom/31267

 

교수학습 평가 도구 | 루브릭 채점기준표 생성기

 

 

Q. 학생들이 AI를 사용해 만든 결과를 어느 정도까지 그 학생의 고유한 역량으로 보고 점수를 부여해야 할지 잘 모르겠습니다.

-인공지능 활용 수업 시 문제 해결을 위한 질문을 어떻게 잘 만들었는지, 인공지능이 제시한 콘텐츠를 어떠한 과정을 통해 완성했는지, 인공지능 콘텐츠를 비판적으로 활용했는지에 보다 초점을 두어야 한다고 생각합니다.

 

Q. 학생들의 AI 사용 여부에 따른 구체적인 평가 기준이나 루브릭 설정 방안이 궁금합니다. AI를 활용한 개인 및 팀 프로젝트를 sw중심으로 진행할 때, 평가를 어떻게 해야할까요? 프롬프트를 얼마나 잘 똑똑하게 활용했느냐가 관건일 것 같은데, 이걸 어떻게 평가하면 좋을지 개인 의견 부탁드립니다.

루브릭 제작 시 결과물 뿐 아니라 AI 활용 과정에 대한 평가 항목들을 넣으면 좋습니다. 예컨대, 프롬프트 설계, 비판적 검증, 학생 주도적 재구성, 윤리 및 투명성을 넣을 수 있습니다. 프로프트 질문 설계 시 주제, 옵션, 분량, 형식, 방법이 구체적으로 드러나야 합니다.

•주제(구체적인 주제 제시): “인공지능의 주요 특징을”

•옵션(문체, 언어): “손쉽게 개조식으로”

•분량 : “400자 내외로”

•형식(텍스트, 그림, 표, 코딩 등): “글로”

•방법(생성, 요약, 유형화 등): “만들어줘”

여기에 역할 부여, 대상 설정, 질문 선정, 세부 조건 등을 잘 제시하여 확인할 수 있으면 좋습니다.

•역할 부여 : “나는 학생이야, 너는 학습멘토(학습 도우미) 역할을 수행해줘”

•대상 설정 : “동료 학생들을 대상으로 이해하기 쉽게 발표하려고 해”

•질문 내용 선정 : “내가 제작한 콘텐츠 조회수를 올리기 위한 구체적인 방법을 알려줘”

 

[AI 활용 과정에 대한 루브릭 예시]

평가	상(A)	중(B)	하(C)
프롬프트 설계	질문의 의도가 명확하고 구체적이며, AI의 답변을 개선하기 위해 5회 이상 프롬프트를 수정함.	질문이 추상적이고, AI 답변 개선을 위한 프롬프트 수정이 4회 이하임.	질문이 단순하고, AI가 제시한 답변을 그대로 옮김.
비판적 검증	AI 답변의 사실 여부를 외부 자료로 교차 검증하고, 오류(할루시네이션)를 찾아 수정함.	AI 답변을 신뢰하지만, 상식 선에서 명백한 오류만 수정함.	AI가 생성한 내용을 검증 없이 그대로 복사하여 제출함.
학생 주도적 재구성	AI 결과물을 기초 자료로 삼아 본인의 의견과 문체로 50% 이상 재구성함.	AI 답변의 구조를 유지한 채 일부 문장이나 단어만 수정하거나 자기 생각과 의견의 비중이 50% 이하임.	AI가 생성한 문장 구조와 내용을 거의 그대로 유지하거나 자기 생각과 의견이 5% 이하임.
윤리 및 투명성	사용한 AI 도구명, 프롬프트 기록, 활용 범위를 명확히 명시함(출처 표기 준수).	AI 사용 사실은 밝혔으나 구체적인 활용 범위나 기록이 누락됨.	AI 사용 여부를 밝히지 않거나 출처 표기를 하지 않음.

 

AI 활용 수업 시 학기 초에 학습과제 수행에 있어서 구체적인 방법과 유의사항, 채점 기준과 세부 루브릭까지 제시하여 학생들에게 공지하면 좋습니다.

 

 

Q. 중간 및 기말고사에서 AI를 허용하고 오픈테스트로 시행하고 있는데, 문제를 어떻게 내면 좋을까요?

AI 활용 가능하고 오픈 테스트 형태로 시험을 보는 경우, 단순한 지식과 정보를 물어보는 문제는 별 의미가 없습니다. 복잡한 사고가 필요한 문제를 제시하고 AI를 통해 문제를 어떻게 해결하고 있는지, 학생 주도성에 기반하여 자기 생각과 의견이 얼마나 드러났는지에 초점을 둘 수 있도록 문제를 내면 좋을 것입니다. 예컨대, “한국 전쟁의 발발 원인은 무엇인가”보다 “한국 전쟁에 있어서 외세 책임의 정도는 어느 정도인가?”의 문제가 더 좋습니다. 저차원적 사고를 요구하는 문항보다 고차원적 사고를 요구하는 문항을 출제하면 좋습니다. 지식과 이해를 넘어 적용, 분석, 종합, 평가, 창조에 해당하는 문제를 출제하는 것이 좋습니다. 지식을 단순하게 암기하는 풀 수 있는 문제가 아니라 인공지능 활용 가능을 고려하여 깊이있는 사고를 요구하는 문제를 출제할 수 있어야 합니다. 이렇게 하면 학생 입장에서는 인공지능을 허용하고 오픈 테스트가 기존 평가 방식보다 어렵다고 느껴질 것입니다.

무엇보다 수업목표에 맞추어 평가기준을 생각하고 이에 맞는 평가문항을 제작해야 합니다. 평가 문항에 맞는 평가 항목과 채점 기준을 만들어야 합니다. AI 활용 정도와 학생의 자기 생각과 의견을 구분하여 채점할 수 있도록 평가 문항을 심사숙고하여 출제하면 좋습니다.

 

Q. 학생들이 강의 자료를 이용해 시험 문제를 만들어 풀어보고 온 적이 있는데 전반적으로 평균이 높게 나왔습니다. 저는 ai를 이용하지 않고 문제를 제출했구요. 이런 상황을 타파할수 있는 방법은 있을지 궁금합니다.

이번 기회에 교수님의 문제 출제 방식을 성찰하면 좋겠다고 생각합니다. 일단 학생들이 AI를 활용하여 요약하고 예상 문제를 만들어 공부했다면 긍정적인 학습태도라고 생각합니다. 평균이 높게 나왔다면 좋은 현상이라고 생각합니다. 다만 교수님이 그동안 출제한 평가 문항이 강의 내용에 기반한 지식과 이해에 초점을 둔 내용이었다면 이제부터는 적용, 분석, 종합, 평가, 창조 등의 고차원적 사고 능력을 물어볼 수 있는 문제로 전환할 필요가 있다고 생각합니다.

 

Q. 학생들에게 제시할 AI 활용의 가이드라인을 어떻게 확정해야 할지 궁금합니다.

최근 여러 대학에서 AI 활용 최신 가이드라인 자료들이 나와 있습니다. 이를 참고하여 수정 보완하여 활용하면 좋으리라 생각합니다.

[유형 A] AI 협업 권장형 (프로젝트/창의성 중심 수업) 📢 생성형 AI 활용 가이드라인 본 강의는 학생들의 문제 해결 능력과 창의성 향상을 위해 생성형 AI(ChatGPT, Claude, Gemini 등)의 활용을 원칙적으로 허용하고 권장합니다. 단, 다음의 수칙을 반드시 준수해야 합니다. ∙최종 책임의 원칙: AI가 생성한 결과물의 정확성과 윤리적 책임은 전적으로 사용자(학생)에게 있습니다. AI의 오류(할루시네이션)나 편향성을 검증하지 않고 제출하여 발생하는 불이익은 학생 본인의 책임입니다. ∙투명한 출처 표기: 과제물 제출 시 AI 활용 여부를 명시해야 합니다. (도구명, 활용 목적, 주요 프롬프트 등) ∙비판적 재구성: AI의 답변을 그대로 복사하여 붙여넣는 행위는 지양하며, 반드시 자신의 비판적 시각을 더해 재구성해야 합니다. 전체 분량 중 AI 생성 문장이 30%를 초과할 경우 감점 요인이 될 수 있습니다. ∙윤리적 사용: 타인의 저작권이나 개인정보를 침해하는 데이터를 AI에 입력해서는 안 됩니다.

[유형 B] AI 제한적 허용형 (이론/기초 학습 중심 수업) 📢 생성형 AI 활용 가이드라인 본 강의에서 모든 과제와 평가는 학생 스스로의 사고 과정을 측정하는 데 목적이 있습니다. 따라서 AI 활용은 다음과 같이 제한적으로만 허용됩니다. ∙허용 범위: 자료 조사 보조, 아이디어 브레인스토밍, 문법 및 문장 교정에 한해 사용 가능합니다. ∙금지 사항: 과제의 핵심 논리 전개, 결론 도출, 코딩 문제의 전체 해답 생성 등을 AI에 의존하는 것은 학문적 부정행위(표절)로 간주합니다. ∙증빙 의무: AI를 활용한 경우, 과제 말미에 'AI 활용 기술서'를 첨부해야 합니다. 기술서가 없는 AI 의심 결과물은 0점 처리될 수 있습니다. 검증 의무: AI가 제시한 참고문헌이나 수치는 반드시 실제 원문을 대조하여 사실 여부를 확인해야 합니다. 존재하지 않는 허위 출처 인용 시 엄격히 감점합니다.

[학생 체크리스트] ∙사용한 AI 도구 예) ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ∙활용 단계 예) 목차 구성 보조, 영문 초안 번역 ∙핵심 프롬프트 예) "XX 이론을 바탕으로 OO 사례를 분석하기 위한 목차를 짜줘" ∙본인 수정 사항 예) AI가 제시한 A 사례는 실재하지 않아 B 사례로 직접 교체함

 

 

Q. AI 활용해 학생들이 스스로 공부할 수 있는 상황이 되고 있는데 대학 교육은 어떤 방향으로 가야할 지 의견을 듣고 싶습니다.

미래 교육의 방향은 티칭이 아니라 코칭(Coaching)이라고 할 수 있습니다. 기존 대학 교육의 방향이 티칭 중심 수업이었다면 이제부터는 코칭 기반 수업으로 전환할 필요가 있습니다.

티칭(Teaching)이란 지식을 전달하는 것에 초점을 둔다면, 코칭이란 학생 스스로 문제를 해결하는 것에 초점을 둡니다. 티칭이란 학생이 묻기 전에 교사가 정답을 알려주는 것이라면, 코칭이란 교사가 질문을 하고 학생 스스로 해답을 찾아갈 수 있도록 유도하는 것입니다. 티칭은 교사의 가르치는 행위나 지식 자체에 초점을 둔다면, 코칭은 학생의 배움과 성장에 초점을 둡니다. 티칭은 학력 신장에 도움이 되지만 코칭은 역량 향상에 도움이 됩니다.

기존 전통 수업은 티칭 기반 수업이라고 할 수 있습니다. 그래서 교수자의 역할이 중요하고, 학습자들은 가르침의 대상으로 여기는 경향이 있습니다. 하지만 코칭 기반 수업은 교수자가 직접적으로 가르치는 행위는 최소화되고, 학습자의 배움에 맞추어 학생 스스로 공부할 수 있도록 도와주는데 초점을 맞추어 수업을 진행하는 것을 강조합니다. 코칭 기반 수업의 구체적인 모델로 프로젝트 기반 수업, 학습코칭 활용 수업, 거꾸로 수업(Flipped Learning) 등이 있습니다.

 

[참고자료]

김현섭(2025), "깊이있는 수업", 수업디자인연구소

함영기(2026), " 인공지능이 답할 때 교육은 무엇을 묻는가", 에듀니티

교실밖 커뮤니티  https://cafe.naver.com/lovekyocom 

교컴 : 네이버 카페

제미나이