학생들이 먼저 선을 그었다. AI 규칙을 만든 아이들.
미국 고교생 98명이 사흘 토론 끝에 학교 AI 사용 규칙을 직접 만들어 82대 16으로 표결했다. 시험과 글쓰기에는 AI를 막고, 정서적 위기의 순간엔 사람에게 맡기는 내용을 담았다.
미국 고교생 98명이 사흘 토론 끝에 학교 AI 사용 규칙을 직접 만들어 82대 16으로 표결했다. 시험과 글쓰기에는 AI를 막고, 정서적 위기의 순간엔 사람에게 맡기는 내용을 담았다.
AI 피드백의 과도한 관대함이 학생의 비판 수용력과 자기평가 능력을 어떻게 약화시키는지, 아부하는 AI와 정직한 인간 피드백의 가치 격차를 짚는다.
앤스로픽의 Claude for Teachers 출시를 통해 교육 AI 경쟁이 모델 성능보다 교사 업무 루프 선점과 거버넌스로 옮겨가는 흐름을 짚는다.
AI가 노동시장 스킬 속도를 끌어올리는데 교육제도는 느리고, 예측조차 자주 빗나가는 상황에서 전공 선택의 안전은 무엇으로 확보할 수 있는가.
생성형 AI가 학생 과제를 대신 쓰면서 성적 신호의 신뢰성이 무너지고 있다. 스펜스의 신호이론과 레몬마켓 모델로 학원 숙제 AI 사용이 만드는 구조적 결과와 세 갈래 미래를 분석한다.
대치동 학원비를 IRR로 계산하면 전문직 공급 과잉과 AI 확산이 기존 투자 수익 전제를 흔드는 구조가 드러난다. 단일 경로에 집중된 비가역적 지출의 부호가 어떻게 바뀌는지 검토한다.
AI가 화이트칼라 지식 노동의 교체비용을 낮추면서 중산층 월급의 협상력 기반이 서서히 약해지는 과정을 교체비용·인클로저·크리덴셜 인플레이션 세 축으로 분석한다.
AI가 인지 노동을 대신하는 시대, 아이에게 가르칠 기술을 고르는 일 자체가 틀렸다. 제번스 역설·위생가설·결정적 시기를 빌려 교육이 더하기가 아니라 결핍을 설계하는 일임을 논한다.