"AI를 잘 다룰 수 있다"는 것은 무엇을 의미하는가? 챗봇에 질문을 던질 줄 안다는 뜻인가, 아니면 AI의 작동 원리를 이해하고 교육적으로 활용할 줄 안다는 뜻인가? 교육의 디지털 전환이 가속화되면서, 교육 참여자—교사, 연구자, 행정가—에게 요구되는 AI 역량이 무엇인지를 체계적으로 정의하는 일이 시급해졌다.
우크라이나 시베르신나과학연보에 2026년 게재된 S. Tolochko의 연구는 바로 이 질문에 이론적 답을 내놓는다. 연구자는 교육 및 교육과학적 과정 참여자들의 AI 역량의 본질과 구조를 규명하고, 그 함양을 위한 교육학적 조건과 기제를 도출하는 것을 목적으로 삼았다.
연구는 분석·종합·일반화·체계화 등 일반 과학적 방법과 함께 철학·심리·교육학적 문헌 검토, 비교 분석, 그리고 인공지능 활용 현대 교육 실천에 대한 해석적 방법을 활용했다.
연구 결과,AI 역량은 단일 차원의 기능이 아닌 다차원적 현상임이 밝혀졌다. 인지적,기능적,가치적 요소들이 통합된 복합 구성체로, 이 세 차원이 균형 있게 개발되어야 실질적인 역량이 형성된다. 단순히 AI 도구를 조작할 수 있는 기능적 능숙도만으로는 충분하지 않으며, AI의 교육적 한계와 윤리적 함의에 대한 비판적 이해가 수반되어야 한다.
AI 역량 함양을 위한 교육학적 조건으로는 교육 과정 내 인공지능 통합을 위한 맥락화된 교수·학습 전략의 수립, 교사와 연구자가 AI를 실제 교육 문제에 적용해볼 수 있는 실천적 환경 조성, 그리고 제도적·규범적 지원 체계의 정비가 제시됐다.
이 연구는 AI 도구 도입에 앞서 "누가, 어떤 역량으로 이 도구를 쓸 것인가"를 먼저 묻는 것이 얼마나 중요한지를 일깨워준다. 기술은 역량 있는 사람에 의해 쓰일 때 비로소 교육적 가치를 발휘한다.
다만 이 연구가 주로 이론적·문헌 기반 접근을 취하고 있다는 점은 한계로 지적될 수 있다. 제시된 교육학적 조건들의 효과를 실증적으로 검증하는 후속 연구가 필요하다.
학교와 교육기관에 시사하는 바는 명확하다. 첫째, 교원 연수에서 AI 리터러시를 도구 사용법에 그치지 않고 비판적 이해와 윤리적 판단력을 포함하는 방향으로 재설계해야 한다. 둘째, 교육학과 AI 분야의 학제 간 협력을 통해 교육 현장에 맞는 역량 프레임워크를 개발해야 한다. 셋째, AI를 교과 내용으로 배우는 것과 AI를 교수·학습 도구로 활용하는 것을 구분하여 지원 전략을 수립하는 것이 효과적이다.
📖 *AI-COMPETENCE OF PARTICIPANTS IN EDUCATIONAL AND EDUCATIONAL-SCIENTIFIC PROCESSES IN THE CONTEXT OF THE DIGITAL TRANSFORMATION OF EDUCATION AND SCIENCE (이론 연구)* |
논문 원문
※ 이 기사는 교육학 연구를 바탕으로 작성되었습니다.
As artificial intelligence tools become standard fixtures in classrooms and research environments, a pressing question is emerging in educational institutions around the world: what does it actually mean for educators and researchers to be competent in AI? The answer, according to a 2026 theoretical study published in the Scientific Herald of Sivershchyna, is far more complex—and more consequential—than most professional development programs currently acknowledge.
Authored by S. Tolochko, the study sets out to theoretically define the essence and structure of AI competence for participants in educational and educational-scientific processes, and to identify the pedagogical conditions needed for its development—all within the broader context of digital transformation in education and science.
Beyond Tool Proficiency
The central contribution of the study is its argument that AI competence is not a simple technical skill. The ability to use a chatbot or generate an AI-assisted lesson plan is only one dimension of what the author identifies as a multidimensional phenomenon. True AI competence integrates three distinct components: cognitive, functional, and value-based.
The cognitive component involves understanding how AI systems work—their underlying logic, limitations, and the kinds of tasks they can and cannot perform reliably. The functional component encompasses practical ability: using AI tools effectively in specific educational contexts. The value-based component may be the most critical and most neglected: the capacity to reflect critically on the ethical implications of AI use in education, including issues of bias, privacy, student autonomy, and the appropriate boundaries of human versus algorithmic decision-making.
Without all three dimensions working in concert, Tolochko argues, AI competence is incomplete. A teacher who can skillfully use an AI grading tool but lacks the critical frameworks to evaluate its fairness is not truly AI-competent in the full sense the educational community needs.
Pedagogical Conditions for Development
The study identifies several pedagogical conditions necessary for building AI competence among educational participants. First, the integration of AI into educational processes should be guided by contextualized teaching and learning strategies—ones that are tailored to the specific disciplinary contexts in which AI tools will be used, rather than generic digital literacy programs. Second, practitioners need hands-on environments where they can experiment with AI in relation to authentic educational problems, not just in isolated training sessions. Third, institutional and regulatory support frameworks must be in place to guide responsible AI adoption and provide educators with clear guidance on appropriate use.
Research Methodology
The study draws on general scientific methods—analysis, synthesis, generalization, and systematization—applied to philosophical, psychological, pedagogical, and regulatory sources. Comparative analysis across different national and institutional contexts and an interpretive approach to understanding contemporary AI-integrated educational practices round out the methodology.
As a primarily theoretical and literature-based study, its findings represent a conceptual framework rather than empirically tested outcomes. The pedagogical conditions identified will need validation through empirical research in real educational settings—a limitation the author acknowledges.
Implications for Educational Institutions
The practical implications are considerable. Professional development programs for educators should be redesigned to move beyond teaching tool operation and toward building the critical understanding and ethical judgment that AI competence requires. Interdisciplinary collaboration between education researchers and AI specialists is essential for developing competency frameworks that are both pedagogically sound and technically informed.
Institutions would also benefit from distinguishing between two distinct objectives that are often conflated: teaching AI as a subject (curriculum content) and using AI as a pedagogical tool (instructional resource). Each requires a different approach and a different set of competencies.
In an era when AI capabilities are advancing faster than most educational institutions can adapt, defining what genuine AI competence looks like—and investing in its systematic development—may be one of the most important tasks facing education systems today.
📖 *AI-COMPETENCE OF PARTICIPANTS IN EDUCATIONAL AND EDUCATIONAL-SCIENTIFIC PROCESSES IN THE CONTEXT OF THE DIGITAL TRANSFORMATION OF EDUCATION AND SCIENCE (Theoretical Study)* |
Original Paper
*This article is based on educational research.*
