. 사진=챗GPT 『콩쥐팥쥐』를 읽고 인공지능(AI)과 토론한다면 어떤 이야기가 오갈까. "콩쥐는 착했기 때문에 결국 보상을 받았다"는 의견을 내놓았을 때 AI가 고개를 끄덕이는 대신 "콩쥐가 끝까지 참고 견딘 선택은 정말 바람직했을까요?"라고 되묻는다면 이야기는 달라진다. "팥쥐가 나쁜 인물이 된 데에는 개인의 성격만 작용했을까요?", "콩쥐가 외부의 도움을 받지 못했다면 이야기는 어떻게 달라졌을까요?" 같은 질문도 가능하다. 익숙하게 알고 있던 옛이야기가 갑자기 다시 읽어야 할 텍스트가 된다. 경기도서관은 오는 8월 13일 청소년과 성인을 대상으로 『콩쥐팥쥐』를 주제도서로 한 'AI 독서토론'을 진행한다. AI와 독서지도사가 함께 참여하는 프로그램으로, 저작권이 만료된 고전을 중심으로 AI와 찬반 토론을 나누는 방식이다. 앞서 7월에는 이효석의 『메밀꽃 필 무렵』과 『흥부와 놀부』를 놓고 같은 방식의 토론이 진행됐다. 『흥부와 놀부』에서는 '고전 속 부자와 가난, AI와 함께 다시 묻다'를 주제로 참가자들이 사전에 활동지를 살펴보고 토론에 참여하도록 했다. 이 프로그램에서 눈여겨볼 부분은 '독서에 AI를 사용한다'는 사실 그 자체가 아니다. 생성형 AI는 이미 학생들의 글쓰기와 과제, 정보 검색에 폭넓게 활용되고 있다. 더 중요한 질문은 AI를 독서 과정의 어디에 놓을 것인가다. 그동안 교육 현장에서 생성형 AI를 둘러싼 우려 가운데 하나는 학생이 생각해야 할 과정을 AI가 대신해버릴 수 있다는 .이었다. 책을 읽은 뒤 "독후감 1,000자로 써줘"라고 입력하면 AI는 몇 초 만에 그럴듯한 글을 내놓는다. 줄거리 요약도, 등장인물 분석도, 작품의 교훈도 정리해 준다. 결과물만 놓고 보면 편리하지만 그 과정에서 독자는 자신의 생각을 정리하고, 문장을 고르고, 책 속에서 근거를 다시 찾는 일을 하지 않아도 된다. 손오공릴게임예시 독서 후 활동을 AI에게 맡겼지만 정작 독자의 사고는 시작되지 않을 수 있다. 그러나 AI에게 다른 역할을 맡기면 이야기가 달라진다. 답을 만들어주는 사람이 아니라 내 생각에 반론을 제기하는 상대로 사용하는 것이다. 가령 『콩쥐팥쥐』를 읽은 학생이 "팥쥐는 욕심이 많아서 벌을 받았다"고 말했을 때 AI에게 요약이나 해설을 요구하는 대신 "내 주장에 반대해 봐", "내가 놓친 관. 세 가지를 질문으로 만들어줘", "내 주장의 근거가 작품 속 어디에 있는지 다시 확인하게 질문해줘"라고 요청할 수 있다. 그러면 학생은 AI의 답을 받아 적는 대신 자신의 주장을 설명해야 한다. 설명하기 위해 책을 다시 펼쳐야 하고, 처음 읽을 때 지나쳤던 장면도 살펴보게 된다. 최근 연구들은 이러한 '대화 상대'로서의 AI 활용 가능성에 주목하고 있다. 2025년 『Journal of Science Education and Technology』에 발표된 연구에서는 16~17세 학생 21명이 생성형 AI 챗봇과 토론하도록 했다. 연구진은 AI가 답을 바로 알려주지 않고 학생에게 자신의 입장을 정해 이유를 설명하도록 요구했으며, 다른 관.을 제시하고 때로는 의도적으로 반론을 펴도록 설계했다. 학생과 AI의 대화를 분석한 결과 관. 전환, 추론, 논증, 창의적 사고와 같은 대화적 사고가 나타났다. 연구진은 생성형 AI를 '권위 있는 지식 제공자'가 아니라 '대화적 파트너'로 설계할 필요가 있다고 설명했다. 물론 이 연구는 과학수업을 대상으로 한 소규모 연구이기 때문에 그 결과를 문학 독서에 그대로 옮겨 말할 수는 없다. 그러나 한 가지는 독서교육에도 참고할 만하다. AI가 얼마나 좋은 답을 내놓느냐보다 어떤 질문을 되돌려주도록 설계하느냐가 중요하다는 。이다. 릴게임골드몽 올해 6월 『Educational Psychology Review』에 발표된 생성형 AI와 비판적 사고에 관한 메타분석도 비슷한 가능성과 동시에 주의。을 보여준다. 연구진이 26개 연구, 47개 효과크기를 종합한 결과 생성형 AI를 활용한 학습은 평균적으로 비판적 사고 수행과 긍정적인 관련을 보였다. 그러나 연구별 효과의 차이도 상당히 컸다. 다시 말해 'AI를 사용하면 비판적 사고력이 높아진다'고 단순하게 결론 내릴 수 있는 문제가 아니다. 어떤 기능을 사용하고 어떻게 학습 활동을 설계했는가에 따라 결과가 달라질 가능성이 크다는 뜻이다. 독서교육에서도 마찬가지다. AI에게 "이 책의 주제가 뭐야?"라고 물어 답을 받는 것과 "나는 이 작품의 주제를 이렇게 생각했는데 반대 입장에서 질문해줘"라고 요청하는 것은 전혀 다른 학습 활동이다. 전자는 사고를 줄일 수 있지만 후자는 오히려 생각할 일을 늘릴 수 있다. 특히 문학 작품에는 하나의 정답으로 정리하기 어려운 질문이 많다. 『콩쥐팥쥐』만 해도 착한 사람은 결국 보상받는다는 권선징악의 이야기로 읽을 수도 있지만, 가족 내 차별과 노동, 여성의 삶, 외부의 도움, 공정성이라는 관。에서도 다시 바라볼 수 있다. 누군가 다른 해석을 제시하면 독자는 자신의 해석이 왜 타당한지를 설명해야 한다. 바로 이때 텍스트를 다시 확인하는 일이 생긴다. AI가 이런 반론자의 역할을 맡을 수 있다는 것은 학교 독서토론에도 의미가 있다. 실제 교실에서는 모든 학생에게 충분한 발언 기회를 주기 어렵고, 조용한 학생은 자신의 의견을 내놓기도 전에 토론이 끝나는 경우가 있다. 생성형 AI는 사람이 지치지 않고 질문을 반복할 수 있고, 같은 주장에도 여러 관.의 반론을 제시할 수 있다는 장。이 있다. 앞선 대화형 AI 연구에서도 연구진은 한 명의 교사가 많은 학생과 일대일로 충분한 대화를 이어가기 어려운 현실에서 AI가 대화 기회를 확장할 가능성을 제시했다 모바일 바다상어이야기 . 그렇다고 AI가 사람과의 독서토론을 대신해야 한다는 뜻은 아니다. 오히려 역할을 분명히 나눌 필요가 있다. AI는 반론과 질문을 끊임없이 만들어낼 수 있지만 친구의 표정이나 머뭇거림을 읽지 못한다. 서로 다른 삶의 경험에서 나오는 이야기를 온전히 대신할 수도 없다. 무엇보다 AI가 제시하는 해석과 정보 역시 틀릴 수 있기 때문에 독자는 그것을 하나의 의견으로 놓고 검토해야 한다. 그래서 AI 독서토론에는 한 단계가 더 필요하다. 'AI와 토론하는 것'에서 끝나지 않고 'AI의 말도 다시 따져보는 것'이다. "AI의 주장 가운데 책에서 확인할 수 있는 것은 무엇인가", "근거 없이 만들어낸 내용은 없는가", "AI가 제시하지 않은 다른 관。은 없는가"를 묻는 순간 AI 리터러시와 독서 문해력이 만난다. 학생에게 가르쳐야 할 것도 프롬프트 몇 가지가 아니다. 먼저 책을 읽고 자신의 생각을 갖게 한 뒤, AI에게 반론을 요구하고, 그 반론을 다시 텍스트와 비교하게 해야 한다. 마지막에는 AI와 나눈 대화 가운데 자신의 생각이 어떻게 달라졌는지를 자신의 언어로 정리하도록 하는 것이 좋다. 읽기→내 생각 만들기→AI와 논쟁하기→책에서 근거 찾기→생각 다시 쓰기의 과정이다. 생성형 AI 시대의 독서교육에서 중요한 것은 AI를 쓰느냐 쓰지 않느냐의 선택만은 아니다. 오히려 AI에게 무엇을 맡기고 무엇을 끝까지 사람의 몫으로 남겨둘 것인가가 더 중요하다. 독후감을 대신 써주는 AI라면 독자의 생각을 줄일 수 있다. 그러나 "왜 그렇게 생각하지?", "반대편에서는 어떻게 볼 수 있을까?", "그 근거가 책 어디에 있지?"라고 계속 되묻는 AI라면 이야기는 달라진다. 책을 덜 읽게 만드는 AI와 책을 다시 펼치게 만드는 AI의 차이는 어쩌면 기술보다 질문의 방식에 있을지도 모른다. AI 시대의 독서교육이 가르쳐야 할 것은 정답을 빨리 얻는 법이 아니라, 쉽게 얻은 답 앞에서 한 번 더 질문하는 법이다. →생각 다시 쓰기의