■ 배경

• OECD 국제학업성취도평가(PISA)는 15세 학생의 실생활 문제해결 역량을 3년 주기로 평가하는 세계 최대 규모의 국제비교조사다. 

• 과학, 읽기, 수학 및 컴퓨팅 문제 해결 능력를 조사하는 동시에 학생들이 학교 과제에 인공지능을 활용하는 방식과 호기심, 인내심, 학습자 주도성 등을 측정하고, 이를 통해 새로운 이해와 통찰력을 제공한다.

• 지난 9월 8일 공개된 PISA 2025 결과는 91개국 76만명(전 세계 15세 인구 약 3,300만명 대표)을 대상으로 했으며, 이번 사이클은 과학을 중심 평가영역으로 삼았다. 

• 특히 이번 조사는 학생의 생성형 AI 챗봇 활용 실태를 최초로 체계적으로 조사했다는 점에서 세계의 관심을 모으고 있다.

■ 주요내용

• OECD 평균 읽기와 수학점수가 역대 최저치를 기록했으며, 읽기는 2015년 대비 28점, 수학은 22점 하락했다(이는 코비드-19가 학생들의 역량 저하가 시작된 분기점이었다는 사회적 통념과 달리 그 전부터 오랫동안 역량 저하가 진행되어 왔다는 것을 보여준다). 다만 코스타리카・슬로바키아・튀르키예 등 일부 국가는 개선 추세를 보이고 있다.

• 베이징, 상하이, 장쑤, 저장 등 중국 4개 지역과 싱가포르가 최상위권을 차지했으며, 에스토니아, 일본, 한국, 마카오, 대만, 영국도 상위 10위권에 포함됐다.

• <요약하기>, <초안 작성하기>, <리서치> 등 특정 과제에서 AI를 사용한 학생들은 사용하지 않은 학생보다 과학 점수가 낮게 나타났다. 이는 "AI 사용이 반드시 교육에 도움이 되는 것은 아니다"라는 점을 시사했다.

• 미국의 경우 15세 학생의 15%가 매일, 22%가 주 1~2회 학습용도로 AI를 사용하는 것으로 나타났으며, 인지적 노력을 대체하는 방식의 사용은 학습을 저해했지만, 신중하게 설계된 사용은 더 나은 질문, 개인맞춤학습, 복잡한 문제해결에 도움이 될 수 있다는 상반된 근거도 함께 보여주고 있다.

• 매일 또는 거의 매일 AI를 사용한다고 답한 학생들은 OECD 평균적으로 더 높은 호기심 수준을 보고했으나, AI를 제한적으로 사용하는 학생과 호기심 간의 관계는 일관되지 않아 추가 검증이 필요하다고 밝혔다.

■ 시사점

• "AI사용=학업저해"라는 인과관계의 일반화가 아니라 "과제유형별 사용방식"이 중요하다는 것을 실제 조사연구를 통해 발견함으로써, 국내 AI교육 정책이 사용 시간이나 빈도 규제에 치중하기 보다는 과제유형별 적정 활용 가이드라인 마련에 집중해야 함을 시사하고 있다.

• 한국이 상위 10위권을 유지했다는 결과는 고무적이나, OECD 평균의 역대 최저치 기록은 AI시대 학업성취 위기가 특정 국가만의 문제가 아닌 국제적 현상임을 보여준다. 국내 교육정책에도 국제비교 맥락에서 재점검할 필요가 있다.

• AI사용과 호기심의 상관관계에 대한 근거가 아직 제한적이라는 OECD의 신중한 진술은, 국내에서 AI교육 효과를 성급히 일반화하기보다 종단연구 등 근거축적을 우선해야 함을 지지하고 있다.

• 미국 국립교육경제센터(NCEE)에서는 이 조사 결과를 주제로 미국 교육 현실과 문제점을 논의하는 웨비나를 개최했다(2026.8.26)

  - 미국 학생들의 성적은 2022년 이후 전반적으로 안정적인 수준을 유지했지만, 읽기 능력은 지속적으로 하락하고 있다. 특히 우려스러운 점은 학생들이 인공지능이 풍부한 세상에서 점점 더 중요해지는 고차원적 읽기 능력, 즉 정보 평가, 사실과 의견 구분, 다양한 정보 통합, 복잡한 상황 파악 능력에서 가장 빠르게 뒤처지고 있다는 사실이다.

  - 미국 학생들은 다른 많은 국가의 학생들보다 과학과 기술 중요한 분야로 여기는 경향이 더 강하며, 뛰어난 학업 성취도를 보이는 학생들을 상당히 많이 배출하고 있다. 하지만 미국 15세 학생 중 22%는 과학의 가장 기본적인 기초조차 제대로 이해하지 못하고 있다. 이를 탁월함과 불평등의 결합이라고 명명할 수 있다. 그리고 이는 불가피한 현상만은 아니다.

  -  미국 15세 학생의 15%가 학습을 위해 매일 AI를 사용하고 있으며, 22%는 적어도 일주일에 한두 번 사용하고 있다. 인지적 노력을 없애는 도구는 학습을 저해할 수 있는 반면, 신중하게 설계된 활용은 학생들이 더 나은 질문을 하고, 학습을 개인화하고, 더 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수도 있다.

  - 우리 모두는 젊은이를 보호하기 위한 안전장치를 마련하고 싶어한다. 하지만 인공지능은 이 세대를 정의하는 핵심 기술이다. 우리는 또한 젊은이들이 인공지능을 활용하여 더 깊이 생각하고, 더 대담하게 창조하며, 이전에는 해결할 수 없었던 문제들을 해결할 수 있도록 도와야 한다.

  - 복잡한 디지털 자료를 가장 잘 읽는 학생들은 기술에 가장 많이 노출된 학생들이 아니라, 100페이지가 넘는 책을 읽은 학생들이었다. 깊이 있는 읽기는 학생들이 주의력을 유지하고, 의미를 구성하고, 아이디어를 연결하고, 정보를 비판적으로 성찰하도록 요구하는데, 이는 디지털 콘텐츠와 AI가 생성한 답변으로 넘쳐나는 세상을 헤쳐나가기 위해 반드시 필요한 능력이다.

  - 학생들의 주도성과 학습 성과 사이에 강한 상관관계가 있음을 보여주는데, 여기에는 학생들이 학습 방식, 장소, 시기에 대한 주인의식 또한 포함된다.

  - 학업 성취도의 우려스러운 추세 속에서도 NCEE의 트레이시 번스는 중요한 반론을 제시했다. 여러 조사 결과에 따르면 젊은이들은 공감 능력, 개방성, 포용성, 인내심, 자제력이 향상되고 있으며, 청소년 폭력, 십대 임신, 약물 사용은 감소하고 있다. 교육 시스템이 직면한 학업적 성취는 심각하지만, 그것이 학교에 머물고 있는 미래 세대를 판단하는 유일한 기준이 되어서는 안 된다는 것이었다.

■ 결론

• PISA 2025는 세계 최초로 대규모 국제비교 데이터를 통해 "AI 사용이 학업 성취를 반드시 높이지 않는다"는 역설을 실증했다. 

• OECD 평균 성취도가 역대 최저치를 기록한 가운데, AI라는 새로운 변수가 교육격차를 심화시킬 것인지 완화시킬 것인지는 여전히 열린 질문으로 남는다.

• 이는 향후 우리 AI교육 정책 설계에서도 반드시 고려해야 할 지점이다.

■ 출처

• OECD PISA 2025 Results Volume I: https://www.oecd.org/en/publications/2026/09/pisa-2025-results-volume-i_5265bfb1.html

• 관련 보도(NCEE, 미국 관점): https://ncee.org/thriving-in-a-complex-world-pisa-2025-results-lessons-for-the-u-s/

• 관련 보도(Business Standard): https://www.business-standard.com/industry/news/ai-helps-students-with-work-but-more-use-doesn-t-mean-better-scores-126091400473_1.html