
AI 기반 개인 맞춤형 학습이 빠르게 확산되면서 영어 교육 시장은 큰 변화를 맞고 있다. 학생 개개인의 수준을 분석해 문제를 제시하고, 반복 훈련을 통해 몰입을 높이는 AI의 장점은 분명하다. 그렇다면 AI가 모든 것을 대신할 수 있을까? 대답은 ‘아니다’. 학원은 여전히 AI가 할 수 없는 중요한 기능을 담당한다.
◇ AI가 잘하는 것과 못하는 것
AI의 강점은 무엇보다 효율성에 있다. 학생의 학습 데이터를 빠르게 분석해 부족한 영역을 짚어내고, 그에 맞는 문제와 설명을 즉시 제공한다. 또한 시공간의 제약이 없다는 점에서 언제 어디서든 학습을 이어갈 수 있다. 여기에 멀티미디어 자료와 게임적 요소를 결합하면 학생은 지루함을 느끼지 않고 반복 학습에 몰입할 수 있다. 특히 단어 암기, 문법 연습, 듣기 훈련처럼 짧고 반복적인 과제는 AI가 압도적으로 잘 처리하는 분야다.
그러나 언어 학습은 단순한 반복으로 끝나지 않는다. 예를 들어, 학습자가 단순 반복 암기로 당장의 단어 시험 성적을 상승시킬 순 있어도, 그것이 내신 대비와 수능 준비, 더 나아가 실제 의사소통 능력으로 어떻게 연결되어야 하는지에 대한 구체적인 해결책은 AI가 제시하지 못한다.
또한 학생이 지치거나 슬럼프에 빠졌을 때 동기를 불어넣고, 학습 과정을 끝까지 이끌어주는 정서적 역할 역시 어렵다. 무엇보다 언어는 사람과의 상호작용 속에서 완성되는데, AI는 이 사회적 맥락을 충분히 대체할 수 없다.

▲ 고소진 플래너스어학원 연구원
◇ 학원의 역할
무엇보다 학원은 학습의 방향을 설계하는 기능을 담당한다. AI가 학습 데이터를 통해 현재의 약점을 짚어낸다면, 학원은 그 데이터를 토대로 중·장기적인 목표를 세우고 학생 개별 로드맵을 제시한다. 단기 성과에 머물지 않고, 내신·수능·실생활 영어로 이어지는 구조적 학습 설계는 사람, 즉 학원이 해야 하는 일이다.
또한 학원의 중요한 역할 중 하나는 학생이 장기적으로 학습을 이어갈 수 있도록 돕는 점이다. 학습에서 가장 어려운 것은 ‘지속성’인데, AI는 문제를 무한히 내줄 수는 있지만 학생들이 지치지 않고 꾸준히 학습을 하도록 옆에서 감정을 어루만져주는 인간의 역할을 대신하기 쉽지 않다. 학생들이 지치거나 학습을 포기하려 할 때 다시 일으켜 세우는 것은 오롯이 학원의 역할이다.
더 나아가 학원은 학습의 품질을 보증하는 역할을 한다. 학원에서는 학생들의 학습 과정을 옆에서 지켜보며 보다 나은 학습 수준으로 발전시켜, 단순한 반복 훈련을 깊이 있는 학습으로 바꿀 수 있도록 돕는다.
마지막으로 학원은 사회적 상호작용의 장이다. 언어는 결국 사람과 사람 사이의 소통을 통해 익혀진다. 토론, 발표, 협력 활동 같은 경험은 AI로는 대체할 수 없다. 학원은 학생이 실제로 언어를 사용하고, 협업 능력과 표현 능력을 기를 수 있는 무대를 제공한다.
◇ AI와 함께 성장하는 학원
AI는 학원을 대체하는 존재가 아니다. 오히려 학원의 역할을 더욱 선명하게 드러내며, 교육의 또 다른 축으로 자리 잡고 있다. 효율과 속도는 AI가 담당할 수 있다. 그러나 학습의 큰 그림을 설계하고, 학생이 끝까지 포기하지 않도록 이끌며, 언어를 맥락 속에서 깊이 있게 다루게 하고, 사람과의 소통 속에서 성장하게 만드는 일은 학원의 몫이다.
결국 학원의 본질은 단순한 지식 전달이 아니다. 학원은 학생과 교사, 학부모가 함께 어우러지는 학습 생태계의 중심이다. 그 안에서 학생은 방향을 찾고, 습관을 만들고, 실패 속에서도 다시 도전할 힘을 얻는다. AI가 만들어주는 효율 위에, 학원이 쌓아 올리는 전략과 경험이 더해질 때 비로소 학습은 완성된다.
따라서 AI 시대에도 학원이 필요한 이유는 분명하다. 기술이 아무리 발달해도, 사람의 성장과 교육의 본질은 사람과 사람이 함께 만들어가는 과정 속에서 이루어진다. 학원은 그 과정을 지켜내는 공간이며, 앞으로도 그러할 것이다. AI와 경쟁하는 학원이 아니라, AI와 함께 성장하며 학생의 가능성을 확장하는 학원. 이것이 바로 우리가 지향해야 할 교육의 미래다.
기사 출처: https://edu.chosun.com/site/data/html_dir/2025/08/26/2025082680195.html
AI 기반 개인 맞춤형 학습이 빠르게 확산되면서 영어 교육 시장은 큰 변화를 맞고 있다. 학생 개개인의 수준을 분석해 문제를 제시하고, 반복 훈련을 통해 몰입을 높이는 AI의 장점은 분명하다. 그렇다면 AI가 모든 것을 대신할 수 있을까? 대답은 ‘아니다’. 학원은 여전히 AI가 할 수 없는 중요한 기능을 담당한다.
◇ AI가 잘하는 것과 못하는 것
AI의 강점은 무엇보다 효율성에 있다. 학생의 학습 데이터를 빠르게 분석해 부족한 영역을 짚어내고, 그에 맞는 문제와 설명을 즉시 제공한다. 또한 시공간의 제약이 없다는 점에서 언제 어디서든 학습을 이어갈 수 있다. 여기에 멀티미디어 자료와 게임적 요소를 결합하면 학생은 지루함을 느끼지 않고 반복 학습에 몰입할 수 있다. 특히 단어 암기, 문법 연습, 듣기 훈련처럼 짧고 반복적인 과제는 AI가 압도적으로 잘 처리하는 분야다.
그러나 언어 학습은 단순한 반복으로 끝나지 않는다. 예를 들어, 학습자가 단순 반복 암기로 당장의 단어 시험 성적을 상승시킬 순 있어도, 그것이 내신 대비와 수능 준비, 더 나아가 실제 의사소통 능력으로 어떻게 연결되어야 하는지에 대한 구체적인 해결책은 AI가 제시하지 못한다.
또한 학생이 지치거나 슬럼프에 빠졌을 때 동기를 불어넣고, 학습 과정을 끝까지 이끌어주는 정서적 역할 역시 어렵다. 무엇보다 언어는 사람과의 상호작용 속에서 완성되는데, AI는 이 사회적 맥락을 충분히 대체할 수 없다.
▲ 고소진 플래너스어학원 연구원
◇ 학원의 역할
무엇보다 학원은 학습의 방향을 설계하는 기능을 담당한다. AI가 학습 데이터를 통해 현재의 약점을 짚어낸다면, 학원은 그 데이터를 토대로 중·장기적인 목표를 세우고 학생 개별 로드맵을 제시한다. 단기 성과에 머물지 않고, 내신·수능·실생활 영어로 이어지는 구조적 학습 설계는 사람, 즉 학원이 해야 하는 일이다.
또한 학원의 중요한 역할 중 하나는 학생이 장기적으로 학습을 이어갈 수 있도록 돕는 점이다. 학습에서 가장 어려운 것은 ‘지속성’인데, AI는 문제를 무한히 내줄 수는 있지만 학생들이 지치지 않고 꾸준히 학습을 하도록 옆에서 감정을 어루만져주는 인간의 역할을 대신하기 쉽지 않다. 학생들이 지치거나 학습을 포기하려 할 때 다시 일으켜 세우는 것은 오롯이 학원의 역할이다.
더 나아가 학원은 학습의 품질을 보증하는 역할을 한다. 학원에서는 학생들의 학습 과정을 옆에서 지켜보며 보다 나은 학습 수준으로 발전시켜, 단순한 반복 훈련을 깊이 있는 학습으로 바꿀 수 있도록 돕는다.
마지막으로 학원은 사회적 상호작용의 장이다. 언어는 결국 사람과 사람 사이의 소통을 통해 익혀진다. 토론, 발표, 협력 활동 같은 경험은 AI로는 대체할 수 없다. 학원은 학생이 실제로 언어를 사용하고, 협업 능력과 표현 능력을 기를 수 있는 무대를 제공한다.
◇ AI와 함께 성장하는 학원
AI는 학원을 대체하는 존재가 아니다. 오히려 학원의 역할을 더욱 선명하게 드러내며, 교육의 또 다른 축으로 자리 잡고 있다. 효율과 속도는 AI가 담당할 수 있다. 그러나 학습의 큰 그림을 설계하고, 학생이 끝까지 포기하지 않도록 이끌며, 언어를 맥락 속에서 깊이 있게 다루게 하고, 사람과의 소통 속에서 성장하게 만드는 일은 학원의 몫이다.
결국 학원의 본질은 단순한 지식 전달이 아니다. 학원은 학생과 교사, 학부모가 함께 어우러지는 학습 생태계의 중심이다. 그 안에서 학생은 방향을 찾고, 습관을 만들고, 실패 속에서도 다시 도전할 힘을 얻는다. AI가 만들어주는 효율 위에, 학원이 쌓아 올리는 전략과 경험이 더해질 때 비로소 학습은 완성된다.
따라서 AI 시대에도 학원이 필요한 이유는 분명하다. 기술이 아무리 발달해도, 사람의 성장과 교육의 본질은 사람과 사람이 함께 만들어가는 과정 속에서 이루어진다. 학원은 그 과정을 지켜내는 공간이며, 앞으로도 그러할 것이다. AI와 경쟁하는 학원이 아니라, AI와 함께 성장하며 학생의 가능성을 확장하는 학원. 이것이 바로 우리가 지향해야 할 교육의 미래다.
기사 출처: https://edu.chosun.com/site/data/html_dir/2025/08/26/2025082680195.html