인공지능을 활용한 글쓰기 교육 설계에서는 단순히 점수 예측을 넘어서 입력 값에서 출력 값으로 이어지는 과정을 명확하게 설명하는 작업이 필수적이다. 이를 위해 인간 채점자가 평가한 데이터를 활용하는 지도학습 기반 알고리즘을 적용하거나, 배경 정보에 주석을 달아(라벨링, labelling) 판단 근거를 명료히 할 수 있다. 이러한 방법들은 인공지능의 설명 가능성과 해석 가능성을 높이기 위한 중요한 보완적 절차다.
--- 「01_글쓰기 환경의 변화」중에서

AI 시대에 요구되는 필자 역할의 이러한 확장은, 글쓰기 과정에서 '회귀성'의 중요성을 강조하는 기존 논의들과 연결된다. 회귀성은 모든 글쓰기에서 중요하지만, 기계에 의한 텍스트 자동 생성이 포함되는 AI 시대에는 그 중요성이 더욱 부각된다. 인공지능을 통해 완성된 글을 쉽게 생성할 수 있어 필자가 굳이 회귀적이지 않아도 될 개연성이 높아지는 것과 달리, 학습자의 성장을 도모해야 하는 교육적 국면에서는 글쓰기의 회귀성에 대한 관심과 주의를 더욱 강조할 필요가 있다.
--- 「03_글쓰기 과정의 변화」중에서

AI 시대의 글쓰기에서 기계가 자동 생성하는 매개 문서의 양이 폭발적으로 늘어날 것임을 고려할 때, 간장르적 텍스트의 가치를 인정하는 것도 교육적으로 중요하다. 기계에만 의존한 글쓰기가 바람직하지 않은 것처럼, 간장르적 텍스트의 가치를 무시하는 것도 문제가 될 수 있다. 글쓰기의 목적이나 장르가 항상 명확하게 설정되지 않을 수 있으므로, 교육에서는 이러한 사실을 인정하고 필자가 처음부터 완성도 높은 글을 생성하지 않아도 된다는 점을 알려 줄 필요가 있다. 이를 통해 필자는 반복적인 수정 작업을 거치며 글을 융통성 있게 다듬어 나갈 수 있다.
--- 「06_AI 시대의 글의 본질」중에서

기계와의 역할 분담은 글쓰기 교수·학습과 평가를 다양한 방식으로 지원한다. 인간 채점자의 부담을 줄이는 동시에, 학습자들 사이의 관계적 문제를 피하면서도 공동 작가, 동료 지도 등의 협력학습과 유사한 효과를 제공할 수 있다. 또한 필자가 글을 제출하기 전 객관적 반응을 미리 파악하고 고려할 수 있도록 해 글쓰기에 대한 성찰을 촉진할 수도 있다. 이러한 기계와의 역할 분담은 글쓰기 담론에 혁신적인 접근을 제시하며, 필자가 글쓰기에 효과적으로 참여하고 커뮤니케이션 주체로 성장할 수 있도록 돕는다.