예를 들어 초등학교 고학년 대상 환경 보호 프로젝트 수업에서 ‘내용적 융합 수업’을 한다면, 구글 티처블머신(Google Teachable Machine)으로 쓰레기 분리수거를 하는 머신 러닝을 개발하여 이를 아두이노(Arduino)와 같은 교구와 연계하여 무엇인가를 직접 만들어 보는 수업이 그려진다. 이는 반드시 AI의 원리에 대한 이해가 동반되어야 한다.

반대로 ‘방법적 융합 수업’을 한다면, AI 작곡 사이트로 ‘분리수거 캠페인 송’을 작곡하고, AI를 활용하여 그림과 비디오로 ‘캠페인 뮤직비디오’를 산출해 볼 수 있다. 이때 AI의 지식적인 이해가 반드시 있을 필요는 없다.
--- 「04_AI와 교육이 만나는 다양한 모습」 중에서

가장 핵심적인 문제는 ‘데이터의 질’이다. 현재 AI 디지털 교과서를 통해 수집될 수 있는 데이터는 주로 학습자의 표면적인 행동, 즉 클릭 수나 접속 시간과 같은 정량적 지표가 대부분이다. 하지만 진정한 학습은 이보다 훨씬 복잡하고 깊은 차원에서 일어난다. 학습자의 사고 과정, 감정 상태, 동기 수준과 같은 질적인 측면을 어떻게 데이터화할 것인가는 여전히 큰 과제로 남아 있다.

또 다른 중요한 문제는 ‘개인 정보 윤리’의 영역이다. 학습 분석학은 학습자의 모든 학습 활동을 세세하게 추적하고 기록한다. 이는 마치 교실에 CCTV를 설치하는 것과 같다. 물론 이러한 데이터 수집에 동의를 받고 진행하는 것이지만, 학습자의 프라이버시를 침해할 수 있는 위험도 존재한다. 특히 미성년 학습자의 경우, 이들의 데이터를 어떻게 보호하고 관리할 것인지에 대한 제도적 보호 장치가 필요하다.
--- 「05_AI 디지털 교과서의 시대」 중에서

감마(Gamma)도 꽤 잘 알려진 도구다. AI 기반 프레젠테이션 제작 도구다. 간단한 프롬프트 입력으로 손쉽게 프레젠테이션을 생성할 수도 있고, PDF 등으로 텍스트 내용을 주고 그대로 프레젠테이션 형식으로 디자인할 수도 있다. 전자의 방식은 환각과 같은 위험성이 있으나, 후자의 방법은 텍스트 내용을 요약하고 이를 프레젠테이션으로 바꾸는 작업이어서 상대적으로 선호되는 방식이다.

수업 교재 텍스트가 PDF로 있다면 그것을 업로드하여 프레젠테이션으로 변환시켜 보자. 매우 빠르게 수업에 쓸 프레젠테이션 자료를 디자인할 수 있을 것이다.
--- 「08_수업 준비와 개발을 위한 AI 도구들」 중에서

AI 기반 검색이 고도화되자 이제 이 기능이 학술적인 글쓰기 분야에까지 확대되었다. 2024년 12월, 챗GPT의 요금제를 세분화하여 월 200달러의 프로(Pro) 요금제가 출시되었다. 그리고 ‘심층 리서치’라는 기능이 추가되었다. 사용자의 요청에 맞추어 연구 보고서를 작성해 줄 수 있는 매우 강력한 기능이었다.

2025년 2월 중국발로 강력한 AI인 ‘딥시크(DeepSeek)’가 등장하고, 최신 모델들에 ‘심층 리서치’와 유사한 기능들이 탑재되기 시작했다. 심지어 퍼플렉시티에도 유사 기능이 추가되었다. 그러자 오픈AI도 프로 요금제에만 제공해 주던 ‘심층 리서치’ 기능을 플러스(Plus) 요금제에도 월 10회 한도로 제공하기 시작했다.