교사가 지문과 학년, 문항 수와 형식을 입력하면 생성형 인공지능(GenAI)은 여러 발문과 선택지를 곧바로 제안한다. 이 변화의 의미는 단순히 문항을 더 많이 만들 수 있게 되었다는 데 있지 않다. 학교 평가는 자료를 비교하고 근거를 구성하는 수행을 더 직접적으로 확인해야 한다는 요구를 받고 있고, 교사는 수업과 행정 업무 속에서 더 많은 설계 관계를 동시에 점검해야 한다. 교사는 빈 화면에 문항 하나를 완성하는 대신, GenAI가 제안한 여러 발문과 선택지를 나란히 놓고 어느 안이 목표한 수행을 더 정확히 요구하는지 비교할 수 있게 됐다.
--- 「01 AI 문항 생성의 현주소」 중에서

GenAI에게 ‘그럴듯한 오답 세 개’를 요청하면 자연스러운 문장을 빠르게 얻을 수 있다. 그러나 어떤 학생의 어떤 이해를 나타내야 하는지가 정해지지 않으면 정답의 일부를 뒤집거나 서로 비슷한 문장으로 선택지 수를 채울 수 있다. 그래서 오답을 생성하기 전에 기능을 먼저 정하는 편이 낫다. 첫 번째 오답은 핵심 조건을 빠뜨린 판단, 두 번째는 한 자료만 사용한 판단, 세 번째는 원인과 결과를 뒤바꾼 판단으로 설정하는 식이다. 오류 경로가 먼저 명세되면 AI가 제안한 문장은 서로 다른 이해 상태를 표현하는 후보가 된다.
--- 「03 선다형의 미학」 중에서

설계자는 각 자료와 문항을 왜 배치했는지 알고 있기 때문에 학생도 같은 경로를 따라갈 것이라고 예상하기 쉽다. 이때 AI는 과제를 완성하는 역할보다 예상하지 못한 우회 경로와 끊긴 연결을 찾는 데 활용할 수 있다. 교사가 먼저 마지막 판단과 필요한 증거를 적은 뒤, 자료 하나를 차례로 제거해도 같은 답이 가능한지 AI에게 물어볼 수 있다. 첫 문항을 건너뛰고도 마지막 글을 쓸 수 있는지, 기사 자료를 읽지 않고 평소 의견만으로 답할 수 있는지, 한 자료의 표현을 옮기는 것만으로 높은 수준의 답처럼 보일 수 있는지도 확인하게 한다.
--- 「06 다문서 통합 설계」 중에서

건설적 마찰이 작동하면 AI의 속도를 포기할 필요는 없다. 반복적인 대안 생성과 대응 관계 정리는 빠르게 처리하되 평가 목적과 증거, 난관과 사용 결정은 사람이 먼저 세우고 다시 확인한다. 속도가 판단의 순서를 바꾸지 않게 하는 것이다. 그러나 이러한 멈춤과 판단 기록을 한 교사가 매번 혼자 유지한다면 다시 개인의 성실성에 의존하게 된다. 중요한 평가를 함께 볼 시간과 동료가 다른 판단을 제기할 절차, 이전 결정의 근거를 다음 사람이 이어받을 방식이 없다면 같은 고민은 평가 때마다 처음부터 반복된다. 한 번의 교사--- 「AI 상호작용을 넘어서는 순간 문제는 도구 사용법에서 판단과 책임을 이어 주는 구조로 이동한다.
--- 「09 건설적 마찰」 중에서