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1부 교사를 위한 에이전틱 AI 기초 이해
01 교사 업무 환경 구성하기
1. 생성형 AI와 에이전틱 AI의 차이
2. ‘답하는 AI’에서 ‘수행하는 AI’로의 전환
3. 교실에서 벌어질 수 있는 실제 변화
4. 교사가 먼저 알아야 할 가능성과 한계
5. 현장 적용 사례: 에이전틱 AI를 활용한 맞춤형 보충 학습 자료 설계

02 수업 현장에서 에이전틱 AI는 어떻게 작동하는가
1. 목표 설정·계획·실행·수정의 구조
2. 학생 학습 지원에서의 활용 방식
3. 교사 업무 지원에서의 활용 방식
4. 잘 활용되는 경우와 위험한 경우

03 교사의 관점에서 다시 보는 AI 시대 핵심 역량
1. 에이전틱 AI가 역량 논의를 바꾼 방식
2. 에이전틱 AI, 어떻게 설계해야 하는가
3. 교사의 에이전틱 AI 활용: 효율과 설계의 도구


2부 수업 준비를 바꾸는 에이전틱 AI
04 수업 준비 단계에서 바로 쓰는 활용법
1. 단원에서 수업 자료까지: 하나의 워크플로우로 연결하기
2. 학생 수준을 고려한 수업 설계 구상
3. 수업의 깊이를 결정하는 탐구 질문 설계
4. AI가 만든 수업안을 검토하고 수정하기

05 교수·학습자료 개발 실전
1. SKILL을 만나다 - 프로젝트와 무엇이 다른가
2. 읽기 자료: 학생이 멈추어 생각하게 만드는 텍스트
3. 활동지: 학생의 사고를 종이 위에 보이게 하는 SKILL

06 교과별 수업, 에이전틱 AI를 코치로 설계하다
1. 국어: 사고 과정을 살리는 글쓰기 코치 설계
2. 영어: 대화 연습과 표현 확장 자료 챗봇 제작
3. 수학: AI 문제풀이 코치 제작
4. 사회: 쟁점 탐구 챗봇(웹앱) 설계·제작
5. 과학: 탐구 질문 생성과 실험 설계 보조
6. 진로·창의적 체험활동: 진로 탐색과 프로젝트 활동 설계


3부 교실 수업에 적용하는 에이전틱 AI
07 수업 중 활용 기본 원칙
1. AI를 보여 주는 수업과 AI와 함께하는 수업의 차이
2. 학생 주도성을 살리는 활용 원칙
3. AI는 비계이지, 지름길이 아니다
4. 수업 흐름을 해치지 않는 활용 타이밍
5. 교실에서 반드시 정해야 할 사용 규칙
6. 교사는 최종 판단자이자 학습 안전망이다

08 수업 유형별 실천 모델
1. 수업 유형을 먼저 보아야 하는 이유
2. 에이전틱 AI 수업 설계의 기본 관점
3. 여섯 가지 수업 유형별 실천 모델
4. 여섯 가지 모델을 관통하는 하나의 원리

09 교과별 학생 웹앱, 교사가 직접 만들어 배포하다
1. 국어: 논증적 글쓰기 다중 에이전트 코치 만들기
2. 영어: 수준별 쓰기 확장 활동 사례
3. 수학: 다줄 풀이 에이전트
4. 사회: 관점 비교와 쟁점 토론 시뮬레이션
5. 과학: 탐구 설계와 결과 해석 지원
6. 예술·체육·진로: 아이디어 확장과 성찰 활동 사례

10 학생 활동 설계와 운영 팁
1. 학생이 AI를 ‘복사 도구’로 쓰지 않게 하는 법
2. 개인 활동과 모둠 활동 설계 방법
3. 질문 설계 활동과 검토 활동 넣기
4. 학생 산출물의 진정성을 높이는 장치
5. 수업 후 성찰 활동 설계하기


4부 수행평가와 피드백 실천
11 수행평가, 어디까지 허용할 것인가
1. 수행평가에서 AI 문제가 더 민감한 이유
2. 전면 금지도, 전면 허용도 답이 아니다
3. 기준은 도구가 아니라 평가 요소에서 나온다
4. 수행평가 AI 활용 3단계 기준: 허용, 제한, 금지
5. 학생의 1차 생각을 먼저 남기게 하라
6. 과정 기록은 평가의 증거이다
7. 구술 확인은 의심이 아니라 학습을 되돌려 주는 절차이다
8. 개인정보와 민감 정보는 절대 가볍게 다루지 않는다

12 AI 시대 수행평가 설계법
1. 산출물이 아니라 수행 증거를 설계한다
2. 과정을 드러나게 하는 과제
3. AI 답변을 복붙 못하도록 하는 수행평가 설계
4. 구술·발표·관찰을 평가에 포함하자
5. 에이전틱 AI로 평가 과제를 설계하라
6. 수학 수행평가 설계 사례: 생활 데이터로 우리 학교 평균 추정하기

13 AI 시대 루브릭과 채점 기준 만들기
1. 루브릭은 왜 다시 이야기되는가
2. 좋은 루브릭의 조건
3. 에이전틱 AI와 함께 만드는 루브릭
4. AI를 채점에 들이는 방법

14 피드백과 성장 지원
1. 피드백은 평가의 끝이 아니라 성장의 시작이다
2. AI 피드백은 무엇을 잘하고, 무엇을 놓치는가
3. 수행평가 피드백은 수정 루프로 설계되어야 한다
4. AI의 기술 피드백과 교사의 판단 피드백을 구분하라
5. 성장 지원은 메타인지와 자기조절을 남기는 일이다
6. AI가 있을 때의 성과와 AI가 없을 때의 학습을 구분하라
7. 피드백 로그와 성장 기록을 평가 증거로 다루는 법
8. 개인정보와 윤리 기준을 지키며 피드백을 운영하라


5부 학생 지도와 학급 운영 실천
15 학생에게 AI 활용을 어떻게 가르칠 것인가
1. 처음부터 가르쳐야 할 사용 원칙
2. 좋은 질문 만들기 지도
3. 답을 그대로 믿지 않도록 지도하는 법
4. 검토·수정·출처 확인 습관 기르기
5. 책임 있는 활용 태도 지도

16 학생들이 자주 보이는 문제 상황과 대응
1. 그대로 복붙하는 경우
2. AI 답변을 맹신하는 경우
3. 본인 이해 없이 제출하는 경우
4. 친구 대신 AI에 의존하는 경우
5. 교사의 개입이 필요한 순간 판단하기

17 학급 운영과 상담에서의 활용
1. 고교학점제 수강신청 상담 챗봇 설계
2. 자기이해 및 성찰 질문지 만들기
3. 생기부 활용 상담 전 질문지·성찰지 초안


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