AI의 성능이 교사가 장악할 수 있는 범위를 넘어서는 순간, 수업은 실패한다. 자료가 앞서가고 교사가 뒤따라 읽기만 하는 수업에서, 아이들의 눈이 가닿는 곳은 결국 화면이지 교사가 아니다. 그리고 교사가 지워진 자리에서는 아무리 훌륭한 자료도 한낱 잘 만든 볼거리로 끝나고 만다. 그렇다면 길은 하나뿐이다. 교사가 AI의 성능마저 쥐고 있어야 한다. 이 자료가 어디까지 해 줄 수 있고 어디서부터는 못 하는지, 그것이 어떤 과정을 거쳐 결론에 도달했는지, 그래서 이 자료를 내 수업의 어느 자리에 어떻게 내려놓을지를 알아야 한다. 그때 비로소 자료는 교사의 손안에 들어온다.
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앞으로 AI는 더 좋아질 것이다. 지금 교사가 검토해야 하는 오류도 언젠가 드물어질 것이고, 교사의 역할 일부까지 넘겨받겠다고 나서는 도구도 나올 것이다. 그때 무엇을 내주고 무엇을 지킬지, 정답을 미리 적어 둘 수는 없다. 다만 그 결정을 도구가 하게 두어서는 안 된다는 것, 그것 하나는 미리 적어 둘 수 있다. 결정하는 자리가 교사의 자리다. 그 자리를 지키는 한, 도구는 아무리 발전해도 도구다.
--- p.60

그동안 내 수업에서 학생들은 객체에 가까웠다. 나는 지식을 건네는 전달자였고, 학생들은 그것을 받아 적는 쪽이었다. 그런데 이 수업에서는 달랐다. 학생들이 스스로 묻고, 스스로 만지고, 스스로 답을 찾아가는 자발적인 탐구자이자 배움의 주체가 되어 있었다. 그만큼 다양하고 창의적인 질문이 쏟아졌다. “위치에너지는 눈에 보이지 않는데, 실제로 존재한다고 말할 수 있을까요?” “공기놀이를 할 때 공깃돌을 더 높이 올리는 게 유리한가요?” 어른인 나로서는 한 번도 생각해 본 적 없는 질문이었다. 교실이 살아 있다는 것을 오랜만에 실감했다. “수업이 진짜 재밌어요.” 한 학생이 무심코 던진 이 한마디가 그날 나에게는 그 어떤 칭찬보다 크게 들렸다.
--- p.77

실험을 하는 진짜 이유가 바로 여기에 있다. 실험의 핵심은 ‘교과서대로 결과가 나오는지’를 확인하는 것이 아니라, 오히려 ‘왜 교과서와 다른 결과가 나오는지’를 파고드는 데 있다. 학생들은 그 차이의 원인을 분석하며 배운 이론을 다시 들여다보고, 자신의 실험 방법을 처음부터 되짚으며 무엇이 잘못되지는 않았는지 고민하게 된다. 책에서 배운 이론과, 내가 직접 관찰하고 측정하면서 한 경험이 하나의 지점에서 맞부딪치고 포개질 때 비로소 진짜 ‘배움’이 일어난다.
--- p.97

도구가 완벽했다면 나는 그저 기계가 제시한 문제를 복사해서 쓰는 수동적인 교사로서만 있으려고 했을지도 모르겠다. 도구가 불완전했기에, 그 빈틈을 메우는 과정을 거치며 출제자로서 교사의 전문성을 더욱 또렷이 할 수 있었다. 교사의 철학과 AI의 장점이 어우러지며 만들어 낸, 이상적인 ‘문항 출제 실습’ 경험이었다.
--- p.114

나는 새로운 AI 도구를 교실에 도입할 때 엄격한 기준을 세웠다. “이 도구를 씀으로써 아이들이 더 많이 생각하게 되는가, 아니면 덜 생각하게 되는가?” 만약 기술이 아이들을 더 깊고 넓게 생각하도록 자극한다면, 그것은 훌륭한 도구다. 하지만 아이의 사고 기회를 박탈하고 고민의 시간을 덜어 주는 방향으로 작동한다면, 제아무리 효율적인 도구라 할지라도 결코 ‘교육적’이라고 부를 수는 없다.
--- p.139

얼마 후, “선생님, 제가 제출한 거 어디에서 봐요?”라는 질문을 받았다. 학생의 입장에서는 열심히 써서 제출했고 제출한 내용을 잘 모아 두었다가 시험 준비할 때 다시 확인하려고 했는데, 정작 자신이 작성한 내용을 아예 볼 수 없거나 여기저기 흩어져 있어 한곳에 모아 정리하기 어려운 것이었다. 교사에게는 학생들의 응답이 한눈에 정리되어 보이지만, 학생에게는 자신이 남긴 학습 기록이 제대로 남아 있지 않았다. 이처럼 매우 편리하고 유용하다고 생각하는 AI 기술이나 디지털 기술이, 조금만 관점을 달리해 보면 지극히 교사 입장에서만 편리한 때가 많다.
--- p.200