학생의 글을 고쳐 주고, 틀린 문제의 이유를 설명하며, 교사의 수업 준비를 돕는 인공지능. 학교가 이런 도구를 고를 때 가장 먼저 보는 것은 대체로 기능이다. 그러나 기능을 보여 주는 화면 뒤에는 또 다른 질문이 있다. 학생이 입력한 이름과 목소리, 답안은 어디에 남을까. 홍콩이 학교의 AI 활용을 개인정보 보호와 함께 시험하는 사업을 추진하면서, 이 질문이 교육 현장의 구체적인 과제로 떠올랐다.
홍콩 개인정보보호위원공서와 디지털정책판공실은 교육 분야를 대상으로 개인정보 보호 AI 샌드박스를 운영할 계획이다. 공식 안내에 따르면 첫 단계는 6개월간 진행하며, 공적 재정 지원을 받는 등록 초·중등학교 가운데 15개교를 선정한다. 신청 마감은 2026년 10월 30일이다. 샌드박스는 새로운 기술을 일정한 범위 안에서 시험하고 문제점을 살펴보는 환경을 뜻한다. 이름만으로 관련 규정을 적용받지 않는다는 뜻은 아니다.
이번 사업에서 눈여겨볼 부분은 학교와 공급업체가 따로 움직이지 않는다는 점이다. 참여 학교는 개인정보 보호 측면의 안내와 AI 관련 기술 조언을 함께 받을 수 있다. 공서는 8월 28일 설명회를 열었으며, 10월 6일에는 학교가 여러 AI 도구의 기능을 살펴볼 수 있는 시연 행사를 예고했다. 9월 19일 현재 공개된 내용은 선정과 지원을 위한 계획이다. 이미 15개 학교에서 효과가 입증됐다는 의미로 읽어서는 안 된다.
이 사업을 한국 학교의 관점에서 분석하면, 구매 전에 살펴볼 질문이 달라진다. 작문을 빨리 고쳐 주는지를 확인하는 동시에, 작문 원문을 얼마나 오래 보관하는지도 확인해야 한다. 학생 이름을 지워도 글 안에 학교명이나 가족 이야기가 남아 있을 수 있다. 따라서 화면에 이름이 없다는 이유만으로 개인을 알아볼 수 없는 자료라고 단정하기는 어렵다. 기능과 데이터 처리를 같은 자리에서 묻는 절차가 필요하다.
중국어 수업을 예로 들어 보자. 학생이 자기소개를 녹음하면 AI가 성조와 발음을 분석하는 활동을 설계할 수 있다. 이때 교사가 확인할 것은 점수의 정확성만이 아니다. 실제 이름을 말해야 하는지, 녹음 파일을 외부 서버로 보내는지, 교사가 파일을 지울 수 있는지도 중요하다. 이는 홍콩 사업에서 확인된 특정 수업 사례가 아니라, 언어 수업에 적용해 볼 수 있는 점검 예시다.
수업을 시험할 때는 자료의 범위를 작게 시작하는 편이 합리적이다. 처음부터 한 학급의 생활기록이나 상담 내용을 넣는 대신, 교사가 만든 가상의 문장과 예시 답안으로 기능을 확인할 수 있다. 발음 지도라면 수업 목적에 맞는 짧은 문장을 사용하고, 필요하지 않은 신상정보는 빼는 방식이다. 이런 작은 시험은 사용을 무조건 막는 조치가 아니라, 교육적 이익과 불필요한 정보 제공을 구분하는 과정이다.
평가의 책임도 분명해야 한다. AI가 어떤 학생의 문장을 낮게 평가했다고 해서 그 결과를 그대로 성적에 반영하는 것은 별개의 문제다. 질문을 잘못 이해했거나, 짧지만 적절한 답을 도구가 놓칠 수 있기 때문이다. 교사는 어떤 기준으로 결과를 받아들이고 언제 다시 확인할지 정해야 한다. 학생에게도 AI의 조언과 교사의 최종 평가가 같지 않다는 점을 설명할 필요가 있다.
한국과 홍콩의 교육제도는 다르지만, 교실에서 마주하는 판단은 비교할 수 있다. 두 지역을 같은 규칙으로 묶기보다는 학교가 공급업체에 무엇을 질문할 수 있는지를 살펴보는 편이 유용하다. 한국에서도 교육청이나 학교가 공통 질문서를 마련한다면, 개별 교사가 복잡한 기술 설명을 혼자 해석하는 부담을 줄일 수 있다. 도구의 장점뿐 아니라 저장 위치, 접근 권한, 삭제 방식도 비교 항목이 될 수 있다.
학부모에게 전달하는 안내도 바뀌어야 한다. 단순히 AI 수업을 한다고 알리는 것만으로는 활동의 범위를 이해하기 어렵다. 어떤 과제에 사용하고, 어떤 자료를 입력하며, 도구를 쓰기 어려운 학생에게는 어떤 대체 활동을 제공하는지 설명하는 편이 낫다. 특히 학습 지원에 필요한 자료와 있으면 편리한 자료를 구분하면, 학교가 수집 범위를 줄일 여지도 생긴다.
교사 연수 역시 버튼을 누르는 순서에서 끝나서는 부족하다. 학생의 답안을 수정하는 실습과 함께, 어떤 자료는 입력하지 않을지 판단하는 연습이 들어가야 한다. 공급업체가 제시한 예시에서는 좋은 결과가 나오더라도, 짧은 답이나 예상하지 못한 표현에서 어떤 반응을 보이는지 살펴볼 필요가 있다. 기술을 잘 쓰는 능력에는 결과를 의심하고 수업 목적에 맞게 사용 범위를 조정하는 능력도 포함된다.
사업의 성과를 재는 방식도 중요하다. 이용 횟수나 도입 학교 수만으로는 학생이 더 잘 배웠는지 알 수 없다. 교사의 검토 시간이 줄었는지, 피드백을 받은 학생이 다음 글에서 같은 실수를 줄였는지, 불필요한 자료가 남지 않았는지 등을 함께 살펴야 한다. 성과가 좋지 않은 기능을 중단하는 결정도 시험 사업이 얻는 유용한 결과가 될 수 있다.
학생의 목소리도 점검에 포함할 수 있다. 어떤 피드백은 도움이 되었고 어떤 설명은 이해하기 어려웠는지 학생에게 직접 물으면, 이용 기록만으로 보이지 않는 문제를 찾을 수 있다. 도구를 사용하지 않은 학생과 비교할 때에도 출발 수준이나 과제의 차이를 함께 봐야 한다. 한 번의 좋은 점수보다 같은 목표를 여러 차례 확인하는 절차가 필요하다. 학교는 시험 결과를 다음 구매와 수업 설계에 반영할 수 있어야 한다.
홍콩의 시도는 AI를 얼마나 많이 들여놓을 것인가보다, 어떤 조건에서 교실에 들일 것인가를 묻는다. 한국 학교가 참고할 대목도 여기에 있다. 학생에게 도움이 되는 기능을 찾되, 그 기능을 위해 제공하는 정보의 범위까지 설명할 수 있어야 한다. 교실의 AI가 신뢰를 얻는 출발점은 화려한 시연이 아니라, 학교가 기술을 이해하고 학생에게 책임 있게 설명하는 절차에 있다.
[참고자료]
[중문번역] 香港学校试用人工智能，先把学生信息保护放在前面
面向15所学校的隐私保护沙盒正在推进，韩国可借鉴其功能与数据同步审查思路
能够修改作文、解释错题、协助教师备课的人工智能，正在进入学校选择教学工具的视野。学校通常先看功能，但演示画面背后还有另一个问题：学生输入的姓名、声音和答案会被保存在什么地方？香港正在推动将学校AI应用与个人信息保护一起测试的项目，让这个问题成为具体的教育议题。
香港个人资料私隐专员公署与数字政策办公室计划在教育领域开展个人资料保护人工智能沙盒。根据官方说明，首阶段为期六个月，将从符合条件、接受公共财政资助的注册中小学中选出15所，申请截止日期为2026年10月30日。沙盒是指在限定范围内测试新技术、发现问题的环境，不能仅凭这个名称理解为相关规则不再适用。
值得关注的是，学校与技术供应商不再各自行动。参与学校可以获得个人信息保护方面的指导以及AI技术建议。公署已于8月28日举行简介会，并预告于10月6日举办展示活动，让学校了解不同工具的功能。截至9月19日，公开信息属于遴选和支持计划，并不意味着15所学校已经证明了项目的成效。
从韩国学校的角度分析，采购前需要提出的问题将有所变化。除了了解作文批改速度，还要问原文保留多久。即使删除姓名，文章中仍可能出现学校名称或家庭故事，因此不能因为屏幕上没有姓名，就认定资料无法识别个人。功能和数据处理方式应当在同一个审查环节中讨论。
以中文课为例，教师可以设计让学生录制自我介绍、由AI分析声调与发音的活动。此时需要关注的不只是评分准确性，还包括是否必须说出真实姓名、录音是否传到外部服务器，以及教师能否删除文件。这是语言教学中可以使用的检查示例，并非该香港项目已经确认开展的具体课堂案例。
试用教学工具时，从较小的数据范围开始更为合理。与其一开始就输入全班学生的成长记录或辅导内容，不如先用教师编写的虚构句子和示例答案测试功能。发音练习可以使用符合教学目标的短句，去掉不必要的个人信息。小规模测试并不是一律禁止使用，而是区分教育收益与不必要的信息提供。
评价责任也必须清楚。AI给某个学生的句子低分，是否直接计入成绩，是另一个问题。工具可能误解题意，也可能忽略简短却恰当的答案。教师应当明确接受结果的标准，以及何时需要再次核查，也应向学生说明，AI建议与教师最终评价并不是一回事。
韩国与香港的教育制度不同，但课堂中的判断可以比较。与其用一套规则概括两个地区，不如关注学校能够向供应商提出哪些问题。韩国的教育部门或学校若能形成共同的问题清单，就可以减轻个别教师独自解释复杂技术说明的负担。存储位置、访问权限和删除方式，都可以与功能优势一起列入比较范围。
面向家长的说明也需要更加具体。仅仅告知学校开展AI课堂，很难让家庭理解活动范围。更好的方式是说明工具用于什么任务、输入什么资料，以及无法使用工具的学生有哪些替代活动。区分教学支持必需的数据与只是使用起来方便的数据，也能为学校减少收集范围创造空间。
教师培训不应停留在按钮操作。除了练习修改学生答案，还应练习判断哪些资料不适合输入。供应商准备的示例效果良好，并不代表所有课堂情况都相同。教师有必要观察工具怎样处理很短的答案或意料之外的表达。善用技术，也包括质疑结果并根据教学目的调整使用范围。
如何衡量项目成效同样重要。仅靠使用次数或参与学校数量，无法判断学生是否学得更好。还应关注教师审核时间是否减少、学生在下一篇作文中是否减少相同错误，以及不必要的数据是否仍被保留。停止使用效果不佳的功能，也可能是试验项目获得的有价值结果。
学生的意见也可以纳入检查。直接询问哪些反馈有帮助、哪些解释难以理解，可以发现使用记录未必呈现的问题。与未使用工具的学生比较时，也应考虑起点水平与任务差异。比起一次好成绩，更需要围绕同一目标反复观察，并让试用结果真正影响后续采购与教学设计。
香港的尝试提出的问题，不只是学校要引入多少AI，而是在什么条件下引入。韩国学校可以借鉴的重点也在这里：寻找有助于学生的功能，同时能够说明为此提供的信息范围。课堂AI获得信任的起点，是学校理解技术并向学生负责任地解释使用过程。
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