시험평가의 기원

시험과 평가는 오랜 역사 속에서 사회 발전과 함께 진화해왔다. 고대 중국에서는 관리를 선발하기 위해 과거제가 시행되었고, 중세 유럽에서는 대학이 학문적 성취를 검증하는 시험을 제도화했다. 근대에 들어 산업화와 근대 국가 형성과 더불어 표준화된 시험이 도입되며, 공무원 선발과 학교 교육에서 효율적이고 객관적인 도구로 자리 잡았다.

전통 시험의 한계

그러나 AI 시대에 들어서면서 전통적인 정답 중심 시험은 그 의미를 잃어가고 있다. 정보와 지식을 얼마나 많이 알고 있는지는 더 이상 평가 기준이 될 수 없다. 검색과 AI를 통해 언제든지 답을 찾을 수 있기 때문이다.

오늘날 사회가 직면한 문제들은 정답이 없는 경우가 많으며, 단순한 암기나 계산만으로는 복잡한 현실을 이해하거나 미래를 설계할 수 없다. AI가 최적의 선택지를 제시할 수는 있지만, 뜻(意)을 세우고 의미를 파악하며 최종 결정을 내리는 것은 인간 고유의 역할이다.

사후 평가에서 사전 평가로

앞으로의 시험평가는 결과를 확인하는 사후 평가보다는, 문제를 미리 예측하고 다양한 대안을 검증하는 사전 평가 중심으로 바뀌어야 한다. 모델링과 시뮬레이션을 통해 문제를 구조화하고, 여러 시나리오를 탐색하며, AI를 활용해 최선의 선택을 고민하는 경험을 쌓는 것이 중요하다. 이는 단순한 지식 습득이 아니라, 실제 문제 해결 능력을 기르는 과정이다.

사고 과정과 창의성, 그리고 협업

AI 시대의 시험은 정답만을 묻는 것이 아니라 사고 과정을 평가해야 한다. 가설을 세우고, 다양한 가능성을 탐색하며, 창의적으로 문제를 해결하는 능력이 중심이 되어야 한다. 또한 복잡한 현실 문제는 혼자 해결할 수 없기 때문에, 협업과 소통을 통해 해법을 찾아내는 역량까지 평가 범위에 포함되어야 한다. 이는 AI와 함께 일하는 미래 사회에서 필수적인 역량이다.

뜻과 생각을 기르는 교육

시험평가의 변화는 교육의 변화를 동반해야 한다. AI 시대의 교육은 단순한 지식 습득을 넘어, 뜻과 생각을 함께 기르는 통합적 교육이어야 한다. 철학과 윤리 교육은 인간이 바른 목표와 가치를 세울 수 있도록 돕고, 추상화와 모델링·시뮬레이션 교육은 복잡한 문제를 구조화하며 합리적 선택을 할 수 있는 사고력을 길러준다.

결론: 지혜를 키우는 평가

AI 시대의 시험과 교육은 정답을 맞추는 과정이 아니라, 사고를 확장하고 지혜를 키우는 과정이어야 한다. 학생들이 스스로 문제를 정의하고 예측하며 분석하여 더 나은 결정을 내릴 수 있는 능력을 기르는 것, 그리고 인간이 AI를 도구로 활용해 더 현명한 판단을 내릴 수 있도록 돕는 것. 이것이 앞으로 시험평가와 교육이 나아가야 할 길이 아닐까?