2026년 과학 교실에서 학생들은 실험 도구와 함께 AI 디지털교과서를 활용하며 새로운 학습 경험을 시작한다. 교육부가 2026년 업무 계획에서 ‘AI 보편교육’을 핵심 과제로 제시하면서 과학 수업은 AI를 탐구 도구로 활용하는 동시에 과학 내용으로 배우는 이중 구조로 전환될 예정이다. 

그러나 과학 교과 AI 디지털교과서는 교과 특성과 현장 준비도를 고려해 2027년 도입으로 조정됐다. 2025년에는 수학·영어·정보 교과가 먼저 적용되었으며, 올해는 교육 현장과 시도교육청의 정책적 여건을 면밀히 점검하는 기반 다지기의 해가 될 전망이다.

“AI 보편교육”, 교육부 계획에서 무엇을 뜻하나

교육부 2026년 업무 계획은 디지털 교육 전환을 두 축으로 나눠 추진한다. 첫 번째 축은 인프라 완비로, 초등 5·6학년·중학교 2학년 대상 1인 1기기 보급, 학교 네트워크 10G 고도화, 디지털 튜터 2,000명 배치와 1,500명 신규 양성을 통해 AI 디지털교과서 현장 안착을 지원한다. 

두 번째 축인 AI 보편 교육은 바로 이 인프라를 기반으로 전개된다. AI를 특별활동이 아닌 기본 도구로 격상시켜 학생·교원이 주도적·비판적으로 활용할 수 있는 교육 환경을 만든다는 목표다. 정책 브리핑 자료에 따르면 학생·교원이 AI를 보편적으로 활용할 수 있도록 AI 교육자료 자율 선택 기준 안내, 수업·행정용 'K-교육 AI' 개발, AI 중점학교 확대를 핵심으로 삼는다. 동시에 질문 중심 수업과 서·논술형 평가를 확대해 비판적 활용을 유도하고, '모두를 위한 AI 인재양성 방안(AI for All)'과 연계해 기초학력·특수교육·농어촌 학생 맞춤 AI 콘텐츠, 교과연계 AI 윤리 교육까지 포함한다.

과학수업에서는 이 정책이 두 방향으로 적용된다. AI를 실험 설계·데이터 분석 도구로 활용하는 동시에 알고리즘·윤리·모델 한계를 과학 내용으로 배우는 이중 구조를 구현한다.

AI를 도구로, 내용으로 활용하는 과학수업

교육부의 공식 메시지에서 더 강조되는 것은 ‘AI를 도구로 쓰는 과학수업’이다. AI 디지털교과서 도입으로 가상 실험 시뮬레이션, 센서 데이터 로깅, 자동 피드백 형성평가, 보고서 초안 생성 지원이 기본 모델이다. 수행평가 시 인공지능 활용 관리 방안은 AI를 일률 금지 대신 안전·교육적 활용 원칙으로 제도화하며, 교실 속 도구 활용을 확대한다.

반면 ‘AI를 내용으로 배우는 과학수업’은 정보·융합 선택과목·고교학점제에서 가속화된다. 2026년 30개 대학 융합 AI 교양과목 지원, 초·중등 교육과정 재구성으로 정보·과학 교과 내 AI 비중 확대, 윤리·편향·프라이버시를 과학과 연계 가르친다. 표준은 기본 수업에서 도구형, 심화 과목에서 내용형을 조합하는 방향으로 수렴할 전망이지만, 교사 역량·시도교육청 계획·입시 방식에 따라 학교별 차이가 클 것이라는 우려도 나온다.

기기·네트워크·교원 격차, 과학학습 격차로 전이 우려

인프라 구축이 디지털 교육 전환의 첫 번째 축임에도 불구하고 현실은 녹록지 않다. 농어촌·소규모·특수학교의 기기 노후화율 30% 이상, 10G망 미지원 학교 15%, 디지털 튜터 미배치 학교 40% 등 인프라 격차는 여전하기 때문이다. 현장에서는 이러한 지역별 차이가 AI 기반 과학수업의 질을 좌우하게 될 것이라는 목소리가 크다. 

교원 역량 격차도 심각하다. 교육부는 예비교원 AI 교육과정 도입, 현직 교원 10만 명 대상 연수를 추진하지만, 과밀학급(학생 35명 이상 학교 60%)과 행정업무 과중(주 15시간 이상) 속에서 연수가 '체험 수준'에 머물 가능성이 크다. 디지털 튜터 2,000명 배치도 전국 1만여 초·중학교에 분산되면 학교당 평균 0.2명 수준으로 실질 지원이 미미하다는 비판이 제기되는 상황이다.

이처럼 현장은 본격적인 AI 보편교육 준비를 위해 인프라 개선과 교원 역량 강화를 병행해야 한다는 공감대를 형성하고 있다. 

2026년은 AI 도구가 실험·탐구 질을 높이는지, 기기 관리로 과학 수업 시간을 잠식하는지, 지역·학교급 격차를 줄이는지를 확인하는 시험대가 될 전망이다. 시도교육청 2026 시행계획(2월 발표 예정), 교원 연수 실태조사, 모범·문제 학교 사례 등의 추적을 통해 정책 효과를 면밀히 검증할 필요가 크다.