太栄大学と太栄未来戦略研究所が21日から22日までソウル中区の大韓商工会議所国際会議室で開催した『2026太栄未来教育フォーラム』の二日目のセッションで、講演者として登壇した5人の教育・エデュテック専門家たちは大学現場に無分別に導入されるAI技術の盲点を指摘し、学習者中心の教育革新と能力証明体系の構築方法について集中的に議論した。
ウォンドヨン太栄大学AI教育研究センター長「AIへの過度な依存は『認知的外注化』を招く…学習者を思考の主体に立たせるべき」
ウォンドヨン太栄大学AI教育研究センター長は『AIで拡張されるアクティブラーニング: 学習者を思考と判断の主体に留める』をテーマに最初の発表を行った。
ウォンセンター長は産業革命期の標準化及び1980年代のICT革命期に現れた『自動化の逆説』が現在の教育現場でも『AI拡張の逆説』として再現されていると診断した。AIが認知的生産性を劇的に引き上げる一方で、人間固有の思考と推論の経路を飛び越えさせ、実際の学習者の能力蓄積の機会を奪うという指摘がなされた。
ウォンセンター長は教育現場で見られるAIへの過度な依存の代表的な危険として、▲自ら考えずに思考を委ねる『認知的外注化』、▲AI生成の回答のみを盲信し批判的検証を止める『メタ認知的幻想と権威バイアス』、▲思考の幅が狭くなる『認知的狭窄』を挙げた。
これを克服するための実証的な代案として、太栄大学の『インサイド太栄(Inside Taejae)プレカレッジ教育モデル』の原則を示した。ウォンセンター長は「授業設計においてAIは全く『思考パートナー』に限定されるべきであり、問題に直面した際の最初の質問と初期判断は必ず学習者が自ら行い、AIの産出物を再び批判的に省察する装置を授業全般に義務的に配置した」と述べた。
実際のレッスンプランの事例でもAIは『メタ認知モニタリングの鏡』、『物語的空白を埋める代替シナリオ生成者』、『創造的形成を助ける視覚化パートナー』など特化した認知的補助役割に限定される。ウォンセンター長は「授業データネットワーク分析の結果、学生がAIと共に行った学習活動を自ら振り返る省察と自己主導的学習経路を確保した際、成就度と最も強い相関関係が見られた」と述べ、学習者の主体的な認知努力を担保する授業設計の重要性を再度強調した。
ウォンセンター長は産業革命期の標準化及び1980年代のICT革命期に現れた『自動化の逆説』が現在の教育現場でも『AI拡張の逆説』として再現されていると診断した。AIが認知的生産性を劇的に引き上げる一方で、人間固有の思考と推論の経路を飛び越えさせ、実際の学習者の能力蓄積の機会を奪うという指摘がなされた。
ウォンセンター長は教育現場で見られるAIへの過度な依存の代表的な危険として、▲自ら考えずに思考を委ねる『認知的外注化』、▲AI生成の回答のみを盲信し批判的検証を止める『メタ認知的幻想と権威バイアス』、▲思考の幅が狭くなる『認知的狭窄』を挙げた。
これを克服するための実証的な代案として、太栄大学の『インサイド太栄(Inside Taejae)プレカレッジ教育モデル』の原則を示した。ウォンセンター長は「授業設計においてAIは全く『思考パートナー』に限定されるべきであり、問題に直面した際の最初の質問と初期判断は必ず学習者が自ら行い、AIの産出物を再び批判的に省察する装置を授業全般に義務的に配置した」と述べた。
実際のレッスンプランの事例でもAIは『メタ認知モニタリングの鏡』、『物語的空白を埋める代替シナリオ生成者』、『創造的形成を助ける視覚化パートナー』など特化した認知的補助役割に限定される。ウォンセンター長は「授業データネットワーク分析の結果、学生がAIと共に行った学習活動を自ら振り返る省察と自己主導的学習経路を確保した際、成就度と最も強い相関関係が見られた」と述べ、学習者の主体的な認知努力を担保する授業設計の重要性を再度強調した。
金成濟ライナス会長「公教育のメスパーソナライゼーション(AI-LMSが解決策)」
金会長は「学生それぞれの適性や学習速度が千差万別であるにもかかわらず、同じ教科書、同じ進度、同じ試験を強要する画一化が教育格差を固定化させた」とし、「最も深刻な問題は、筆記試験や大学入試のように測定しやすい指標にのみ固執する『代理評価指標』の蔓延である」と批判した。TOEICの点数が高くても実際の英語を使えないように、安全な試験の点数の裏に隠れた結果主義が教育の本来の目的を損なっていると金会長は説明した。
彼はこのような構造的矛盾を打破する鍵として『AI-LMS（人工知能基盤学習管理システム）』を挙げた。教師一人が数百、数千人の目の高さを一つ一つ合わせることは物理的に不可能だが、AI-LMSとエージェントインフラが結合すれば、数万人に同時にカスタマイズされたフィードバックを提供する『マスパーソナライゼーション（大規模個別化教育）』が可能になるという。
金会長は学習の真実性を確保するための『公教育真実性アーキテクチャ』を提案し、「単なる暗記用の筆記評価を超えて、学生自身の実際の学習努力が投入されたことを証明する『評価の真実性』と『証拠（Evidence）に基づく評価』が必須である」と主張した。続けて「大学行政全体を一度に変えようとするのではなく、教授一人とチューター、AIツインが結合した授業単位の『小さな成功（Model Success）』事例をまず蓄積し、拡散させるべきだ」と述べた。
ノウォンソクレコス代表「散逸した大学経験を証拠に基づく価値に…『オープンバッジ』で4年間の『能力オデッセイ』を完成」
ノウォンソクレコス（LECOS）代表は『大学のすべての経験を価値に証明する: オープンバッジと能力エコシステム』をテーマに発表し、未来教育を支えるパラダイム転換を強調した。
ノ代表は「現代企業は新入社員を採用し、オフライン研修所で長期間再教育する余裕がない」とし、「単に専攻授業を受け、定型化された単位を取得した卒業生ではなく、現場で『実際に何ができるのか』を証明する人材を求めている」と述べた。
ノ代表はAI時代の未来教育が守るべき核心価値として、▲人間らしさ（Humanity: 批判的思考、創造性、倫理性）▲学習者主導性（Agency: 選択、挑戦、経路開拓）▲信頼（Trust: 根拠に基づく透明な証明）の三つを挙げた。そして「大学4年間、学生は正規講義室の外でプロジェクト、インターンシップ、グローバルチャレンジ、研究、リーダーシップなど無数に価値ある学びを得るが、既存の成績表はこの豊かな経験をわずか数行の狭い単位に縮小し、『経験は豊富だが証明は貧弱な』矛盾を生んでいる」と指摘した。
これに対する解決策としてノ代表は国際技術標準に基づく『オープンバッジ（Open Badges）』を提案した。オープンバッジは単なるデジタル画像や賞状ではなく、授与者と発行機関、満たした達成基準、産出物及び観察記録などのメタデータが検証可能に含まれた『証拠の束（Verifiable Evidence Pack）』であるとノ代表は説明した。彼は学習者の経験が価値として公認されるまでの5段階のロードマップとして『経験（Experience）→証拠（Evidence）→能力（Competency）→バッジ（Credential）→機会（Opportunity）』の構造を示した。
ノ代表は「大学の既存レガシーシステムを無理に変える必要はなく、LMSや学生情報システムなど分散したデータを『エビデンスハブ（Evidence Hub）』に連携し、教育技術国際標準であるCASE（能力フレームワーク）、Open Badges 3.0（検証可能な資格証明）、CLR 2.0（総合学習記録）体系でまとめるべきだ」と提言した。続けて「学生の大学4年間を1年生の質問・検証（Critical Inquiry）から2年生のAI協働（AI Collaboration）、3年生のグローバル挑戦（Global Challenge）と現場実習（Applied Practice）、4年生の統合的システムリーダーシップ（Systems Leadership）へと続く一篇の『オデッセイ（Odyssey）』の物語として織り成すとき、学びは学生の完全な生涯資産となる」と付け加えた。
また、ノ代表はバッジ設計の4つの原則として、▲活動と能力を厳密に分離する『証拠優先（Evidence first）』、▲大学の核心能力基準に合わせる『能力整合（Align to competency）』、▲特定のプラットフォームに依存しない『開放性と移動性（Open & portable）』、▲最終判断と説明責任は教育者が担う『人間の判断（Human judgment）』を強調し、「AIは能力を推薦し解釈できるが、最終的な証明は信頼できるデータと人間の証拠によって行われるべきである」と強調した。
ノ代表は「現代企業は新入社員を採用し、オフライン研修所で長期間再教育する余裕がない」とし、「単に専攻授業を受け、定型化された単位を取得した卒業生ではなく、現場で『実際に何ができるのか』を証明する人材を求めている」と述べた。
ノ代表はAI時代の未来教育が守るべき核心価値として、▲人間らしさ（Humanity: 批判的思考、創造性、倫理性）▲学習者主導性（Agency: 選択、挑戦、経路開拓）▲信頼（Trust: 根拠に基づく透明な証明）の三つを挙げた。そして「大学4年間、学生は正規講義室の外でプロジェクト、インターンシップ、グローバルチャレンジ、研究、リーダーシップなど無数に価値ある学びを得るが、既存の成績表はこの豊かな経験をわずか数行の狭い単位に縮小し、『経験は豊富だが証明は貧弱な』矛盾を生んでいる」と指摘した。
これに対する解決策としてノ代表は国際技術標準に基づく『オープンバッジ（Open Badges）』を提案した。オープンバッジは単なるデジタル画像や賞状ではなく、授与者と発行機関、満たした達成基準、産出物及び観察記録などのメタデータが検証可能に含まれた『証拠の束（Verifiable Evidence Pack）』であるとノ代表は説明した。彼は学習者の経験が価値として公認されるまでの5段階のロードマップとして『経験（Experience）→証拠（Evidence）→能力（Competency）→バッジ（Credential）→機会（Opportunity）』の構造を示した。
ノ代表は「大学の既存レガシーシステムを無理に変える必要はなく、LMSや学生情報システムなど分散したデータを『エビデンスハブ（Evidence Hub）』に連携し、教育技術国際標準であるCASE（能力フレームワーク）、Open Badges 3.0（検証可能な資格証明）、CLR 2.0（総合学習記録）体系でまとめるべきだ」と提言した。続けて「学生の大学4年間を1年生の質問・検証（Critical Inquiry）から2年生のAI協働（AI Collaboration）、3年生のグローバル挑戦（Global Challenge）と現場実習（Applied Practice）、4年生の統合的システムリーダーシップ（Systems Leadership）へと続く一篇の『オデッセイ（Odyssey）』の物語として織り成すとき、学びは学生の完全な生涯資産となる」と付け加えた。
また、ノ代表はバッジ設計の4つの原則として、▲活動と能力を厳密に分離する『証拠優先（Evidence first）』、▲大学の核心能力基準に合わせる『能力整合（Align to competency）』、▲特定のプラットフォームに依存しない『開放性と移動性（Open & portable）』、▲最終判断と説明責任は教育者が担う『人間の判断（Human judgment）』を強調し、「AIは能力を推薦し解釈できるが、最終的な証明は信頼できるデータと人間の証拠によって行われるべきである」と強調した。
チョンフンラーニングスパーク代表「大学のAX推進、インフラとガバナンスの『AIレディネス』を省察すべき」
もう一人の講演者であるチョンフンラーニングスパーク代表は『大学のAXを支援するITサービス動向』をテーマに発表し、高等教育機関の徹底的な自己点検を求めた。
チョン代表は「未来の仕事は単純な反復作業がAIに代替され、高度な複雑性を持つ問題解決中心の『メッシー・ジョブ（Messy Job）』に再編成されている」とし、「果たして現在の大学はこのような社会的要求とデジタル転換（AX）を担える『AIレディネス（AI Readiness）』を備えているのか自問すべきである」と指摘した。
チョン代表はユネスコ（UNESCO）報告書などを引用し、プライバシー、アルゴリズム倫理、アクセス格差、データガバナンス、大学社会の最大の課題である『アカデミックインテグリティ（学問的真実性）』の重要性を指摘した。彼は「単に商用LLMツールを導入するだけではなく、大学内の分散した学事・行政レガシーシステム間の相互運用性を確保するための技術標準とデータ辞書の整備が先行されるべきである」と助言した。続けて、一回限りの大規模事業よりも持続的な改善と実験を繰り返す『パイロット』中心のガバナンスを通じて大学全体の実行力を引き上げるべきだと提言した。
チョン代表は「未来の仕事は単純な反復作業がAIに代替され、高度な複雑性を持つ問題解決中心の『メッシー・ジョブ（Messy Job）』に再編成されている」とし、「果たして現在の大学はこのような社会的要求とデジタル転換（AX）を担える『AIレディネス（AI Readiness）』を備えているのか自問すべきである」と指摘した。
チョン代表はユネスコ（UNESCO）報告書などを引用し、プライバシー、アルゴリズム倫理、アクセス格差、データガバナンス、大学社会の最大の課題である『アカデミックインテグリティ（学問的真実性）』の重要性を指摘した。彼は「単に商用LLMツールを導入するだけではなく、大学内の分散した学事・行政レガシーシステム間の相互運用性を確保するための技術標準とデータ辞書の整備が先行されるべきである」と助言した。続けて、一回限りの大規模事業よりも持続的な改善と実験を繰り返す『パイロット』中心のガバナンスを通じて大学全体の実行力を引き上げるべきだと提言した。
チョンチャンピルピクルラボ代表「学習科学とAIの結合、認知過程設計を支援するエデュテック」
チョンチャンピルピクルラボ代表は『PICL: 学習科学がAIと出会うとき』の講演を通じてフリップド・ラーニング（Flipped Learning、逆転授業）と認知科学理論の融合効果を紹介した。過去にドキュメンタリーPD出身のチョン代表は教室現場でフリップド・ラーニングを適用した際、眠っていた学生たちが自ら探求し飛躍的な成長を遂げた実証事例を共有し、注目を集めた。今回の『2026太栄未来教育フォーラム』は、世界的に生成型AI熱風が吹き荒れる中、国内高等教育が向かう本質的方向と核心価値を展望するために設けられた。二日間にわたり国内外の大学の学長や学者、グローバルエデュテックリーダーたちが一堂に会し、技術依存的教育を警戒し、技術を目的達成のための道具として統合するための具体的な方法論を共有する場となった。
