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개념

지속가능성

생성일 2026-08-28 · 갱신일 2026-09-19

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지속가능성 — 두 가지 관심사의 교차점입니다. 하나는 AI가 교육에서 지속가능성 성과를 위해 어떻게 사용될 수 있는가(AI for sustainability, 지속가능 발전을 위한 교육과 녹색 교육을 포함)이고, 다른 하나는 AI 그 자체를 어떻게 지속가능하게 만들 것인가(sustainable AI, 교육에서 AI 시스템의 환경적·윤리적·사회적 발자국 줄이기)입니다. AI의 사용자이자 개발자로서, 교육기관은 환경적·사회적 목표를 진전시키면서 동시에 책임 있고 윤리적인 AI 사용을 보장해야 합니다.

생각해 볼 질문들

  • 이 페이지는 두 가지 경로를 구분합니다. 'AI for sustainability'(지속가능성 성과를 진전시키는 데 AI를 사용하는 것)와 'sustainable AI'(AI 자신의 환경적·윤리적 발자국을 줄이는 것)입니다. 한 목표를 진전시키면서 다른 목표를 저해할 수 있는 AI 도구의 사례를 떠올릴 수 있습니까?
  • 대규모 언어 모형을 훈련하고 운용하는 것은 실질적인 탄소와 물 발자국을 수반합니다. 한 기관이 지속가능성을 가치로 내세우면서 에너지 집약적인 AI를 배치할 때 어떤 긴장이 생기며, 누가 그것을 저울질해야 합니까?
  • 읽어보시기 전에, '지속가능한 교육'을 어떻게 정의하시겠습니까? 이 페이지는 이를 교육을 지속가능성을 위한 수단으로 삼는 것과 구별되는 가치 기반의 인간 중심적 프로젝트로 다룹니다 — 이 둘은 어떻게 다릅니까?
  • 교육이 학습자의 '지속가능성 의식'을 기르는 것을 기대받는다면, AI는 거기서 어떤 역할을 할 수 있을까요? 그리고 교육과정에의 AI 통합은 지속가능성을 가르치면서도, 그 자신의 발자국이 그 교훈을 조용히 모순할 수 있을까요?
  • 한 교육기관이 AI 사용에서 진정으로 지속가능하다는 것은 무엇을 의미하며, 그 결정들(조달, 배치, 교수) 중 어떤 것이 가장 중요하다고 보십니까?

들어가며

AIED에서 지속가능성은 서로 겹치는 세 가지 틀짓기에 걸쳐 있습니다. 지속가능한 교육(가치 기반의 인간 중심적 교육 프로젝트), 교육에서의 지속가능성(지속가능성을 위한 수단으로서의 교육 사용), 그리고 지속가능 발전을 위한 교육(ESD, 특히 Sustainable Development Goal 4인 세계적 정책 의제)입니다. AI는 이 각각과 다르게 교차합니다 — 그리고 이 분야는 두 가지 핵심 경로를 구분합니다. AI for sustainability(지속가능성 성과를 달성하는 도구로서의 AI)와 sustainable AI(AI 자신의 환경적·윤리적 발자국 줄이기)입니다.

두 부분으로 된 분류 체계

Daniel et al. (2026)에 의해 닻을 내린 이 지식 베이스의 내용은, 이 분야를 서로 연결되어 있으면서도 구별되는 두 가지 경로로 조직합니다.

  • AI for sustainability — 지속가능성 성과를 진전시키는 데 AI를 사용하는 것. 교육에서 여기에는 에너지 관리를 위한 AI, 기후 모니터링, 녹색 캠퍼스 프로그램, 그리고 학습자의 지속가능성 의식을 기르는 AI 통합 교육과정(예: 지속가능한 공학 교육을 위한 AI-SEE 프레임워크)이 포함됩니다. 이것은 지속가능 발전을 위한 교육의 세계적 의제에 기반을 둡니다.
  • Sustainable AI — AI 자신의 직접적인 환경적·윤리적 영향을 줄이는 것. 여기에는 대규모 언어 모형의 탄소와 물 발자국, 에너지 효율적이며 기관 내에서 운용되는(on-premise) 배치, 그리고 교육에서의 AI 사용이 그 자체로 책임 있고 지속가능하도록 보장하는 데 필요한 윤리적·거버넌스 프레임워크가 포함됩니다.

교육에서 지속가능성을 위한 AI 사용

AI를 지속가능성 교육과 성과를 위한 도구로 다루는 연구가 늘어나고 있습니다.

  • 지속가능성 의식을 기르는 AI 통합 교육과정. Liu et al. (2026)은 AI-SEE 프레임워크(intelligence-driven, green-empowered, responsibility-leading, practice-integrated)를 제안하는데, 이는 AI를 교육과정 전반에 걸쳐 인지적 비계이자 시스템 수준의 지속가능성 분석을 위한 자원으로 통합합니다. 144명의 공학 사례에서, 이것은 지속가능성 의식을 높이고 개인적·학업적·직업적·사회적 수준에 걸친 행동적 참여를 산출했으며, 교실을 넘어선 사회적 확산이 나타났습니다.
  • 녹색 및 지속가능 교육에서의 AI. Talebzadeh (2026)은 Sustainable Development Pedagogy의 제약 아래 AI가 지원하는 교수 설계가 교사의 워크플로와 교수법적 설계를 개선했음을 발견했습니다. Riandi et al. (2026)은 교사들의 과학/녹색 에너지에서의 AI 실천적 사용과 ESD에 정렬된 자료 개발에의 참여가 — 추상적인 AI 지식이나 태도보다 — 그들이 AI를 녹색 에너지 교육에 통합할 역량을 예측했음을 발견했습니다.
  • 가치 기반 프로젝트로서의 지속가능성. Alsuhami & Atallah (2026)은 AI의 지속가능한 교육에 대한 기여가 조건적이고 거버넌스에 의해 매개된다고 주장합니다. 즉, 도입이 기술화와 상품화가 아닌 명시적인 교육적 가치와 인간 중심의 목적에 종속될 때에만 지속가능성을 뒷받침한다는 것입니다. 이것은 지속가능성을 윤리와 비판적 교수법에 연결합니다.

AI 그 자체를 지속가능하게 만들기

두 번째 경로는 교육 환경에서 AI 자신의 발자국에 관한 것입니다.

  • 대규모 모형의 환경적 영향. LLM 사용에 관한 연구들은 대규모 언어 모형의 탄소와 물 발자국을 기록하는데, 이는 대학생들 사이의 높은 도입률을 고려할 때 상당한 것입니다. 이것이 지속가능한 AI의 직접적인 환경적 차원입니다.
  • 에너지 효율적이며 기관 내에서의 운용. Shen et al. (2026)은 AI 지식 베이스 조수가 개방형 교육 자원으로 소비자급 하드웨어에서 운용될 수 있어 교육에서 AI의 환경적·비용 발자국을 줄일 수 있음을 보여줍니다 — 이것은 구체적인 지속가능한 AI 설계 패턴입니다.
  • 윤리적·거버넌스 프레임워크. 지속가능한 AI는 환경적일 뿐만 아니라, 투명성과 책임성, 인간의 감독, 그리고 공정한 접근을 보장하는 AI 거버넌스와 윤리 프레임워크를 요구합니다. Daniel et al. (2026)이 지적하듯, 이는 현재의 대학 응용에서 흔히 결여되어 있습니다.

교수법적 목표로서의 지속가능한 학습

관련된 한 흐름은 지속가능성을 환경적·제도적 관심사일 뿐 아니라 학습 그 자체의 속성으로 규정합니다. Zhu et al. (2026)은 AI가 지원하는 학습이 인지적 외주화와 실제 맥락으로부터의 분리를 초래할 위험이 있다고 주장하며, 지속가능한 학습을 위한 프레임워크(E3-HOT)를 제안합니다 — 즉, 인지 부하 외주화에 의해 단축되지 않고 지속되며 전이되고 실제 문제에 연결된 상태를 유지하는 학습입니다. 이것은 지속가능성을 학습자 주체성와 비판적 사고에 연결합니다.

다른 개념들과의 연결

지속가능성과 교육에서의 AI는 윤리, AI 거버넌스, 교육에서의 인공지능, 그리고 환경·에너지 과학이 교차하는 지점에 놓여 있습니다. 이것은 역량 구축을 위해 전문성 개발과 교수(Teaching)에, 교수법을 위해 학습 설계에 의지하며, "지속가능한 학습"이라는 렌즈를 통해 이 지식 베이스의 인지 부하 외주화과 비판적 사고에 관한 다룸에 연결됩니다. 두 경로가 모두 가로질러 작용하므로, 지속가능성은 고등교육, K-12, 직업적 맥락 전반에 나타나는 기초적인 주제입니다.

연결된 개념

연결된 문서

메타데이터

수준Higher Ed, K 12, Teacher Education
기술과 기법생성형 AI
제도와 정책교육 AI 정책, AI 거버넌스
형평성, 윤리, 그리고 책임 있는 사용윤리, 지속가능성
교육에서의 인공지능 기초교육에서의 인공지능
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