교육 분야의 관계 기반 인공지능: 상호성, 참여적 설계, 그리고 원주민 세계관

Relational AI in Education: Reciprocity, Participatory Design, and Indigenous Worldviews

교육은 단순한 정보 전달이나 개인의 성과 최적화가 아니라, 근본적으로 사회적이고, 구성적이며, 관계적인 활동입니다. 그러나 최근 생성형 인공지능(GenAI)의 발전은 효율성, 자동화, 그리고 개별 맞춤형 지원을 강조하면서, 관계적 학습 과정을 약화시킬 위험이 있습니다. 교육 분야 인공지능(AIED) 연구는 아직까지 AI가 어떻게 설계되어 학습이 발생하는 사회적, 생태적 관계를 유지할 수 있는지에 대한 명확한 설명을 제공하지 못하고 있습니다. 본 논문에서는 교육을 관계 중심으로 재정의하고, 학습자와 AI의 상호작용을 명확한 목적과 경계를 가진 맥락적 관계로서 규정하며, 이를 인간 상호작용의 대체재로 보는 것을 지양합니다. 참여적 설계 방식을 기반으로 하고, 상호성과 관계적 책임성을 강조하는 원주민 세계관(예: 호주 원주민, 아메리카 원주민, 그리고 중미 전통)에서 영감을 받아, 의미 있는 교육용 AI는 학습을 대체하는 것이 아니라, 다른 사람들과 함께 학습할 수 있도록 지원해야 한다고 주장합니다. 우리는 다음과 같은 관점에서 이 주장을 발전시킵니다. i) AIED를 상호성에 기반한 관계적 설계 문제로 개념화합니다. ii) 교육 분야 GenAI가 야기하는 주요 긴장을 분석합니다. iii) AIED 설계 공간을 상호성을 향해 확장하는 설계 방향을 제시하며, 여기에는 AI를 사용하지 않아야 할 때, 교육적 경계를 어떻게 정의해야 하는지, 그리고 공동체와 자연 환경을 지속 가능하게 하는 AIED 혁신의 책임감 있는 사용을 어떻게 지원할 수 있는지에 대한 내용이 포함됩니다.

Education is not merely the transmission of information or the optimisation of individual performance; it is a fundamentally social, constructive, and relational practice. However, recent advances in generative artificial intelligence (GenAI) increasingly emphasise efficiency, automation, and individualised assistance, risking the weakening of relational learning processes. Despite growing adoption, AI in education (AIED) research has yet to fully articulate how AI can be designed in ways that sustain the social and ecological relationships through which learning occurs. In this paper, we re-centre education as relational and frame learner-AI interactions as context-specific relationships with clearly defined purposes and boundaries, rather than positioning them as substitutes for, or replacements of, human interaction. Grounded in participatory design practices and inspired by Indigenous worldviews (including Aboriginal Australian, Native American, and Mesoamerican traditions) that foreground reciprocity and relational accountability, we argue that meaningful educational AI should support learning with others rather than replace them. We advance this perspective by: i) conceptualising AIED as a relational design problem grounded in reciprocity; ii) articulating key tensions introduced by GenAI in education; and iii) outlining design directions that expand the AIED design space toward reciprocity, including when not to use AI, how to define pedagogical boundaries, and how to support responsible uses of AIED innovations that sustain communities and natural environments.