레지오 에밀리아 접근법의 가장 큰 약점은 ‘스케일업의 어려움’이다. 교사가 매 순간 반응형으로 아이들의 탐구를 지원하고, 모든 과정을 기록하며, 개별화된 피드백을 제공하는 것은 엄청난 노동과 역량을 요구한다. 최승준은 이 문제를 AI로 해결할 가능성을 직접 실험하고 있다. 한미유치원에서는 교사들이 바이브 코딩으로 웹앱을 만들고, Google Docs와 NotebookLM을 연동해 기록을 자동 분석하며, 아이들이 그린 그림을 Veo로 움직이게 하여 동기를 부여한다. 핵심은 AI가 교사를 대체하는 것이 아니라 교사가 더 창의적인 상호작용에 집중할 수 있도록 ‘기록’과 ‘보조’라는 반복 업무를 레버리지해 주는 것이다. 이는 ‘AI가 일자리를 빼앗는다’는 공포를 넘어, AI가 오히려 인간적 교육의 확장을 가능하게 하는 사례다.
근거
“유치원에서 하는 것과 비슷한 게 작동을 한다는 건 대학에서 실험을 했었는데 스케일업이 안 된다, 힘들다. 그런데 이제 AI가 그 과정을 혹시라도 레버리지한다면 또 다른 가능성이 펼쳐지지 않을까라는 거죠.”
연결된 생각
- 20260606-progettazione-education-pattern — 프로제타치오네의 실행 부담을 AI가 낮춰줄 수 있다
- 20260606-educational-impossibility-freedom — AI가 불가능성을 현실적인 가능성으로 전환하는 지점
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep76-ko-transcript