원제: Architecting the artificial intelligence-era principal: Teacher leaders reimagine school leadership
Ghamrawi와 동료들, Management in Education, 2026년 8월 4일 온라인 선게재. 학교장이 실제로 한 일보다 교사 리더가 기대하는 학교장 역할을 분석한 연구다.
논문 요약 (Abstract)
학교의 AI 도입 연구는 학교장을 변화의 설계자로, 교사를 실행자로 보는 경우가 많다. 이 연구는 AI 활용 경험을 가진 교사 리더의 관점에서 학교장의 역할을 다시 물었다. 연구진은 아랍 6개국의 교사 리더 23명을 목적표집했다. 참여자들은 공식 학교 리더 직책이 없지만 동료의 AI 활용을 지원하고 전문공동체에 기여한 교사였다. 반구조화 면담을 반성적 주제 분석으로 해석해 다섯 주제를 도출했다. 교사들은 AI가 만든 정보의 불확실성을 함께 판단하고 수업 실험을 지원할 학교장을 기대했다. 현장의 전문성을 공식 결정권으로 연결하고 데이터·감시·외부 업체와의 경계를 정하는 역할도 제기했다. 연구진은 이를 도구·규칙·권한·지원의 관계를 설계하는 학교 운영으로 해석했다. 한 지역 온라인 전문공동체의 적극적 참여자를 중심으로 한 연구이므로 국가별 대표성이나 학교장 행동의 효과를 주장하지는 않는다.
연구의 필요성 및 목적
AI 도구를 잘 아는 교사가 동료의 질문에 답하고 수업 자료를 고쳐 주어도 학교의 도구 선정이나 데이터 사용 결정에는 참여하지 못할 수 있다. 맡은 일이 늘었다는 사실과 영향력을 인정받았다는 사실은 다르다. 연구진은 이 간격에서 출발한다.
연구의 목적은 AI 시대 학교장의 역량을 기술 사용 능력 목록으로 늘리는 데 있지 않다. 수업을 해 본 교사가 어떤 권한과 보호를 필요로 하는지 살펴 학교장의 역할을 설명하려 한다. 이를 위해 전문성이 어디에 있고 결정권이 어디에 있는지를 함께 질문했다.
연구 문제
AI 활용에 적극적인 교사 리더들은 교육적 판단, 윤리적 책임, 교사의 주도성을 유지하면서 학교를 운영하려면 학교장이 어떤 역할과 실천을 해야 한다고 보는가. 연구는 이 질문에 대한 참여자의 해석을 분석한다. 국가 간 학교장 역량의 우열이나 AI 정책의 효과를 비교하는 연구는 아니다.
용어의 정의
교사 리더(teacher leader)는 여기서 공식 보직을 가진 사람만을 뜻하지 않는다. 교실의 전문성과 동료 지원을 통해 영향을 미치는 교사를 가리킨다. AI 활용에 적극적이라는 표현(AI-active)은 도구를 안다는 수준을 넘어 수업 설계, 자료 조정, 평가·피드백, 동료의 활용 지원에 참여했다는 뜻이다.
결정권(decision rights)은 어떤 문제에 의견을 낼 수 있는지를 넘어 선택과 수정에 공식적으로 참여할 수 있는 범위다. 보호적 지원(protective buffering)은 교사가 수업을 시험할 때 정책의 변화나 비난 부담을 혼자 떠안지 않도록 조직이 여건을 마련하는 것을 뜻한다. 사회기술적 운영(socio-technical governance)은 도구만이 아니라 규칙·업무·전문적 판단·책임 사이의 관계까지 다루는 관점이다.
연구 방법
참여자는 레바논 4명, 요르단 3명, 카타르 6명, 오만 3명, 아랍에미리트 5명, 사우디아라비아 2명으로 총 23명이다. 공립·사립학교 맥락이 함께 포함됐지만 참여자 누구도 학교 내 공식 리더 보직을 갖지 않았다. 여섯 나라의 표본 수를 국가 비교를 위한 층화 표본으로 읽어서는 안 된다.
모집은 AI 교육 관련 지역 온라인 실천공동체(virtual community of practice)를 통해 이루어졌다. 연구진은 공동체 운영진의 추천과 참여 기록을 참고해 31명을 처음 지목한 뒤, 최소 5년의 교직 경험, 공식 학교 리더 직책의 부재, 교사 리더로서의 자기 인식 및 AI 관련 동료 지원 경험을 확인했다. 최종 23명은 정보를 풍부하게 제공할 수 있는 목적표집 집단이다. 온라인 활동량만으로 전문성을 판정한 것은 아니며 본인의 구체적 활동 근거도 확인했다.
개별 반구조화 면담은 동의를 받아 녹음하고 전사한 뒤 녹음과 대조해 오류를 수정했다. 연구진은 NVivo를 자료 정리와 코딩에 활용하고 반성적 주제 분석(reflexive thematic analysis)을 수행했다. 초기 일부 자료를 두 연구자가 각각 코딩하고 해석 차이를 논의했다. 이후 코드와 주제를 반복 검토하며 참여자 사이의 공통점과 차이를 살폈다. 분석 소프트웨어를 사용했다는 사실 자체가 해석을 자동으로 객관화하는 것은 아니다.
연구 결과
첫 주제는 불확실한 AI 판단을 다루는 리더십이다. 참여자들은 AI의 답이 단정적으로 보이더라도 근거를 다시 살피고, 이견이 생길 때 공동으로 해석할 절차가 필요하다고 말했다. 오류를 특정 교사의 실수로만 다루지 않고 학교의 판단 기준과 지원 체계의 문제로 볼 필요도 제기했다.
둘째는 수업 실험을 보호하는 지원이다. 새로운 도구를 시험할 공간과 시간을 정당한 업무로 인정하고, 정책 변화나 빠른 도입 압박이 수업의 깊이를 줄이지 않도록 학교가 완충해야 한다는 기대다. 참여자들이 말한 보호는 아무 제한 없이 시험하도록 허용하는 일이 아니라 교육적 목적과 책임을 유지할 조건을 마련하는 것이다.
셋째는 교사의 AI 전문성을 공식적으로 인정하고 권한과 연결하는 일이다. 동료에게 도움을 주는 비공식 영향력이 학교의 의사결정 참여로 이어져야 한다는 진술이 나왔다. 연구는 업무를 분산하는 것과 실질적인 권한을 분산하는 것이 같지 않다고 해석한다. 교사에게 기술 지원 업무를 맡겨 놓고 도구 선택이나 사용 규칙에는 관여하지 못하게 하는 상황을 돌아보게 한다.
넷째는 윤리적 경계를 정하는 일이다. 데이터 입력, 감시, 외부 업체의 영향, 업무 부담을 교사 개인의 주의만으로 해결할 수 없다는 관점이다. 플랫폼이 권하는 방식과 학교의 교육적 가치가 충돌할 때 어떤 절차로 결정할지 정해야 한다는 요구가 나타났다. 논문에서 말하는 윤리적 경계는 특정 제품의 기술적 보안 성능을 검증한 결과가 아니다.
다섯째는 학교장을 도구·규칙·전문적 판단의 관계를 설계하는 사람으로 보는 관점이다. 학교장의 역할이 AI 관련 업무를 여러 사람에게 배분하는 데서 끝나지 않는다는 뜻이다. 교사가 무엇을 바꿀 수 있고, 문제를 누구와 검토하며, 어떤 입력과 활용을 제한할지 조직 차원에서 정해야 한다는 해석으로 연결된다.
원문 표에는 각 하위 주제를 언급한 참여자 수가 표시돼 있다. 연구진은 그 빈도가 주제의 중요도 순위나 효과크기를 뜻하지 않는다고 밝힌다. 더 자주 언급됐다는 이유만으로 더 효과적인 정책이라고 결론내릴 수 없다.
논의 및 결론
다섯 주제는 교사에게 권한을 주면 학교장의 역할이 사라진다는 주장으로 이어지지 않는다. 연구진은 오히려 현장 전문성이 책임 있게 쓰일 제도적 조건을 학교장이 마련해야 한다고 본다. 교사의 의견을 듣는 것과 그 의견이 실제 결정에 영향을 줄 수 있도록 만드는 것은 서로 다른 단계다.
이 관점은 AI 도입을 개별 교사의 도구 사용 능력만으로 평가할 때 놓치는 부분을 드러낸다. 같은 역량을 가진 교사라도 사용 시간을 확보할 수 있는지, 계획을 바꿀 수 있는지, 문제를 보고했을 때 지원받는지에 따라 실행 조건이 달라진다. 다만 이런 연결은 참여자의 진술을 바탕으로 한 해석이며 학교 성과의 인과 모형을 시험한 결과는 아니다.
한계와 적용 범위
한 온라인 전문공동체에서 모집했으므로 네트워크가 풍부하고 디지털 활용에 자신 있는 교사의 관점이 두드러질 수 있다. AI에 회의적이거나 전문공동체 참여가 어려운 교사의 경험은 충분히 반영되지 않았을 수 있다. 참여 국가가 여섯이라는 사실만으로 국가별 대표성을 얻지는 않는다.
교사 리더가 상상하고 평가한 학교장의 역할과 학교장이 실제로 실행한 일도 다르다. 면담은 전자를 보여 준다. 정책·재정·권한 구조가 다른 한국 학교로 옮길 때에는 같은 용어를 쓰더라도 누가 결정할 수 있는지를 현지 규정과 조직 현실에 맞춰 다시 확인해야 한다.
학교 적용 제안
학교 협의회에서는 AI 관련 업무 하나를 정해 현재 담당자, 실제 결정권자, 문제가 생겼을 때 지원할 사람을 구분해 볼 수 있다. 예를 들어 수업 자료의 표현 방식은 담당 교사가 조정하더라도 학생 정보 입력이나 기관 계약은 별도 절차가 필요할 수 있다. 구체적인 경계는 학교의 규정과 사용하는 서비스의 조건에 따라 정한다.
작은 수업 실험의 목적, 기간, 중단 조건, 성찰 시간을 함께 정해 두는 방법도 가능하다. 교사가 어떤 변경을 시도했고 왜 바꾸었는지 공유하되 성공 사례만 제출하도록 요구하지 않는다. 이는 본 리포트가 연구의 논의를 적용한 제안이며 검증된 학교 운영 프로그램은 아니다.
후속 연구 제안
원문은 교사 리더의 기대와 학교장의 실제 행동을 비교하고, 학교장·교사·학생·정책 담당자의 관점을 함께 살필 필요를 제시한다. 초기 도입이 일상적 운영으로 바뀌는 과정을 장기간 관찰하는 연구도 제안한다. 후속 사례 연구에서는 의사결정 회의와 실제 규칙 변경을 추적해 전문성의 인정이 권한의 변화로 이어졌는지 확인할 수 있다.
주제어 및 인용 맥락
학교 리더십(school leadership), 교사 리더십(teacher leadership), 결정권(decision rights), AI 운영(AI governance), 반성적 주제 분석(reflexive thematic analysis).
이 연구는 학교의 AI 도입에서 교사의 전문성을 결정권과 조직적 지원으로 연결해야 한다는 논의를 뒷받침한다. 특정 리더십 방식이 학생의 성취를 높였다는 근거로 사용하지 않는다.
APA 인용
Ghamrawi, N., Al-Fadala, A., Shal, T., & Ghamrawi, N. A. R. (2026). Architecting the artificial intelligence-era principal: Teacher leaders reimagine school leadership. Management in Education. Advance online publication.
- DOI: https://doi.org/10.1177/08920206261473364
- 원문: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/08920206261473364
근거 위치는 원문 Method의 모집·참여자·분석, Findings와 Table 1의 다섯 주제, Discussion 및 Implications, limitations, and future research다. 2026년 9월 29일 출판사 원문과 Crossref·Semantic Scholar 서지정보를 대조했다.