알고리듬이 공공성의 대상이 되기 위한 조건과 원리 : 교육분야 알고리듬 공공성을 중심으로

초록

이 연구는 알고리듬이 공적 영역 전반에서 분류·추천·평가·예측의 규칙으로 작동하고 있음에도, 알고리듬 그 자체를 공공성의 대상으로 다루는 연구를 발견하기는 어렵다는 문제의식에서 출발하여, 알고리듬이 공공성의 대상이 되기 위한 조건과 원리를 교육 영역에서 탐구하고 제안한다. 알고리듬 통치성(algorithmic governmentality)을 이론적 기초로 삼되, 알고리듬이 주체의 행위 가능성을 구조화하는 권력양식으로 작동하고 있다는 분석에서 한 걸음 더 나아가, 알고리듬 통치성 자체를 민주적 통치의 대상으로 전환하는 메타적 관점을 취한다. 쟁점지향 문헌연구를 통해 적응형 학습 플랫폼, 학습분석 시스템, 학습위기 예측 시스템, AI 디지털교과서 정책 등의 사례에서 알고리듬 공공성 쟁점을 분석하고, 기존 교육 공공성 담론의 한계를 진단한 뒤, 네 가지 개념적 보완 방향을 도출한다. 이를 바탕으로 교육분야 알고리듬 공공성을 정의하고, 여섯 가지 핵심 원리를 제안한다. 규칙 공공성은 알고리듬의 목적과 기준의 공적 설명 가능성을, 과정 공공성은 데이터 수집부터 모델 갱신까지의 추적·감사 가능성을, 관계 공공성은 교사 해석권과 학습자 이의제기권의 제도적 보장을, 공통세계 공공성은 개인화 논리로부터 공통경험을 보호하는 규범을, 거버넌스 공공성은 조달·감독·참여 구조의 민주성을, 물질적 공공성은 데이터·모델·인프라의 공적 통제 가능성을 각각 요구한다. 이 중 규칙·과정·거버넌스·물질적 공공성은 알고리듬이 공적 판단을 매개하는 영역이라면 보편적으로 요구되어야 하는 조건이며, 관계·공통세계 공공성은 영역의 규범적 성격에 따라 변환·적용될 수 있는 조건으로 제시한다. 이 연구는 알고리듬 공정성(fairness)을 내부 구성요소로 포함하면서도 교육 고유의 규범적 요구에 부응하는 확장된 프레임으로서 알고리듬 공공성(algorithmic public&common)을 제안하며, 기존 교육 공공성 담론을 대체하는 것이 아니라 인공지능 시대에 필요한 보완을 제안한다.

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