AI가 지식 노동을 빠르게 대신하는 미래는 이미 현실로 다가왔다. AI가 답을 대신 주면 학생들의 배움이 오히려 줄어든다는 실험 결과도 확인했다. 그래서 우리 아이들에게 필요한 것은 실행과 시도, 그리고 실패의 경험을 통해 방향을 잡고 책임지는 법을 배우는 것이다.
AI가 실행을 맡을수록 사람에게는 기획·설계·디렉션·검수, 그리고 실패에서 빠르게 배우는 힘이 더욱 중요해진다. 그렇다면 그 힘은 어디서 기를 수 있을까? 2부는 그 답을 게임에서 찾는다.
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2-1 게임은 왜 AI 시대의 리터러시가 되는가
AI는 답을 주고, 게임은 “다시 해 봐”라고 말한다
질문하는 힘, 실패에서 배우는 힘, 끝까지 완성하는 힘. 1부에서 확인한 ‘내일의 역량’은 교과서 한 단원으로 가르치기 어렵다. 직접 부딪히고 넘어져 봐야 생기는 힘이기 때문이다. 하지만 아이들이 이미 매일 그런 경험을 하는 공간이 있다. 바로 게임이다.
질문을 던지면 즉시 그럴듯한 답을 내놓는 AI와 달리, 게임은 쉽게 답을 주지 않는다. 명확한 규칙과 목표가 있고, 대부분의 시도는 실패로 끝나며, 실패하면 화면이 이렇게 말한다. “아니, 다시 해 봐.”
여기서 말하는 게임 리터러시는 게임을 잘하는 능력이 아니다. 게임으로 문제를 풀고, 게임의 설계를 읽어내고, 직접 만들어 보는 능력이다. 여기에 AI라는 새 도구가 더해지면, 이를 게임(AX) 리터러시라고 부를 수 있다. AX(AI Transformation) 시대에 필요한 ‘문제를 정의하고, AI에게 일을 맡기고, 결과를 검증하고 책임지는’ 힘을, 실패해도 괜찮은 게임이라는 공간에서 미리 연습하는 것이다.
모든 게임은 문제 해결의 반복이다
어떤 장르든 게임의 뼈대는 같다. 목표가 주어지고, 일단 시도하고, 대부분 실패하고, 무엇이 잘못됐는지에 대한 즉시 피드백을 받고, 전략을 바꿔 다시 도전한다. 몇 번이든.
이 순환 속에서 실패는 벌이 아니다. 다음 시도를 위한 정보다. 교실에서 실패가 ‘감점’으로 기록되는 것과 정반대다.
연구와 산업이 같은 역량을 가리킨다
게임 기반 학습의 효과는 이미 상당한 연구로 쌓여 있다. STEM 분야 디지털 게임 학습 연구 86편을 종합한 메타분석(Gui 외, IJ STEM Education 2023)은 전통 수업 대비 중간에서 큰 수준의 학습 효과(g=0.62)를 보고했다. 2014~2024년 연구 44편, 학습자 3,861명을 종합한 메타분석(Discover Education, 2025)에서는 효과가 가장 큰 영역으로 문제 해결력, 비판적 사고, 학습 동기가 꼽혔다. 게임 기반 학습이 컴퓨팅 사고력에 긍정적이라는 메타분석(Lu 외, JECR 2022)도 있다.
산업계가 원하는 역량도 같은 방향을 가리킨다. 세계경제포럼(WEF) 「Future of Jobs Report 2025」에서 1,000여 개 글로벌 기업이 꼽은 핵심 역량은 분석적 사고(69%), 회복탄력성·유연성·민첩성(67%), 리더십·사회적 영향력(61%), 창의적 사고(57%)였다.
문제를 분석하고, 실패해도 다시 일어서고, 팀을 이끌고, 새로운 방법을 떠올리는 힘. 잘 설계된 게임 한 판이 요구하는 것과 놀랄 만큼 닮아 있다.
게임 속 경쟁은 ‘다시 도전할 수 있는’ 경쟁이다
경쟁 자체가 나쁜 것은 아니다. 문제는 경쟁의 구조다.
공정한 규칙 아래 계속 도전할 기회가 주어질 때, 경쟁은 아이를 짓누르는 힘이 아니라 움직이게 하는 힘이 된다.
놀이가 곧 창작의 기본이 된 세대
오늘의 아이들에게 게임은 ‘하는 것’인 동시에 ‘만드는 것’이다. 로블록스에서는 16세 개발자가 만든 「그로우 어 가든」이 2025년 6월 말 동시 접속 2,160만 명을 기록하며 화제가 됐다. 로블록스가 크리에이터에게 지급한 수익은 2025년 15억 달러(약 2조 원)를 넘어, 전년보다 60% 이상 늘었다. 국내에서도 넥슨과 넥슨재단이 메이플스토리 월드로 학생이 직접 게임을 기획·제작하는 ‘MSW 크리에이터 스쿨’과 블록 코딩 교육 플랫폼 ‘헬로메이플’을 운영하고 있다.
도구의 장벽이 사라지면 무대의 주인공도 바뀐다. 스케이트보드가 처음 정식 종목이 된 2020 도쿄 올림픽에서 여자 스트리트 금메달은 13세 330일의 니시야 모미지가 차지했다. 2024년 파리에서도 14세의 요시자와 코코(스트리트)와 아리사 트루(파크)가 금메달을 땄고, 11세의 정하오하오가 출전했다. 새로 열린 판에서는 그 판에서 자란 세대의 방식이 나이와 경력을 이긴다. 게임 창작 플랫폼과 AI라는 새 판도 마찬가지다.
공부의 사다리에서 경험의 시대로
지금까지의 경로는 긴 사다리였다. 공부, 성적, 입시, 공채를 거쳐야 비로소 진짜 실력이 드러나는 실무 프로젝트가 주어졌다. 그런데 AI 덕분에 이제 누구나 일찍부터 만들고, 내놓고, 실패해 볼 수 있다. 최태원 SK 회장도 2026년 10월 16일 방송된 EBS 「위대한 수업, 그레이트 마인즈」 강연에서 “학교는 배우는 곳이 아니라 실험하는 곳으로 바뀌어야 한다”고 말했다.
AI 대전환시대 이제 무엇을 외웠는가보다, 무엇을 해 봤는가가 그 사람을 증명한다.
가천대학교 정무식 교수
2-2 교실 속 게임 리터러시
그렇다면 교실은 무엇을 할 수 있을까. 1부에서 회사가 더 이상 마련해 주지 않는 ‘첫 계단’을 이야기했다. 그 계단을 학교의 게임 프로젝트가 대신할 수 있다. 게임(AX) 리터러시는 세 단계로 키울 수 있다.
STEP 1 · 즐기는 아이 (PLAY / TEAM)
출발점은 플레이다. 규칙을 이해하고, 팀과 전략을 세우고, 실패해도 다시 도전하는 경험을 수업 안으로 들여온다. 중요한 것은 플레이 그 자체보다 플레이 이후의 대화다. “무엇을 시도했니? 왜 안 됐을까? 다음엔 무엇을 바꿔 볼래?” 이 세 질문을 짧은 ‘실패 일지’로 남기면, 게임 한 판이 문제 해결의 기록이 된다.
STEP 2 · 읽는 아이 (READ)
다음은 게임을 ‘읽는’ 단계다. 내가 좋아하는 게임 하나를 골라 규칙, 목표, 보상, 피드백이 어떻게 설계되어 있는지 찾아본다. 나아가 “이 게임은, 이 앱은 왜 나를 계속 붙잡을까?”를 묻는다. 보상과 알림의 설계를 읽어낼 줄 아는 아이는 화면에 끌려다니지 않는다. 미디어 리터러시와 디지털 시민성 교육이 게임을 통해 자연스럽게 이어지는 지점이다.
STEP 3 · 만드는 아이 (MAKE / PROJECT)
마지막은 직접 만드는 단계다. AI를 도구 삼아 게임을 기획하고, 만들고, 친구들에게 플레이시켜 본다. 로블록스 스튜디오나 메이플스토리 월드 같은 창작 플랫폼, 혹은 생성형 AI로 간단한 웹 게임을 만드는 방식 모두 가능하다. 여기서 아이는 1부에서 말한 ‘내일의 일’을 그대로 연습한다. 무엇을 만들지 기획하고, 규칙을 설계하고, AI에게 구현을 맡기는 디렉션을 하고, 플레이 테스트로 결과를 검수한다.
수업으로 옮기면: 6차시 게임 프로젝트 예시
📋 수업 설계표 전체 보기 (활동 · 남기는 것)
| 차시 | 단계 | 활동 | 남기는 것 |
|---|---|---|---|
| 1 | 플레이 | 팀 협동 게임을 플레이하고 전략을 바꿔 재도전 | 실패 일지 (시도·원인·다음 전략) |
| 2 | 해부 | 좋아하는 게임의 규칙·목표·보상·피드백 찾기 | 게임 설계 분석 카드 |
| 3 | 질문 | “누구에게, 어떤 도전을, 어떤 재미로?” 한 문장 기획 | 한 장짜리 기획서 |
| 4 | 제작 | 창작 플랫폼이나 생성형 AI로 프로토타입 제작 | 플레이 가능한 시제품 |
| 5 | 플레이테스트 | 친구가 플레이하고, 만든 사람은 말없이 관찰 | 관찰 기록·피드백 메모 |
| 6 | 회고·발표 | “무엇을 바꿨고, 왜 바꿨는가” 발표 | 수정 이력과 회고 |
학년에 따라 도구는 달라도 흐름은 같다. 초등 저학년은 보드게임의 규칙 하나를 바꿔 새 게임을 만드는 것만으로 충분하다. 고학년은 블록 코딩이나 노코드 창작 도구로, 중등 이상은 AI와 협업해 실제로 플레이 가능한 게임을 완성하는 데까지 나아갈 수 있다.
교실에서 AI를 쓰는 네 가지 원칙
1부의 실험이 보여 주듯, AI는 쓰는 방식에 따라 배움을 키우기도 하고 빼앗기도 한다. 게임 프로젝트 수업에서는 다음 원칙을 권한다.
- 기획과 규칙은 아이가 먼저 쓴다. AI는 그다음에 부른다. 무엇을 만들지 정하는 일은 넘기지 않는다.
- AI에게는 답보다 힌트를 요청한다. “만들어 줘” 대신 “내가 놓친 게 뭘까?”라고 묻는 연습을 한다.
- AI가 만든 것은 반드시 플레이로 검증한다. 의심하고, 확인하고, 고치는 과정이 곧 리터러시다.
- 완성도보다 수정의 이유를 평가한다. 몇 번 실패했고 무엇을 왜 바꿨는지가 성적표가 된다.
이때 교사의 역할도 달라진다. 정답을 전달하는 사람에서, 플레이테스트를 진행하고 좋은 질문을 던지는 디렉터로. “잘했어”보다 “왜 그렇게 바꿨어?”가 더 많이 들리는 교실이 게임(AX) 리터러시의 교실이다.
2-3 결론: 아이들에게 필요한 세 가지
- 질문 — AI의 답을 의심하고 검증하며, 더 나은 질문을 던지는 힘.
- 문제 해결 능력, 그리고 도전의 기회 — 정답이 정해지지 않은 문제에 스스로 부딪혀 볼 기회.
- 프로젝트 수행 경험 — 기획부터 완성까지, 실패하고 고치며 끝까지 해낸 경험.
이 세 가지를 가장 자연스럽게 담는 그릇이 게임이다. 게임은 아이에게 질문을 던지고, 실패를 허락하고, 다시 해 볼 기회를 끝없이 준다. 그리고 이제 AI 덕분에 아이들은 게임을 즐기는 데서 멈추지 않고, 직접 기획하고 만들어 친구에게 건넬 수 있다.
1부의 첫 질문으로 돌아가 보자. 2040년대에 사회로 나갈 아이에게 끝까지 쓸모 있을 것은 무엇일까. 정답을 외우는 능력은 아닐 것이다. 스스로 문제를 정의하고, 실패에서 배우고, 끝까지 만들어 본 경험. 그것은 AI가 대신 가져다줄 수 없다.
아이들이 마음껏 실패하고 경험을 통해 발전할 수 있는 교실, 그것이 AI 시대에 가장 앞선 학교다.
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새 코드의 4분의 3을 AI가 쓰는 지금, 신입이 오르던 첫 계단이 사라지고 있다.
글(기획/감수): 정무식 교수(가천대학교 게임영상학과 부교수/공학박사)
정무식 교수는?
1994년 트리거소프트 창업 멤버로 출발하여 엔씨소프트 디렉터, 나스닥 상장사인 그라비티의 사외이사 및 루노소프트의 부사장을 역임한 대한민국 1세대 게임 개발자다. 2003년 인디게임공모전을 최초로 기획, 개최한 이후로 국내 인디게임 육성에 오랜 관심과 지원을 이어왔으며, 성남산업진흥원 선임 이사, 한국콘텐츠진흥원의 기능성 게임, 게임 리터러시 등의 자문을 맡아 국내 게임 문화 정착과 확산에 앞장서 왔다.
참고 자료
- Gui 외, “Effectiveness of digital educational game and game design in STEM learning: a meta-analytic review”, IJ STEM Education(2023)
- Discover Education, vol. 4(2025) — 디지털 게임 STEM 학습 메타분석(44편, 3,861명)
- Lu 외, “Effects of Game-Based Learning on Students’ Computational Thinking: A Meta-Analysis”, Journal of Educational Computing Research(2022)
- World Economic Forum, 「Future of Jobs Report 2025」 — Skills outlook (2025.1)
- AP — Millions are flocking to grow virtual gardens in viral Roblox game created by teenager (2025.7.30)
- GamesBeat — Roblox 2025년 4분기 실적(크리에이터 수익 15억 달러 이상)
- 강남구 — 넥슨재단 MSW 크리에이터 스쿨(2026.10) · 게임메카 — 헬로메이플
- IOC · NBC(2024.7.28) · NST(2024.8.6) · Deseret News(2024.7.30) — 올림픽 스케이트보드
- 한국경제 — 최태원, EBS 「위대한 수업」 강연(2026.10.18)
- Bastani 외, PNAS(2025) — 1부 참고