미국 일부 주에서는 학생의 70%가 독서 기준을 충족하지 못한다. 미국 정부가 매년 특수교육에 쓰는 돈은 1,200억 달러가 넘는다. 그런데 교도소 수감자의 절반은 여전히 제대로 읽고 쓰지 못한다. 이 세 가지 숫자는 하나의 이야기다.
미국의 독서 격차 — 수치로 보면 더 충격적이다
백인 학생 중 독서 숙달 수준에 도달하는 비율은 40%다. 흑인 학생은 20%에도 미치지 못한다. 난독증이 있는 학생이 고등학교를 중퇴하는 비율은 일반 학생의 두 배고, 대학에 진학하는 비율은 5%에 불과하다. 또래 평균 60%와 비교하면 열두 배 차이다.
임상 언어학자 코랄 홍 박사는 이것을 “성취 격차”라고 부르지 않는다. 그는 이것을 “기회 격차”라 표현한다. 읽기 능력이 없으면 학교, 직업, 경제적 기회, 전부 닫힌다는 의미다. 예산을 아무리 더 투입해도 근본 구조가 바뀌지 않으면 격차는 유지된다. 지금까지 그래왔다.
여기서 잠시: 난독증이 왜 이토록 다루기 어려운가
난독증은 지능이나 성실함과 무관하다. 뇌가 글자를 소리와 연결하는 방식이 일반적 패턴과 다른 것이다. 그리고 이 차이는 아이마다 다르다. 어떤 아이는 음소 인식이 약하고, 어떤 아이는 단어 해독 속도가 느리며, 어떤 아이는 독해 이해 자체에서 막힌다.
교사 한 명이 30명의 학생을 가르치는 교실에서 개인 맞춤 처치는 사실상 불가능하다. 전문 읽기 치료사는 비용이 높고, 저소득층 가정에선 접근 자체가 어렵다. 격차는 그렇게 다음 세대로 넘어가기 마련이다.
AI 교사의 3가지 무기 — 객관성, 확장성, 개인화
코랄 홍 박사 팀이 개발한 AI 읽기 프로그램 Dysolve는 세 가지 면에서 기존 교육과 다르다.
첫 번째는 객관성이다. AI는 학생의 외모, 인종, 경제적 배경을 인식하지 않는다. 사람 교사라도 의도치 않은 편견을 가질 수 있다. 연구에 따르면 교사의 기대치는 학생의 배경에 따라 실제로 달라지기 마련이다. AI에게는 이 변수가 없다.
두 번째는 확장성이다. 전문 치료사 한 명이 하루에 볼 수 있는 학생은 한정되어 있다. AI는 동시에 수백만 명에게 개입할 수 있다. 지역과 소득에 따라 고착되던 격차를 구조적으로 좁힐 수 있는 이유다.
세 번째가 핵심이다. 개인화다. Dysolve는 각 학생의 읽기 오류 패턴을 분석해 맞춤 개입을 설계한다. 부진의 원인이 어디에 있는지 먼저 찾고, 그 지점에 집중한다. 모든 아이에게 같은 처방을 내리지 않는다.
실제 아이들에게 3개월 만에 생긴 일
노스캐롤라이나에 사는 제스미는 읽기가 어려워 오래 스스로를 “실망스러운 아이”라 생각했다. Dysolve를 시작하고 3개월 뒤, 독해력이 오르고 시험 점수가 좋아졌다.
대학생 알리야는 이전에는 학년 이하 수준의 글을 읽었다. 지금은 대학 수준 수업을 소화한다.
공통점이 있다. Dysolve의 무작위 대조 시험 참가자 80%는 저소득층 소수 인종이었다. 시작 시점의 평균 독서 수준은 하위 10%였다. 조건만 보면 효과가 나오기 어려운 집단이다.
축구에 비유하자면, 이 아이들은 처음부터 불리한 포지션에서 게임을 시작한다. 그런데 AI 코치가 들어오면 포지션 자체가 재배정된다.
읽기 능력이 인생을 바꾼다는 말의 진짜 의미
글을 읽는 것은 학교 성적만의 문제가 아니다. 취업 공고를 읽고, 계약서를 이해하고, 건강 정보를 해석하는 능력과 이어진다. 읽기 부진이 빈곤, 소년 범죄, 수감으로 이어지는 연결고리는 수십 년 전부터 알려져 있었다. 그런데 해결이 안 됐다. 비용이 부족해서가 아니라, 개입이 개인에게 닿지 못해서였다.
코랄 홍 박사의 말은 짧다. “이 아이들에게 기회를 주면, 대개는 그 기회를 살려낸다.”
능력의 문제가 아니라 기회의 문제였다. AI가 바꾸는 건 학습법이 아니라 기회의 배분이다.
