초중고 학생의 생성형 인공지능 활용이 두뇌 및 발달에 미치는 영향 분석과 올바른 활용 전략

초중고 학생의 생성형 인공지능 활용이 두뇌 및 발달에 미치는 영향 분석과 올바른 활용 전략

 

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제1장: 서론 - 생성형 인공지능 시대의 교육적 도전과 기회

1.1 연구 배경 및 보고서의 목적

2022년 말 OpenAI가 출시한 챗GPT를 필두로 한 생성형 인공지능(AI)은 개인용 컴퓨터, 인터넷, 스마트폰의 등장을 뛰어넘는 기술 혁신으로 평가받고 있다. 이러한 기술은 단순한 정보 검색을 넘어, 텍스트, 이미지, 코딩 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하는 능력을 통해 교육, 산업, 의료 등 사회 전반에 걸쳐 광범위한 변화를 예고하고 있다. 특히 교육 분야에서는 빌 게이츠와 같은 기술 선도자들이 AI가 학생 개개인의 학습 상태를 분석하여 맞춤형 교육 서비스를 제공함으로써 교육 불평등을 해소하는 데 기여할 것이라는 긍정적인 전망을 제시하고 있다.  

 

그러나 동시에 생성형 AI의 무분별한 사용이 학생들의 인지 발달과 학습 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 심각한 우려도 제기되고 있다. 학생 10명 중 8명꼴로 생성형 AI를 사용해 본 경험이 있지만, 상당수는 AI 활용 및 윤리 교육을 받지 못한 것으로 나타났다. 이러한 상황은 기술의 잠재력과 위험성 사이에서 균형을 잡는 것이 시급한 과제임을 시사한다.  

 

본 보고서는 이러한 교육적 도전과 기회에 대한 심층적인 분석을 제공하는 것을 목표로 한다. 생성형 AI가 학생들의 두뇌 및 인지 발달에 미치는 영향을 과학적 근거를 바탕으로 탐색하고, 교육적 및 발달적 측면에서 AI가 야기하는 양면성을 다각적으로 조명한다. 최종적으로는 학생, 교사, 학부모 등 각 교육 주체가 AI를 올바르게 활용하기 위한 실질적이고 다층적인 전략을 제안한다. 본 보고서의 핵심적인 논점은 기술 그 자체가 아닌, 기술을 사용하는 방식이 미래 인재의 역량을 결정한다는 것이다. 생성형 AI는 단순히 지식을 전달하는 도구가 아니라, 인간의 인지적, 발달적 특성을 고려하여 교육 시스템과 상호작용하는 새로운 학습 환경으로 이해해야 한다.

 

 

생성형 인공지능 활용이 두뇌 및 발달에 미치는 영향

 

1.2 보고서의 구조 및 핵심 논점

본 보고서는 제2장에서 생성형 AI가 학생들의 두뇌에 미치는 인지적 영향을 신경 가소성 및 뇌과학적 관점에서 분석한다. 제3장에서는 AI의 교육적 장점과 위험성을 균형 있게 탐구하며, 제4장에서는 학생, 교사, 학부모를 위한 구체적인 활용 전략을 제시한다. 제5장에서는 국내외 교육 현장의 성공 및 실패 사례를 분석하여 시사점을 도출하고, 제6장에서 결론과 정책적 제언으로 마무리한다. 보고서 전반에 걸쳐 생성형 AI가 가져올 수 있는 '효율성의 역설', '디지털 격차의 고도화', 그리고 '교육 시스템의 상호 의존적 변화 필요성'이라는 세 가지 핵심 요소를 심층적으로 다룬다.

 

제2장: 학생 두뇌 및 인지 발달에 미치는 영향 분석: 과학적 탐색과 비판적 고찰

2.1 비판적 사고력 및 문제해결 능력의 변화

생성형 AI의 활용이 학생들의 비판적 사고 및 문제해결 능력에 미치는 영향에 대한 우려는 과학적 연구를 통해 구체화되고 있다. 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 연구팀은 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 학생 그룹이, 검색 엔진을 사용하거나 오직 자신의 두뇌만으로 과제를 수행한 그룹에 비해 신경 활동, 언어 구성, 평가 점수 등 모든 측면에서 낮은 성과를 보였다는 연구 결과를 발표했다. 이 연구는 AI 도구가 인간의 비판적 사고와 학습 능력을 전반적으로 약화시킬 수 있음을 시사한다.  

 

특히, AI에 대한 의존이 심화될수록 학생의 뇌 발달이 아니라 AI 모델의 발달만을 촉진할 수 있다는 지적이 제기된다. 생성형 AI는 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공함으로써 학생들이 스스로 깊이 사고하고, 문제를 해결하는 인지적 과정을 생략하게 한다. 이러한 학습 방식은 학생들이 스스로 해결할 수 있는 문제조차 AI에게 대신 해결하도록 만들어, 궁극적으로 문제해결 능력과 창의력 향상을 저해할 수 있다. 이는 자기조절능력, 메타인지, 비판적 사고와 같은 고차원적인 역량을 함양할 기회를 박탈할 수 있다는 우려로 이어진다.  

 

MIT 연구팀은 LLM을 사용한 그룹에서 자신이 몇 분 전에 작성한 에세이의 내용을 기억하지 못하는 현상을 발견했다. 이는 외부 도구에 과도하게 의존할 경우, 정보가 장기 기억으로 전환되는 과정이 방해받을 수 있음을 보여준다. 학습은 단순한 정보의 축적이 아니라, 정보를 가공하고 재구성하여 뇌 속의 인지 네트워크를 강화하는 과정이다. AI가 이 과정을 대신함으로써 학생들은 정보의  

 

결과물만을 얻고, 그 결과물에 도달하는 인지적 과정을 경험하지 못하게 된다. 이러한 현상은 AI가 학습 효율성을 높이는 장점을 제공하지만, 동시에 비판적 사고력, 문제해결 능력, 기억력 등 인간의 핵심 인지 역량을 저해하는 **'효율성의 역설'**을 초래할 수 있다는 점을 명확히 한다.

2.2 신경 가소성 및 뇌 기반 학습의 관점

인간의 뇌는 경험과 학습에 따라 구조와 기능이 변화하는 **신경 가소성(Neuroplasticity)**이라는 고유한 특성을 지닌다. 특히, 초등학생 시기는 이 가소성이 극대화되는 '결정적 시기'이므로, 이 시기의 학습 경험은 뇌 발달에 지대한 영향을 미친다. AI를 활용한 학습 방식이 인지 발달에 미치는 긍정적 또는 부정적 영향은 바로 이 신경 가소성의 원리에 의해 설명될 수 있다. 특정 인지 활동(예: 깊이 있는 사고, 문제 해결, 정보 기억)을 반복적으로 수행할 때 뇌의 관련 신경망은 강화된다. 그러나 AI에 의존하는 학습은 이러한 인지적 '노동'을 아웃소싱하여 해당 신경망의 발달을 저해하며, 이는 "학생의 뇌가 아니라 AI만 발달할 것"이라는 비판의 과학적 근거가 된다.  

 

한편, KAIST 연구팀은 인간의 뇌가 '가설'을 세우고 '예측 오류'를 바탕으로 행동 전략을 업데이트하는 강화학습 이론을 통해 효율성 중심의 대규모 AI 모델과 근본적으로 다르다는 것을 밝혀냈다. 이 연구 결과는 AI가 아무리 효율적으로 답을 도출하더라도, 그 과정 자체가 인간의 사고 과정과 동일하지 않으며, 따라서 인간의 고유한 인지 능력(맥락적 추론, 메타인지 등)을 함양하는 데는 AI가 보조 도구로만 기능해야 함을 시사한다. AI는 학생들에게 방대한 지식의 바다를 제공하지만, 그 지식을 항해하고 비판적으로 평가하는 능력은 여전히 인간의 몫이다. 따라서 AI 활용 교육의 핵심은 생성형 AI의 결과를 맹목적으로 받아들이지 않는 '비판적 활용 능력'을 키우는 것에 있다.  

 

 

생성형 인공지능 활용이 두뇌 및 발달에 미치는 영향

 

 

제3장: 생성형 AI의 교육적, 발달적 양면성 탐구

3.1 학습 효율성 증진 및 개인 맞춤형 교육의 기회

생성형 AI는 교육 분야에 혁신적인 기회를 제공할 잠재력을 지니고 있다. AI는 학생 개개인의 학습 데이터를 분석하여 맞춤형 학습 경로와 자료를 제공함으로써 학업 성취도 격차를 줄이는 데 기여할 수 있다. 조지아 주립대학교는 AI 챗봇 'Pounce'를 학생 지원 및 행정 업무에 적용하여 신입생 등록률과 학업 유지율을 높이는 데 성공했다. 국내에서도 AI 코스웨어를 활용해 학생 맞춤형 시스템을 제공하고, 개별 학습 데이터를 분석하여 학습 코칭을 제공하는 사례가 등장하고 있다.  

 

또한 AI는 학습 내용의 다양성과 접근성을 크게 향상시킨다. 챗GPT는 특정 개념에 대한 다양한 예시와 설명을 제공하고 , 외국어 학습을 위한 대화 시나리오를 생성하거나 , 복잡한 프로그래밍 코드를 작성하는 것을 도울 수 있다. 이러한 기능은 학생들이 스스로 정보를 탐색하고 학습하는 자기주도학습을 지원하며 , 교사에게는 학생의 학습 진단 및 수업 설계의 효율성을 높이는 조력자 역할을 수행할 수 있다.  

 

3.2 의존성 심화 및 학습 격차 확대의 위험성

AI가 제공하는 혜택 뒤에는 잠재적인 위험성이 내재되어 있다. 생성형 AI는 학습 데이터의 편향성으로 인해 성별, 인종 등에 따른 차별적인 결과물을 생성하거나 , 사실과 다른 허위 정보(환각)를 제공할 수 있다. 한 연구에서는 초등 예비교사들이 AI의 답변을 무비판적으로 수용하여 오개념을 강화하는 부정적인 활용 사례가 확인되기도 했다. 이는 'AI의 한계를 인식하고, 비판적으로 검토하는' 능력이 필수적임을 보여준다.  

 

더욱 심각한 위험성은 AI 활용이 새로운 형태의 디지털 격차를 고도화할 수 있다는 점이다. 기존의 디지털 격차가 주로 기기나 인터넷 접근성에 관한 문제였다면, AI 시대의 격차는 '활용 능력'의 차이로 나타난다. 경제적, 사회적 배경에 따라 학생들의 디지털 기기 사용 능력에 차이가 있으며 , 이는 곧 학업 결과의 질적 차이로 이어질 수 있다. 고소득층 학생들은 AI를 창의적이고 심층적인 학습, 즉 '도구'로 활용하는 반면, 그렇지 못한 학생들은 단순히 과제 해결을 위한 '대리인'으로 의존하게 될 수 있다. 이는 AI가 비판적 사고력 등 고차원적 역량의 격차를 더욱 벌려, 사회적 불평등을 교육 현장에서 재현하고 심화시킬 수 있다. AI를 통한 교육 혁신이 단순히 기술 도입 경쟁에 그치는 것이 아니라, 모든 학생이 AI를 올바르고 주체적으로 활용할 수 있도록 지원하는 포괄적인 교육 정책과 커리큘럼 개발을 선행해야 하는 이유가 바로 여기에 있다.  

 

표 1. 생성형 AI의 교육적 양면성: 장점과 위험성 비교

측면	장점 (기회)	위험성 (도전)
인지 및 두뇌 발달	창의적 질문 및 사고 확장, 다양한 정보에 대한 접근성	비판적 사고력 및 문제해결 능력 저하, 학습 의존성 심화, 기억력 감퇴
학습 효율성	개인 맞춤형 학습 경로 제공, 즉각적인 피드백	깊이 있는 사고 과정 생략, 단순 지식 암기 의존
사회적 영향	교육 불평등 해소 및 학업 성취도 향상	허위 정보 및 편향성 노출, 새로운 형태의 디지털 격차 심화
활용 측면	외국어 및 코딩 학습, 아이디어 보조 등 다목적 도구로 활용	개인정보 유출 및 보안 문제, 저작권 및 윤리적 문제

 

제4장: 올바른 생성형 인공지능 활용을 위한 다차원적 전략 제언

4.1 학생 대상: 디지털 리터러시 및 윤리적 활용 역량 강화

학생들에게 생성형 AI를 올바르게 사용하도록 교육하는 것은 단순한 기술 습득을 넘어 미래 사회를 살아가는 데 필수적인 역량을 길러주는 것이다. 가장 중요한 원칙은 AI에 대한 과도한 의존을 지양하고 , AI가 제공하는 답변을 참고 자료로만 활용하며 최종적인 이해는 스스로 점검하는 습관을 들이는 것이다.  

 

학생들은 AI를 효과적으로 사용하기 위한 프롬프트 엔지니어링 역량을 길러야 한다. 단순히 질문하는 것을 넘어, 명확하고 구체적인 지시를 내리고 맥락과 목적을 명시하는 훈련이 필요하다. 이러한 능력은 AI와의 대화를 통해 자신의 생각을 정교화하고, 창의적인 아이디어를 얻는 '질문 전략'으로 발전할 수 있다.  

 

또한, 정보의 비판적 검토 및 윤리적 책임에 대한 교육이 필수적이다. 학생들은 AI의 답변이 허위이거나 편향성을 포함할 수 있음을 인지하고 , 다른 자료를 통해 출처와 사실 관계를 확인하는 습관을 길러야 한다. 개인정보를 입력하지 않거나(가명 처리) , AI로 얻은 정보의 출처를 정직하게 밝히고 , 저작권과 상표권을 준수하는 등의 윤리 교육은 모든 학생에게 필수적으로 요구된다.  

 

4.2 교사 대상: 수업 혁신을 위한 AI 통합 및 역량 강화

AI 시대에 교사의 역할은 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어, AI를 활용해 학생들의 잠재력을 끌어내는 '멘토'로 변화하고 있다. 교사는 AI를 활용하여 학생 수준에 맞는 다양한 예시와 설명을 만들거나 , 난이도를 조절한 퀴즈를 제작하여 학습 효과를 극대화할 수 있다. 또한, AI가 제공하는 학생들의 학습 데이터를 분석하여 개별 맞춤형 피드백을 제공함으로써 효율적인 학습 코칭이 가능하다.  

 

교사는 AI를 단순한 보조 도구로 사용하는 것을 넘어, AI가 대체할 수 없는 고차원적인 역량, 즉 비판적 사고와 창의성을 함양하는 수업을 설계해야 한다. AI는 단순 과제를 자동화하는 데 강점을 보이므로 , 교사는 토의·토론, 프로젝트 학습 등 학생들의 주체적인 사고를 요구하는 활동에 집중할 수 있다.  

 

이러한 역할 변화를 위해서는 교사의 전문성 개발이 시급하다. 현재 AI 기반 교육 서비스에 대한 교사의 활용 경험은 아직 낮은 수준에 머물러 있다. 따라서 AI 활용 교수법과 AI 리터러시 교육에 대한 질 높은 연수 프로그램을 개발하고, 교사들이 AI를 자신들의 '조력자'로 인식하고 수업에 적극적으로 통합할 수 있도록 제도적 지원이 이루어져야 한다.  

 

 

생성형 인공지능 활용에 대한 다차원 전략

 

4.3 학부모 대상: 자녀의 주체적 성장을 돕는 가이드 역할

학부모는 AI 시대가 요구하는 역량을 이해하고, 자녀 교육의 새로운 방향을 모색해야 한다. 자녀가 AI를 사용하는 것을 단순히 통제하거나 금지하기보다는 , 자녀가 AI를 어떻게 활용하고 있는지 옆에서 관찰하고, AI가 도출한 결과물만이 아닌 그 결과물에 이르는 사고 과정에 대해 대화하는 파트너가 되어야 한다.  

 

또한, 학부모는 자녀의 안전 및 윤리 교육의 주체가 되어야 한다. 미성년자가 AI 서비스를 이용할 때는 보호자의 동의가 필요하며 , 가정 내에서도 개인정보를 소중히 보호하고 , AI와 예의 바른 언어로 소통하는 등의 윤리적 활용에 대한 지침을 함께 실천해야 한다.  

 

AI를 올바르게 사용하기 위해서는 학생 개인의 노력뿐만 아니라, 교사가 심화 학습을 설계하고, 학교가 명확한 가이드라인을 제시하며, 학부모가 가정에서 올바른 활용 습관을 지도하는 총체적이고 유기적인 시스템의 변화가 필요하다. 이 중 하나라도 미비하면 AI의 부정적 영향이 증폭될 수 있다. 예를 들어, 학교가 AI 사용을 전면 금지하면 , 학생들은 비윤리적인 방식으로 숨어서 사용하게 되어 오히려 더 큰 문제를 야기할 수 있다. AI 교육의 성공은 기술적 인프라와 함께 인적 인프라(교사, 학부모)와 제도적 인프라(정책)가 동시에 혁신되는 통합적 생태계 구축에 달려있다.  

 

표 2. 학생, 교사, 학부모를 위한 생성형 AI 활용 핵심 가이드라인

주체	핵심 원칙	구체적 실천 방안
학생	AI에 과의존하지 않고 주체적으로 활용하기	- 프롬프트 엔지니어링 능력 강화	- AI 답변의 사실관계 및 편향성 스스로 검토	- 개인정보 입력 금지 및 저작권 준수
교사	AI를 활용한 교육 혁신 및 역할 재정립	- AI를 활용한 맞춤형 수업 자료 및 피드백 제공	- 비판적 사고를 위한 프로젝트 기반 학습 설계	- AI 리터러시 함양을 위한 지속적인 전문성 개발
학부모	자녀의 AI 활용에 대한 이해와 지도	- 자녀의 AI 활용 모습 관찰 및 소통	- 가정 내 개인정보 및 보안 관리 교육	- 학교와 연계하여 AI 윤리 교육에 동참

 

제5장: 국내외 교육 현장의 생성형 AI 활용 사례 및 성공 요인 분석

5.1 국내 사례 분석

우리나라는 2025년부터 초·중·고교에 AI 디지털교과서를 도입하며 학생 맞춤형 교육을 실현하고자 하는 정책을 추진하고 있다. 경기도교육청은 연령별 학생들을 위한 AI 활용 가이드라인을 배포하며(초등용: 13세 미만, 중등용: 13-18세) 체계적인 교육 기반을 마련하고 있다. 또한, 대구시교육청은 AI를 활용한 진단 및 맞춤 강의를 통해 수학 과목의 학력 격차를 해소하려는 노력을 보이고 있다.  

 

그러나 이러한 정책적 노력에도 불구하고, 실제 교육 현장에서는 높은 기대와 실제 활용률 사이의 간극이 존재한다. 2025년 4월 기준, 일부 지역의 AI 디지털교과서 사용률은 매우 낮은 수준을 기록하고 있으며 , AI 기반 교육 서비스에 대한 현장 교사들의 활용 경험 또한 38%에 불과한 것으로 조사되었다. 이는 기술의 보급만으로는 성공적인 교육 혁신을 기대하기 어렵다는 점을 시사한다. 반면, 경상사대부고의 사례는 긍정적인 방향을 제시한다. 이 학교는 통제 가능한 환경에서 구글 제미나이를 활용하여 영어 작문 교정과 프로젝트 수업을 진행함으로써 학생들의 학습을 효과적으로 보조하고 교사의 업무를 효율화하고 있다. 이 사례는 기술 도입이 아닌, 기술을 어떻게 교육 과정에 통합하는지가 성공의 열쇠임을 보여준다.  

 

5.2 해외 사례 분석

해외에서도 생성형 AI를 교육에 접목하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 중국 베이징시는 모든 초·중·고교에 학년당 최소 8시간 이상의 AI 교양 교육을 의무화하며 AI 인재 양성을 국가적 차원의 핵심 전략으로 삼고 있다. 이는 AI 교육을 단순한 선택 과목이 아닌 필수 교양으로 인식하는 정책적 의지를 반영한다.  

 

미국에서는 교육 기관별로 특화된 AI 활용 사례가 두드러진다. 시드니 대학교는 '적응형 학습 플랫폼(Adaptive Learning Platform)'을 도입하여 학생들의 학업 성취도 및 참여율을 높이는 데 성공했다. 이 플랫폼은 학생의 학습 데이터를 실시간으로 분석하여 개인별 맞춤형 콘텐츠와 학습 경로를 제공한다. 조지아 주립대학교는 AI 챗봇 'Pounce'를 통해 학생들의 학업 포기 문제를 해결하는 혁신적인 사례를 보여주었다. 이는 AI가 학생 개인의 니즈를 충족시키는 개인화된 도구로서의 잠재력을 입증한다.  

 

또한, 미국 주정부별로 다양한 교육정책이 추진되고 있다. 캘리포니아주는 AI 프로젝트를 통해 사회 문제해결 능력을 가르치고, 메릴랜드주는 AI의 윤리적 문제를 탐구하는 수업을 운영하여 비판적 사고를 발전시키는 데 중점을 두고 있다. 이러한 사례들은 AI 교육이 단순한 기술 습득을 넘어, 비판적 사고와 사회적 맥락을 고려하는 방향으로 나아가고 있음을 시사한다. 이러한 해외 사례들은 AI 교육의 성공이 결국 '기술을 다루는 사람', 즉 교사와 학생의 역량에 달려있다는 점을 분명히 보여준다.

 

제6장: 결론 및 정책 제언

 

6.1 핵심 요약

본 보고서의 분석에 따르면, 생성형 AI는 교육 분야에 막대한 잠재력을 지닌 혁신적인 도구이다. 이는 학습 효율성을 극대화하고, 개인 맞춤형 교육을 실현하며, 정보 접근성을 높이는 등 긍정적인 기회를 제공한다. 그러나 동시에 AI의 무비판적 사용은 비판적 사고력과 문제해결 능력을 저해하는 '효율성의 역설'을 초래할 수 있다. 또한, 기술 활용 능력의 차이로 인해 새로운 형태의 디지털 격차를 심화시킬 수 있다는 점은 간과할 수 없는 위험성이다. 따라서 AI 교육은 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 학생, 교사, 학부모가 함께 참여하는 통합적이고 다차원적인 전략이 필수적이다.

 

6.2 미래 교육을 위한 통합적 정책 제언

이러한 분석을 바탕으로, AI 시대의 교육이 직면한 과제를 해결하고 AI의 긍정적인 잠재력을 극대화하기 위해 다음의 네 가지 정책을 제언한다.

1. 포괄적인 디지털 리터러시 교육 의무화: 초중고 정규 교육 과정에 AI 윤리, 프롬프트 엔지니어링, 정보의 비판적 검증 등을 포함하는 디지털 리터러시 교육을 의무화해야 한다. 이를 통해 학생들은 AI를 '맹목적으로 따르는 도구'가 아닌, '주체적으로 활용하는 도구'로 인식할 수 있게 될 것이다.
2. 교사 역량 강화를 위한 전면적 투자: AI 활용 교수법과 AI 리터러시 교육에 대한 질 높은 연수 프로그램을 개발하고, 모든 교원에게 이수를 의무화해야 한다. 교사들이 AI를 자신들의 '조력자'로 인식하고 수업 설계 및 평가 방식에 대한 구체적인 가이드라인을 제공함으로써, 기술 도입과 현장 활용 간의 간극을 줄여나가야 한다.  
3. 학생 맞춤형 교육 시스템의 제도적 지원: 단순히 AI 교과서를 보급하는 것을 넘어, AI가 개별 학생의 학습 데이터를 결합하여 최적화된 학습 경로를 제공할 수 있도록 교육 시스템을 재정비해야 한다. 이는 학생들이 각자의 속도와 방식에 맞춰 학습하고 성장할 수 있는 환경을 구축하는 데 필수적이다.  
4. 학부모 교육 및 참여 확대: 학부모를 위한 AI 교육 가이드라인을 배포하고 , 학교와 가정 간의 유기적인 소통 채널을 구축하여 AI 시대의 자녀 교육에 대한 공동의 책임을 강조해야 한다. 이는 AI 활용에 대한 인식을 통일하고, 가정에서의 올바른 활용 습관을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이다.  
    

6.3 맺음말

생성형 AI는 단순히 기술적 혁신을 넘어, 교육의 본질에 대한 근본적인 질문을 던진다. 기술에 대한 맹목적인 기대나 공포를 넘어, AI가 인간의 고유한 능력인 비판적 사고와 창의성을 강화하는 '인간 중심의 도구'가 될 수 있도록 지혜로운 교육적, 사회적 합의를 이끌어내는 것이 지금 우리에게 주어진 가장 중요한 과제이다.