다시한번생각해봐야하는교육의근본적인문제인거같네요

1. 기술의 속도와 윤리/제도의 괴리

가장 충격적인 지점은, 이 사건이 '자연어 처리와 챗GPT'라는 AI를 직접 다루는 수업에서 발생했다는 아이러니입니다.

• 학생들의 딜레마: 기사에 언급된 것처럼, "나만 안 쓰면 학점을 따기 어렵다"는 계산은 학생들이 느꼈을 압박감을 보여줍니다. AI가 보편화된 상황에서, AI의 도움 없이 시험을 치르는 것이 '경쟁에서 뒤처지는 것'처럼 느껴지는 환경 자체가 문제인 것이죠. AI를 활용하는 법을 배우는 수업에서, AI를 활용하는 것을 부정행위로 간주하는 기준 자체가 명확하지 않았을 가능성도 배제할 수 없습니다.

• 대학의 현실: 부정행위를 막기 위해 화면 녹화까지 요구했지만, 결국 일부 학생들은 그 감시망을 뚫었습니다. 이는 AI 기술의 발전 속도에 비해, 대학이 마련한 AI 사용 정책이나 윤리적 가이드라인이 턱없이 부족하다는 현실을 보여줍니다. 한국대학교육협의회 조사 결과처럼, 대다수 대학이 가이드라인을 마련하지 못한 상태라는 점은 이 혼란의 배경이 됩니다.

2. '성장'이 아닌 '결과'에 집중하는 교육의 문제

경희대 정기인 교수님 말씀처럼, AI 의존은 학생들의 스스로 사고하는 힘을 약화시킬 수 있습니다.

"걷는 법을 배워야 할 학생들이 (AI로) 오토바이 타고 가는 상황"

이는 단순히 시험을 망치는 문제를 넘어, 대학 교육의 궁극적인 목표인 비판적 사고력과 문제 해결 능력을 키우는 과정을 학생들이 건너뛰고 있다는 뜻입니다. AI가 답을 주는 것에 익숙해지면, 답이 없는 문제에 직면했을 때 해결할 능력이 떨어지게 됩니다. 학생들이 '학점'이라는 결과만을 위해 가장 효율적인 도구(AI)를 사용했고, 그 과정에서 '학습'이라는 본질을 놓쳤다고 볼 수 있습니다.

3. AI 시대의 새로운 교육 모델과 평가 방식 모색

이 사태를 계기로 대학은 교육 및 평가 방식을 근본적으로 재정립해야 합니다. 더 이상 AI를 '막는' 데만 집중할 것이 아니라, AI를 '어떻게 활용할 것인가'에 초점을 맞춰야 합니다.

• AI의 긍정적 활용 교육: AI를 단순한 커닝 도구가 아닌, 생산성을 높이는 협업 도구로 사용할 수 있도록 가르쳐야 합니다. 그리고 그 사용의 윤리적 경계와 출처 표기의 중요성을 명확히 교육해야 합니다.

• 평가의 전환: 김명주 소장님과 최병호 소장님의 제언처럼, AI가 쉽게 대체할 수 없는 능력을 평가해야 합니다.

  • 비판적 논평: AI가 제시한 결과물에 대해 개인의 통찰력이나 비판적 의견을 덧붙이도록 요구하는 방식.

  • 과정 중심 평가: 단순한 객관식 시험보다는, 대면 발표, 심층 토론, 프로젝트 수행 과정 기록 등 AI의 도움 여부를 쉽게 파악할 수 있는 평가 방식을 늘려야 합니다.