[CTLi Teaching Tips #71]

생성형 AI 시대의 강의실: 고민과 가능성

김대준 (교수학습혁신센터 선임연구원/교육학박사(교육경제학))

 정혜원 (교수학습혁신센터 연구원)

 김예진 (문헌정보학과 학부생)

Summary

• • 학생들은 생성형 AI를 통해 학습 효율을 높이면서도, 자신의 사고력과 표현 능력이 약화되고 있다는 불안을 동시         
• 에 느끼고 있음 
  
  1. 교수자 역시 학생의 실제 이해 수준과 사고 과정을 어떻게 평가할 것인지, AI 활용을 어디까지 허용할 것인지에 대한 고민이 있음
  2. 학생들의 AI 활용 방식은 개인의 윤리보다 과제 구조와 평가 시스템의 영향을 받았으며, 교수자의 수업 설계에 따라 달라질 수 있음
  3. 이에 따라 과정 중심 평가, AI 활용의 공식화, 사고 과정에 대한 피드백 등 AI 시대에 맞는 새로운 수업·평가 설계의 필요성이 대두됨

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 최근 대학 강의실은 조용하지만 거대한 변화를 겪고 있습니다. 생성형 AI가 출시된 지도 어느덧 3년이 넘는 시간이 흐르며, 이제 기술은 교육 현장에 깊숙이 스며들었습니다. 생성형 AI는 더 이상 일부 학생들만 사용하는 신기술이 아닙니다. 이제 학생들은 과제를 시작하기 전 ChatGPT를 먼저 열고, 이해되지 않는 개념을 AI에게 다시 설명해 달라고 요청하며, 시험 대비 문제를 만들어 학습합니다. 코딩, 번역, 요약, 설계, 아이디어 발상까지 AI는 학습의 거의 모든 과정에 깊숙이 개입하고 있습니다. 중요한 점은 학생들이 AI를 단순한 검색엔진이 아니라 ‘학습 파트너’로 사용하고 있다는 사실입니다. 

교수학습혁신센터는 Student Fellow 학생들과의 토론, 학부생 대상 FGI, 그리고 교수-학생 간담회를 통해 AI로 인한 거대한 변화를 다각적으로 살펴보았습니다. Student Fellow는 교수학습혁신센터를 대표하는 학생들로, AI를 활용한 학습과 교육에 대해 깊이 있게 탐구하고 토의하며 관련 아이디어와 관점을 발전시켜 온 학생들 입니다. 학부생 대상 FGI(Focus group interview)는 교수학습혁신센터에서 30명의 학부생을 대상으로 AI 활용 방식을 탐색하기 위해 실시하였습니다.

▶교수학습혁신센터 Student Fellow 학생들 

(수학교육과 고명준, 스포츠과학과 권지훈, 융합생명공학과 김수아, 사회학과 이슬빛, 사회학과 한승호)

▶효과적인 AI 활용 학습설계를 위한 학생 참여형 교수법 간담회

 학생들의 AI 사용은 단순한 편의 기능을 넘어 이미 학습 습관 자체를 변화시키고 있음을 확인할 수 있었습니다. 그러나 역설적으로, AI 활용이 늘어날수록 학생들의 불안감 역시 커지고 있었습니다. 간담회에서 한 학생은 이렇게 말하였습니다. “AI를 써서 결과물을 냈는데 기억이 나지 않아요. 내가 만든 게 맞는데 기억이 안 납니다.”  학생들은 AI 활용의 효율성을 인정하면서도 동시에 자신의 사고력과 표현 능력이 약화되고 있다고 느끼고 있었습니다. 최근 교수학습혁신센터에서 실시한 학부생 대상 FGI 및 생성형 AI 활용 학습 인식 조사 결과에 따르면, 다음과 같은 응답이 나타났습니다.

• 학생의 약 50%가 “AI 때문에 스스로 문제를 해결하려는 의지가 약해졌다”고 응답

• 과반수 이상의 학생이 “AI 없이 학습을 시작하기 어려워졌다”고 답변

• 약 절반의 학생이 “내 언어로 생각을 정리하고 표현하는 능력이 줄어든 것 같다”고 응답 

또한 학생들은 자신의 실력과 노력이 제대로 평가되고 있는지에 대해서 우려하고 있습니다. AI 없이 만든 자신의 레포트가 AI로 만든 친구의 레포트보다 낮은 점수를 받은 것을 보며 허탈감을 느끼기도 합니다.

2. AI 시대, 교수님의 고민

 학생들에게 새로운 고민이 생겼듯, 교수님들 역시 여러 고민과 마주하고 있습니다. 첫째, 학생들이 스스로 사고하고 탐구하며 배우고 있는지, 혹은 생성형 AI로 인해 학습의 깊이와 몰입이 약화되고 있는 것은 아닌지에 대한 우려가 있습니다. 

둘째, 평가의 문제입니다. 학생들이 AI를 어디까지, 어떤 방식으로 활용했는지 알기 어려운 상황에서 제출된 과제가 과연 학생 개인의 역량과 사고를 얼마나 반영하는지 판단하기 쉽지 않습니다. 특히 글쓰기나 보고서 과제의 경우, 결과물만으로는 학생의 실제 이해 수준과 사고 과정을 확인하기 어려워졌습니다. 기존의 과제와 시험 방식만으로는 학습 과정 전체를 충분히 평가하기 어렵다는 지적도 나오며, 교수님들은 발표·토론·구술 평가 등 새로운 평가 방식의 필요성을 고민하고 있습니다. 

셋째, AI를 어디까지 제한하고 또 어떻게 교육적으로 활용할 것인지에 대한 기준이 아직 충분히 마련되지 않았다는 점입니다. 이로 인해 교수님들은 단순한 과제 방식뿐 아니라 수업 설계 전반의 변화를 고민하게 되고 있습니다. 

3. 학생들이 스스로 발견한 가장 효과적인 AI 활용법: 내가 먼저, AI는 나중에

그렇다면 어디에서 가능성을 찾을 수 있을까요? 학생 FGI를 통해 학생들에게서 가능성을 발견할 수 있었습니다. FGI에서 발견한, AI를 활용해 효과적으로 학습하는 학생들의 공통점은 먼저 스스로 생각하는 과정을 거친다는 점이었습니다. 이들은 문제에 대해 스스로 가설을 세우고, 자신만의 방식으로 접근해보려 노력했습니다. 그리고 학습 과정에서 막히는 지점이 생겼을 때 비로소 AI에 질문을 던졌습니다. 이때도 단순히 정답만 요구하기보다, 답에 이르는 사고 과정까지 함께 탐색하는 방식이 더 효과적이라고 인식하고 있었습니다.

이후에는 AI와의 상호작용을 통해 개념을 점차 정교화해 나갔습니다. 꼬리 질문을 반복하며 스스로 충분히 이해했다는 확신이 들 때까지 사고를 확장해 나가는 것입니다. 마지막으로 이렇게 정리한 내용을 자신의 언어로 다시 표현하는 과정을 거쳤습니다. 말하거나 글로 풀어내는 과정을 통해, 자신이 실제로 이해했는지를 점검하는 단계라고 할 수 있습니다.

4. 교수 설계의 핵심: ‘인풋’과 ‘아웃풋’의 분리

 이처럼 잘 배우는 학생들은 AI를 ‘대신 수행하는 기계’가 아니라 ‘사고를 촉진하는 튜터’처럼 사용하고 있었습니다. 이러한 학생들의 행동에는 공통된 특징이 있었습니다. 바로 학습 과정에서 ‘인풋(Input)’과 ‘아웃풋(Output)’을 분명하게 구분하고 있었다는 점입니다.

학생들은 AI를 통해 개념을 더 빠르게 이해할 수 있습니다. 그러나 자신의 언어로 설명하고, 논리를 구성하고, 즉석에서 질문에 대응하는 과정은 여전히 인간의 사고 능력을 요구합니다. 따라서 AI 시대의 수업 설계는 AI를 인풋 단계에서 적극적인 페이스메이커로 장려하되, 최종 평가는 학생이 직접 몸으로 부딪쳐 증명하는 아웃풋의 비중을 늘리는 방향으로 나아가야 합니다.

• 인풋 단계에서는 AI 활용을 적극 허용
• 최종 아웃풋에서는 학생의 실제 사고 흔적을 평가

5.시스템, 설계를 바꾸면 행동을 바꿀 수 있습니다