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대학생 과제에서의 AI 활용: 장점과 우려, 평가 기준

일일 보고서 2024년 09월 15일
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목차

  1. 요약
  2. AI 활용의 긍정적 측면
  3. AI 활용의 부정적 측면
  4. 과제에서 AI 활용의 윤리적 문제
  5. AI 시대의 과제 평가기준
  6. 교육 현장에서의 AI 도입 사례
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 대학생들이 과제 수행 시 인공지능(AI)를 활용하는 장점과 우려를 분석하며, 새로운 평가 기준을 제시하는 데 목적이 있습니다. AI 도구는 학생들이 과제를 빠르게 수행하고, 개인화된 학습 경험을 제공하며, 학업 성취도를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 AI는 부정확한 정보 제공, 윤리적 문제, 개인정보 보호 이슈 등을 동반하며, 학생들의 표절 및 부정행위 가능성을 높일 우려도 있습니다. 결국 AI 시대에 적합한 평가 기준 마련과 교수자의 지속적인 개발이 필요하며, 서울대학교와 이화여자대학교의 AI 활용 사례 및 부산대학교의 가이드라인은 이러한 문제를 해결하기 위한 좋은 예시입니다.

2. AI 활용의 긍정적 측면

  • 2-1. 효율적인 과제수행

  • 대학생들이 AI를 활용하여 과제를 수행할 경우, 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 챗GPT와 같은 생성형 AI는 문서 작성 시 사용자의 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공하여 빠른 의사 결정을 도울 수 있습니다. 또한, 양질의 정보를 실시간으로 제공함으로써 학생들의 작업 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다.

  • 2-2. 학습 도구로서의 AI

  • AI는 학생들이 학습하는 데 도움이 되는 다양한 도구로 자리잡고 있습니다. 학생들은 AI를 통해 에세이 작성, 노트 관리, 예습 및 복습을 도와주는 기능을 이용할 수 있습니다. 특히, AI는 개인화된 학습 경험을 제공하여 학생들이 자신의 필요에 맞는 학습 방법으로 쉽게 접근할 수 있게 합니다.

  • 2-3. 학생의 학업 성취도 향상

  • AI의 도입으로 학생들의 학업 성취도가 개선될 수 있습니다. 최근 연구에 따르면 AI 도구를 활용한 학습 경험은 학생들의 사고력 향상과 깊이 있는 학습을 촉진합니다. 예를 들어, 특정 대학에서는 과제를 수행할 때 AI와 협력하여 문제를 해결하도록 요구하여 학생들의 동기부여와 성취도를 높이고 있습니다. 이러한 변화들은 AI가 교육 현장에서 긍정적인 역할을 할 수 있음을 보여줍니다.

3. AI 활용의 부정적 측면

  • 3-1. 부정확한 정보 제공

  • AI 시스템은 종종 '블랙박스'로 불리며, 그 결과나 결정을 설명할 수 없는 경우가 많습니다. 이러한 불투명성은 잘못된 정보의 제공으로 이어질 수 있으며, 교육 현장에서 학생들이 잘못된 지식을 학습할 위험이 있습니다. AI가 제공하는 정보가 사실을 왜곡하거나 출처를 인용하지 않는 문제가 지적되고 있습니다. AI 시스템에 의해 학생들이 접하는 정보의 신뢰성이 저하될 수 있습니다.

  • 3-2. AI의 윤리적 문제

  • AI 활용에 대한 비판적인 시각이 존재합니다. 특히, AI 도구의 사용이 학생 데이터의 수집과 관련된 개인정보 보호 문제를 야기할 수 있다는 우려가 있습니다. 연구에 따르면, 학부모와 학생들은 AI 도구가 개인 식별이 가능한 정보를 외부로 공유하는 것에 대해 불안감을 느끼고 있으며, 이러한 정보의 안전한 처리와 보호를 위한 명확한 설명과 보장이 필요하다고 응답하였습니다. AI의 활용이 교사와 학생 간의 신뢰를 기반으로 해야 한다는 점에서, 윤리적 기준이 무엇인지 명확히 규정할 필요성이 제기되고 있습니다.

  • 3-3. 개인정보 보호 이슈

  • AI 디지털 교과서와 같이 AI가 학생들의 개인 정보를 수집하게 될 경우, 개인정보 보호 문제가 발생할 가능성이 있습니다. 각종 정책들과 AI 기술의 조합이 학생들의 프라이버시를 위협하고 있으며, 학생들의 데이터가 외부 시스템에 어떻게 사용될지를 명확히 규명할 필요가 있다는 지적이 있습니다. AI 기반의 교육 도구가 운영될 때, 학생들의 개인 정보 사용에 대한 권리 보호와 안전성을 고려해야 하며, 교육 분야의 ‘책임 있는 AI’ 개발이 요구되고 있습니다.

4. 과제에서 AI 활용의 윤리적 문제

  • 4-1. 표절 및 부정행위 문제

  • AI를 활용한 과제 수행은 표절 및 부정행위 문제를 야기할 수 있습니다. 특히 챗GPT와 같은 AI는 학생들이 과제를 완성하는 데 도움을 주지만, 과제의 출처가 불분명해질 수 있습니다. 텍사스주의 한 대학에서는 챗GPT를 사용한 학생들에게 낙제점을 부여하는 일이 있었으며, 이는 AI를 통한 과제의 위험성을 드러냅니다. 이와 관련하여 실제로 부산대는 표절과 부정행위를 방지하기 위해 교수·학습 AI 활용 가이드라인을 만들었습니다.

  • 4-2. 공정성 및 신뢰성

  • AI 사용으로 인해 학습 평가의 공정성과 신뢰성 문제도 대두되고 있습니다. 일부 학생들은 AI를 사용하여 과제를 수행함으로써 다른 학생들과의 형평성을 잃게 되는 상황이 발생할 수 있습니다. 과제를 작성할 때 AI의 도움을 받은 학생과 그렇지 않은 학생 간의 성취도가 다를 수 있으며, 이는 교육적 불공정성을 초래할 수 있습니다.

  • 4-3. 오류 교정 및 책임 소재

  • AI가 생성한 콘텐츠에는 오류가 있을 수 있으며, 이로 인해 학생들이 잘못된 정보를 바탕으로 과제를 수행할 위험이 존재합니다. 이러한 과정에서 발생하는 오류에 대해 누가 책임을 져야 할지에 대한 논의도 필요합니다. 과제가 AI에 의해 작성되었을 경우, 그 결과물에 대한 평가 기준과 책임 소재를 명확히 할 필요성이 있습니다.

5. AI 시대의 과제 평가기준

  • 5-1. 비판적 사고와 창의성 평가

  • AI 도구는 학습자의 주도성을 강화하는 보조 도구로 사용되어야 합니다. 학습자는 개인의 학습 목표를 설정하고 이를 이끌어 나가는 것이 중요하며, AI는 필요한 정보를 제공하고 학습 방향을 제시하는 역할을 합니다. 학습자는 AI가 제공하는 문제 해결 방법을 비판적으로 분석하고 평가하는 능력을 키워야 하며, 그 과정에서 단순히 답을 찾는 것이 아니라 문제의 본질을 이해하고 스스로 해결책을 찾는 능력을 기르게 됩니다.

  • 5-2. 다양한 평가 방식 도입

  • AI 디지털교과서는 개인의 능력과 수준에 맞는 맞춤형 학습 기회를 지원하도록 인공지능 기술을 활용합니다. 이 과정에서 느린 학습자를 위한 기초 개념 보충학습과 빠른 학습자를 위한 심화 학습을 제공할 수 있도록 설계됩니다. 다양한 평가 방식을 도입함으로써 학생들의 학습 스타일에 적합한 평가 방법을 적용할 수 있습니다. 또한 교사는 학생들의 학습 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 학습 지원을 할 수 있습니다.

  • 5-3. 지속적인 교수자 개발

  • AI 디지털교과서를 활용한 수업 혁신이 이루어지기 위해서는 지속적인 교수자 개발이 필요합니다. 교수자들은 AI 디지털교과서의 기능과 활용 방안을 이해하고 이를 현장에서 효과적으로 사용할 수 있도록 훈련받아야 합니다. 이를 위해 시·도교육청 주관으로 민간과 협업하여 교원 집중연수를 실시하고, AI 디지털교과서가 현장에서 오류 없이 작동할 수 있도록 지원 체계를 구축해야 합니다.

6. 교육 현장에서의 AI 도입 사례

  • 6-1. 서울대학교와 이화여자대학교의 시도

  • 서울대학교는 중간고사에서 챗GPT가 제공한 답변 중 틀린 내용과 그 근거를 찾아내는 문제를 출제하였습니다. 이화여자대학교는 문제를 챗GPT에 입력할 수 없도록 여러 공식을 사용하는 오픈북 시험을 시행하였습니다. 이러한 접근은 AI 도구가 학생들의 사고 능력을 자극하는 방법으로 받아들여지고 있습니다.

  • 6-2. 부산대의 AI 활용 가이드라인

  • 부산대학교는 표절과 부정행위를 방지하고 더 나은 교육 성과를 창출하기 위해 '교수·학습 AI 활용 가이드라인'을 작성했습니다. 이 가이드라인은 AI 도구의 사용을 명확히 규정하고, 교육 현장에서 올바르게 AI를 활용할 수 있는 방향성을 제시하고자 하였습니다.

  • 6-3. 영국 교육계의 데이터 보호 방침

  • 영국 교육계에서는 AI 도구가 학생들의 과제물과 데이터를 사용하는 것에 대해 대체로 수용적인 태도를 보이고 있지만, 개인 식별이 가능한 정보나 데이터 공유에 대한 우려를 표명하였습니다. 특히 SEND(특수 교육 요구) 학생의 학부모들은 자녀 데이터의 외부 공유가 복지 혜택에 미칠 영향을 우려했습니다. 또한, 학생들의 과제물 사용에 대한 우려와 함께 AI의 교육 분야 활용에서 인간의 감독이 필수적이라는 의견이 제시되었습니다.

7. 결론

  • AI 기술의 발전은 대학 교육에 많은 변화를 가져오고 있습니다. AI를 활용한 과제 수행은 효율성과 학습 성취도를 높여줄 수 있지만, 윤리적 문제와 개인정보 보호 이슈도 동반합니다. 따라서 AI를 교육에 도입할 때는 이러한 문제들을 신중하게 고려해야 하며, 학생들의 비판적 사고와 창의성을 평가할 수 있는 새로운 평가 기준을 마련해야 합니다. 특히 챗GPT와 같은 도구를 사용할 때는 공정성과 신뢰성을 보장하기 위해 세심한 주의가 필요합니다. 서울대학교와 이화여자대학교의 시도는 AI를 교육에 효과적으로 접목하는 좋은 사례로 볼 수 있으며, 부산대학교의 AI 활용 가이드라인은 AI 도구의 사용을 명확히 규정하는 방향성을 제시합니다. 미래 교육에서는 AI 시대에서도 교수자와 학생 간의 상호작용을 강조하고, 다양한 평가 방식을 적용해 공정한 평가를 이뤄내는 것이 중요합니다. 이러한 접근은 교육의 질을 높이고, 학생들이 창의적이고 비판적으로 사고할 수 있는 환경을 제공하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

8. 용어집

  • 8-1. ChatGPT [기술]

  • ChatGPT는 오픈AI가 개발한 언어 기반 인공지능 서비스로, 다양한 교육 현장에서 활용되고 있습니다. 학생들의 과제 작성, 자료 조사, 리뷰 작성 등에 사용되며, 교육 도구로서의 가능성을 널리 인정받고 있습니다.

  • 8-2. 서울대학교 [교육 기관]

  • 서울대학교는 AI 기술을 적극 도입하여 중간고사에서 ChatGPT의 답변 중 오류 찾기 문제 등을 출제하며, AI를 활용한 교육 방식을 실험하고 있습니다.

  • 8-3. 이화여자대학교 [교육 기관]

  • 이화여자대학교는 문제를 ChatGPT에 입력해 답을 구할 수 없도록 여러 공식을 활용해야 하는 오픈북 시험을 도입, AI의 활용 범위를 창의적으로 확장하고 있습니다.

9. 출처 문서