5P by GN⁺ 1달전 | ★ favorite | 댓글 5개
  • 생성형 AI의 등장으로 학생들 사이에 부정행위가 급증하고 있음
  • 많은 학생들이 ChatGPT 등 챗봇을 과제, 시험, 연구에 이용하여 학습 과정이 심각하게 훼손되고 있음
  • 대학과 교수진, AI 감지기 등도 부정행위 탐지가 어려워 근본적인 대응에 한계를 보임
  • AI 의존도가 높아지며 비판적 사고력과 자기주도적 학습 능력이 약화됨
  • 교육과 평가 시스템 전반의 존재 이유와 교육의 본질적 가치가 재정립되어야 할 필요성이 제기됨

도입 및 배경

  • 생성형 AI의 도입 이후, 학생들은 손쉽게 과제와 여러 평가를 AI에 의존하는 상황이 보편화됨
  • 대표적 사례로 소개된 Columbia University의 Lee는 ChatGPT를 사용해 80% 이상의 과제를 해결하였으며, 이로 인해 인간성이 반영된 부분은 최소화됨
  • Lee의 사례는 학업 성취보다는 인맥 형성이나 창업 등 네트워킹 목적이 대학 교육에서 더 중요한 동기가 되어가고 있음을 시사함
  • Lee와 동료는 AI를 활용한 부정행위 도구를 개발하였으며, 이로 인해 대학의 징계까지 받게 됨
  • 이처럼 학생들은 AI 활용을 도전이나 혁신, 생산성 증대로 인식하지만, 대학은 이를 부정행위로 간주하여 충돌이 발생함

AI 부정행위의 확산과 일반화

  • 2023년 설문에 따르면 대학생의 90% 가까이가 ChatGPT를 활용해 숙제를 해결한 경험이 있음
  • Generative-AI 챗봇은 노트 필기, 시험 대비, 요약, 에세이 작성 등 거의 모든 교육 과정에 깊이 침투하게 됨
  • 학생들 사이에서는 AI 이용이 상식으로 받아들여지고 있으며, 이에 대한 비판적 인식은 점차 약화됨
  • 일부 학생들은 AI에 과도하게 의존해 학습 의욕이나 자기주도 학습능력이 떨어지는 중독성 문제도 동반됨
  • 대학은 부정행위 방지책으로 구술 평가, Blue Book 시험 등 다양한 방법을 사용하지만 실질적으로 통제가 어려운 상황임

교수진과 학교의 한계 및 대응

  • 많은 교수들은 AI 탐지를 위해 다양한 기술적, 창의적 방법을 시도하지만, 2024년 연구에서는 97%의 AI 생성 과제가 탐지되지 않음
  • AI 생성 텍스트 탐지기는 신뢰도가 낮으며, 신경다양성 학생이나 비영어권 학생들에게 오탐률이 높게 나타남
  • 학생들은 AI 탐지기를 쉽게 속일 수 있는 우회 방법을 잘 파악하고 있음
  • 일선 교수들은 AI 사용을 명확히 금지하지 못하고, AI 감지기의 한계와 정책 불확실성으로 인해 실질적인 제재가 쉽지 않음
  • 대학 차원에서도 생성형 AI 시대에 맞는 정책적·철학적 재정립이 지연되고 있음

교육적, 사회적 우려

  • AI와 함께 표면적인 학습 결과만 중시되고, 실제로 비판적 사고력과 문제해결력, 창의성 등 핵심 역량이 약화됨
  • 일부 연구에서는 AI 의존이 학생들의 기억력, 문제해결 능력, 창의성 저하로 연결된다는 결과를 보고함
  • 일선 교수와 연구자들은 인문학, 글쓰기 교육의 가치가 점차 퇴색되는 것을 심각하게 우려함
  • 학생 개개인의 자기주도적 성장과 도전의 기회가 줄어들며, 사회 전체의 소프트 스킬 격차가 더 크게 벌어질 위험이 있음
  • 장기적으로는 교육의 본질과 직업 세계에서의 역할, 인간의 고유성에 대한 근본적 의문이 제기됨

사례와 개인적 경험

  • 대학생 Daniel은 ChatGPT 이용 경험을 통해 즉각적 지식 습득은 만족하지만, 직접 학습한 것과의 차이를 체감함
  • 또 다른 학생 Mark는 AI가 과제 작성에 중요한 도구가 되었지만, 이것이 온전히 자신의 성취라고 느끼기 어렵다고 토로함
  • 이러한 고민은 AI 작성 글을 받아들이는 기준, 과제의 의미, 타인과의 진정성 있는 소통 등에 혼란을 초래함

제도적·사회적 관점에서의 교육의 미래

  • 교육 현장은 AI 부정행위의 만연으로 인해 실존적 위기에 직면하고 있으며, 교수진 사이에서도 사기 저하와 퇴사 고민이 잦아짐
  • OpenAI 등 주요 기업의 입장은 AI가 ‘단어용 계산기’에 불과하다며, 전통적 평가 방식의 변화 필요성을 주장함
  • AI의 빠른 발전 속도와 오픈된 접근성, 대학의 대응 지연으로 인해 교육의 질적 저하와 신뢰도 하락이 가속화됨
  • 학생과 교원 모두 의미 있는 학습 경험의 상실, 노력 중심 성장 모델의 붕괴를 우려하고 있음
  • 앞으로 AI가 인간의 사고와 수행 능력에 미칠 장기적 영향, 그리고 교육 시스템이 가져야 하는 철학적 가치에 대한 사회적 논의 필요성이 부각됨

마무리 및 기술 발전

  • AI 피드백 도구 등장으로 학생의 과제를 AI가 평가하는 ‘AI 대 AI’ 평가 구조가 현실화되고 있음
  • Lee는 학교 내 AI 부정행위 도구 개발 경험을 살려 Cluely라는 새로운 AI 실시간 피드백 플랫폼을 출시함
  • Cluely는 컴퓨터 화면과 오디오를 감지해 실시간으로 AI 답변을 제시, 교육뿐 아니라 일상 상황(예: 데이트)까지 확대 적용을 시도함
  • 이에 따라 Lee와 창업팀은 상당한 투자 유치와 함께 교육, 채용, 일상 등 다양한 영역에서 AI의 파급력을 체험하고 있음
  • AI가 교육 실험 및 평가 전반을 재정의하는 과정에서 인간 고유 가치와 교육의 목적을 분명히 해야 할 필요성 증대됨

교육은 기득권의 재생산 도구라고 학부때 배웠는데 교육의 목적을 본문 요약글처럼 명확히 해야겠죠

AI가 교육을 붕괴시키는 것이 아니라 이때까지의 교육의 도구가 너무 편의주의적이었던거지요.

줄세우기 도구로서의 교육은 이제 그만

이제 산업 전반적으로 시대가 바뀌는 것임. 인간은 적응의 동물임... 잘 적응해 봅시다.

Hacker News 의견
  • ChatGPT와 같은 LLM이 이미 망가진 시스템에 한층 더 압박을 가중시켰음

    • 대부분의 사람들이 학위는 취업시 학위 검증을 통과하기 위해 취득함
    • 대학 등록금이 매우 비쌈
    • 다른 상품이나 서비스와 달리, 서비스가 나빠도 환불을 받을 수 없음
    • 교수들은 사실상 원하는 대로 할 수 있음
    • 연방 학자금 대출이 형사상 판결과 같은 수준으로 취급됨
    • 이런 상황들을 보면, 당연히 투자 대비 이득을 기대하게 되는데 그게 '지식'이 아니라 '졸업장'이라는 점임. 그래서 사람들은 '도구'를 써서 졸업장(반쯤만 약속된)을 따낼 확률을 높이려 함
    • 이런 상황이 결국 대학의 졸업장 공장 역할을 파괴하고 진정한 학문적 엄격함과 연구로 돌아가길 희망함. 하지만 희망만 남는 상황임
  • 교수들이 마음대로 할 수 있다는 것은 예전 얘기임. 지금은 오히려

    • 교수들은 거의 모두에게 합격점을 줘야 함

    • 무례한 행동(헤드폰 끼기, 수업 중 게임/비디오 시청 등)해도 학생을 내쫓을 수 없음

    • 연장/재시험 요청을 사실상 모두 받아줘야 함

    • 학생이 채팅GPT를 써서 숙제를 했다는 게 명백해도 0점을 줄 수 없음

    • 진짜 엄격함과 공부로 돌아가려면 교수에게 권위가 다시 필요함

    • 아내가 현재 교수인데 이런 말들은 사실이 아님

      • 부정행위, 결석 등 이유로 매년 불합격시키는 학생이 있음
      • 동료 중에 정말 못 가르치는 사람이 있는데, 그 교수는 소프트웨어 사업도 하면서 똑똑한 학생을 값싼 인력으로 뽑으려는 게 목적 같음
      • 해외 부유한 학생(부정입학, 뇌물 등)이 마스터 과정에 지원하면 압력이 생김
      • 이 학생들 중 일부는 숙제를 다른 학생 이름으로 제출, 5번 이상 적발되며 어떻게든 통과시켜 달라는 전화 요청도 함
    • 10년 전 대학 다녔지만 그런 현상 전혀 없었음. 지금은 변하지 않았다고 생각함

    • '요즘 애들' 프레임의 변형일 뿐임

      • 다른 서비스와 달리 교수 문제/평가 불공정/수업 불성실도 환불 불가임
      • 실패는 항상 학생 책임으로 간주되고 교수 책임은 아님
      • 학자금 상환은 50대까지 이어지는데, 직업을 구하려면 졸업장이 필요함
      • 이 모든 조건 조합이 이 상황을 만듦. 명확한 해결책은 없음. 대학의 자본 축소와 '학위 불요' 직업 시장 확대가 그나마 해법이지만 기대 안함
    • 지금 교수의 대부분이 비정규직이라는 점도 영향임

    • 테뉴어(정년 보장) 교수들도 수업은 최소한으로 하고 전혀 신경 안 씀. 연구에 더 관심있고, 교수 본연 역할이 연구 위주로 바뀜. 점점 강의의 질이 떨어짐

  • 대학이 이제는 $X00,000 넣고 높은 연봉 일자리에 입장할 수 있는 키(졸업장)를 뽑는 자판기가 되는 현상임

    • 교육은 덤에 불과하며, 핵심은 취업용 키임

    • 대학이 진짜 교육기관이 되려면 비용을 줄이고 기업이 졸업장을 필수 조건으로 삼지 않아야 함

    • 주립대+커뮤니티 칼리지 경로는 $x00,000보다 훨씬 저렴함

  • 프랑스에서는 매년 200유로로 Sorbonne 등 명문대 다닐 수 있음

    • 유명 공대는 저렴하고, 금융계열 명문 사립만 1년에 2만 5천 유로 수준(저소득층은 무상임)
  • 상위 물리학자, 노벨상(평화, 문학 제외) 수상자, 학위 없는 토목기사, 외과의사가 존재하냐는 비판

    • 소프트웨어 분야만 예외적으로 비학위 경력자도 잘 활약할 수 있음

    • 나 또한 대학교 안 다녔지만 이론적 기본기는 부족했고, 대부분의 일엔 필요 없으나 언젠가는 필요함

    • 엄격한 기술 기반 분야엔 학위 필수지만, 많은 사무직은 학위 지식과 무관함에도 불구하고 학위 없으면 필터링됨

    • 학위는 약한 잠재력 신호임. 강한 신호는 직접 일해보기 전엔 없음. 그저 현실을 반영한 현상임

    • 학위 취득에 큰 돈이나 학자금 대출이 필수적이지 않음. 적은 등록금만 내면 받는 나라 많음

  • 졸업장이 아니라 '지식'이 진정한 성과라고 생각함

    • 예를 들어, 의대 수료증만 받으면 진짜 의사가 될 수 있나? 지식이 전혀 필요 없을까?

    • 실제로 대학에서 정작 공부에 집중한 사람이 취업이 더 쉬웠음. 다양한 기회와 자원을 무시하는 것이 아쉬움

    • 대학교는 학습에 완벽한 환경이며, 본인의 노력 만큼 얻는 것임

    • 전공과 무관한 사무직엔 학위=입장권이고, 실제 지식은 큰 의미 없음. 역사 전공자도 영업직 채용에서 학위 없는 사람보다 뽑힘

  • 회사가 졸업장을 필수로 요구하는 한 대학은 졸업장 공장 역할을 할 수밖에 없음

    • 고졸로 지원 가능한 직종이 현저히 줄었음
  • LLM이 화이트칼라 주니어 일자리를 없앴다는 주장 나옴. 대학은 빨리 변화해야 함

    • 주니어의 본질은 성장의 대상으로, 허드렛일만 시키는 것은 아님

    • LLM은 현재 신입 수준이며, 아직 경험자 대체는 멀었음. 완전 대체가 아니라 업무 효율화가 주 역할임

    • 화이트칼라 주니어가 사라지면 시니어도 결국 사라질 것임

    • 법/세무상 문제로 신입이 짐이 된다는 말엔, 법적으로 차감(deduction) 효과도 있음을 언급함

    • 대학이 무엇으로 '피벗'할지에 대한 의문 제기

  • 교수 입장에서 AI 활용을 허락하고 외부 자료 사용을 문서화하라고 했지만, ChatGPT가 문제를 풀지 못하면 학생은 '이제 어떻게 하냐?'라는 반응임. 즉, 학생들에게는 인내력, 문제해결 근성이 부족함

    • 연령 불문하고 인내심, 끈기가 사라졌다는 의견도 나옴. 특히 주입식, 즉각적 답에 익숙한 세태를 지적함

      • Gen-Z도 동의한다며, 집중력 저하는 세대 문제가 아니고 정보량이 너무 많고, 사회 전체의 문제라고 봄
    • 학생의 이런 태도는 과거 교사들이 학습 의욕을 저하시킨 결과일 수 있음

  • LLM으로 치팅한 학생들이 과연 진짜 실무에서 경쟁력을 가질지 걱정하는 글도 있음

    • 앞으로는 AI에만 의존하지 않고 기초 실력을 갖춘 사람이 시장에서 살아남을 것임

      • 오히려 수십 년 뒤 은퇴가 다가와서 AI 변화에 비관적이지만, 'AI 없이' 문제를 해결할 수 있는 사람이 살아남을 것임

      • 모두가 '배관공' 얘기하지만 실제 배관공 일은 결코 쉽지 않음

    • ChatGPT로 숙제를 그대로 복붙하는 등, 게으름이 만연함

      • 하지만 치팅을 입증하려면 범죄 재판만큼 명확한 증거가 필요하므로 처벌이 어려움
      • 그러나 면접 등에서는 금방 걸러질 것임
    • BS(허울 좋은 일만 하는)와 진짜 실력 차이를 아는 회사에 취업해야 하며, 조만간 허울뿐인 기업은 파산할 것임

    • AI 나오기 전 실력을 쌓은 사람이 강점이 있음. 글쓰기, 컴퓨터 기초는 계속 가치가 있을 것임

  • 스페인 대학에서 영어 자료를 번역해서 과제에 활용했을 때 죄책감을 느꼈지만, LLM 시대에는 그런 감정이 줄었음

    • 이건 치팅이 아니라 특별한 이점임. 교재를 다른 언어로 읽는 것은 엄연히 권장되는 방법임
    • 살짝 불공정하긴 한데, 덕분에 시간을 훨씬 단축했음
  • LLM의 무료 튜터링도 긍정적으로 볼 수 있음

    • 과거 부유층만 과외를 누렸으나 이제 모두가 ChatGPT로 접근 가능해진 점이 상향평준화임

    • TA(조교)의 언어 장벽 등 오프라인 문제도 해결할 수 있음

    • 고액 수업료 없이도 모두 같은 수준의 지원을 받을 수 있어 교육 민주화임

    • 하지만 실제로 많은 학생은 LLM의 답을 그대로 복붙해 과제를 제출함

      • 사고 과정을 설명해달라 해도 대답 못하는 일이 많음
    • 실제로 LLM을 튜터로 써서 자기 스타일에 맞는 학습 방식을 찾은 사례도 존재함

    • 그러나 대학이 '경쟁'만이 전부라면 인간적 가치가 없어지고, 진정한 교육은 오히려 줄어듦. 치팅 수단이 평등화된 게 좋은 일인지도 의문임

      • 공부하는 학생은 LLM을 '스스로 배움'에 활용할 수 있으나, 치팅 수단도 함께 늘어난 셈임
  • 아이들이 진짜로 독서나 심층 사고가 어렵다는 내용이 우울하다는 반응도 있음

    • 네덜란드 대학에서는 과제 후 직접 질의응답, 코드 설명 등으로 치팅을 충분히 적발하고 있음

    • 왜 학생 치팅만 도덕적 분노를 일으키고 대학이 학생들을 '사기'치는 행태(교육의 질 대비 비용 등)는 용인하는지 의문임

      • 지금 문제의 본질은 도덕이 아니라 '우울함'에 있음. 학생들이 자기주도적 사고, 비판적 사고력, 어려움을 뚫고 나가는 힘을 점점 잃고 있다는 사실 자체가 우울함

      • 도덕적 분노가 아닌, 단순히 현상이 우울한 것임

  • ChatGPT가 "과제를 돕는 것"과 "치팅하는 것"을 혼동하는 언론을 비판함

    • 실제로 숙제 문제 자체를 넣는 건 정책상 치팅이지만, 기술적 개념이나 역량을 질문하는 건 허용 가능함
  • 대학 등록금이 취업시 받는 연봉과 맞먹으니, 진짜 비용은 두 배임

    • 일자리 진입장벽이면서 사실상 학생들의 '착취'임

      • '현장 학습'이 동일 성과를 낼 수 있는 직종에 더 해당함
    • 학생들도 결국 시스템에 기여하고 있음. LLM으로 숙제가 쉬워지면 대학원도 더 많이 가고 '모두가 이득'(하지만 현실은 냉정함)

  • 청년의 "허영심"이 결국 오퍼레이터(operator)가 아닌 엔지니어(engineer)로 성장하지 못하게 함

    • 진정한 엔지니어는 기초에 충실하고 호기심과 이해에 힘써야 함. 편하게만 가다 보면 AI 자동화 툴에 의해 오퍼레이터 일자리가 사라짐
    • 오퍼레이터의 수는 디자이너/엔지니어보다 항상 많음. 모두가 엔지니어가 되긴 현실적으로 불가능
      • 평균 이상의 지능, 환경과 노력이 있어야 엔지니어가 될 수 있음. 절대 절반은 불가함

        • 평균적인 사람이 엔지니어가 되어야 한다면 끔찍한 결과가 나옴. 무턱대고 평균적인 사람이 소프트웨어 개발, 건설, 항공을 맡으면 위험해짐