학습의 도구인가, 사고의 대체물인가… 고등교육이 아직 답하지 못한 질문들

생성형 인공지능이 대학 교육 현장에 본격적으로 유입된 이후, 기술의 가능성만큼이나 교육의 근간을 흔드는 질문들이 빠르게 늘어나고 있다. 학생들은 이미 과제 작성과 자료 조사, 요약과 아이디어 구상 과정에서 AI를 일상적으로 활용하고 있으며, 대학 역시 이를 전면 금지하기보다 ‘활용 가능성’을 탐색하는 단계에 접어들었다. 그러나 기술의 확산 속도와 달리, 이를 받아들이는 교수 집단의 인식은 상당히 복합적이고, 때로는 명확한 불안을 동반하고 있다. 최근 미국 고등교육 전문 매체인 The EDU Ledger가 보도한 교수 대상 조사 결과는 이러한 긴장을 단적으로 보여준다. 조사에 응답한 교수 대다수는 생성형 AI가 학생들의 학습 방식과 평가 체계를 근본적으로 변화시킬 것이라고 보면서도, 그 변화가 긍정적일지에 대해서는 강한 회의와 우려를 동시에 표했다. 이 조사는 단순히 ‘AI에 대한 거부감’을 드러낸 것이 아니라, 고등교육이 아직 제도적으로 준비되지 못한 상태에서 기술이 먼저 도착해버린 현실을 드러내는 신호에 가깝다.

교수들이 가장 강하게 제기한 문제는 학생들의 사고력 약화 가능성이었다. 생성형 AI가 문장을 대신 만들어주고, 논지를 구조화해주며, 참고자료를 요약해주는 과정이 반복될수록 학생 스스로 사고를 전개하는 시간과 경험이 줄어들 수 있다는 판단이다. 다수의 교수들은 학생들이 AI 도구에 과도하게 의존하게 될 경우, 비판적 사고 능력과 문제 해결 과정 자체가 축소될 위험이 있다고 응답했다. 이러한 인식은 단순한 직관이 아니라, 실제 수업 현장에서 관찰된 변화에 근거하고 있다. 과제의 완성도는 이전보다 높아졌지만, 토론이나 구두 평가 과정에서 학생이 자신의 논지를 설명하지 못하거나, 질문에 즉각적으로 대응하지 못하는 사례가 늘고 있다는 것이다. 이는 결과물의 질과 사고 과정의 깊이가 반드시 일치하지 않는다는 점을 교수들이 체감하고 있음을 보여준다.

학업윤리의 경계가 흐려지는 교실

AI 활용을 둘러싼 가장 첨예한 논쟁 중 하나는 학업윤리 문제다. 조사에 응한 교수들 가운데 상당수는 생성형 AI의 확산 이후 표절과 부정행위 사례가 늘어났다고 인식하고 있었다. 문제는 기존의 표절 개념과 AI 활용 사이의 경계가 명확하지 않다는 데 있다. 학생이 AI가 생성한 초안을 그대로 제출했을 때 그것은 부정행위인가, 아니면 도구 활용인가라는 질문에 대해, 교수들 사이에서도 일관된 기준이 존재하지 않는다. 실제로 교수 집단은 AI가 작성한 개요나 문단을 그대로 사용하는 행위를 ‘부정행위’로 보는 입장과, 참고 자료 수준으로 허용할 수 있다는 입장으로 나뉘어 있다. 이는 대학 차원의 명확한 가이드라인이 부재한 상황에서, 개별 교수의 판단에 과도한 책임이 전가되고 있음을 의미한다. 그 결과 동일한 대학, 심지어 같은 학과 내에서도 과목별로 상이한 기준이 적용되는 혼란이 발생하고 있다.

이번 조사에서 특히 주목할 지점은 교수 개인의 태도보다, 대학 제도의 준비 수준에 대한 평가다. 다수의 교수들은 자신이 소속된 대학이 생성형 AI를 교육적으로 활용하기 위한 제도적 준비를 충분히 갖추지 못했다고 응답했다. 교수 연수, 수업 설계 지원, 평가 기준 정비, 윤리 가이드라인 마련 등 거의 모든 영역에서 ‘아직 준비되지 않았다’는 인식이 우세했다. 이는 생성형 AI가 단순한 교육 보조 도구가 아니라, 수업 설계와 평가 방식 전반을 재검토하도록 요구하는 기술임에도 불구하고, 대학이 이를 기존 틀 안에서 다루려 하고 있다는 비판으로 이어진다. 기술은 빠르게 진화하고 있지만, 대학의 의사결정 구조와 규범은 여전히 느리게 움직이고 있다는 지적이다.

흥미로운 점은 교수들이 생성형 AI의 교육적 가능성 자체를 전면 부정하지는 않는다는 점이다. 상당수의 교수들은 AI가 맞춤형 학습을 지원하고, 학생들의 기초 이해를 돕는 데에는 일정한 역할을 할 수 있다고 평가했다. 문제는 ‘어떻게 쓰느냐’이지, ‘써야 하는가’의 문제가 아니라는 인식도 적지 않았다. 다만 이러한 가능성이 현실화되기 위해서는 몇 가지 전제가 필요하다는 데 의견이 모인다. 학생들에게 AI 활용 역량과 한계를 동시에 가르치는 AI 리터러시 교육, 교수자를 위한 체계적인 연수 프로그램, 그리고 무엇보다 평가 방식의 근본적인 재설계가 필요하다는 것이다. 단순 결과물 제출 중심의 과제 구조에서는 AI 활용 여부를 구분하기 어렵고, 이는 결국 평가의 신뢰성을 약화시킬 수밖에 없다.

이러한 미국 대학의 풍경은 한국 대학에도 결코 낯설지 않다. 이미 국내 대학들 역시 생성형 AI 활용을 둘러싼 유사한 고민에 직면해 있다. 일부 대학은 AI 활용 가이드라인을 발표했지만, 상당수는 선언적 수준에 머물러 있으며, 실제 수업과 평가에 어떻게 적용할지에 대해서는 여전히 교수 개인의 판단에 의존하고 있다. 특히 대규모 강의와 상대평가 구조, 취업과 직결된 성적 중심 문화 속에서 AI 활용 문제는 더욱 복잡해진다. 학생들은 AI를 ‘편법’이 아니라 ‘생존 전략’으로 인식할 가능성이 크고, 교수들은 공정성을 지키기 위해 오히려 평가 방식을 보수적으로 유지하려는 유인을 갖게 된다. 이는 기술 활용의 가능성을 스스로 차단하는 결과로 이어질 수 있다. 메시지는 단순하다. 생성형 AI는 이미 대학 안으로 들어왔고, 이를 둘러싼 질문을 더 이상 미룰 수 없다는 것이다. 교수들의 우려는 기술에 대한 거부가 아니라, 준비되지 않은 상태에서 변화가 강요되는 구조에 대한 경고에 가깝다.

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고등교육이 해야 할 일은 AI를 금지하거나 무조건 수용하는 것이 아니라, 학습의 본질과 평가의 목적을 다시 묻는 일이다. 무엇을 배우게 할 것인가, 어떤 능력을 검증할 것인가, 그리고 대학 교육이 사회에 제공해야 할 가치는 무엇인가라는 질문에 대한 답 없이는, 어떤 기술도 ‘교육적 도구’로 자리 잡기 어렵다. 생성형 AI는 대학을 시험하고 있다. 이 시험의 결과는 기술이 아니라, 대학 스스로의 선택에 달려 있다.

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