대학생 70%가 이미 쓰는 학습 도구
챗GPT로 과제를 쓰는 일은 더 이상 일부 학생의 편법이 아니다. 연세대학교 교육학과 연구팀이 2026년 10월 27일 발표한 연구 결과는 생성형 인공지능(AI)이 교실과 강의실의 일상 규칙을 이미 바꿨다는 사실을 보여준다. 대학생 약 70%가 학업에 생성형 AI를 활용했고, 이 가운데 약 40%는 AI가 만든 내용을 수정하지 않고 과제로 제출한 경험이 있었다.
이 숫자는 단순한 부정행위 통계가 아니라, 학교가 무엇을 평가하고 어떻게 가르칠지를 다시 정해야 한다는 경고에 가깝다. 이번 연구의 핵심은 명확하다.
생성형 AI를 금지하는 방식만으로는 과제 대필과 표절 문제를 막기 어렵고, 오히려 학생과 교사 사이의 불투명한 사용 관행을 키울 가능성이 크다. 학교가 해야 할 일은 도구를 숨기게 만드는 규율이 아니라, 사용 사실을 드러내고 검증하며 학습 과정에 포함시키는 새 기준을 만드는 일이다. 앞으로 학생은 과제 결과물만 제출하는 데 그치지 않고, 어떤 질문을 AI에 던졌는지, 어떤 답을 버렸는지, 어떤 근거로 고쳤는지를 설명해야 할 가능성이 커졌다.
연세대학교 교육학과 연구팀은 국내외 대학생과 교사를 대상으로 설문조사와 심층 인터뷰를 실시해 생성형 AI 사용 실태와 인식을 살폈다. 원자료에는 조사 표본 규모와 국가별 비중이 공개되지 않았지만, 공개된 결과만으로도 변화의 방향은 뚜렷하다.
대학생 10명 중 7명 수준이 학업에 AI를 쓰는 현실은 도구 접근성 문제가 사실상 종결됐음을 뜻한다. 이제 쟁점은 AI를 쓸 수 있느냐가 아니라, AI가 만든 답을 학습자의 사고로 바꾸는 절차를 학교가 요구하고 있는가에 있다. 대학생 약 40%가 AI 생성물을 수정 없이 제출한 경험이 있다는 결과는 더 예민한 문제를 제기한다.
이 수치는 표절 탐지 프로그램을 더 강하게 적용하면 해결될 문제처럼 보일 수 있다. 그러나 생성형 AI는 기존 웹 문서를 그대로 베끼는 방식과 달리 문장을 새로 조합한다.
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학생이 출처 없는 문장을 자신의 글처럼 제출했는지 확인하는 절차가 어려워졌고, 교사는 결과물만 보고 학생의 이해 수준을 판단하기 힘들어졌다. 과제 평가가 '완성된 문서'에만 매달릴수록 AI 사용의 실제 과정을 놓치게 된다. 연구를 이끈 연세대학교 교육학과 최윤정 교수는 "생성형 AI는 교육의 패러다임을 바꿀 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 기존의 학습 평가 방식과 윤리적 기준에 심각한 도전 과제를 제기한다"며 "단순히 AI 사용을 금지하기보다는, 올바른 활용법과 윤리적 프레임워크를 마련하는 것이 중요하다"고 밝혔다.
이 발언은 교육 현장의 논쟁을 한 단계 앞으로 밀어낸다. 금지와 허용의 이분법보다 중요한 것은 수업 목표에 맞춰 허용 범위와 공개 의무를 세분화하는 일이다. 독후감, 코딩 과제, 연구계획서, 외국어 작문은 AI가 개입할 수 있는 지점과 교육적 위험이 각각 다르기 때문이다.
표절보다 큰 평가 방식의 균열
학부모와 학생에게 가장 가까운 변화는 숙제의 형식이다. 지금까지 많은 과제는 정답에 가까운 결과물을 정해진 분량으로 제출하는 방식에 익숙했다. 생성형 AI가 보편화하면 이런 과제는 교육 효과보다 탐지 비용을 더 키울 수 있다.
학교는 초안, 수정 이력, 참고 자료 검토, 발표와 질의응답을 함께 평가하는 방식으로 이동할 가능성이 크다. 연세대학교 교육학과 연구팀이 제안한 과정 중심 평가(process-oriented assessment)는 이 흐름과 맞닿아 있다. 교사의 역할도 달라진다.
학생이 AI를 썼는지 감시하는 역할만 맡으면 수업은 의심과 방어의 구조로 흘러간다. 반대로 교사가 AI 답변의 오류를 검토하게 하고, 같은 질문을 다르게 입력했을 때 답이 어떻게 바뀌는지 비교하게 만들면 도구는 비판적 사고 훈련의 재료가 된다.
연구팀은 AI 리터러시(AI literacy) 교육 강화, AI 기반 학습 지원 도구 개발, 새로운 평가 방식 도입, 윤리적 가이드라인 제정과 교육, 교사의 AI 활용 역량 강화를 제안했다.
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이는 한두 차례 특강으로 끝낼 사안이 아니라 교과 설계와 교원 연수, 학교 규정 개정이 함께 움직여야 하는 과제다. 정보 신뢰성 문제는 표절만큼 일상적이다. 생성형 AI는 그럴듯한 문장을 빠르게 만들지만, 출처가 부정확하거나 존재하지 않는 근거를 제시할 수 있다.
학생이 이를 확인하지 않은 채 보고서에 넣으면 오류는 개인 과제에서 끝나지 않고 학습 습관으로 굳어진다. 특히 역사, 과학, 보건, 법률처럼 사실 검증이 중요한 분야에서는 잘못된 정보가 사고의 출발점을 흐릴 수 있다.
따라서 AI 리터러시는 '프롬프트를 잘 쓰는 법'보다 출처 확인, 반례 검색, 원문 대조, 인용 표시를 포함하는 학습 규범이어야 한다. 창의성 저해 논란도 피하기 어렵다.
반론은 분명하다. 계산기와 검색엔진이 학습을 망치지 않았듯이 생성형 AI도 학생의 시간을 아껴 더 깊은 활동을 가능하게 한다는 주장이다. 이 반론은 일부 타당하다.
초안 작성, 번역 보조, 아이디어 확장처럼 AI가 학습 진입 장벽을 낮추는 영역은 존재한다. 다만 계산기와 검색엔진의 사례가 곧바로 면죄부가 되지는 않는다.
생성형 AI는 답을 찾는 도구를 넘어 문장, 논리, 구성까지 대신 만들기 때문에 학생이 사고한 흔적과 도구가 생산한 흔적을 구분하는 교육 장치가 필요하다. 정책 측면에서 보면 이번 연구는 교육부와 학교가 공통 기준을 마련해야 할 근거를 제공한다.
같은 대학 안에서도 어떤 교수는 AI 사용을 허용하고, 어떤 교수는 전면 금지하면 학생은 수업마다 다른 규칙을 암기해야 한다. 초중고교에서는 학년별 발달 단계에 따라 더 정교한 기준이 필요하다.
본지 분석에 따르면, 초등 단계에서는 AI 답변을 그대로 믿지 않는 습관을, 중등 단계에서는 출처 확인과 인용 표시를, 고등과 대학 단계에서는 연구윤리와 책임 있는 활용을 가르치는 식의 누적형 교육과정이 요구된다.
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연세대학교가 교육부 및 일선 학교와 협력해 정책 수립과 교수·학습 방법 개선에 기여하겠다고 밝힌 대목은 그래서 행정적 의미를 갖는다.
금지 대신 리터러시 교육으로
기업과 사교육 시장에도 파장이 이어진다. AI 기반 학습 지원 도구가 늘어나면 학생은 개인 맞춤형 설명을 더 쉽게 받을 수 있다. 그러나 학교의 공식 기준이 늦어지면 유료 도구 접근성에 따라 학습 격차가 벌어질 수 있다.
본지 분석에 따르면, 고성능 유료 모델로 첨삭과 문제 풀이를 반복하는 학생과 제한된 무료 도구에 의존하는 학생 사이의 간극은 성적 격차, 나아가 자기표현 격차로 옮겨갈 수 있다. 공교육이 AI 활용 원칙과 공용 학습 도구를 마련해야 하는 이유가 여기에 있다.
이번 사안을 표절 단속 이슈로만 좁히면 학교는 뒤늦게 탐지 프로그램을 늘리는 데 예산을 쓰게 된다. 더 생산적인 길은 평가 기준을 바꾸는 것이다. 과제 제출물에 AI 사용 여부와 활용 범위를 표시하게 하고, 주요 근거는 원문 링크나 서지 정보로 확인하게 하며, 최종 답안만큼 중간 사고 과정을 채점해야 한다.
이 방식은 학생에게 불편할 수 있다. 하지만 불편함 자체가 학습이다. AI 시대의 공부는 빠르게 답을 얻는 능력보다, 그 답을 의심하고 고쳐 자기 언어로 책임지는 능력에 가까워진다.
한국 교육은 오랫동안 정답률과 제출 결과를 중심으로 움직였다. 생성형 AI는 이 구조의 약한 부분을 정면으로 드러냈다.
연세대학교 교육학과 연구팀이 제시한 70%와 40%라는 숫자는 학생을 비난하기 위한 근거가 아니라 학교가 낡은 평가 방식을 붙잡고 있었다는 경고에 가깝다. 금지보다 공개와 검증을 앞세운 규칙이 더 현실적이다. 학생에게 물어야 할 질문도 달라져야 한다.
이 답을 누가 썼느냐보다, 이 답을 왜 믿을 수 있으며 어떤 과정을 거쳐 자신의 판단으로 만들었는지를 묻는 교육으로 이동해야 한다.
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※ 이 기사는 연세대학교 교육학과 최윤정 교수 연구팀이 2026년 10월 27일 발표한 '챗GPT 등 생성형 AI의 교육 현장 활용 윤리 연구 결과' 자료를 참조하여 작성하였습니다.
FAQ
Q. 학생이 챗GPT를 쓰면 모두 표절로 봐야 하나
A. 생성형 AI 사용 자체를 곧바로 표절로 단정하기는 어렵다. 연세대학교 교육학과 연구팀도 단순 금지보다 올바른 활용법과 윤리적 프레임워크 마련을 강조했다. 다만 AI가 만든 문장을 수정 없이 자신의 글처럼 제출하면 학습 과정과 저작 책임을 숨기는 문제가 생긴다. 학생은 사용 여부, 활용 범위, 검증한 출처를 함께 밝히는 방식에 익숙해져야 한다. 이번 연구의 표본 규모와 국가별 비중이 공개되지 않은 점은 연구 결과를 해석할 때 고려해야 할 한계다.
Q. 학부모는 자녀의 AI 사용을 어떻게 지도해야 하나
A. 먼저 AI 사용을 무조건 숨기게 만들지 않는 대화가 필요하다. 자녀가 어떤 질문을 입력했고 어떤 답을 받았는지, 그 답을 왜 고쳤는지 확인하는 습관을 들이면 AI를 학습 도구로 활용할 여지가 커진다. 출처 확인 없이 AI 답변을 그대로 믿는 태도는 경계해야 한다. 과제 결과보다 초안과 수정 과정을 함께 보는 방식이 가정 지도에도 적합하다.
Q. 학교의 평가 방식은 어떻게 바뀔 가능성이 큰가
A. 결과물 한 번 제출로 성적을 매기는 방식은 점차 한계를 드러낼 전망이다. 연세대학교 교육학과 연구팀이 제안한 과정 중심 평가(process-oriented assessment)는 초안, 수정 이력, 발표, 질의응답을 함께 보는 방식과 연결된다. 교사는 학생이 AI 답변을 어떻게 검토하고 자기 판단으로 바꿨는지 확인하는 절차를 요구할 수 있다. 교육부 및 일선 학교와의 협력을 통해 수업별 AI 사용 허용 범위와 표시 방식도 더 구체화될 것으로 보인다.
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