美 대학 평가 시스템 위협하는 AI..."고치기 전에 먼저 부순다"

Inside Higher Ed 보도대학 평가 시스템 위협하는 AI"고치기 전에 먼저 부순다"

생성형 AI의 확산이 고등교육 평가 시스템에 근본적인 균열을 내고 있다. Inside Higher Ed의 분석에 따르면, AI가 학생의 학업 성과 평가를 '고치기 전에 먼저 부술(break before it fixes)' 것이라는 우려가 커지고 있다. 단순한 부정행위 문제를 넘어, AI가 학생의 실제 역량과 평가 결과물 사이의 연결을 근본적으로 분리(decoupling)시키고 있다는 것이 핵심 지적이다.

문제의 본질은 AI가 '결과물(output)'과 '역량(competence)'의 관계를 단절시킨다는 점에 있다. 학생이 AI를 활용해 작성한 에세이와 과제물은 뛰어난 완성도를 보이지만, 그것이 학생 개인의 이해도와 사고력을 반영하는지 확인하기 어려워졌다. 한 대학 교수는 "학생이 AI로 작성한 논문은 A+ 수준이지만, 구두 질문에는 기초 개념조차 설명하지 못하는 경우가 많다"며 평가 시스템의 근본적 재설계 필요성을 역설했다.

대학들은 다양한 방식으로 대응하고 있다. 일부 대학은 AI 탐지 도구를 도입했지만, 오탐률이 높아 실제 교육 현장에서의 효용성에 의문이 제기되고 있다. 반면 다른 대학들은 기존의 에세이 중심 평가를 포기하고, 구술 시험과 실시간 프로젝트 수행 평가 등 AI의 개입이 어려운 평가 방식으로 전환하고 있다. 하버드대학과 MIT는 지필 시험의 비중을 늘리고, 스탠퍼드대학은 AI 활용을 오히려 장려하면서 그 과정을 평가에 반영하는 방식을 채택했다.

전문가들은 AI 시대의 평가 혁신이 단순히 기술적 대응을 넘어 교육의 본질에 대한 재고로 이어져야 한다고 강조한다. '암기와 재현'에서 '비판적 사고와 창의적 문제 해결'로 평가의 패러다임이 이동해야 하며, 이는 궁극적으로 교육과정과 교수법의 근본적 변화를 수반할 것이라는 전망이다. AI가 평가 시스템을 '부수는' 현상은 고통스럽지만, 더 나은 교육을 위한 필연적 과정이라는 분석이 나온다.

원문 보기: Inside Higher Ed

본 기사는 AI로 작성되었습니다 (AI 기본법 제31조). 원문 기사의 내용을 바탕으로 재구성되었습니다.