팀 과제에선 AI 사용 42% 급감? 그 이유는

챗GPT 같은 AI를 과제에 활용하는 건 이제 흔한 일이에요. 그런데 혼자 할 때와 팀으로 할 때, AI를 얼마나 다르게 쓰는지 궁금하지 않으신가요? 이 연구가 그 차이를 명확히 보여줬습니다.

요즘 대학 컴퓨터 수업에서 학생들이 AI 도구를 쓰는 건 아주 자연스러운 풍경이 되었어요. 하지만 같은 학생이 개인 과제를 할 때와 팀 프로젝트를 할 때 AI를 사용하는 방식이 완전히 달라진다는 사실, 알고 계셨나요? 연구진은 96명의 학부생을 대상으로 한 학기 동안 여섯 번의 과제를 내주며 관찰했습니다. 과제는 개인 숙제와 팀 프로젝트를 번갈아 가며 진행했고, 학생들이 AI를 얼마나 자주 쓰는지, 어떤 명령어를 입력하는지, AI가 내놓은 답을 어떻게 확인하는지까지 모두 추적했어요.

개인 과제와 팀 과제, AI 사용 패턴이 확 다르다

가장 놀라운 결과는 사용량의 차이였어요. 학생들이 혼자 과제를 할 때는 AI를 적극적으로 활용했지만, 처음으로 팀 과제를 할 때는 AI 사용률이 무려 42.7%나 급락했습니다. 이후 팀 과제가 반복되면서 조금씩 다시 사용률이 올라가긴 했지만, 개인 과제 때만큼은 회복되지 않았어요. AI에게 명령하는 방식도 달라졌습니다. 팀 과제에서는 명령어 수가 줄고 내용도 단순해졌으며, '의도적으로 AI 답변을 유도하는 전략'(예: 역할을 지정하거나 단계를 나눠서 질문하는 기술)을 쓰는 경우도 크게 줄었어요. AI가 만든 답을 검증하는 태도도 달라져서, 특히 코드를 실행해 보는 비율이 팀 과제에서 19.4% 떨어졌고 이후에도 다시 회복되지 않았습니다.

팀 안에서 책임감이 분산되면서 AI 검증도 소홀해진다?

이런 현상이 왜 생겼을까요? 연구진은 한 가지 흥미로운 패턴을 발견했습니다. 개인 과제에서 꾸준히 AI를 쓰던 학생 중 18.9%가 팀 과제에서는 아예 AI를 쓰지 않기로 결정한 겁니다. 혼자 할 때는 AI를 활용해 성적을 올리려는 동기가 강하지만, 팀에서는 다른 팀원에게 의존하거나 책임이 분산되면서 AI 사용 자체를 덜 중요하게 여기는 것으로 보입니다. 특히 코드를 테스트해 보는 행동이 팀 과제에서 급감한 점은 우려스러운데, 이는 팀 내에서 '누군가 검증하겠지'라는 생각이 작용했을 가능성이 큽니다.

이 연구가 의미하는 바는 단순합니다. AI 도구를 교육에 도입할 때, 개인 작업과 협업 작업에서 학생들의 행동이 완전히 다르다는 점을 고려해야 한다는 거예요. 예를 들어 팀 프로젝트에서는 AI 사용에 대한 명확한 가이드라인을 주거나, AI 결과물을 검증하는 역할을 분담하게 하는 등의 조치가 필요합니다. 학생들이 팀에서도 AI를 책임감 있게 활용할 수 있도록 도와주는 게 앞으로 교육의 중요한 과제가 될 겁니다.

📖 원문 보기: arXiv 원문

본 요약은 AI로 작성되었습니다. arXiv 논문을 바탕으로 재구성되었습니다.