부경대 컴퓨터·인공지능공학부 교수

예전보다 답안 완성도 높아졌으나
내용 물으면 대답 못 하는 경우 많아
AI 없이 생각하는 시간 갖도록 해야

과제는 거의 완벽했다. 문장은 매끄러웠고 논리는 빈틈이 없었다. 프로그램도 오류 없이 작동했다. 그런데 교수가 학생에게 “이 부분을 왜 이렇게 작성했나요?”라고 묻자 뜻밖의 침묵이 돌아왔다. 교수의 질문을 이해하지 못했고, 자신이 제출한 답과 전혀 다른 이야기를 하기도 했다. 학생의 과제는 훌륭했지만 정작 그의 머릿속에는 그 과제가 없었던 셈이다. 최근 대학가에서는 시험과 과제에 생성형 인공지능을 사용한 부정행위가 자주 논란이 된다. 학생 절반 이상이 AI로 프로그램 과제를 작성해 제출했다거나, 온라인 시험에서 챗GPT로 문제를 풀었다는 이야기도 들린다. 대학들도 F학점과 정학 등의 징계로 대응하고 있다. 수업계획서에 AI 사용 금지 또는 허용 범위를 명시하고, 별도의 ‘AI 활용 가이드라인’을 마련하기도 한다. 그러나 어디까지가 학습을 위한 활용이고 어디부터가 부정행위인지를 명확히 가리기는 쉽지 않다. 교수와 학생 사이에 갈등이 생기는 이유다.

필자 역시 수업에서 문제 풀이와 프로그램 개발 과제를 자주 낸다. 최근에는 예전보다 훨씬 완성도 높은 답안이 제출된다. 학생들의 실력이 크게 향상된 결과라면 더없이 반가운 일이다. 하지만 제출한 내용을 직접 설명해 보라고 하면 상황이 달라진다. 문제 자체를 이해하지 못하거나 자신이 작성했다는 프로그램의 작동 원리를 설명하지 못하는 학생이 적지 않다. 단순 암기형 시험은 AI에게 너무 쉬운 문제다. 여기에 스마트 안경과 같은 기기까지 결합한다면, 학생은 눈앞에 나타나는 답을 그대로 옮겨 적을 수도 있다. 수학 문제 풀이, 글쓰기, 번역, 보고서 작성, 프로그램 개발도 이제 AI에게 그리 어려운 일이 아니다. 학생이 몇 시간을 고민하는 대신 몇 초 만에 답을 내놓는 AI를 사용하고 싶어지는 것은 어쩌면 자연스럽다. 그러나 과제와 시험의 목적은 정답 한 줄을 얻는 데 있지 않다. 문제를 이해하고, 여러 방법을 시도하고, 실패하고, 다시 생각하는 과정에서 지식과 사고력이 자란다. 고민 없이 결과만 얻으면 머릿속에 남는 것이 거의 없다. 내비게이션만으로 자주 가는 길은 혼자 찾아가기 어렵다. 다른 사람이 나 대신 운동해 준다고 내 근육이 발달하지 않는 것처럼, AI가 생각을 대신해 준다고 내 사고력이 자라지는 않는다. 생각하는 힘도 쓰지 않으면 약해진다.

그렇다고 모든 학습 과정에서 AI를 금지할 수는 없다. 계산기가 등장했다고 수학을 배우지 않게 된 것이 아니고, 인터넷 검색이 가능하다고 역사교육이 필요 없어진 것도 아니다. AI 역시 앞으로 학생들이 살아가며 반드시 사용해야 할 도구다. 중요한 것은 AI를 사용했느냐가 아니라, AI를 어떻게 사용했느냐이다. AI는 더 좋은 답을 만들어 줄 수 있다. 그러나 반드시 더 깊은 생각까지 만들어 주는 것은 아니다. 따라서 교육은 AI를 학생 대신 생각하는 도구가 아니라, 학생이 더 잘 생각하도록 돕는 도구로 활용해야 한다. 이를 위해 먼저 과제의 결과뿐 아니라 과정도 평가할 필요가 있다. 완성된 보고서만 평가할 것이 아니라, AI에게 어떤 질문을 했는지, 답변 가운데 무엇을 수정했는지, 어떤 내용은 왜 받아들이지 않았는지 설명하게 하는 것이다. 학생이 ‘AI를 사용했는가’를 감시하기보다, AI의 답을 판단할 수 있는가를 평가하는 방식이다.

짧은 구두 설명도 도움이 된다. 자신이 제출한 보고서나 프로그램의 핵심을 학생 자신의 말로 설명하게 하면 실제 이해 여부가 쉽게 드러난다. 내용을 이해하지 못한 학생은 아무리 정돈된 과제를 제출했더라도 질문에 제대로 답하기 어렵다. AI의 오류를 찾게 하는 과제도 가능하다. 교사가 AI가 작성한 답변을 제시하고, 학생에게 틀린 내용이나 논리적 허점을 찾아 수정하도록 하는 것이다. 이렇게 하면 학생은 AI가 만들어 준 답을 그대로 받아 적는 소비자에서, 답의 타당성을 검토하는 판단자로 바뀐다.

때로는 AI 없이 생각하는 시간도 필요하다. 처음 10분 동안은 학생 혼자 문제를 분석하고 답을 작성하게 한 뒤, 그다음 AI의 답과 비교하도록 하는 방식이다. 자신의 생각이 먼저 있어야 AI의 답이 무엇을 보완했고, 무엇을 놓쳤는지 판단할 수 있다. 처음부터 AI의 답을 보면 학생의 생각과 AI의 생각을 구분하기 어렵다.

이미 AI는 인간보다 훨씬 많은 답을 가지고 있다. 앞으로 교육이 길러야 할 능력은 정답을 빠르게 만들어 내는 기술이 아니다. AI의 답에 질문을 던지고, 다른 답과 비교하며, 틀린 부분을 의심하고, 자신의 말로 설명하는 능력이다. AI가 답을 대신해 주는 시대일수록 교육은 생각하는 힘을 더 중요하게 다뤄야 한다. 미래의 경쟁력은 답을 많이 외우는 데 있지 않다. 수많은 답 가운데 무엇이 옳은지를 판단하는 힘에 있다.