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UC 버클리 교수, AI 때문에 '숙제 채점 무의미' 선언…교육 현장에 던진 거대한 질문
글 · 정우석
최근 UC 버클리 수학과 마이클 허칭스(Michael Hutchings) 교수가 숙제 채점을 포기하겠다고 밝히면서 교육 현장에 인공지능(AI)이 던진 근본적인 질문이 수면 위로 떠올랐습니다. 그의 결정은 단순히 한 교수의 고뇌를 넘어, 생성형 AI 시대에 전통적인 교육 방식이 직면한 한계를 명확히 보여주는 사례로 평가됩니다. 학생들이 AI를 활용해 과제를 손쉽게 해결하는 현실 속에서, 기존 방식의 숙제는 더 이상 학생들의 진정한 이해도를 측정하기 어렵게 되었다는 것이 허칭스 교수의 설명입니다.
허칭스 교수가 이처럼 과감한 결정을 내린 배경에는 ChatGPT나 Gemini 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전이 있습니다. 이들 AI는 복잡한 수학 문제 풀이부터 에세이 작성, 코딩에 이르기까지 광범위한 과제를 놀라운 정확도와 속도로 처리합니다. 그 결과 학생들은 스스로 깊이 고민하고 해결하기보다 AI의 도움을 받아 숙제를 제출하는 경향이 강해졌고, 이는 교사가 학생의 개별 학습 성과를 공정하게 평가하기 어렵게 만들었습니다. 허칭스 교수는 숙제가 '개념을 연습하고 시험에 대비하는 수단'으로서의 본래 기능을 상실했다고 지적합니다.
일각에서는 교수가 AI에 ‘항복’한 것이 아니냐는 비판적인 시각도 존재할 수 있습니다. 하지만 이는 현 시대 교육이 직면한 현실을 냉철하게 직시하고, 필요한 변화를 모색하려는 시도로 해석하는 것이 타당합니다. 실제로 그는 숙제 채점의 무의미함을 인정한 뒤, 중간고사 및 기말고사와 같은 직접적이고 통제된 환경에서의 평가에 더 큰 비중을 두겠다고 밝혔습니다. 이처럼 AI의 등장으로 교육계는 평가 방식의 재고를 넘어, 학습 과정 전반에 대한 근본적인 성찰을 요구받고 있습니다.
AI 시대의 교육은 다음과 같은 방향으로 변화해야 한다는 것이 업계 전문가들의 중론입니다.
- 단순히 정답을 찾는 능력보다는 문제 해결 과정의 창의성과 비판적 사고력 함양에 집중
- 사실적 지식 습득을 넘어선 AI와의 협업 능력 및 윤리적 AI 활용 능력 교육 강화
- 프로젝트 기반 학습, 토론 수업, 실제 문제 해결 중심의 학습 경험 제공 확대
- AI를 단순한 답안 도출 도구가 아닌, 학습 보조 도구로 활용하도록 지도
인사이트
생성형 AI의 확산은 전통적인 숙제와 평가 시스템의 유효성에 근본적인 의문을 제기하며, 교육 현장이 AI 시대에 필요한 새로운 학습 경험과 평가 방식을 모색해야 할 시점임을 분명히 보여줍니다.
자주 묻는 질문
- 그럼 이제 학생들이 학교 숙제에 AI를 써도 괜찮다는 건가요?
- 아니요, 허칭스 교수의 결정은 학생들이 AI를 사용해도 된다는 허락이 아닙니다. 오히려 AI가 너무 쉽게 답을 내놓아 숙제가 학생의 실질적인 이해도를 평가하기 어려워졌기 때문에 채점 방식에 변화를 주겠다는 의미입니다. 여전히 많은 학교에서 AI 사용에 대한 가이드라인을 만들고 있습니다.
- AI 때문에 학생들이 아예 공부를 안 하게 될 수도 있지 않을까요?
- AI가 답을 찾아주는 것에만 의존한다면 학습 효과가 떨어질 수 있습니다. 하지만 AI를 문제 해결의 보조 도구나 아이디어 발상 도구로 활용하면서 비판적 사고력과 문제 해결 능력을 키우는 쪽으로 교육 방식이 진화한다면, 오히려 더 깊이 있는 학습이 가능해질 것이라는 시각도 많습니다.
- 앞으로 대학교에서는 숙제가 없어지는 건가요?
- 숙제가 완전히 없어지기보다는 그 형태와 목적이 크게 변할 가능성이 높습니다. 단순히 정답을 찾는 숙제보다는 AI를 활용해 복잡한 문제를 분석하거나, 팀 프로젝트를 수행하고, 발표하는 방식의 숙제가 늘어날 수 있습니다. 대면 평가나 실질적인 응용 능력 평가가 더욱 중요해질 것입니다.
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