AI가 바꾸는 교육 현장, 대학은 어떻게 대처하고 있을까요?

ChatGPT가 출시된 지 거의 2년이 지난 지금, 생성형 AI는 대학과 연구 현장에서 매우 익숙한 존재가 되었습니다. 초기에는 과도한 의존과 부정행위에 대한 우려가 많았지만, 이제 많은 대학이 이를 도구로 삼아 학습과 연구의 효율성을 높이고 있습니다. 처음 ChatGPT에 관심을 가지기 시작한 2023년 초, 뉴욕시 교육부가 ChatGPT 사용을 금지한 것 역시 이러한 우려를 반영한 대표적인 사례였습니다. 또한, 텍사스 A&M 대학에서는 학생이 ChatGPT를 사용한 것으로 의심받아 억울한 처벌을 받을 뻔한 사건도 있었습니다.

지난 6월, 한국대학교육협의회가 발표한 '2024 KUCE 대학 총장 설문'에 따르면, 응답한 131개 대학 중 83.2%가 생성형 AI가 미래 대학 사회에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 응답했습니다. 국내 약 23%의 대학은 구체적인 지침을 마련하거나 가이드라인을 제시하는 등 대학 차원의 대응을 시작하고 있습니다.

이처럼 생성형 AI는 교육적 잠재력과 부작용을 동시에 갖고 있습니다. 때문에 대학에서 이를 허용해야 할지, 그 범위는 어디까지일지 등 여러분께서도 고민이 많으실 것으로 예상됩니다. 그런 여러분들을 위해, 이번 코스모스 레터에서는 생성형 AI 활용 지침 또는 가이드라인을 제시한 대학을 소개해 드리고자 합니다. 이번 소개가 여러분의 고민을 해결하고, 새로운 아이디어를 모색하는 데 유용한 참고가 되기를 바랍니다.

#국내 사례

생성형 AI를 도입하며 많은 대학들이 이를 위한 지침을 마련하고 있습니다. 국내 대학 중 연세대학교, 이화여자대학교, 성균관대학교를 중심으로 

생성형 AI 활용 방안을 소개합니다. 각 대학이 AI를 어떻게 수업과 학습에 통합하고 있는지, 그리고 윤리적 고려 사항과 평가 방식 등에서 어떠한 접근을 취하고 있는지 살펴볼 수 있습니다. 

연세대학교 : 생성형 AI 활용 가이드라인

연세대학교는 ‘생성형 AI 활용 가이드라인’을 2024년 5월에 발표하였습니다. 가이드라인은 교수·학습뿐만 아니라 연구 상황도 고려하여 제공하고 있습니다. 

[주요 내용]

① 생성형 AI에 대한 소개, 장단점, 상황을 집약하여 제시

② 교수자, 학습자, 연구자를 위한 각각의 가이드라인을 상세히 제시

③ 생성형 AI 활용 체크리스트, 보안 가이드라인, 국제 학술단체의 입장 등의 첨부 자료를 제시

이화여자대학교 : THE BEST 교육 통합지원 서비스’ 홈페이지

이화여자대학교에서는 ‘THE BEST 교육 통합지원 서비스’ 홈페이지 내에 ‘THE BEST AI 활용교육’ 카테고리를 추가하여 안내하고 있습니다. 수업단위별 AI 활용지침을 통해 교수자가 강의계획단계부터 AI를 활용할 수 있는 지침 및 활용 방법을 안내하고 있습니다. 

[주요 내용]

① 생성형 AI 활용 방향, 윤리지침, 수업 단계별 활용 지침, AI 사용방법, 수업·학습 활용 사례, 계열별 AI 교육 동향 등을 제공

② ‘THE BEST 생성형 AI 활용 사례 공모전’과 입선작 및 당선작을 학생 활용 사례로 제공

[수업단계별 AI 활용지침] 

성균관대학교 : ChatGPT 종합안내 홈페이지

성균관대학교는 ‘ChatGPT 종합안내 홈페이지’를 구축하여, 생성형 AI에 대한 교내 현황을 주기적으로 조사하고 그 결과를 공유하고 있습니다. 향후 'AI 접목 교육 모델'에 대해서도 소개할 예정이라고 안내하고 있습니다. 

[주요 내용]

① ChatGPT 정보 및 사용 가이드, 부정행위 사례 및 대응방안, AI 관련 소식 등을 제공

② 학습자들이 AI 활용 윤리에 대해 학습할 수 있도록 교육 영상을 제공

③ 학기마다 설문조사를 진행하고 그 결과를 공유

[교수자 대응 가이드라인] 

#해외 사례-미국

10만 명 이상의 전문가가 소속되어 있는 고등교육 기술 협회 ‘EDUCAUSE’의 ‘2024 EDUCAUSE AI Landscape Study’에 따르면, 미국은 2023년 11월을 기준으로 전체 대학 중 23%가 구체적인 지침이나 가이드라인을 제시하였다고 합니다. 사례는 그 중 보스턴 대학교와 하버드 대학교를 준비했습니다. 더 많은 미국 대학의 생성형 AI와 관련한 대응 사례를 확인하고 싶으신 분께서는 이 링크를 참고하시면 많은 도움이 될 것입니다.

보스턴 대학교(Boston University): CTE - Artificial Intelligence in Teaching and Learning

보스턴 대학교는 ‘Artificial Intelligence in Teaching and Learning’을 통해 안내하고 있으며, 과정·과제 설계 가이드라인에서 단기적 접근과 장기적 접근 단계로 구분하여 안내하고 있습니다. 

[주요 내용]

① ChatGPT에 대한 정보 및 우려 사항 안내 

② 과정·과제 설계 가이드라인에 대한 단기, 장기적 접근

③ AI에 의한 미래 교육현장 영향

하버드 대학교(Harvard University): Generative AI@Harvard

하버드 대학교는 ‘Generative AI@Harvard’라는 생성형 AI 전용 홈페이지를 구축해 두었습니다. 상황 또는 대상에 따라 교수(Teach), 학습(Learn), 연구(Research), 업무(Work)로 구별한 것을 확인할 수 있습니다. 교수학습 외에도 업무영역까지 포함하여 대학의 모든 구성원이 상황에 맞게 가이드라인을 참고할 수 있도록 했습니다.

[주요 내용] 

① 연구자 : 하버드의 AI 연구 기관 및 현황, 연구에서의 생성형 AI 활용 지침 안내

② 교수자: 생성형 AI를 수업에서 활용한 교수 사례 인터뷰 제공

③ 학습자: 소속 단과대학 또는 기관별 생성형 AI 사용 지침 제공

④ 직원: 모범 사례, 보안, 윤리 관련 정책 및 지침

[교수자 주요내용] 

#해외 사례-영국

영국의 기업 ‘Sturents’는 타임스의 고등교육 자료에 명시된 대학 목록을 확인하고, 160개 전체 대학의 웹사이트를 조사하여 2024년 7월 11일에 결과 보고를 발표한 바 있습니다. 해당 보고에 따르면 영국의 전체 대학 중 51%의 대학이 생성형 AI에 대한 구체적인 가이드라인을 제공했다고 합니다(24년 6월 기준). 이때, 실질적인 내용이 부족하거나 명확한 내용을 제시하지 않은 대학은 ‘가이드라인을 제공하지 않음’으로 반영되었습니다. 소개해 드릴 사례는 생성형 AI 가이드라인 허브(Hub)를 구축한 두 학교, 임페리얼 컬리지 런던과 유니버시티 컬리지 런던입니다.

임페리얼 컬리지 런던(Imperial College London): AI & Education Guidance Hub / AI and Study Guidance Hub

임페리얼 컬리지 런던의 경우, 학생용 허브인 ‘AI and Study Guidance Hub’와 교수자용 허브인 ‘AI & Education Guidance Hub’를 구별하여 구축하였습니다. 특히, 교수·학습 상황에서 AI의 역할을 6개로 제시하였고, 평가 설계 단계에서 AI 활용 여부를 결정해 주는 의사결정 트리를 상세히 제시하고 있습니다. 의사결정 트리는 웹 화면에서 체크 방식으로도, pdf를 통해 스스로 활용할 수도 있습니다.

[주요 내용] 

① 학생용 허브 : LLM에 대한 전반적인 소개, 인용 지침 등 소개

② 교수자용 허브 : LLM(Large Language Model)에 대한 전반적인 소개, 교수·학습을 위한 가이드라인, 사례 연구, 관련 교육 및 행사 정보 등을 제시

유니버시티 컬리지 런던(University College London) : Generative AI Hub

유니버시티 컬리지 런던은 교수학습포털(UCL Teaching & Learning Portal)의 한 항목으로  ‘Generative AI Hub’를 구축하였습니다. 특히, 가이드라인은 전부 평가에 대한 것으로 ‘사용 가능’, ‘보조적 사용 가능’, ‘사용 불가능’의 세 범주로 구분하여 상황별 AI 활용 방안을 제시하였습니다.

[주요 내용] 

① 생성형 AI에 대한 소개

② AI 기반 평가 설계

③ 과제에 AI 도구 활용

[과제에 AI 도구 활용 기준]

마무리

각 대학마다 처한 상황과 주안점이 다르기에, 가이드라인에 담고 있는 내용과 범위 또한 다양함을 확인할 수 있었습니다. 이에 따라 그 내용을 한 눈에 볼 수 있도록 표로 정리해 보았습니다. 다만, 제시한 표의 내용은 가이드라인의 우열을 의미하는 것이 아닙니다. 상세한 가이드라인은 모호함을 해소시켜 줄 수 있지만, 동시에 수업의 자율성을 제한할 가능성도 존재하기 때문입니다. 따라서 각 대학의 상황과 맥락에 따라 활용 또는 참고하여 주시기 바랍니다.  

- 강좌 설계 및 운영: 학기 단위 또는 차시 단위의 설계와 운영 등 교수·학습을 위해 고려해야 할 사항이나 도움이 되는 활용 예시 등을 다룬 경우(단, 평가는 별도로 구분하였음.)

- 과제 및 평가: 과제, 시험 등을 설계하는 과정에서 고려해야 할 사항과 이를 평가할 때 유의해야 할 점, 그리고 학생들의 인용지침, 허용 범위 등을 다룬 경우

- 여러 대상 고려: 학생(학습 상황), 연구자(연구 진행), 교직원(교내 업무)의 대상 중 하나 이상에 대하여 생성형 AI를 활용하는 구체적인 예시나 방법, 유의 사항 등을 다룬 경우

- 구체적인 실제 사례: 교수·학습, 평가, 연구, 업무 등에 참고하여 따라할 수 있도록 구체적인 실제 활용 사례를 제시한 경우(단, 예시는 포함하지 않음.)

활용 여부 언급: 강좌의 생성형AI 활용 여부의 기준을 제시하거나, 이에 대한 구체적인 행동(강의계획서 기재, 학생에게 고지 등)을 요구한 경우

      ① 수업계획서에 활용 여부와 지침을 포함할 것을 요구: 연세대, 하버드 대학교

      ② 수업계획서 상 예시 지침 제시: 이화여자대학교, 성균관대학교, 보스턴 대학교

      ③ 활용 여부 의사결정트리: 임페리얼 컬리지 런던

      ④ 활용 범주 구별 및 학생에게 고지 요구: 유니버시티 컬리지 런던

- 기타 정보: 교내 설문조사 결과, AI 관련 동향 등 생성형 AI와 관련하여 도움이 될 만한 가이드라인 외의 정보를 지속적으로 제시하고 있는 경우

지금까지 국내외 대학에서 제시하고 있는 생성형 AI 활용 지침 또는 가이드라인 사례를 살펴보았습니다. 저희가 제공한 정보가 생성형 AI의 활용 가능성을 평가하고 적용하는 데 있어 유용한 참고자료가 되기를 바랍니다. AI 기술의 발전과 함께 변화하는 교육 환경에 효과적으로 대응하기 위해 코스모스 또한 노력하겠습니다.