성균관대 연구진 “생성형 AI 과의존, 오히려 학습 성과 저해할 수 있다”

생성형 인공지능을 학습에 활용하는 흐름이 빠르게 확산하는 가운데, 성균관대 연구진이 과도한 의존은 오히려 성적 저하로 이어질 수 있다는 점을 짚었다. 연구진은 AI를 보조 도구로 적절히 활용하는 수준과, 답을 대신 만들어 주는 방식에 기대는 수준 사이에 분명한 차이가 있다고 봤다. 단순한 편의성만 보고 사용 강도를 높이면 학습 효과가 기대와 달라질 수 있다는 것이다.

최근 대학가에서는 과제 작성과 요약, 개념 정리 등에 생성형 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 학생 입장에서는 정보를 빠르게 정리하고 초안을 만드는 데 유용하지만, 지나친 활용이 사고 과정 자체를 약화시킬 수 있다는 우려도 함께 제기돼 왔다. 이번 연구는 이런 논의에 학술적 근거를 더했다는 점에서 의미가 있다.

연구진이 주목한 부분은 AI가 학습을 돕는 방식이 반드시 동일한 결과를 내지 않는다는 점이다. 학습자는 직접 탐색하고 이해하는 과정에서 지식을 더 오래 기억하는데, AI가 많은 단계를 대신하면 그 과정이 줄어들 수 있다. 즉, 겉으로는 효율이 높아 보여도 실제로는 학습자의 이해도와 문제 해결력이 약해질 가능성이 있다는 설명이다.

특히 생성형 AI는 답변을 빠르게 제시하는 특성상, 이용자가 내용을 충분히 검토하지 않은 채 받아들이기 쉽다. 이 경우 학습은 정보 수집 중심으로 흘러가고, 스스로 질문을 만들고 검증하는 단계는 소홀해질 수 있다. 연구진은 이런 구조가 반복되면 학습 성과에 부정적 영향을 줄 수 있다고 봤다.

대학 교육 현장에서는 이미 AI 활용을 둘러싼 여러 변화가 나타나고 있다. 일부 강의는 AI 활용을 허용하면서도 사용 범위를 명확히 안내하고 있으며, 일부 수업은 오히려 학생의 독립적 사고를 확인하기 위한 평가 방식을 강화하고 있다. 이번 결과는 교육 현장에서 AI를 무조건 금지하거나 전면 허용하는 단순한 접근보다 세밀한 기준이 필요하다는 점을 시사한다.

또한 학습 성적은 단기간의 편의성보다 장기적인 이해와 훈련의 영향을 크게 받는다. 생성형 AI는 자료 정리나 아이디어 발상에 도움을 줄 수 있지만, 핵심 개념을 자기 힘으로 소화하는 과정을 완전히 대체할 수는 없다. 결국 학습 성과는 도구의 성능보다 이를 어떻게 활용하느냐에 달려 있다는 해석이 가능하다.

전문가들은 이런 흐름을 계기로 대학이 학생들에게 AI 활용 역량과 함께 비판적 검토 능력을 함께 길러줄 필요가 있다고 본다. 도구 사용법만 익히는 데서 그치지 않고, 결과물을 판단하고 수정하는 능력까지 교육해야 한다는 뜻이다. 이는 인공지능 시대의 기본 소양이 단순한 사용 능력을 넘어선다는 점을 보여준다.

학생들 역시 AI를 학습 파트너로 활용하되, 모든 답을 맡기는 방식은 경계할 필요가 있다. 개념을 먼저 스스로 정리한 뒤 AI로 보완하거나, 초안을 참고한 뒤 다시 자신의 언어로 재구성하는 방식이 보다 효과적일 수 있다. 학습의 주도권을 사용자 자신이 쥐고 있어야 성과도 함께 따라온다는 점이 중요하다.

이번 연구는 생성형 AI가 교육 전반에 가져올 변화가 얼마나 큰지 다시 한번 보여준다. 동시에 기술 수용과 학습 성과 사이의 균형을 어떻게 맞출 것인지에 대한 과제를 던진다. 편리함이 곧 학습 효과를 보장하지는 않는다는 점에서, 대학 교육의 운영 방식도 함께 진화할 필요가 있다.

대학 현장에서는 앞으로 AI 활용 기준을 둘러싼 논의가 더 활발해질 전망이다. 과제, 시험, 프로젝트 등 평가 방식에 따라 허용 범위가 달라질 수 있기 때문이다. 이번 성균관대 연구는 생성형 AI를 둘러싼 기대와 우려를 함께 살펴보게 하는 계기가 되고 있다.

결국 핵심은 AI를 쓰느냐 마느냐가 아니라, 어떤 태도로 쓰느냐에 있다. 학습을 돕는 유용한 도구로 활용한다면 효과를 높일 수 있지만, 의존이 지나치면 오히려 배움의 깊이가 얕아질 수 있다. 대학과 학생 모두가 이 균형을 어떻게 설계할지 고민해야 할 시점이다.

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