서울대 공대서 AI 활용 부정행위 재차 적발…컴퓨터공학 과제 제출자 36명 확인

서울대 공과대학에서 인공지능을 이용한 과제 부정행위가 다시 드러났다. 컴퓨터공학 관련 과목의 과제 제출자 가운데 36명이 적발되면서, 대학가의 생성형 AI 활용 기준을 둘러싼 논란이 이어지고 있다. AI 도구가 학습을 돕는 수단을 넘어 평가 공정성을 흔드는 문제로 번지고 있다는 점에서 파장이 적지 않다.

이번 사례는 최근 대학 교육 현장에서 반복적으로 제기돼 온 과제 평가 방식의 한계를 보여준다. 생성형 AI가 빠르게 확산하면서 학생들의 자료 조사와 글쓰기, 코드 작성 방식도 크게 달라졌지만, 이를 어디까지 허용할지에 대한 기준은 학교와 강의마다 차이가 크다. 특히 공학 계열은 과제 수행 과정 자체가 학습의 핵심인 만큼, 부정 사용 여부를 가려내는 일이 더욱 중요해지고 있다.

대학 내부에서는 과제 제출물의 성격과 작성 과정을 살펴본 뒤 부적절한 AI 활용 정황을 확인한 것으로 알려졌다. 컴퓨터공학 수업은 코드와 설명문을 함께 제출하는 경우가 많아, 단순한 표절 여부뿐 아니라 자동 생성 도구를 활용했는지도 검토 대상이 된다. 이 때문에 교수진은 결과물만 보는 것이 아니라 학습 과정 전반을 확인하는 방식에 더 주목하고 있다.

문제는 생성형 AI가 이미 학생들 사이에서 일상적인 도구로 자리 잡았다는 점이다. 검색 보조나 문장 다듬기처럼 보조적 활용은 비교적 흔하지만, 과제의 핵심 내용을 외부 도구가 대신 작성하는 경우는 학업 윤리와 충돌할 수 있다. 대학들은 이러한 경계가 모호하다는 점을 인정하면서도, 수업 목적에 맞지 않는 사용은 분명히 제한해야 한다는 입장이다.

서울대 공대에서 AI 부정행위가 다시 확인되면서 교수법 변화 필요성도 함께 거론되고 있다. 기존의 서술형 과제나 단순 코딩 제출만으로는 학생의 실제 이해도를 충분히 평가하기 어렵다는 지적이 나온다. 이에 따라 구두 설명, 실습 점검, 단계별 제출 등 과정 중심 평가를 확대해야 한다는 목소리도 커지고 있다.

교육계에서는 이번 일을 계기로 대학들이 AI 활용 규정을 더 구체화할 필요가 있다고 본다. 단순히 금지 여부를 명시하는 수준을 넘어, 허용 가능한 범위와 사전 고지 방식, 위반 시 조치 절차까지 세밀하게 정리해야 한다는 것이다. 학생 역시 기술을 능동적으로 활용하되, 학습 책임은 스스로 져야 한다는 인식이 필요하다.

생성형 AI는 이미 연구와 산업 현장에서도 빠르게 퍼지고 있어 교육 현장을 완전히 배제하기는 어렵다. 오히려 대학은 이 기술을 어떻게 올바르게 쓰는지 가르치는 역할까지 맡게 됐다. 따라서 무조건적인 차단보다 윤리 교육과 평가 혁신을 병행하는 방향이 현실적 대안으로 제시된다.

이번 적발은 공정성 문제와 함께 대학의 신뢰성에도 영향을 미친다. 같은 과제를 수행하는 학생들 사이에서 도구 사용의 차이가 커질수록 평가 결과에 대한 불만도 커질 수밖에 없다. 결국 학교가 명확한 기준을 세우지 못하면 학업 성취를 가늠하는 잣대 자체가 흔들릴 수 있다.

학생들 사이에서도 반응은 엇갈릴 수밖에 없다. 학습 보조용 AI를 활용해도 된다고 생각하는 이들이 있는 반면, 과제 완성도를 크게 좌우하는 사용은 엄격히 막아야 한다는 의견도 적지 않다. 이런 차이는 앞으로도 대학 내에서 AI 활용 가이드라인을 둘러싼 논의가 계속될 가능성을 보여준다.

전문가들은 대학 교육이 기술 변화에 뒤처지지 않으려면 평가 방식부터 다시 설계해야 한다고 말한다. AI 시대에는 단순 산출물보다 문제를 이해하고 설명하는 능력, 그리고 학습 과정을 성실히 밟았는지가 더 중요해질 수 있다. 이번 서울대 공대 사례는 그 변화를 서둘러 점검해야 한다는 신호로 읽힌다.

대학의 과제는 부정행위를 적발하는 데서 끝나지 않는다. 어떤 활용이 허용되고 어떤 방식이 학업 윤리를 위반하는지 학생들이 분명히 알 수 있도록 제도를 정비하는 일이 더 중요하다. 서울대 공대의 사례는 국내 대학 전반에 AI 시대의 학습 규범을 다시 세워야 한다는 과제를 던지고 있다.

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