The New Calculator? Practices, Norms, and Implications of Generative AI in Higher Education. https://arxiv.org/abs/2501.08864
Simkute 외(2025)의 논문에서는 고등 교육에서 생성형 AI(GenAI)의 사용 현황, 규범, 그리고 그 영향에 대한 심층적인 연구를 수행했습니다. 본 연구는 2023년 12월부터 2024년 2월까지 영국 내 두 개 대학의 다양한 학과 학생 26명과 교수 11명을 대상으로 반 구조화된 인터뷰를 통해 진행되었습니다.
학생들의 GenAI 사용 현황
학생들은 주로 ChatGPT를 통해 텍스트 생성을 수행했으며, 일부는 DALL-E 또는 Midjourney와 같은 도구를 사용하여 이미지 생성을 수행했습니다. GenAI 도구는 교육 관련 과제에서 튜터, 보조자, 아이디어 파트너의 세 가지 역할을 수행했습니다.
- 튜터: 학생들은 GenAI 도구를 사용하여 이론 및 읽기 자료와 같은 학습 자료를 설명하고, 과제에 대한 피드백을 얻었으며, 데이터 분석 및 코딩과 같은 과제를 안내받았습니다.
- 보조자: GenAI 도구는 정보 요약, 연구 논문 검색, 문법 수정, 표절 방지를 위한 표현 변경, 에세이 개요 작성 등에 활용되었습니다.
- 아이디어 파트너: GenAI 도구는 아이디어를 생성하고 질문에 답변하는 브레인스토밍 파트너 역할을 수행했습니다.
GenAI 사용의 동기
학생들은 GenAI 도구의 가용성, 효율성, 사고 조종 능력, 학습 자료에 대한 깊이 있는 참여 기회 등을 이유로 GenAI를 사용했습니다.
- 가용성: GenAI 도구는 언제 어디서나 이용 가능하며, 다른 사람들에게 의존하거나 방해하지 않고도 도움을 받을 수 있다는 장점이 있습니다.
- 효율성: GenAI 도구는 텍스트 요약, 검색 범위 좁히기, 특정 질문에 대한 답변 제공 등을 통해 학습 시간을 단축하는 데 도움을 주었습니다.
- 사고 조종: GenAI 도구는 학생들의 창의적 사고를 자극하고 문제 해결 과정을 안내하는 데 도움을 주었습니다.
- 학습 자료에 대한 깊이 있는 참여: GenAI 도구는 학생들이 학습 자료를 더 깊이 이해하고 참여할 수 있도록 지원했습니다.
대학의 GenAI 관련 지침 및 소통 현황
학생들은 대학의 GenAI 지침이 불분명하고 효과적으로 전달되지 않았다고 인식했습니다. 교수들은 GenAI 사용을 어느 정도 허용해야 한다고 생각했지만, 공개적으로 논의하는 데 어려움을 느꼈습니다. 반면, 학생들 사이에서는 GenAI에 대한 소통이 활발하게 이루어졌습니다.
학생들의 자기 관리
명확한 지침과 소통의 부재 속에서 학생들은 GenAI 사용에 대한 자기 관리 규칙을 만들었습니다. 이러한 규칙에는 적절하고 윤리적인 사용에 대한 암묵적인 규칙, 효과적인 사용을 위한 의존 전략, 기술 개발에 대한 고려 사항 등이 포함되었습니다.
GenAI 사용의 영향
GenAI 도구 사용과 대학 환경은 학생들의 자신감 변화, 기술 개발에 대한 우려, 교수와의 관계, 표절에 대한 불안감 등 다양한 영향을 미쳤습니다.
- 자신감: 일부 학생들은 GenAI 도구 사용 후 자신의 능력에 대한 자신감이 높아졌지만, GenAI의 뛰어난 성능으로 인해 자신감이 떨어진 학생들도 있었습니다.
- 기술 개발에 대한 우려: 학생들은 특정 과제에 GenAI 도구를 과도하게 사용하면 기존 기술이 저하되거나 미래에 필요한 기술을 개발하지 못할 수 있다는 우려를 표명했습니다.
- 교수와의 관계: 학생들은 GenAI에 의존하면 교수와의 관계가 부정적인 영향을 받을 수 있다고 우려했습니다.
- 표절 불안: 학생들은 표절로 인해 불이익을 받을 수 있다는 불안감을 느꼈습니다.
고등 교육에서 GenAI의 미래 역할
학생들은 대학이 GenAI에 대한 접근 방식을 바꾸고, GenAI 도구를 효과적이고 윤리적으로 사용할 수 있도록 지원해야 한다고 주장했습니다. 학생과 교수 모두 GenAI 도구 사용에 대한 명확한 지침과 교육을 원했습니다. 또한 GenAI의 현실에 맞는 평가 방식 변화와 GenAI를 학습 과정에 통합해야 한다는 점에 동의했습니다.
결론
본 연구는 고등 교육에서 GenAI의 초기 사용 현황을 다각적으로 조명하고, Strong Structuration Theory를 통해 기술, 개인, 그리고 사회적 구조 사이의 복잡한 상호 작용을 분석했습니다. 1 이러한 연구 결과는 GenAI가 고등 교육에 미치는 영향을 이해하고, 앞으로의 교육 정책 및 교육 현장에서의 GenAI 활용 방안을 모색하는 데 중요한 시사점을 제공합니다.
출처: “본 내용을 한국어로 블로그에 소개하는 내용으로 요약해. 다만, 맨 처음에 해당 논문에 대한 인용 정보와 링크를 반드시 삽입해.”/ “연구 내용을 보다 상세하게 설명해.” . Gemini Advanced 2.0 Experimental Advanced. 2025.01.30.
바로: 생성형AI의 교육에서의 활용도 고민해야겠지만, 금액, 인식 등의 문제로 생성형AI를 활용한 교육 자체가 안되는 “생성형AI 격차”에 대해서도 고민할 필요가 있다고 생각함.