“1995년식 시험으론 AI 시대 못 버틴다” ㅡ UCL 러킨 교수

“1995년식 시험으론 AI 시대 못 버틴다” ㅡ UCL 러킨 교수

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□ 3줄 요약


1. 연세대 AI 컨닝 논란은 학생 일탈이 아니라, AI 시대와 어울리지 않는 대학 평가 체계가 드러난 구조적 실패라는 분석임


2. AI가 더 잘하는 암기·공식 풀이형 문제를 그대로 시험에 유지하면서도 AI 활용 지침·평가 개편·AI 문해력 교육이 준비되지 않은 것이 핵심 문제임


3. 앞으로 교육은 비판적 사고·창의성·협업·메타인지 등 인간 고유 역량과 AI 리터러시 중심으로 전환해야 한다는 메시지임

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□ 연세대 논란이 드러낸 구조적 실패


연세대에서 발생한 AI 컨닝 논란은 겉으로는 부정행위 사건처럼 보이지만,


AI 교육 분야 세계적 권위자인 로즈 러킨 영국 UCL 명예교수는 이를 대학 평가 체계 전체가 시대 변화를 따라가지 못한 결과로 해석함


그는 이번 사건이 학생 몇 명의 일탈이 아니라 AI 시대에 더는 유효하지 않은 평가 방식을 고수한 대학의 구조적 실패라고 강조함


실제로 시험이 온라인으로 진행된 환경에서, 많은 학생들이 정해진 시험 방식과 현실의 기술 환경 사이 괴리를 경험했다는 점은


이 사고가 단순 ‘발각된 컨닝’으로 끝날 일이 아니라는 것을 보여줌


□ AI 시대에 맞지 않는 ‘1995년식 시험’


러킨 교수는 연세대가 비대면 시험에서 화면과 손이 보이는 영상을 제출하도록 요구한 조치에 대해,


AI의 실제 능력과 디지털 학습 환경을 오해한 것이라고 지적함


AI는 이미 지식 암기, 정형화된 공식 풀이, 단답형 문제 해결 같은 영역에서 인간을 넘어서고 있음


그런데 대학은 여전히 정답 중심, 암기 기반, 공식 그대로 쓰면 되는 문제 같은 1990년대식 폐쇄형 시험 구조를 그대로 유지하고 있음


즉, AI가 더 잘하는 문제를 시험 문제로 내놓으면서도 AI 사용은 금지하는 모순된 평가 체계가 그대로 남아 있는 상황임


□ 대학이 준비하지 못한 세 가지 문제


러킨 교수는 대학이 변화에 대응하지 못한 핵심 원인을 세 가지로 정리함


1. AI 문해력 부족


교수들이 AI의 구조·한계·위험성을 제대로 이해하지 못한 상태에서 시험을 설계하고 있음


2. 평가 방식 재설계 부재


AI가 대체 가능한 과제를 그대로 시험의 핵심으로 유지해 평가의 타당성이 약화됨


3. AI 활용 지침 부족


학생에게는 금지를 요구하지만, 실제로 어디까지 활용할 수 있는지 명확한 가이드라인이 없음


이런 환경에서는 학생과 교수가 모두 혼란을 겪게 되고, 감시 강화만 늘어난 채 근본적 문제는 해결되지 않는 구조가 반복됨


□ AI 금지의 역효과와 해외 대학의 대응


해외 대학 연구들은 AI 사용을 전면 금지할수록 역효과가 나타난다고 지적함


학생은 AI 사용을 숨기고 ‘발각되지 않는 기술’을 익히게 되어 오히려 실제 AI 활용 능력은 떨어짐


창의적·탐구형 과제는 줄고 결과 중심 평가만 늘어나 교수의 감시·행정 부담만 증가함


러킨 교수는 이러한 이유로 ‘금지 중심 접근’은 실효성이 없으며, AI 활용을 포함한 새로운 평가 구조가 필요하다고 강조함


이미 영국·미국 여러 대학은 AI 활용 과정까지 평가하는 오픈 어세스먼트, 과정 설명형 리플렉션 에세이


협업·프로젝트 기반 평가, 과목별 AI 허용 범위 명시, AI 활용 역량을 정식 평가 요소로 포함 등으로 전환 중임


즉, 세계 대학은 AI를 막는 것이 아니라 AI를 포함한 새로운 학습·평가 환경을 구축하는 방향으로 이동하고 있음


□ 한국 대학이 유독 논란에 취약한 이유


한국 대학은 지필 중심의 중간·기말시험 비중이 높고, 대형 강의가 많아 과정 중심 평가를 도입하기 어려운 구조를 가지고 있음


교수–학생 비율이 높아 개별 피드백이 어렵고, 정량 시험 중심이 공정성의 핵심이라는 사회적 인식이 강함

‘정답 기반 평가’가 대학까지 깊게 구조화되어 디지털 기반 교육 전환에 필요한 인프라가 충분히 마련되지 않음


이런 조건에서는 AI 시대에 기존 시험 체계가 흔들릴 수밖에 없고, 연세대 사례 같은 논란이 반복적으로 발생할 가능성이 큼


□ 미래 교육과 AI 리터러시의 방향


러킨 교수는 앞으로 의미 있는 시험은 AI가 모방하기 어려운 인간 고유 역량을 다루어야 한다고 강조함

비판적 사고

창의적 종합 능력

메타인지

협업 기반 문제 해결

복합적 사고 설계 능력


또한 AI는 금지한다고 사라지는 기술이 아니기 때문에, 학생에게 필요한 것은 윤리적·안전한 활용법을 가르치는 AI 리터러시 교육임


AI는 인간 교사가 분명히 거절할 상황에서도 요구를 그대로 수행할 수 있기 때문에,


기술을 어떻게 책임 있게 사용할지 판단 기준을 갖추도록 가르치는 것이 필수임


□ 마무리하며


연세대 AI 컨닝 논란은 단순한 부정행위 적발 사례가 아니라,


AI 시대에 대학 교육과 평가 체계가 어떻게 새롭게 설계되어야 하는지를 묻는 중요한 사건임


AI를 금지하는 방식만으로는 더 이상 교육의 목적을 지킬 수 없고,


대학이 스스로 변화의 방향을 제시하지 않으면 신뢰와 혼란 모두 위험해질 수 있음


앞으로 교육은 정답 중심에서 벗어나 AI 활용 능력과 인간 고유 역량을 함께 평가하는 체계로 이동할 수밖에 없음


이제 선택은 대학이 변화를 주도할지, 아니면 시대의 흐름에 뒤처져 또 다른 혼란을 겪을지가 남아 있을 뿐임