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제목: 역사학 교수가 말한다: AI가 대학을 망친 게 아니라 이미 망가진 시스템을 드러냈다
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요약: UT 오스틴의 역사학 교수 스테븐 민츠가 학생 400명의 에세이를 살펴보다 문장과 구조, 결론까지 모두 비슷하게 나오는 것을 발견했고, 이를 “부정행위 위기가 아닌 교육학 위기”라고 규정했다. 대학이 오랫동안 공장처럼 운영되어 왔다는 그의 진단에 따르면 대량 강의와 표준화된 프롬프트, 루브릭 중심 채점이 과중한 조교들에 의해 이뤄졌다. AI가 이런 허점을 드러낸 셈이다. 그는 take-home 에세이가 더 이상 유효하지 않다고 말하며, AI가 잘 하는 연구·맥락 이해·논거 구성 능력 때문에 기존 에세이 중심의 평가를 재고해야 한다고 주장했다. 결국 수업 밖의 채점 과제를 없애고, 수업 중 쓰기, 노트 없이 하는 구두 발표, 학생 주도 토론 등 보이는 학습으로 평가 체계를 바꿔야 한다는 것이다. AI는 기본 사실과 연대기, 개념 프레임워크 같은 “마스터리 학습” 영역을 맡고, 학생들은 질문을 던지고 복합적인 논거를 구성하는 “탐구 학습”에 집중하도록 재편하는 것을 구상한다. 또한 연구, 글쓰기, 수리력, 비판적 독해력 같은 영구적인 문해력을 강화하되 창의성과 독립적 사고를 요구하는 방식으로 접근해야 한다고 역설한다. 앞으로 5년은 학습의 재설계(reinvention)가 이뤄져야 하며, 평가의 재구축, 느리게 읽고 깊은 질문: 도덕적 딜레마, 역사적 추론, 데이터 활용 능력, 창의적 문제 해결력 등을 중심으로 한 강의의 확대가 필요하다고 강조했다. 대학은 감시와 표준화에 더 매달릴지, 아니면 기계가 모방할 수 없는 인간적 요소를 중심으로 재구축할지 선택해야 한다고 말했다. 이 모든 것은 “학습의 미래를 방어하기보다 재설계할” 기회로 보아야 한다는 메시지다. 원문은 아래 링크에서 확인할 수 있다.
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자세한 내용:
- 핵심 발견과 진단
- 스티븐 민츠 교수는 학생 400명의 에세이를 검토하다 문장과 구조가 동일하고 결론까지 흡사한 샘플들을 발견했다. 이를 두고 그는 “치팅(부정행위) 위기”가 아니라 “교육학(Pedagogy) 위기”라고 지적했다.
- 대학들이 factory-like 방식으로 운영되어 온 점, 즉 대량 강의, 표준화된 프롬프트, 루브릭 중심 채점이 과중한 조교들에 의해 이뤄졌던 점을 지적했다.
- AI의 역할과 제안
- AI는 학생들에게 요구하던 대부분의 일을 더 잘할 수 있게 이미 보여주고 있다. 400명의 학생이 30초 안에 동일한 에세이를 작성하는 상황은 학생 문제가 아니라 과제 설계의 문제임을 시사한다.
- take-home 에세이가 obsolete하다고 보고, 수업 밖에서의 에세이 대신 수업 내에서의 가시적 학습을 증명하는 평가로 전환해야 한다고 주장했다. 예로 수업 중 글쓰기, 자세한 노트 없이의 구두 발표, 학생 주도 토론 등을 제시했다.
- 외부에서 채점하는 과제는 “없애고” 대면 관찰 가능 활동에 기반한 평가로 바꾸는 것이 바람직하다고 했다.
- 미래의 교육 모델 제시
- AI가 다룰 영역은 “마스터리 학습”(기본 사실, 연대기, 개념 프레임워크)으로 한정하고, 학생은 이를 바탕으로 “탐구 학습”(질문 제시, 복잡한 논거 구성)에 집중하도록 재편하는 것을 구상했다.
- 학습의 핵심은 여전히 영구적인 literacies(연구, 글쓰기, 수리력, 비판적 읽기)이며, 이를 창의성과 독립적 사고를 요구하는 방식으로 강화해야 한다고 말했다.
- 대학이 따라야 할 목표는 학생이 연구를 수행하고, 분명하고 분석적으로 글을 쓰며, 가까이 읽고 비판적으로 이해하고, 수치를 다루며, 문화적으로 소양을 갖춘 채 미래 경력에 대비하는 능력을 갖추는 것이다.
- 실행과 방향성
- “일상적 운영 방식”을 고수한다면 고등교육에 대한 대중의 신뢰와 학위의 가치는 약화될 것이라고 경고했다.
- 앞으로 5년은 재창조의 시기로, 평가를 재설계하고 “느리게 읽기, 깊은 질문, 윤리적 딜레마, 역사적 추론, 데이터 활용 능력, 창의적 문제 해결” 중심의 강좌로 전환하는 것이 필요하다고 봤다.
- 세미나, 멘토링 모델, 학부 연구, 체험 학습에 대한 투자를 강화해야 한다고 강조했다.
- 결론과 제안의 방향
- 대학은 AI가 모방할 수 없는 인간적 요소를 중심으로 재구축할지, 아니면 감시와 표준화에 더 의존할지 선택해야 한다. 그는 이 순간을 학습의 미래를 방어하는 대신 재설계할 기회로 보아야 한다고 밝혔다.
- 원문 원문 링크: https://www.businessinsider.com/ai-didnt-break-college-it-exposed-broken-system-professor-2025-11
- 핵심 발견과 진단
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원문링크 https://www.businessinsider.com/ai-didnt-break-college-it-exposed-broken-system-professor-2025-11