Surveying the Impact of Generative Artificial Intelligence on Political Science Education

글쓰기 평가 비중 최대 62%...정치학 교육의 과제물 의존도 높아

토론토대학교와 뉴욕대학교 연구진이 미국정치학회(APSA)와 함께 실시한 설문조사에 따르면, 상위 과정에서는 학생 성적의 평균 62.1%, 하위 과정에서는 45.5%가 과제물 평가에 기반하고 있는 것으로 나타났다. 설문 응답자들은 논리적 글쓰기 능력 향상, 학술 자료 평가 능력 개선, 독창적 논증 능력 개발을 과제물 평가의 주요 교육적 가치로 꼽았다. 특히 설문에 응답한 모든 교수가 상위 과정에서 글쓰기 과제가 중요하다고 답했으며, 하위 과정에서도 단 1.27%만이 "전혀 중요하지 않다"고 응답했다.

교수 41.5% "AI는 좋지도 나쁘지도 않다"...양가적 입장 드러내

1,615명의 응답자 중 교수진이 62.6%, 대학원생이 11.8%, 겸임교수가 4.6%, 박사후연구원이 3.7%를 차지했다. 이들 중 41.5%가 AI 도구가 교육에 "좋지도 나쁘지도 않다"고 답했으며, 전체 평균은 -2점부터 2점까지의 척도에서 -0.45점으로 나타났다. 단 13.6%만이 AI 도구가 "좋다" 또는 "매우 좋다"고 평가했다. 특히 응답자들은 AI가 학습 과정에서의 깊이 있는 참여를 방해할 수 있다는 우려를 표명했다.

문법 교정 OK, 에세이 작성 NO...AI 활용 용도별 선호도 뚜렷

생성형 AI의 활용에 대해서는 용도에 따라 뚜렷한 선호도 차이를 보였다. 문법 교정이나 서식 작업과 같은 보조적 기능에는 긍정적인 반응을 보였으나, 에세이 작성이나 객관식 문제 답변, 아이디어 생성, 개요 작성, 인용문 제시와 같은 핵심 학습 활동에는 강한 거부감을 나타냈다. 562명의 응답자들은 "AI가 비판적 사고와 독립적 학습을 저해한다"는 우려를 표명했으나, 일부는 "비영어권 학생들의 언어 구조 개선에 도움이 될 수 있다"는 의견도 제시했다.

AI 탐지 시스템 신뢰도 의문..."표절 감지 소프트웨어도 오류 많아"

ChatGPT조차 자체 생성 텍스트 판별이 불가능하며, GPTZero 등 AI 탐지 도구들도 높은 오탐지율을 보이고 있다. 실제 실험에서 국제관계학 교수의 54.5%, 미국정치학 교수의 52.2%, 비교정치학 교수의 50%만이 AI 생성 텍스트를 정확히 판별했다. 특히 에세이 판별 시 교수진의 전반적인 자신감 수준(10점 만점)은 5점대에 그쳤다.

대학별 AI 정책 "천차만별"...교수 재량권 높아

하버드 법대는 "교수가 서면으로 명시적으로 허가하지 않는 한 AI 사용을 금지한다"는 입장인 반면, 애리조나 주립대 샌드라 데이 오코너 법대는 법조계에서의 AI 활용 증가를 고려해 입학 지원자의 AI 사용을 명시적으로 허용하고 있다. 프린스턴 대학은 "ChatGPT를 금지하거나 AI 프로그램 사용에 대해 하향식 명령을 내릴 의도가 없다"고 밝혔으며, 디폴 대학도 "교수진이 수업 활동이나 과제에서 AI 사용을 허용하거나 권장할 재량권을 가진다"고 규정했다.

교수진 30% "과제 축소 검토"...AI 대응책 마련 '진통'

교수진의 대응 방안도 다양하게 나타났다. TLC 설문 응답자의 30% 이상이 AI 사용 증가에 대응해 과제물 수를 줄일 계획이라고 답했으며, 45% 이상은 현행 과제 수준을 유지하겠다고 밝혔다. 대다수의 교수가 ChatGPT로 문제를 미리 검토하고 AI 탐지 시스템을 도입하는 방안을 고려하고 있다. 일부 교수는 데이터 시각화 과제에서 AI 활용을 허용하거나, 학생들이 정치단체 스태프 역할을 가정하고 ChatGPT로 초안을 작성한 뒤 정확성과 관련성을 주석으로 달아보는 등의 혁신적인 교육 방식을 시도하고 있다.

"AI는 피할 수 없다"...73%가 AI 활용 교육 필요성 인정

TLC(Teaching and Learning Conference) 참가자 대상 추가 설문에서 응답자의 73%가 학생들의 AI 도구 사용법 학습이 중요하다고 답했다. 교수진의 60% 이상이 향후 5년 내에 학생들의 절반 이상이 과제물 작성에 AI를 활용할 것으로 전망했다. 이에 따라 그룹 개념 매핑, 밈 제작과 설명 에세이, 수업 내 시뮬레이션 성찰, 학습 기록 포트폴리오 등 AI 대체가 어려운 혁신적 평가 방식이 제안됐다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.