교수들이 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지에 대한 구체적인 데이터가 공개됐다. 앤트로픽(Anthropic)이 지난 5월 22일부터 6월 2일까지 11일간 전 세계 고등교육 전문가들의 클로드(Claude) 대화 약 7만4천 건을 분석한 결과, 교수들이 가장 많이 사용하는 AI 기능은 커리큘럼 개발로 전체의 57%를 차지했다.

갤럽(Gallup) 조사에 따르면 교사들은 AI 도구를 통해 주당 평균 5.9시간을 절약하고 있으며, 학생들이 교수의 교실 내 AI 사용에 대해 우려를 표하는 역전 현상도 나타나고 있다. 이번 연구는 고등교육 이메일 주소와 연결된 클로드 무료 및 프로 계정의 대화를 분석했으며, 교육자별 업무를 자동으로 필터링해 실시됐다.

분석 결과 학술연구 수행이 13%, 학생 성과 평가가 7%로 그 뒤를 이었다. 노스이스턴대학교(Northeastern University) 교수 22명을 대상으로 한 설문조사에서는 자신의 학습을 위한 AI 사용이 평균 29%로 나타났으나, 학생과 교육자 사용을 구분하기 어려워 클로드 분석에서는 제외됐다.

모의 법적 시나리오부터 추천서까지, 다양한 활용 사례

교수들은 단순히 챗봇을 사용하는 수준을 넘어 맞춤형 교육 도구를 직접 제작하고 있다. 클로드 데이터에서 발견된 특히 흥미로운 사용 사례로는 교육 시뮬레이션을 위한 모의 법적 시나리오 생성, 직업교육 및 인력 훈련 콘텐츠 개발, 학술 또는 전문 지원을 위한 추천서 작성, 회의 안건 및 관련 행정 문서 작성 등이 있다.

노스이스턴대학교 교수들을 대상으로 한 설문조사에서는 AI 활용 동기가 세 가지로 나타났다. 첫째는 지루한 작업의 자동화로, "지루한 업무를 처리해주고 모금활동의 기계적 부분을 도와준다"는 평가가 나왔다. 둘째는 협업적 사고 파트너로서의 역할이다. "AI는 내가 생각하지 못했던 효과적인 방법으로 학생들에게 개념을 설명할 수 있는 방법을 찾아준다"는 반응이었다. 셋째는 개인화된 학습 경험 제공으로, "한 명의 강사가 제공할 수 있는 것 이상의 개별화되고 상호작용적인 학습 경험을 AI가 학생들과 나에게 제공한다"는 의견이었다.

교수들이 직접 제작하는 맞춤형 AI 교육 도구들

교수들이 클로드 아티팩츠(Claude Artifacts)를 활용해 제작하는 교육 도구의 다양성은 놀라운 수준이다. 상호작용형 교육 게임으로는 탈출방, 플랫폼 게임, 다양한 과목과 수준에서 게임화를 통해 개념을 가르치는 시뮬레이션이 있다. 평가 및 평가 도구로는 자동 피드백 시스템이 있는 HTML 기반 퀴즈, 학생 성과 분석을 위한 CSV 데이터 처리기, 종합적인 채점 루브릭이 제작됐다.

데이터 시각화 분야에서는 역사적 연표부터 과학적 개념까지 학생들의 시각화를 돕는 상호작용형 디스플레이가 만들어졌다. 과목별 특화 학습 도구로는 화학 화학양론 게임, 자동 피드백이 있는 유전학 퀴즈, 계산물리학 모델 등이 있다. 학술 달력 및 일정 도구로는 수업 시간, 시험 일정, 전문성 개발 세션, 기관 행사를 표시하는 대화형 달력이 있고, 예산 계획 및 분석 도구로는 특정 비용 범주와 비용 할당이 포함된 교육기관용 예산 문서가 제작됐다.

한 노스이스턴대학 교수는 "이전에는 시간상 비현실적이었던 것들이 이제 가능해졌다. 맞춤형 시뮬레이션, 일러스트레이션, 상호작용형 실험이 가능하다. 학생들에게 훨씬 더 매력적이다"라고 평가했다. 또 다른 교수는 자신의 콘텐츠를 "더 접근 가능하고 매력적인 형태(상호작용 페이지, 시뮬레이션, 팟캐스트, 비디오)로 번역"할 수 있게 됐다고 설명했다.

단순 업무는 자동화, 창의적 업무는 협업으로 활용

교수들의 AI 활용 패턴을 살펴보면 업무 성격에 따라 뚜렷한 차이를 보인다. 상대적으로 증강(협업) 경향이 높은 업무로는 교육 자료 및 연습 문제 작성을 포함한 대학 강의 및 교실 수업이 77.4%, 외부 연구 자금 확보를 위한 연구비 지원서 작성이 70%, 학술 조언 및 학생 조직 멘토링이 67.5%, 학생 학술 업무 감독이 66.9%로 나타났다.

반면 상대적으로 자동화 경향이 높은 업무로는 교육기관 재정 관리 및 모금 활동이 65%, 학생 기록 유지 및 학업 성과 평가가 48.9%, 학술 입학 및 등록 관리가 44.7%를 차지했다. 이러한 차이는 교육자들이 AI에 업무를 완전히 위임할 가능성이 업무에 따라 달라진다는 것을 보여준다.

한 교수는 수업 계획을 설계할 때 "AI는 자료 수준과 우리가 이미 다룬 내용에 관한 맥락에 대한 지침이 필요하다"고 설명했다. 브레인스토밍을 할 때는 "첫 번째 응답이 아니라 LLM과의 대화가 가치 있다. 이것이 학생들에게도 가르치려는 것이다. 사고 대체물이 아닌 사고 파트너로 사용하라"고 강조했다.

채점 자동화 논란... "학생들은 AI가 아닌 교수 시간에 등록금 지불"

AI 활용에서 가장 논란이 되는 부분은 채점 자동화다. 클로드 데이터 분석 결과 채점 관련 대화의 48.9%가 자동화 방식으로 진행됐다. 이는 학생 과제에 대한 피드백 제공과 루브릭을 사용한 채점 등의 하위 업무를 포함한다. 채점 관련 대화는 전체 연구 대상 대화의 7%에 불과했지만, 두 번째로 자동화 비중이 높은 업무로 나타났다.

그러나 노스이스턴대학교 교수들을 대상으로 한 설문조사에서는 채점이 AI가 가장 비효과적인 영역으로 평가됐다. 한 교수는 "윤리적으로나 실용적으로나 학생들을 평가하거나 조언하는 데 AI 도구를 사용하는 것을 매우 경계한다"며 "정확성 문제도 있다. LLM이 논문을 채점하도록 하는 실험을 해봤지만 내 기준에는 충분하지 않았다"고 말했다.

이어 "윤리적으로 학생들은 LLM의 시간이 아니라 내 시간에 대해 등록금을 지불하고 있다. LLM의 도움을 받을 수는 있지만 좋은 일을 하는 것이 나의 도덕적 의무다"라고 강조했다. 대부분의 교육자들은 채점이 완전히 자동화되어서는 안 된다는 데 동의하는 것으로 나타났다.

AI 시대, 교육 방식과 내용 모두 변화

많은 교육자들이 AI 도구가 학생들의 학습 방식을 바꾸고 있다는 점을 인식하고 있으며, 이에 따라 교육 방식도 변화해야 한다는 압박을 받고 있다. 한 교수는 "AI가 나로 하여금 가르치는 방식을 완전히 바꾸도록 강요하고 있다. 인지적 부담 전가 문제를 어떻게 다룰지 알아내려고 많은 노력을 기울이고 있다"고 말했다.

교육 내용도 변화하고 있다. 코딩 분야의 한 교수는 "AI 기반 코딩이 분석학 교육/학습 경험을 완전히 혁신했다. 쉼표와 세미콜론 디버깅 대신 비즈니스에서 분석학 적용 개념에 대해 이야기할 시간을 가질 수 있다"고 설명했다.

AI 생성 콘텐츠의 정확성을 평가하는 능력도 점점 중요해지고 있다. 한 교수는 "AI 생성이 증가하면서 인간이 검증하고 따라잡는 것이 점점 압도적으로 어려워지고 있다"며 "학생들이 이러한 판별력을 갖도록 충분한 전문성을 구축하도록 돕고 싶다"고 말했다.

평가 방식도 달라지고 있다. 한 교수는 "클로드나 유사한 AI 도구가 과제를 완료할 수 있다면, 학생들의 부정행위를 걱정하지 않는다. 교육자로서 우리가 제대로 하지 못하고 있다는 것이 걱정이다"라고 밝혔다. 실제로 한 노스이스턴 교수는 너무 많은 학생들이 AI가 작성한 과제를 제출한 후 "전통적인 연구 논문을 다시는 내지 않겠다"고 결정했다. 대신 "다음에는 AI로 할 수 없도록 과제를 재설계할 것"이라며 "한 학생이 주간 숙제가 어렵고 클로드와 챗GPT가 과제 완료에 쓸모없어서 짜증난다고 불평했을 때, 그것은 칭찬이라고 말했고 학생들로부터 그런 말을 더 많이 들으려고 노력하겠다고 했다"고 전했다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q: 교수들이 AI를 가장 많이 사용하는 업무는 무엇인가요?

A: 교수들이 AI를 가장 많이 사용하는 업무는 커리큘럼 개발로 전체 사용량의 57%를 차지합니다. 학술연구 수행이 13%, 학생 성과 평가가 7%로 그 뒤를 잇고 있습니다.

Q: 교수들이 AI로 직접 만드는 교육 도구는 어떤 것들이 있나요?

A: 교수들은 웹 기반 교육 게임, 자동 피드백 퀴즈, 화학 시뮬레이션, 데이터 시각화 도구, 대화형 달력, 예산 관리 도구 등을 직접 제작하고 있습니다. 이전에는 시간과 비용 때문에 불가능했던 맞춤형 교육 자료를 AI를 통해 쉽게 만들 수 있게 됐습니다.

Q: AI를 활용한 채점 자동화에 대해 교수들은 어떻게 생각하나요?

A: 채점 자동화는 논란이 많은 영역입니다. 실제 사용 데이터에서는 채점 관련 대화의 48.9%가 자동화 방식으로 나타났지만, 교수들은 이를 AI가 가장 비효과적인 영역으로 평가하고 있습니다. 대부분의 교수들은 학생들이 교수의 시간에 대해 등록금을 지불하는 만큼 채점은 완전히 자동화되어서는 안 된다고 생각합니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 앤트로픽 뉴스룸에서 확인 가능하다.

리포트 명: Anthropic Education Report: How educators use Claude

이미지 출처: 앤트로픽

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.