현지 시각 8월 28일 인사이드 하이어에드(Inside Higher Ed)에 따르면, 매사추세츠공과대학(MIT)이 AI가 학부 커리큘럼의 거의 모든 과제를 해결할 수 있다는 내용의 보고서를 발표했다. 보고서는 AI가 에세이와 수학·과학 문제, 증명, 코딩 과제를 포함한 거의 모든 학부 과제에 그럴듯한 해답을 낼 수 있다고 밝혔다.

보고서는 MIT의 AI 사용 특별위원회가 8월 13일 내놓은 최종본이다. 학생과 교수진, 교직원이 참여한 위원회가 회의와 조사, 캠퍼스 의견 수렴을 거쳐 정리했다. 위원회는 AI가 MIT 교육 경험의 근본 요소를 뒤흔들고 있다고 진단했다. 학생들의 오피스아워 참석이 줄고 온라인 토론 참여가 감소했으며, 기숙사와 도서관에서의 대면 스터디 그룹도 줄었다는 점이 관찰됐다.

위원회는 AI 사용을 금지하는 기관 차원의 정책 대신, 학과와 교수진이 선택할 수 있는 정책 메뉴를 만들 것을 권고했다. 평가와 성적 부문이 핵심 논의 대상이었다. 위원회는 상위 학점 수를 제한하는 ‘성적 배급’ 정책에는 반대했다. 상위 학점을 배급하면 실제 학습을 건너뛰고 AI에 기대려는 유인이 오히려 커진다고 봤기 때문이다. 대신 숙달 정도를 백분율로 표시하는 영국식 방식이나 역량·숙달 기반 평가 같은 대안을 검토하라고 권고했고, 성적이 전체 시스템에서 어떤 역할을 하는지 되돌아보고 대안 평가 방식을 탐구하자고 제안했다.

위원회는 대면 학습과 공동체의 중요성도 강조했다. 학습은 도전적이고 사회적일 때 효과적이며, 지식은 스터디 그룹과의 토론, 반복 실험, 동료와의 논쟁을 통해 쌓인다는 점을 짚었다. 이를 위해 캠퍼스 행사 확대와 개인적 연결에 집중하는 무기술 시간, 수업 내 사회적 학습 강화를 권고했다.

보고서는 MIT가 모든 과목을 재검토하고 AI를 의식한 방식으로 개편할 것을 요구한다. 교수진은 AI 사용을 언제 허용하고 언제 금지할지 학습 목표에 맞춰 정하는 방식을 제안받았다. 위원회는 이번 변화가 빠르거나 쉽지 않겠지만 필요하다고 강조했다.

위원회는 AI가 학습을 돕는 동시에 평가의 의미를 약화시킬 수 있다는 점을 함께 짚었다. 학생이 AI로 과제를 해결하면 교수는 학생의 실제 이해 수준을 파악하기 어려워진다. 이 때문에 위원회는 구술 시험이나 대면 발표, 실시간 문제 풀이 같은 평가 방식을 병행할 것을 권고했다.

MIT는 이번 보고서를 다른 대학이 참고할 수 있는 기준으로 삼겠다는 뜻을 밝혔다. 보고서는 AI가 교육의 근본을 바꾸는 만큼 대학이 방어적으로 대응하기보다 교육 목표를 다시 정의하고 평가 방식을 재설계하는 방향으로 나아가야 한다고 제안했다. 캠퍼스 공동체의 역할을 되살리는 방안도 함께 포함됐다. 위원회는 이번 권고가 MIT의 교육 방식을 바꾸는 출발점이 될 것이라고 밝혔다.

자세한 내용은 인사이드 하이어에드에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 이디오그램 생성