[AI 감지 소프트웨어, 교실 부정행위 해결책 아니다… 평가 방식 전환 필요]

  AI(인공지능) 기술의 빠른 발전과 함께 교육 현장에서도 AI를 활용한 다양한 시도가 이어지고 있다. 그중 하나는 AI 감지 소프트웨어를 통해 부정행위를 방지하려는 노력이지만, 최근 연구와 현장 반응은 이 기술의 신뢰성과 유효성에 의문을 제기하고 있다.

  AI 감지기는 주로 텍스트의 ‘폭발성(Perplexity)’과 ‘복잡성(Burstiness)’을 분석하여 해당 문장이 AI에 의해 생성되었는지를 판별한다. 그러나 이러한 방식은 완벽하지 않으며, 특히 영어 학습자들에게 불리하게 작용하거나 인간이 작성한 텍스트를 AI 생성 텍스트로 오인하는 ‘거짓 양성’ 문제를 일으킬 수 있다는 지적이 제기되고 있다.

  실제로 Turnitin의 AI 감지기는 99%의 탐지 성공률을 내세우고 있지만, 1%의 거짓 양성률은 교육 현장에 큰 부담을 줄 수 있다. 예컨대 캐나다 위니펙 대학에서 연간 25만 건의 과제가 제출되는 상황에서 1%의 오탐률만으로도 약 2,500건의 부정행위 의심 사례가 발생할 수 있다는 분석도 있다.

  미국 민주주의와 기술 센터(Center for Democracy and Technology)의 조사에 따르면, 미국 공립 K-12 교사 중 68%가 AI 감지기를 사용하고 있다고 답했다. 캐나다 일부 초중등 및 고등 교육 기관도 이와 유사한 추세를 보이고 있다.

  그러나 AI 감지 기술에 대한 과도한 의존은 오히려 학생과 교사 모두에게 불필요한 부담을 줄 수 있으며, 평가의 본질적인 문제를 해결하지 못한다는 점에서 비판이 일고 있다. 위니펙 대학의 마이클 홀든(Michael Holden) 교수는 “현재와 같은 평가 방식은 학생이 직접 과제를 수행했는지를 명확히 확인하기 어려운 상황에서 더 이상 유효하지 않을 수 있다”며, “AI 감지 기술을 강화하기보다 평가 방식 자체를 AI 시대에 맞게 바꾸는 것이 필요하다”고 주장했다.

  전문가들은 지속적인 형성 평가(과정 중심 평가)를 도입해 학생들의 학습 과정을 지속적으로 평가하며, 초안, 진행 상황, 피드백 등을 반영하는 평가 방식을 제안하고 있다. 또한 학생들이 수업 중 적극적으로 참여하고, 프로젝트 기반 학습을 통해 스스로 문제를 해결할 기회를 제공해야 한다는 점도 중요한 요소로 꼽힌다.

  홀든 교수는 “AI 시대의 교육에서는 학생들이 실제로 무엇을 알고 있으며, 어떤 능력을 갖추고 있는지, 즉 학생들의 학습 과정과 역량을 더욱 정확하게 파악할 수 있는 평가 방식으로의 전환이 필요하다"고 말했다.

기사출처:  "AI 감지 소프트웨어, 교실 부정행위 해결책 아니다… 평가 방식 전환 필요". 위키리스크한국, 2025.03.06.