출처: 이상은, 구민영, 김예진(2024). 저는 지난 학기에 생성형 AI를 활용하는 수업을 수강하였습니다 (CTL Teaching Tips #44). 서울: 성균관대학교 교수학습혁신센터

  생성형 AI는 학생들의 학습 방식과 문제해결 방식의 변화에 큰 영향을 미치고 있습니다. 생성형 AI라는 기술적 물결 속에서, 어떤 교육방식이 학생들의 성장에 기여할 수 있을지 교수님들께서 고민을 하실 것입니다. 수업에 이미 생성형 AI를 활용하고 계신 교수님들이 계실까요? 학생들은 어떤 수업에서 어떤 과제를 위해 생성형 AI를 활용해 보았을까요? 학생들은 이러한 수업을 어떻게 생각하고 있을까요? 이번 티칭팁은 2024년 6월 3일(월)부터 6월 10일(월)까지 7일에 걸쳐 실시한 생성형 AI 활용 학습경험에 대한 설문조사 가운데, ‘생성형 AI를 활용한 수업 경험’ 항목을 집중적으로 분석한 결과를 다루고자 합니다. 이를 통해 수업에서 생성형 AI를 적용한 현황과 그에 대한 학생들의 반응을 살펴보시고, 다음 학기 수업을 계획하시는데 참고가 되기를 바랍니다. 

 1. 생성형 AI를 수업에 활용하는 교과목을 수강한 경험이 있습니까?

   생성형 AI를 수업에 활용하는 교과목을 수강한 경험이 있냐는 질문에  전체 423명 응답자 가운데 29.3%인 124명의 학생들이 그렇다고 응답을 하였고, 활용한 경험이 없다고 응답한 학생들은 70.7%, 299명이었습니다. 생성형AI를 수업에 활용하는 교과목을 수강한 경험이 있다는 124명의 학생들 중 110명은 실제 교과목명까지 기재하였습니다. 이들의 응답을 기초로 분석한 결과, 생성형 AI를 적용한 대표적인 교과목으로 ‘AI의 기초와 활용’, ‘창의적융합디자인’, ‘창의적 글쓰기’ 과목 등이 있었습니다. 

  학생들이 기재한 교과목명을 분야별로 구분해보니, 인공지능(AI) 및 코딩, 그리고 데이터와 관련된 교과목들이 생성형 AI를 많이 적용하였음을 알 수 있었습니다. 특히 우리 대학에는 데이터사이언스(DS:Data Science) 교과목들이 있는데, 이에 속하는  ‘AI 기초와 활용’, ‘컴퓨팅사고와SW코딩’, 그리고 ‘문제해결과 알고리즘’ 이 가장 많이 언급되었습니다. 해당 과목들에서 학생들은 생성형 AI를 활용하여 실습을 하고 과제를 수행하였다고 응답하였습니다.  이 외에도 ‘딥러닝을 통한 비정형 회계 데이터 분석’, ‘지능 정보 사회와 AI 윤리’, ‘AI 테크놀로지의 수업 적용’, 그리고 ‘인공지능을 활용한 콘텐츠 기획과 제작’과 같은 AI 관련 과목들에서 코딩이나 이미지 생성 등을 위해 생성형 AI를 활용하였다고 응답했습니다. 한편, 주목할만한 특징적인 결과로 창의력을 요구하는 교과목 분야에서 생성형 AI를 적용한다는 점이 있습니다. ‘창의적융합디자인’과 ‘창의적 글쓰기’ 라는 우리 학교 1학년 학생들이 필수적으로 수강하는 과목들이 이에 해당합니다.

  이 외에도 경영/경제 분야의 몇몇 교과목들에서 생성형 AI를 적용했다는 응답이 있었습니다. 구체적인 교과목명을 살펴보면, ‘경영정보처리’, ‘인터넷과 경영’, ‘경영학입문’, ‘경영통계’, ‘디지털플랫폼경영’, ‘빅데이터와 경제자료 분석’ 등이 있었습니다. 또한 예술분야에 해당하는 교과목들도 있는데, ‘예술과 빅데이터’, ‘예술과 4차 산업혁명’, ‘문화산업과 데이터분석'과 같이 미래 사회에 걸맞은 디지털/정보 융합 과목에서 생성형 AI를 사용하고 있음을 파악할 수 있었습니다.

  일견 생성형 AI와 거리가 가까워보이지는 않는, 철학/역사, 언어, 인문, 화학, 교육 분야 교과목에서도 생성형 AI를 적용하였다는 응답들도 있었습니다. 철학/역사 분야 과목으로는 ‘인간과토지의문명사’, ‘경제사’, ‘동아시아철학입문’이 있었으며 언어 분야 과목으로는 ‘언어학입문’, 인문 분야 과목으로 ‘인문학과문화경영’이 있었습니다. 화학 분야 과목으로는 ‘유기화학’과 ‘무기화학’이 있었으며 교육 분야에서는 ‘교육공학의이해’ 과목에서 생성형 AI를 활용하였다는 응답이 있었습니다.

  ‘해당 교과목에서 활용했던 생성형 AI는 무엇인가요?’라는 질문에 대해서는 분야나 과목에 불문하고 챗GPT를 활용하는 학생들이 압도적으로 많았습니다. 91명의 학생들이 챗GPT를 사용했다고 응답했으며 이는 수업에서 생성형 AI를 사용했다고 응답한 119명의 학생 중 82.7%에 해당하는 높은 비율입니다. 한편, 챗GPT 외에도 그 빈도가 높지는 않으나, 학생들이 활용한 생성형 AI는 매우 다양하였습니다. 챗GPT와 같이 범용적인 생성형 AI로는 뤼튼(Wrtn), 코파일럿(Copilot), 제미나이(Gemini), 클로드(Claude)가 있었습니다. 또한, 아래 표에서 제시한 바와 같이 이미지 생성, 프레젠테이션 작성, 음악 생성, 만화나 웹툰 생성, 비디오 생성 등의 특화된 기능을 가진 생성형 AI도 활용한다고 응답하였습니다.

 2. 어떤 활동이나 과제를 하기 위해 생성형 AI를 활용하였습니까?

  ‘해당 교과목에서 어떤 활동(어떤 과제)을 위해 생성형 AI를 활용하였습니까?’라는 질문에 대한 서술형 응답을 분석한 결과 첫째, 창의적인 아이디어를 얻기 위해 사용한 학생들이 20명으로 가장 많았습니다. 학생들은 수업에서 필요로 하는 아이디어를 브레인스토밍하기 위한 도구로서, 사회문제를 해결하는 다양한 아이디어를 생성하기 위하여, 혹은 어떤 한계나 조건에 맞는 아이디어를 찾기 위하여 생성형 AI를 활용하고 있음을 알 수 있었습니다. 또한, 자신의 전공과 창의성을 연결시키는 과제에 대한 아이디어를 얻기 위해 활용했다거나, 챗GPT에게서 더 좋은 답을 얻기 위하여 어떻게 질문을 해야할지 스스로 탐구하는 과제를 하기 위하여 생성형 AI를 활용했다는 응답도 있었습니다. 확산적인 사고가 필요한 수업 활동에서 생성형 AI를 활용하는 것은 쉽고 빠르게 아이디어를 생성한다는 장점이 있으나, 학생들이 스스로 사고하는 노력을 덜 기울이게 되어 수업의 목적과 거리가 생길 수 있다는 점에 교수님들께서 수업을 설계하실 때 고민이 필요한 지점으로 보입니다.

  둘째, 코딩 혹은 통계를 위해 생성형 AI를 활용하는 학생들도 많았습니다. 대부분이 프로그래밍과 데이터 분석 관련 과목에서 코딩 과제를 하기 위해 생성형 AI를 사용했습니다. 관련 과목으로는 ‘컴퓨팅사고와SW코딩', ‘c++프로그래밍실습’, ‘경영정보처리',  ‘문화산업과데이터분석' 등이 있었습니다. 또한, 앱개발 및 NLP프로젝트를 위해 생성형 AI를 활용한 학생도 있었습니다. 학생들은 코드를 작성할 때 생성형 AI를 적극 활용하고 있기 때문에, 수업에서 코딩이나 데이터를 분석할 때 생성형 AI를 어디까지 활용해도 되는지에 대한 안내가 꼭 필요해 보입니다.

  셋째, 콘텐츠 생성입니다. 학생들은 다양한 콘텐츠를 만들어 내기 위해 생성형 AI를 사용하고 있었습니다. 그중에서도 특히 이미지 생성에 가장 많이 활용하는 것을 알 수 있었는데, 응답자 14명 중 7명이 이미지 생성에 활용한다고 답하였습니다. 예를 들자면, ‘AI 기초와 활용' 과목에서 이미지 생성 과제를 수행하거나 ‘인공지능을 활용한 콘텐츠 기획과 제작' 과목에서 생성형 AI를 활용하여 버추얼 휴먼 이미지를 제작하였다고 합니다. 또한, ‘지능 정보와 AI 윤리' 과목에서 미래 모습 이미지를 생성했다는 응답도 있었습니다. 어떤 학생들은 영상 스크립트를 생성하거나 영상 제작에 도움을 받거나 웹툰을 만들 때 생성형 AI를 활용했다고 응답했습니다. 나아가 블로그, 영상제작과 같은 컨텐츠 자동화를 위해 생성형 AI를 활용했다는 학생도 있었습니다. 많은 학생들이 실제로 컨텐츠를 생성하는데 있어 다양한 생성형 AI를 활용하고 있었으며 이를 적극 허용하는 수업이 있었음을 알 수 있습니다.

  그 이하의 카테고리에 포함되는 활동이나 과제로, 수업에서 생성형 AI를 한 번 사용해보고 익숙해지는 실습을 한 경우가 있었고 레포트를 쓰거나 글쓰기를 하는데 활용한 경우도 많았습니다. 글쓰기 카테고리에는 영어 글쓰기에 생성형 AI를 활용했다는 학생도 2명 포함되었습니다. 이렇듯 학생들은 창의적인 아이디어 얻기, 코딩, 콘텐츠 생성, 실습, 레포트 작성을 위해 과목을 수강하며 생성형 AI를 활용했다는 점을 알 수 있었습니다.

 3. 생성형 AI 활용 수업에 대한 학생들의 의견은 어떠한가

   이번 조사에서는 학생들이 수업에서 생성형 AI를 활용한 경험이 어떠한지를 만족도, 유익함에 대한 인식, 교수님의 명확한 가이드라인 유무를 물어 의견을 수집하였습니다. 먼저, 생성형 AI를 활용한 수업에 대한 학생들의 반응은 상당히 긍정적이었습니다. 만족도를 묻는 문항에서는 4점을 준 학생들이 57명(47.1%)로 가장 많았으며, 5점을 준 학생이 42명(34.7%)로 두 번째로 많았습니다. 이처럼 수업을 통해 생성형 AI를 활용한 경험에 만족하는 학생이 전체의 81.8%(99명)으로 높게 나타난 반해, 1점을 준 학생은 1명(0.8%)에 불과하였고, 2점을 준 학생이 4명(3.3%)에 그쳤습니다.

  또한, 생성형 AI를 활용한 경험의 유익성에 대해서도 학생들은 긍정적으로 평가하고 있었습니다. ‘수업을 통해 생성형 AI를 활용하는 경험은 유익'하였는지 묻는 문항에 4점을 준 학생이 42.1%(52명)으로 가장 많았고, 5점을 준 학생이 46명(38.0%)로 두 번째로 많았습니다. 반면에 1점을 준 학생은 0.8%(1명), 2점을 준 학생은 6.6%(8명)으로 매우 적었습니다. 전체적으로 생성형 AI를 활용하는 경험이 유익했다고 응답한 학생이 80.1%(97명)으로, 이는 생성형 AI를 활용한 경험에 만족한 학생의 비율과 유사하였습니다. 

  수업에 생성형 AI를 적용하는데 있어서 교수님께서 명확한 가이드라인을 제공하였는지에 대해서도 질문하였습니다. 이 문항은 5점 척도로 이루어졌으며, ‘생성형 AI 소개, 프롬프트 작성, 활용 범위(어떤 활동까지 허용되며, 어떤 활동은 제한되는지)’ 등의 구체적인 가이드라인 예시를 질문에 포함하였습니다. 이 문항에 대한 학생들의 응답을 구체적으로 살펴보면, 해당 문항에 4점을 준 학생이 36.7%(44명)으로 가장 많았으며, 5점을 준 학생이 23.3%(28명)으로 그 뒤를 이었습니다. 반면에 1점을 준 학생은 6.7%(8명)으로 가장 적었습니다. 전반적으로 교수님께서 명확한 가이드라인을 제공하였다고 긍정적으로 답한 학생이 전체의 60%로, 생성형 AI 수업 적용에 대한 만족도나 유익함에 대한 인식에 비해서는 긍정응답의 비율이 낮았습니다.

  이번 티칭팁에서는 생성형 AI를 활용한 수업의 현황과 학생들의 인식을 살펴보았습니다. 생성형 AI를 활용한 수업에 대한 학생들의 반응은 긍정적이었으며, 다양한 학문 분야에서의 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 특히, AI, 코딩, 데이터 관련 과목뿐만 아니라 창의력과 관련된 과목, 그 외 예술, 경영, 인문학 등 다양한 분야 교과목에서도 유용하게 사용되고 있음을 확인할 수 있었습니다. 지난 6월에 실시한 생성형 AI 설문결과를 담은 42호, 43호, 44호의 티칭팁을 종합해보면, 우리 대학은 다양한 학문분야 교과목에 생성형 AI를 도입함으로써, 학생들이 이전과 다른 풍부한 학습경험을 할 수 있는 토대가 갖추어져 있음을 알 수 있습니다. 물론 이를 위해, 생성형 AI를 활용한 수업 활동이 학생들의 자율적인 사고 능력을 저해하지 않도록 수업을 설계하고 평가방식을 바꾸며, 생성형 AI 도구의 사용범위를 명확히 하고, 학생들이 스스로 사고하고 탐구하는 기회를 더 많이 갖도록 개발하는 것이 전제되어야 할 것입니다.  

  2학기 개강이 약 3주 앞으로 다가온 시점에 교수님들께서는 수업을 계획하는 아이디어를 찾고계실 것으로 짐작합니다. 학생들이 보다 창의적인 사고를 하고, 주도적으로 학습하며, 복잡한 문제를 해결하는 능력을 개발하도록 하는 수업을 만드는 데 지난 세 번의 티칭팁이 도움이 되기를 바랍니다. 또한 학습도구로서 생성형 AI를 활용하는 것과 교수님의 수업이 어떻게 만날 수 있을지 고민하시는데도 도움이 되기를 바랍니다.

※ 티칭팁에 대한 의견이나 질문, 티칭팁에서 다루었으면 하는 소재가 있다면 알려주세요!
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※ 티칭팁 PDF로 원문보기:
https://drive.google.com/file/d/1evu35G98VzlKA6omKd5mABNp4fayZ-LY/view?usp=sharing