숙제는 좋아졌는데 실력은 그대로…AI 시대 부모가 놓치면 안 될 ‘진짜 공부법’

아이가 제출한 학교 과제물 결과가 부쩍 좋아졌다. 문장은 매끄럽고 자료도 충실하다. 그런데 시험 점수는 크게 변하지 않았다. 이를 어떻게 해석해야 할까?

일반적인 답이라면 "상황 평준화됐다"일 것이다. 하지만 미 교육부 산하의 교육과학원(IES)이 8월 10일(현지시각) 내놓은 자료에 따르면 학생들에게 AI를 쓰게 해준 사례에서 숙제 성과는 좋아졌지만 시험 점수는 좋아지지 않았다.

정답 대신 힌트만 주는 학습용 챗봇을 쓴 경우도 일반 학생들과 비교, 시험 성적이 비슷했다고 보고했다. AI가 아이들의 학습 성취도를 크게 개선할 것이란 기대가 있는 상황에서 이는 충격적이다.

실제로 같은 보고서에서는 "AI가 아이들의 학습에 도움이 된다는 증거가 아직 없다"고 밝혔다. IES가 자체 데이터베이스를 검색했을 때 조건을 충족하는 연구는 아직 없었고 대신 참고한 종합 검토에서도 인과관계를 엄격하게 확인한 연구는 20편에 그쳤다.

AI가 아이들의 공부에 좋다는 주장도, 나쁘다는 주장도 아직 근거가 없다.

지금까지 학생의 성과를 측정할 수 있는 유일한 방법은 숙제와 에세이, 프로젝트, 성적표와 같은 학습의 결과물을 보는 것이었다. 이 방식이 작동한 이유는 단순하다. 잘 만든 결과물은 잘 만들 줄 아는 학생만 내놓을 수 있다는 믿음 때문이다.

좋은 글은 글을 잘 쓰는 학생이 썼고, 작동하는 코드는 코딩을 이해하는 학생이 만든 것이다. 그런데 AI가 이 연결을 끊었다. AI는 잘 만든 결과물을 만드는 비용과 시간이 제로가 됐고 모두가 이 같이 마든다.

그 결과 학생들이 결과물이 그 학생을 말해주지 않는다. IES가 확인한 것은 '숙제는 좋아지고 있지만 시험 성적은 제자리'라는 단절이다.

여기서 가장 위험한 위치에 있는 사람은 다름아닌 부모다. 눈으로 확인할 수 있는 결과물은 좋아지고 있지만 정작 아이의 진짜 실력은 확인하기 더 어려워 졌다. 부모가 지금 스스로에게 던져야 할 질문은 아이에게 "AI를 쓰게 할 것인가"가 아니라 "아이의 실력을 무엇으로 확인할 것인가"라는 의미다.

실제로 현재 입시 현장에서 이런 문제가 가장 크게 제기되고 있는 분야는 에세이다.

코넬대와 카네기멜론대 연구진이 미국의 선발형 공과대학에 실제로 접수된 지원서 8만 1663건을 분석한 결과 2024년 들어 AI를 쓴 것으로 추정되는 지원서가 크게 늘었고 에세이들의 문장은 서로 닮았다.

연구진이 우려한 것은 표절이 아니다. 에세이가 원래 하던 일, 즉 지원자 한 명 한 명을 구별해주는 기능이 약해진다는 것이다.

같은 연구에서 불편한 데이터도 관찰됐다. 저소득층 학생이 AI를 많이 쓴 집단에 속할 가능성이 약 28% 높게 나타난 것.

값비싼 에세이 참석을 받기 어려운 아이들이 AI로 그 자리를 대신했을 수 있다는 해석이 제기됐다. 문제는 AI를 많이 쓴 것으로 추정된 지원서일수록 합격 가능성은 더 낮게 나타났고 그 경향은 저소득층에서 더 뚜렸했다는 것이다.

다만 연구진은 이 데이터가 실제 사용 기록이 아닌 통계로 추정한 만큼 "AI를 쓰면 떨어진다"는 인과관계로 읽어서는 안된다는 분석이다. 아직 근거가 부족하다는 주장이다.

대학들은 이에 대응해 학생들을 검증할 수 있는 새로운 '검증 방식'을 채택하기 시작했다.

스탠포드대 교육연구소는 7월 23일(현지시각) ETS와 함께 낸 보고서에서 "AI가 에세이를 쓰고 수학 문제를 푸는 시대에 완성된 결과물로는 학생의 실력을 알 수 없다"고 밝히며 대신 오랜 기간에 걸쳐 쌓인 기록, 포트폴리오나 실제 상황을 다루는 과제, 대화로 확인하는 대체 평가 방식을 제안했다.

산호세주립대 연구센터는 8월 보고서에서 이 변화를 한 문장으로 해석했다. 바로 "누가 생각하고 있는가(Who Is Doing the Thinking?)"라는 것. 학생에게 생각의 책임이 남아 있는지, 그 그 아이가 어떤 순서로 고민했고 무엇을 고쳤는지가 남아 있는지를 봐야 한다는 것이다.

이 기준에서는 대학이 더 중요하게 보는 자료는 완성된 발표자료보다 첫 초안, 연구 노트, 고친 흔적과 실패 기록과 같은 학생이 고민하고 수정하며 실패했던 모든 과정이 더 많은 것을 말해준다고 강조했다.

구체적인 실행 방법도 제시됐다. 인디애나대 켈리 경영대학원은 8월 낸 평가 가이드에서 학생이 작업을 되짚을 수 있어야 하고, 근거를 들어 지킬 수 있어야 하며, 물으면 답할 수 있어야 한다고 강조했다. 예를 들어 과제를 제출한 뒤 예상하지 못한 질문을 몇개 던져 짧게 구두로 방어하게 하고 다 끝난 프로젝트의 조건을 갑자기 바꿔놓고 다시 해보라는 식이다.

이 방식이 AI 탐지 프로그램보다 더 효과적인 이유는 묻는 대상이 다르기 때문이다. 단순히 학생의 프로젝트를 AI가 했는지 확인하는 '탐지'는 AI를 썼나를 확인하는 것이지만 구두로 직접 방어하는 방법은 그 결과물이 "진짜 네 것이 됐는가"를 묻는다.

AI가 대신 만들어준 프로젝트는 조건이 바뀌는 순간 무너지기 때문이다.

AI가 모든 것을 대신 해줄 수 있는 시대에 부모는 어떻게 대응해야 할까?

방향은 하나다. AI를 못 쓰게 막는 것도, AI 사용을 서둘러 가르치는 것도 답이 아니다. 결국 학생이 자기 판단이 어디에 들어갔는지 스스로 설명할 수 있게 만드는 것이다.

가장 쉬운 방법은 중요한 과제마다 기본적으로 네 단계를 고정하는 것이다. AI를 켜기 전에 아이가 혼자 문제를 정하고 초안을 써야 한다. 이 단계를 건너뛰면 그 뒤의 모든 생각이 사실상 AI가 정해진 출발점 위에 올라서는 것이다.

그리고 그 다음에서야 AI를 활용, 자료를 찾고 반대 논리를 만들어 데이터를 분석한다. 중요한 것은 학생이 스스로 AI가 말한 핵심 주장과 출처를 직접 확인하고 검증할 수 있어야 된다는 점이다.

마지막으로는 AI를 끄고 왜 그렇게 판단했는지 말로 설명할 수 있어야 한다. 부모는 예상 밖의 질문 두 세 개만 준비하면 된다. 캘리 경영대학원이 대학에서 하는 검증 절차를 저녁 식탁 크기로 줄인 것이다.

AI 시대에서 가장 확실하게 어필할 수 있는 것은 시간이다.

활동 열 개를 만드는 것보다 문제 하나를 2년 동안 밀고 가는 것이 낫다는 것이다. 그 동안 실패의 기록, 고민의 기록, 개선의 기록을 모두 기록하고 이를 제시해 에세이를 작성하면 지원서에 남는 문장 자체도 달라진다.

결국 AI가 할 수 없는 것은 '나만의 생각'과 '실패와 고민의 시간들'이다.

다만 아이러니한 역설은 결과값의 상향 표준화를 만들고 지식의 대중화를 이루어낸 AI가 실제로는 '시간과 노력'을 지원해줄 수 있는 부모와 그 자녀들에게 더 유리한 시스템으로 진화하고 있다는 것이다.

"AI 혁신을 측정하는 가장 정직한 지표는, 그 기술이 사람의 배움과 일을 어떻게 바꾸는가입니다."

AI를 둘러싼 논쟁이 기술적 단계를 지나, 이제 노동시장과 교육 생태계를 직접 뒤흔들고 있습니다. 미국 퍼듀대의 'AI 역량' 졸업 필수화, 컴퓨터공학 등록률 8.1% 하락과 로보틱스의 폭증. 이는 단순한 교육 뉴스가 아닙니다. 향후 기업의 채용 문이 어디서 닫히고 열릴지 보여주는 선행지표입니다.

더밀크의 스페셜 리포트는 교육의 변화를 통해 '산업과 커리어의 미래'를 이야기합니다.

 리포트 핵심 포인트 

• CHAPTER 1. 균열 : '대리급' 소멸이 불러온 노동시장의 충격과 대학 시스템의 변화  

• CHAPTER 2. 적응 : 70년 에세이 신뢰의 종말, '과정 검증'으로 재조정되는 룰

• CHAPTER 3. 재편 : 무너진 '컴공 불패' 신화, AI 시대에 살아남을 3대 전공 

대학 간판이 생존을 보장하는 시대는 저물고 있습니다. 새롭게 재편되는 커리어 생존 전략을 가장 먼저 확인하십시오.

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