2026년 봄 학기 UC Berkeley의 여러 컴퓨터 과학 (Computer Science) 수업에서 낙제 성적의 비율이 지난 학기들에 비해 현저히 높게 나타났으며, 이는 학과의 성적 산출 가이드라인에서 벗어난 수치입니다.

강사진은 학생들의 AI 의존도 증가, 수학적 준비 부족, 그리고 인력 부족을 잠재적인 원인으로 지목하고 있습니다.

Berkeleytime에 따르면, 2026년 봄 학기에 CS 10 수강생의 35.3%, CS 61A 수강생의 10.6%가 F 학점을 받았습니다. 2025년 봄과 2024년 봄 학기에는 두 수업 모두 F 학점 비율이 10%를 넘지 않았습니다. 전기공학 및 컴퓨터 과학 (Electrical Engineering and Computer Sciences) 학과의 성적 가이드라인에 따르면, CS 10 및 CS 61A를 포함한 저학년 과정 (lower division courses) 학생의 7%만이 D 및 F 학점을 받아야 합니다.

또한, 가이드라인에는 “저학년 과정의 전형적인 GPA는 2.8 – 3.3 범위 내에 있을 것”이라고 명시되어 있습니다. Berkeleytime에 따르면, 2026년 봄 학기 두 수업의 평균 성적은 C+였으며, 이는 GPA 2.3에 해당합니다.

UC Berkeley의 교육 교수 (teaching professor)인 Dan Garcia는 2026년 봄 학기에 CS 10(“The Beauty and Joy of Computing”)과 CS 61A(“The Structure and Interpretation of Computer Programs”)를 모두 강의했습니다. Garcia 교수는 이러한 비정상적으로 높은 낙제율의 “주요 동인 (primary driver)”이 Claude, ChatGPT, Google Gemini와 같은 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLMs)을 사용하는 학생들로 인한 “학업 부정행위의 막대한 증가” 때문이라고 믿고 있습니다.

Garcia 교수는 “낙제 성적을 받은 학생 수에서 나타난 수치 중 일부는 우리가 (부정행위를) 적발하여 처벌하고 학생 행동 센터 (center for student conduct)로 사건을 송치했기 때문입니다”라고 말했습니다. “하지만 다른 사례들의 경우, 학생들이 과제를 대신 수행하기 위해 LLM에 너무 과도하게 의존하다가 시험 때가 되어서야 전혀 준비가 되지 않은 상태가 되는 경우입니다.”

Garcia 교수에 따르면, 2026년 봄 학기 CS 10 수업에서 약 30명의 학생이 과제형 시험 (take-home exams)에서 부정행위를 하다 적발되었습니다.

이번 학기 Garcia의 수업 중 어느 것도 상대평가 (grading on curves)를 적용하지 않았습니다. 대신, 각 학점 (letter grade)마다 점수 임계값 (point threshold)을 설정했습니다. 이는 학생들의 성적이 동료 학생들의 성과에 의존하지 않음을 의미합니다.

Garcia는 강사들이 "상대평가를 해서는 안 된다"고 믿으며, 대신 각 학점에 대한 임계값을 공개적으로 제공하고 학생들이 그 기준에 도달할 수 있도록 많은 기회를 주어야 한다고 생각합니다. 그는 학생들에게 줄 수 있는 A 학점의 수에 "제한이 없는" 아이디어를 매우 좋아한다고 덧붙였습니다.

"저는 오직 일부 학생만이 A를 받을 수 있다고 말하는 Harvard의 방식에 매우 강력하게 반대합니다."라고 Garcia는 말했습니다. "A가 무엇을 의미하는지에 대한 명확한 기준을 세워야 하며, 그 후 기준을 낮추지 않으면서도 사람들이 ... 그 A라는 기준에 도달할 수 있도록 수많은 기회를 주어야 한다고 생각합니다. 따라서 상대평가를 하는 모든 사람은 그 효과를 숨기고 있는 것입니다. 그것은 그 효과를 완전히 숨기고 아무런 문제가 없는 것처럼 가장하는 것이며, 분명히 무언가 잘못되었습니다."

AI에 대한 과도한 의존 외에도, Garcia는 많은 학생이 수학적으로 준비가 부족하다는 점을 지적했으며, 이는 캠퍼스 부교수인 Gireeja Ranade 교수가 공감하는 우려 사항이기도 합니다.

Ranade는 그녀의 2026년 봄 학기 EECS 127 수업인 "공학에서의 최적화 모델 (Optimization Models in Engineering)"에서도 유사한 선수 수학 기술 (prerequisite mathematical skills)의 부족을 목격했으며, 이번 학기 수업은 가르치기에 "이전과는 다른 차원의 어려움"이 있었다고 설명했습니다. 이 수업은 16.8%의 F 학점 비율을 기록했는데, 이는 EECS 학과가 상급 과정 (upper division course)의 "전형적인" 수준으로 설명하는 D와 F의 비율인 5%보다 훨씬 높은 수치입니다.

Ranade는 학생들이 선형 대수학 (linear algebra), 벡터 미적분학 (vector calculus), 수학적 증명 (mathematical proofs) 수업을 이수한 상태로 이 과정에 들어올 것으로 기대한다고 말했습니다. 그러나 그녀는 오피스 아워 (office hours)를 통해 많은 학생이 선형 대수학에서 어려움을 겪고 있다는 사실을 발견했으며, 심지어 한 학생이 UC Berkeley에서 수강한 선형 대수학 수업이 과제와 시험에 대해 "인터넷 및 AI 허용 정책 (open-internet, open-AI policy)"을 가지고 있었다고 말했을 때는 더욱 충격을 받았습니다.

Garcia와 Ranade 모두 UC 시스템의 STEM 입학 시 ACT 및 SAT 표준화 시험 점수 복원을 촉구하는 청원서에 서명한 1,300명 이상의 UC 교수진에 합류했습니다. 해당 청원서와 이에 부수되는 공개 서한은 학생들의 수학적 준비 상태에 대한 유사한 우려를 상세히 다루고 있습니다.

Ranade 또한 올해 강의 구조를 변경했습니다. 이전의 EECS 127 수업은 교수와 TA(Teaching Assistant, 조교) 팀의 지도하에 완료하는 기말 프로젝트를 포함하고 있었습니다. 하지만 인력 부족으로 인해 Ranade는 이 수업 부분을 삭제해야 했으며, 그녀는 이 부분이 대부분의 학생들이 높은 점수를 받는 부분이었다고 말했습니다.

EECS 학과장인 Jelani Nelson이 X(구 트위터)에 올린 게시물에 따르면, EECS TA들에게 지급되는 높은 시간당 임금으로 인해 캠퍼스 측은 학부 CS(Computer Science, 컴퓨터 과학) 등록 인원과 학부 TA 수를 모두 줄여야만 했습니다.

Ranade와 Garcia는 수업 중 학생들의 참여도(engagement)가 하락하고 있다는 점 또한 인지했습니다. Ranade는 오피스 아워(office hours, 교수 상담 시간)가 예전에는 "넘쳐날" 정도였으나, 이번 학기에는 학생들에게 참석을 자주 독려했음에도 불구하고 그녀와 TA들이 오피스 아워에서 "매우 낮은 참여도"를 목격했다고 말했습니다.

Garcia 역시 지난 두 학기 동안 자신의 오피스 아워에서 유사한 출석 저조 현상을 발견했습니다.

"예전에는 오피스 아워가 꽉 찼었는데, 처음으로 아무도 오피스 아워에 오지 않는 상황을 겪었습니다."라고 Garcia는 말했습니다. "사무실에 혼자 앉아 있는 것이 정말 놀라웠습니다."

앞으로를 내다보며, 두 교수 모두 자신의 수업을 재고하고 있습니다.

Garcia는 2026년 봄에 일어났던 일을 첫날부터 미래의 학생들에게 "공지"할 계획이며, 동시에 추가적인 보충 지원(remedial support)이 필요한 학생들을 식별할 방법을 찾으려 노력하고 있습니다.

Ranade는 AI 시대에 교수들이 학생들에게 "적게가 아니라 더 많이" 가르쳐야 한다고 강조하며, 학생들이 "매우 경쟁적인 세상"에서 리더가 되기 위해 필요한 비판적 사고(critical thinking)와 분석적 사고(analytical thinking) 기술을 습득하기를 원한다고 덧붙였습니다.

두 교수 모두 학생들이 어려운 문제에 더 익숙해져야 할 필요성을 강조했습니다.

“우리는 학생들이 탄탄하고 기여할 수 있는 시민이자 리더가 될 수 있도록 준비시켜야 합니다. 이들은 Berkeley 학생들입니다. 단순히 내년이나 내후년뿐만 아니라, 앞으로 40년의 삶 동안 말이죠.”라고 Ranade는 말했습니다. “우리는 학생들에게 새로운 도전에 맞서는 법을 가르쳐야 하며, 또 그렇게 하고 싶습니다.”

“제 동료가 사용하는 이 표현을 정말 좋아합니다. ‘혼란(Confusion)은 학습의 땀이다’라는 말이죠. 정말 마음에 듭니다.”라고 Garcia는 말했습니다. “제 생각에 많은 학생이 그 ‘땀’을 흘리지 않고 있는 것 같습니다.”