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Axios헤드라인2026. 05. 21. 05:20

ChatGPT 시대, A 학점 과제 급증 현상

요약

ChatGPT 출시 이후 대학 내 성적 인플레이션 현상이 심화되고 있으며, 특히 AI 활용이 용이한 영어 작문 및 코딩 과목에서 우수 등급이 급증하고 있습니다. UC Berkeley의 Igor Chirikov 교수는 AI가 기존의 성적 부풀리기 추세를 악화시키고 있다고 경고하며, 교육 현장에서 AI를 통합한 새로운 과제 설계와 창의적인 평가 방식이 필요하다고 강조합니다.

핵심 포인트

  • ChatGPT 출시 이후 영어 작문 및 코딩 수업에서 '우수' 등급이 30% 증가함
  • AI 활용이 어려운 실험 기반 수업이나 조각 수업은 성적 변화가 정체됨
  • 강의실 시험보다 감독되지 않는 과제 비중이 높은 수업에서 성적 인플레이션이 더 두드러짐
  • AI는 기존의 성적 부풀리기 추세를 가속화하는 요인으로 작용함
  • 교수진은 수기 시험 도입이나 AI 사용 기록을 요구하는 등 새로운 평가 방식 도입이 필요함

일부 대학 수업에서 학생들이 A 학점을 받는 사례가 급증하고 있으며, 이들 중 상당수는 AI의 도움을 받고 있습니다.

이것이 중요한 이유: 대학들은 이미 얼마나 많은 학생이 A와 B 학점을 받고 있는지에 대해 우려해 왔으나, 이제는 졸업생들이 전공 지식을 갖추기보다 AI 활용 능력만을 갖춘 채 사회로 나가게 될 것을 걱정해야 합니다.

전체적인 상황: AI와 성적 인플레이션(grade inflation)에 관한 연구를 진행한 UC Berkeley의 Igor Chirikov 교수는 이것이 A- 학생이 A나 A+로 약간 상승하는 수준의 문제가 아니라고 말합니다. Chirikov 교수는 텍사스의 한 연구 중심 대학에서 2018년에서 2025년 사이에 부여된 성적 데이터를 인용하며, Axios에 "C 학점 학생이 이제는 A 학점 학생이 되었습니다"라고 전했습니다.

연구 결과: 2022년 ChatGPT가 출시된 이후, 영어 작문(English composition)이나 코딩(coding)처럼 AI가 유용한 수업에서는 "우수(excellent)" 등급이 30% 증가했습니다. 반면 조각이나 실험 기반 수업(lab-based courses)처럼 AI가 유용하지 않은 수업에서는 성적이 정체 상태를 유지했습니다.

참고 사항: Chirikov 교수는 연구에 사용된 대학의 이름을 밝히지는 않았으나, 모든 주요 학문 분야에 걸쳐 5만 명 이상의 학생이 재학 중인 "선별적인(selective)" 학교라고 설명했습니다. 그는 "특정 대학만의 문제가 아니라고 믿기 때문에 한 대학만을 지목하고 싶지는 않습니다. 이는 고등 교육(higher ed) 부문 전반에서 일어나고 있는 현상입니다"라고 말했습니다. 또한 그는 해당 대학의 성적 분포 데이터가 공개되어 있기 때문에 그 대학을 선택했다고 덧붙였습니다.

상세 분석: 우수한 성적은 2000년대 초반부터 상승 추세에 있었으나, Chirikov 교수는 강의실 내 시험보다 과제(homework assignments)에 더 많은 비중을 두는 수업에서 성적 인플레이션 비율이 더 높다는 것을 발견했습니다. 그는 이러한 패턴이 감독되지 않는 과제물이 AI의 도움을 받아 상승하고 있음을 시사한다고 말했습니다. 성적 산출 방식의 또 다른 문제는 교수진의 강의 평가가 종종 승진과 연계되어 있기 때문에, 교수들이 때때로 "더 관대하게 채점하도록" 유인될 수 있다는 점이라고 Chirikov 교수는 설명합니다.

확장된 관점: 그는 AI가 GPA(학점)를 인플레이션시키는 것을 막을 "만능 해결책(silver bullet)"은 없으며, 학생들이 부풀려진 GPA를 갖는 것 자체가 새로운 개념도 아니라고 말합니다.

"학생들이 더 쉬운 과목을 선택하여 더 쉽게 A 학점을 받을 수 있는 사례는 많으며, 이로 인해 GPA (학점 평균)가 높아지기도 합니다. 제 생각에 AI는 이러한 기존의 추세를 악화시킬 뿐입니다"라고 Chirikov는 말합니다. 그럼에도 불구하고, 교수들은 수기 시험이나 구술 시험을 요구하는 등 AI를 이용한 부정행위를 단속하기 위해 이미 영리한 방법을 강구해 왔습니다. 결론은 다음과 같습니다. "우리는 창의적이어야 하며, AI가 통합된 과제를 고안해야 합니다. 학생들이 [LLM (대규모 언어 모델)]을 사용할 수는 있지만, 그 사용 내용을 적절히 기록해야 합니다"라고 Chirikov는 말합니다. "그것은 쉬운 과정은 아니지만, 우리는 분명히 지금보다 더 많이 그 분야에 투자해야 합니다." 더 알아보기: AI 부정행위가 대학 글쓰기와 취업 전망을 흔들고 있어, 블루 북(blue books, 수기 시험용 노트)이 다시 돌아오고 있습니다.

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