AI 때문에 숙제 채점할 의미 없다는 버클리 수학 교수

숙제는 원래 공부를 돕는 것이고, 평가는 시험으로 하면 된다는 의견이다.

대학은 회사에서 바로 쓰는 실무만 가르치는 곳이 아니라, 장기적으로 쓸 이론과 지식을 탐구하는 공간이라는 의견이다. 회사는 당장의 업무와 무관할 수 있는 지식을 배울 환경을 마련할 유인이 적다고 한다.

수업 방식은 교수에 따라 다르지만, 수학의 증명처럼 연습이 필요한 분야도 있다. 어떤 수업은 숙제를 내되 걷거나 채점하지 않았고, 소규모 세미나는 발표와 논문으로 평가했다고 한다.

숙제는 사회적 압박이나 주변의 격려로 하게 하고, 점수는 기말시험에만 매기자는 의견이다.

노르웨이에서는 숙제 점수가 없고 기말시험이나 프로젝트로 최종 성적을 매겼다는 경험담이다. 시험을 보려면 숙제를 완료해야 했지만 점수에는 반영되지 않았고, 숙제에서 부정행위를 해도 성적에 이득은 없었다고 한다.

자발적으로 잘하는 학생과 공부에 관심이 없는 학생에게는 점수가 큰 차이를 만들지 않을 수 있다. 하지만 그 중간에 있는 학생에게는 숙제 점수가 공부 습관을 잡아주는 계기가 될 수 있다는 의견이다.

사람들이 대학에 가야 좋은 직장을 얻는다고 말하는 동안 대학도 수요에 맞춰 등록금과 규모를 늘려왔다. 대학은 교육기관인 동시에 취업에 필요한 경로가 됐고, 이를 둘러싼 논의가 필요하다는 취지다.

AI가 순수 수학 문제를 엄밀하게 채점할 수 있고 누구나 쉽게 쓸 수 있으니, 혼자 공부하는 사람에게는 좋은 시대가 열릴 수 있다는 주장이다. 교재 문제를 풀고 증명을 제출해 오류와 논리의 빈틈을 바로 확인할 수 있다.

버클리에서 오래 강의한 브라이언 하비는 AI가 나오기 전부터 성적이 교육에 꼭 필요하냐고 주장했다. 학생은 강요보다 내적 동기로 더 잘 배우고, 성적은 학생과 교사를 장애물과 통과해야 할 사람의 관계로 만든다는 취지다.

AI 전에도 부정행위는 있었지만 결국 실력이 부족하면 다음 단계에서 문제가 생긴다는 주장이다. 한편 OS 수업에서 네 명이 한 조로 일하면서도 절반이 부정행위를 했다는 사례를 들어, 협업 과제조차 완벽한 해법은 아니라고 한다.

AI가 채점과 학습 계획을 맡고, 교수는 동기를 북돋우는 코치 역할을 하게 될 것이라는 전망이다. 학생은 과제를 하고 AI와 오답을 고친 뒤, 성과가 나쁘면 교수가 개입하는 방식이 미래의 수업일 수 있다고 한다.

온라인 대학 시절 디스코드에서 다른 학생들의 프로그래밍을 도와줬다는 경험담. 답을 대신 주기보다 같이 디버깅하고 가르치면서 서로 배웠고, 본인도 사람들과 어울릴 수 있었다고 한다. AI가 그런 학생 간 도움과 교류를 없애는 것 같아 아쉽다고 했다.

이 교수는 애초에 직접 숙제를 채점하지 않고 조교에게 맡겼다는 지적이 나왔다. 그래도 숙제는 배움을 위한 것이라는 점은 중요하다. 다만 점수와 보상만 주고받는 구조라면 AI가 그 거래를 무너뜨릴 수 있으니, 평가 방식을 바꾸거나 학생의 학습 동기를 키워야 한다는 의견이다.

시험에 양면 메모 한 장을 가져와 무엇이든 적게 한 교수가 있었다. 그걸 준비하면 시험 중에는 실제로 꺼내 보지 않게 된다는 말이 맞았고, 준비 과정 자체가 공부가 됐다고 한다.

부정행위는 예전에도 있었고 AI는 더 빠르게 만들 뿐이라는 주장에 반론을 제기한다. 부정행위를 하고도 직장에서 잘 나가는 사람은 많고, 세상이 노력한 만큼 공정하게 보상한다는 생각은 지나치게 낙관적이라는 의견이다.

한 수학 교수는 시험에만 점수를 매기고 숙제는 채점하지 않았으며, 시험 전까지의 점수가 불리해지지 않게 해주고 질문을 위한 시간을 넉넉히 뒀다. 그런 수업에서 가장 많이 배웠고, 대학이 자기주도 학습으로 돌아간다면 AI가 바꿔놓는 교육의 긍정적 효과일 수 있다고 한다.

AI와 온라인 영상이 배우고 싶은 것을 가르치고 연습을 봐줄 수 있다면 대학의 역할은 무엇인지 묻는다. 직접 시험을 보고 자격을 인증하는 기관이 있으면 대학 학위가 꼭 필요한지도 의문이라고 한다.

교육과정이 낡아 AI가 수업 내용보다 앞선 답을 내기도 한다는 의견이다. 목표를 이루려 직접 배우는 과정에서 AI가 좋은 동료가 될 수 있지만, AI의 그럴듯한 오류를 걸러내는 일이 새 과제가 됐다고 한다.

학부 교육의 사업 모델은 교육 자체보다 학생들의 사회적 경험과 인맥일 수 있다는 주장이다. 교육이 목적이라고만 생각한 대학은 AI 시대에 어려움을 겪을 수 있지만, 학생들의 교류를 제공해온 곳은 살아남을 거라고 본다.

대학의 코딩 과제는 실제 회사 제품을 만드는 게 아니라 이론을 실험하고 실패하며 배우는 연습장이라는 의견이다. 그런 환경은 회사에서 얻기 어렵고, 교육 과정에 필요한 기능이라고 본다.

숙제 채점은 학습을 돕는 기능과 학위를 위한 자격 확인 기능을 함께 따져야 한다. 점수로 동기를 부여하는 것이 학생의 자율성을 침해할 수 있지만, 숙제 점수는 시험 당일의 컨디션이나 불안을 보완하기도 한다. 대신 사전 진단 시험 같은 방안을 제안한다.

시험에 잘 보기 위해 점수라는 당근과 채찍이 필요한 학생은 애초에 대학에 맞지 않을 수 있다는 주장이다. 대학 진학이 기본 선택지처럼 된 탓에, 먼저 일이나 군 복무 등을 경험한 뒤 목표를 갖고 진학하는 편이 나은 사람도 있다고 한다.

학위는 특정 직무 기술뿐 아니라 오랜 시간 지적 과제를 수행하고 조직 체계에 적응할 수 있다는 신호로 쓰인다는 주장이다. AI가 그 역할을 없애지는 않을 수 있다고 본다.

연구비로 조교를 고용하는 게 흔하다는 주장에 대한 반박이다. 연구비는 지정된 연구에 써야 하고, 조교나 채점자는 대개 등록금 등 대학의 교육 예산에서 지원한다. 테뉴어 여부와도 무관하다는 설명이다.

학생이 돈을 내는 서비스는 숙제 채점 자체가 아니라 교육이다. 상황이 바뀌어 채점이 덜 유용해졌다면 채점을 그만두는 것도 교육기관이 할 일이라는 의견이다.

대학 조교 예산은 대부분 등록금에서 나오며, 학문 분야에 따라 연구비 간접비 규모도 다르다는 설명이다. 캘리포니아대의 연구 간접비가 주 정부 예산으로 흘러가는 구조도 언급한다.

학생의 학습 방식이 특정 교수와 맞지 않는다고 해서 고등교육에 부적합하다고 단정할 수 있느냐는 질문이다. 교수의 교육 방식이나 대학이 학생을 잘 연결해주는지도 따져봐야 한다고 한다.

교수가 직접 채점했든 조교가 했든, 그 사실이 숙제 채점의 의미와 무슨 상관인지 모르겠다는 짧은 반응이다.

미적분은 연습할 시간이 충분하고 적용할 규칙과 요령도 제한적이므로, 시험은 충분히 대비할 수 있다는 주장이다. 많은 학생이 공부를 미루면서 시험 직전에 어렵다고 불평한다고 한다.

성적은 적은 노력으로 학생을 순위화하는 수단이라는 점에 동의하지만, 학생의 작업물을 모아 면접에서 설명하게 하는 포트폴리오 방식도 생각해볼 만하다고 한다. 개인별 피드백은 여전히 유용하며, 평가는 순위 매기기보다 학생과 교사의 학습 개선에 쓰여야 한다는 의견이다.

대학 생활에는 스스로 동기를 갖고 교수 변경, 교재, 온라인 강의, 스터디 등을 활용해 어려움을 넘기는 능력이 필요하다는 의견이다. 그런 능력이 아직 부족하면 대학 전에 일이나 다른 경험을 해보는 편이 낫다고 본다.

숙제는 학생이 직접 해보며 배우는 시간이라는 주장이다. AI가 정답을 내줄 수 있다고 해서 배울 가치가 있는 내용을 그만 가르쳐야 하는지는 별개의 논쟁이라고 한다.

평가를 반복하면 우연의 영향이 커질 수 있지만, 성적이 합격·불합격 두 단계만 있는 게 아니라 여러 등급으로 나뉘는 데는 의미가 있다는 의견이다.

역사나 철학처럼 전공자가 드문 분야와 달리 공학, 법학, 의학, 화학 등은 대학에서 배운 내용이 졸업 후에도 유용하다는 반론이다.

80년대에 대학원 조교로 수학을 가르칠 때 숙제는 매번 냈지만 채점하지 않았다고 한다. 수업 시작 때 학생이 원하는 문제를 함께 풀고, 성적은 시험으로 매겼다. 질문을 받아주는 수업이 잘 운영됐고, 학생을 돕는 일이 인생에서 가장 보람 있는 경험 중 하나였다는 회고다.

카네기멜런의 자기주도형 온라인 강의는 AI 사용을 금지하지 않고, 정답 검증 도구를 제공한다. 교수는 처음부터 답을 AI에 맡기기보다 충분히 막힌 뒤 활용해야 부족한 개념을 확인할 수 있다고 조언한다. 온라인 독학에는 괜찮은 절충안이지만 등록금이 비싼 대면 대학에도 적용될지는 모르겠다고 했다.

대학에서 실제로 뭘 배우지 못했더라도 학위가 취업과 사회생활에 도움이 될 수 있으므로, 학위가 여전히 가치 있는 한 대학에 다닌 시간이 낭비라고 볼 수 없다는 주장이다.

사람은 나이에 관계없이 자신에게 좋은 힘든 일을 자주 미룬다. 대학에서는 수업 중에 숙제를 할 시간을 확보해 집에 가져가지 않게 한다는 경험담이다.

대학은 가르치는 일뿐 아니라 학생이 일정한 능력을 갖췄다는 증명, 즉 학위를 제공하는 역할도 한다. 그래서 숙제가 그 평가에 별 도움이 안 된다면 다른 평가 방식이나 AI 시대에 맞는 수업을 고민할 필요가 있다.

대학에서 돈 벌려고 공부했다는 졸업생과 면접관의 대화를 상상한 농담이다. 교수는 숙제 채점을 포기했고 시험 비중이 커져 시험 준비만 엄청 했다는 이야기가 나온다.

미국 대학에서 조교·채점자는 보통 연구비가 아니라 대학의 수업 예산으로 지원한다. 교수로 일해보니 채점은 강의 준비보다 시간을 많이 잡아먹고, 학생 중 AI를 개인 교사처럼 쓰는 사람도 있지만 과제를 통째로 맡기는 경우도 있다고 한다.

화학 연구비가 부족했던 대학원 시절 생활비 지원을 받으려면 실험실 감독과 분반 수업을 맡아야 했다는 경험담이다. 초급 화학 수업에는 많은 학생이 있어 수업 조교가 필요했고, 비슷한 방식은 지금도 있을 것이라고 본다.