78%와 46%: 대학의 AI 격차는 두려움이 아니라 결정권의 격차다

미국 대학 행정가의 78%가 AI가 교육에 긍정적 영향을 줄 것이라고 답했고, 같은 조사에서 교수는 46%만 그렇게 답했다. 크로니클 오브 하이어 에듀케이션(The Chronicle of Higher Education)이 2024년 4월 실시한 설문 결과로, 보고서 '고등교육의 AI 격차 줄이기'의 출발점이다. 보고서 제목은 '교수의 두려움과 학생의 현실 사이의 격차'라는 구도를 내세운다. 다만 78%와 46%는 행정가와 교수의 응답 차이다. 이 칼럼의 해석으로는 이 32%포인트가 보여주는 격차는 두려움과 현실 사이가 아니라, 도구를 사는 사람과 도구로 가르쳐야 하는 사람 사이에 있다.

보고서는 크로니클의 설문을 인용하면서 구글 공공부문 관계자의 발언과 구글 관련 사례, 구글 자료 링크를 함께 싣고 있다. 그 성격을 감안하고 읽어도 안에 담긴 조사 수치와 대학 사례는 대학의 AI 전환이 어디서 막히는지를 보여주는 자료로 충분히 쓸 만하다.

낙관은 결정권이 있는 자리에서 자란다

보고서에 인용된 크로니클 조사에 따르면 행정가의 긍정 응답은 2023년 69%에서 2024년 78%로 늘었다. 교수 응답은 2024년 조사에 처음 포함됐고 46%였다. 보고서는 두 진영 모두 향후 몇 년 안에 생성형 AI가 교실에 들어올 것을 불가피하게 여긴다고 덧붙인다. 그렇다면 차이는 도입 여부에 대한 판단이 아니라 도입이 자기 일에 무엇을 뜻하는지에 대한 판단에서 나온다.

구조적으로 보면 행정가에게 AI는 예산과 경쟁력의 문제다. 보고서 자체가 그 맥락을 숨기지 않는다. 축소되는 예산, 학과 폐지, 2025년부터 시작될 대학 진학 연령 인구의 감소, 마이크로 자격증 프로그램과의 경쟁이 나열되고, 애리조나주립대 제프리 셀링고 교수의 말을 빌려 생성형 AI의 즉각적 영향은 교육·연구보다 학사 핵심 바깥의 기능에서 먼저 나타날 것이라고 전한다. 반면 교수에게 AI는 자기 강의실에서 벌어지는 부정 사용과 윤리의 문제다. 보고서는 에듀코즈(EDUCAUSE)의 2024년 AI 현황 조사를 인용해, 응답자 73%가 학생의 AI 사용 증가를 전략 수립의 1차 동기로 꼽았지만 두 번째 동기는 부적절한 사용이었으며, 특히 교수에게는 책임 있는 사용이 최우선 우려로 남아 있다고 쓴다. 같은 기술을 놓고 한쪽은 생존 수단을, 다른 쪽은 관리해야 할 위험을 본다.

보고서에 인용된 수치. 크로니클 조사(2024년 4월) 기준 AI의 교육 영향에 긍정적인 행정가 78%(2023년 69%), 교수 46%. 에듀코즈 2024년 조사 기준 학생의 AI 사용 증가를 전략 수립 동기로 꼽은 응답 73%. 타이튼 파트너스 2023년 조사 기준 대면 강의 선호 교수 55%, 학생 31%.

격차의 절반은 이미 쓰고 있다는 사실을 모르는 데서 온다

보고서가 교수의 주저함을 설명하는 방식은 흥미롭다. 그 주저함의 바탕에는 생성형 AI 도구가 어떻게 쓰일 수 있는지, 지금 어떻게 쓰이고 있는지에 대한 이해 부족이 있으며, 교수들은 글쓰기 보조, 적응형 학습 플랫폼, 학습관리시스템, 챗봇처럼 이미 AI 기반 소프트웨어를 쓰고 있다는 사실조차 인식하지 못할 수 있다는 것이다. 이 칼럼의 해석으로는 이 진단은 반은 맞고 반은 편리하다. 이미 쓰고 있다는 지적은 사실일 수 있지만, 배경에서 돌아가는 추천 알고리즘과 학생의 과제를 대신 써 주는 생성형 도구는 교수에게 전혀 다른 문제이며, 전자에 익숙하다고 후자에 대한 우려가 줄어들 이유는 없다.

보고서가 든 사례들이 오히려 더 설득력 있다. 조지아주립대에서는 정부론 강의에 통합된 챗봇이 학생에게 공부와 과제 완료를 독려해 완료율을 높였고, 특히 1세대 대학생에게서 큰 효과가 나타났다고 보고서는 전한다. 애리조나주립대 부설 K-12 차터스쿨 ASU 프렙의 최고기술책임자 데이비드 수다마는 어떤 기술이든 학교가 스스로에게 요구하는 것과 같은 학업 책무성과 학업 성과 기준을 통과해야 한다고 말하며, 기술이 학생 성과에 미치는 효능을 평가하는 방법이 있어야 한다고 강조한다. 이 칼럼의 독법으로는 교수의 46%를 78%로 끌어올리는 것은 낙관의 설득이 아니라 이런 종류의 검증 절차다.

학생은 이미 다른 교실에 있다

보고서의 두 번째 축은 수업 방식이다. 타이튼 파트너스의 2023년 조사에 따르면 교수의 55%가 대면 강의를 선호한 반면 학생은 31%에 그쳤고, 학생들은 하이브리드나 온라인처럼 접근하기 쉬운 방식을 압도적으로 선호했다. 보고서는 웨이크포레스트대 찰스 이아코부 학장의 말을 빌려 미국 대학생 대부분이 25세 이전에 학위를 마치지 않으며 오늘날 학생의 다수는 성인 학습자라고 전한다. 보고서가 AI 튜터 사례로 든 곳이 온라인 대학인 퍼듀 글로벌과 성인 학습자 비중이 큰 보건·의료 교육기관 애드탈렘(2020년 첫 LLM 기반 AI 튜터 도입)이라는 점은 우연으로 보이지 않는다. 밤에, 퇴근 후에, 자기 조건으로 도움을 받아야 하는 학생에게는 대형 강의실의 대면 질의응답이 애초에 주어지지 않았다.

보고서에 인용된 미시간대 잉 쉬 교수의 연구는 AI 튜터와 대화한 학생이 개념 이해뿐 아니라 비슷하지만 다른 문제에 개념을 적용하는 능력에서도 나았다고 일관되게 보고한다. 와튼스쿨의 이선 몰릭 교수는 개인 튜터링이 학습을 더 공평하게 만들 수 있다며 이를 "우리가 가진 가장 큰 형평 기회"라고 부른다. 이 칼럼은 그 낙관에 한 가지 조건을 단다. 형평의 기회는 그 도구가 대형 강의실의 결핍을 메울 때 성립하며, 대면 수업이 이미 잘 작동하는 교실에서는 같은 도구가 그저 부정 사용의 경로가 될 수 있다. 교수 55%와 학생 31%의 차이는 어느 쪽이 옳으냐가 아니라 어느 교실을 기준으로 말하느냐의 차이일 수 있다.

한국 대학에 옮겨 놓으면

보고서가 제시하는 통합 경로는 단순하다. 애드탈렘의 스티븐 톰은 학내 학술 지도자들과 일찍부터 함께 일하며 AI 튜터를 보완적 기술로 자리매김해 교수진의 동의를 얻었다고 말한다. 애리조나주립대는 교수용 온라인 강좌를, 텍사스대 샌안토니오는 교수와 대학원생·고학년 학생을 짝지어 학생들이 실제로 AI를 어떻게 쓰는지 보여주는 '교육 파트너' 프로그램을 운영한다. 코넬은 일반 지침을, 드렉셀은 학문 진실성과 AI에 관한 공식 정책을 만들었다.

이 미국 사례를 한국 대학에 대입해 보면, 행정과 교수의 관점 차이 역시 설득의 문제가 아니라 검증 절차의 문제로 읽어 볼 수 있다. 이는 한국의 실태를 입증하는 말이 아니라 미국 사례에서 끌어낸 해석이다. 보고서에서 옮겨 올 만한 것은 낙관 자체가 아니라 그 낙관을 교수의 언어로 번역하는 절차다. 학생이 실제로 어떻게 쓰는지 교수가 직접 보게 하고, 도구를 기존 학업 기준으로 검증하며, 정책을 먼저 세우는 것이다.

78%와 46%의 차이는 설득으로 좁혀지지 않는다. 도구를 결정하는 자리와 도구로 가르치는 자리가 같은 검증 기준을 공유할 때 좁혀진다.

출처: The Chronicle of Higher Education × Google — Shrinking the AI Gap in Higher Education: Navigating the Divide Between Faculty Fears and Student Realities (보고서 PDF)