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MIT, AI 시대 맞아 대학 평가 방식 재설계 제안

MIT의 새 보고서는 부정행위 적발만으로는 한계가 있으며, 대학이 학생의 실제 이해도를 측정할 수 있도록 평가 방식을 개편해야 한다고 지적했다.

MIT는 2026년 1월 발족한 '교수·학습 및 연구 훈련 내 AI 활용 태스크포스(TF)'의 최종 보고서를 2026년 8월 25일 발표했다. 이 TF는 AI가 대학 교육에 미치는 영향을 평가하기 위해 구성됐다.

보고서는 AI 도구가 정보 검색, 내용 요약, 텍스트 작성 등 다양한 작업을 지원하면서 고등교육이 중대한 전환기를 맞았다고 진단했다. 이에 따라 AI 사용을 전면 금지하거나 부정행위 적발에만 집중하는 기존 방식으로는 이러한 변화에 대응하기 어렵다고 지적했다.

핵심 제안은 교수진이 학생의 실제 이해도를 확인할 수 있도록 평가 방식을 재설계(Redesign assessments)하는 것이다. 이는 AI가 생성하거나 다듬었을 수 있는 결과물 제출에만 의존하지 않도록 하기 위함이다. 보고서는 전통적인 과제나 리포트 대신 실습형 학습(Hands-on learning), 구술시험, 프로젝트, 교수와의 토론을 확대할 것을 제안했다.

이러한 접근은 AI를 무조건 금지하는 것이 아니라, 과목별로 명확한 AI 활용 정책을 수립하는 데 중점을 둔다. 학생은 과제의 어느 부분에 어느 수준까지 AI를 활용할 수 있는지, 사용 내역을 어떻게 공개해야 하는지 명확히 알아야 한다. 동시에 대학은 단순 결과물보다 사고 과정과 이해도를 중시하는 학습 문화를 조성해야 한다.

MIT의 보고서는 AI 시대 대학의 과제가 단순히 부정행위를 가려내는 데 그치지 않고, 학생들이 스스로 생각하고 설명하며 역량을 증명할 수 있는 교육과정과 평가 방식을 설계하는 데 있음을 시사한다.