호주 맥쿼리대의 AI 학습 도구 ‘버추얼 피어’가 ‘수업을 AI로 대체했다’는 해석을 낳으며 논쟁이 커졌습니다.
대학은 챗봇이 수업을 대신하는 것이 아니라, 질문 응답 등 일부 활동에 쓰는 보충 도구라고 선을 그었습니다.
핵심은 AI 도입 자체가 아니라, 사람과 AI의 역할·평가 기준·소통 경로를 어떻게 설계하느냐입니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

호주 맥쿼리대학교의 ‘버추얼 피어(Virtual Peer)’가 알려지면서, 대학 교육에서 AI를 어디까지 쓰는 게 맞는지 다시 뜨거운 주제가 됐습니다. 처음 보도에서는 ‘대면 수업을 AI로 대체했다’는 뉘앙스가 강했는데요. 이후 대학 측은 그런 해석을 부인했고, 최초 보도도 수정된 것으로 전해졌습니다.

맥쿼리대 설명을 정리하면 이렇습니다.
학생들은 기존처럼 교과자료와 온라인 학습 모듈로 학습하고, 교수진과 튜터의 지원도 계속 받습니다. 버추얼 피어는 그 과정에서 학생이 질문을 하거나 일부 상호작용형 활동을 할 때 ‘선택적으로’ 쓰는 보충 도구라는 거죠. 쉽게 말해, 수업의 주체를 바꾼 게 아니라 학습 중간의 빈틈을 메우는 도구에 가깝습니다.

버추얼 피어의 설계 방식도 눈여겨볼 만합니다.
교수자가 제공한 학습자료를 바탕으로 교과 내용과 학사 관련 질문에 답하도록 만들어졌고, 시범 운영에서는 ‘시간 제약 없이 질문할 수 있다’는 점과 ‘반복 문의 대응 부담을 줄인다’는 점이 도입 취지로 제시됐습니다. 교수자는 그만큼 확보한 시간을 지도, 수업, 연구에 더 쓰도록 돕겠다는 방향이었고요.

그런데 문제는 여기서부터입니다.
학습 편의성이 올라가는 건 분명 좋은데, 대학 수업은 ‘질문에 답을 받는 것’만으로 완성되지 않거든요. 개념을 반복해서 설명받는 활동, 동료와 의견을 나누는 토론, 교수자의 판단이 필요한 지도는 각각 목적이 다릅니다. AI가 잘하는 영역과 사람이 해야 하는 영역을 섞어 쓰려면, 학생이 어디에서 누구에게 도움을 받아야 하는지 경로가 명확해야 합니다.

맥쿼리대가 학생용 AI 안내에서 ‘학습 지원’과 ‘평가’를 구분해 둔 것도 같은 맥락입니다.
AI 활용이 가능한 ‘Open’ 평가에서는 사용 사실을 적절히 밝히도록 안내하고, 다른 평가에서는 AI 없이 자신의 지식과 역량을 보여줄 수 있어야 한다고 설명했죠. 결국 학습 도구를 제공하는 일과, 학생이 무엇을 배웠는지 확인하는 일은 따로가 아니라 함께 설계해야 하는 과제입니다.

국내 대학도 AI 튜터나 학사 챗봇을 도입할 때, 이용량이나 응답 속도 같은 운영 지표만 보기는 아쉽습니다. 학생의 이해도가 실제로 올라갔는지, 답변 오류가 학습에 어떤 영향을 주는지, 교수자·튜터와의 소통 경험이 약해지진 않는지까지 함께 살펴봐야 하니까요. ‘AI를 썼다’가 성과가 아니라, 학생이 어떤 도움을 받았는지가 성과가 되어야 한다는 질문을 맥쿼리대 사례가 던집니다.

이앤아이 관점에서 보면, 교육용 AI 도구는 기능보다 운영 설계가 먼저입니다.
학생에게는 ‘AI로 물어봐도 되는 것’과 ‘사람에게 꼭 물어봐야 하는 것’을 안내하고, 교수자에게는 반복 문의를 줄여주는 대신 더 가치 있는 피드백에 집중할 수 있는 흐름을 만들어야 하죠. AI는 수업을 바꾸는 도구가 아니라, 수업의 ‘사람다움’을 더 잘 쓰게 만드는 도구가 될 때 효과가 커집니다.
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