전문대 8곳과 EBS가 ‘생활 속의 AI 윤리 이야기’ 공동 교과목을 개발했습니다.
강의 영상뿐 아니라 학습목표·교육내용·평가체계를 함께 설계한 점이 핵심입니다.
AI 과제 허용 기준을 정답처럼 제시하기보다, 수업 운영과 평가의 출발점을 제공합니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 대학 현장에서 가장 자주 나오는 질문 중 하나가 이거죠. ‘AI로 과제해도 되나요?’ 그런데 막상 규정을 만들려 하면 더 어려워집니다. 어디까지가 참고이고, 어디부터가 표절인지, 학생이 무엇을 밝혀야 하는지, 그럴듯한 답변 속 오류나 편향은 누가 어떻게 책임질지까지 얽혀 있으니까요.

이런 고민을 여러 대학이 ‘공동 교과목’으로 풀어낸 사례가 나왔습니다. 보도에 따르면 계명문화대학교가 동원과학기술대·백석문화대·서일대·안산대·유한대·제주관광대·충청대, 그리고 EBS와 함께 ‘생활 속의 AI 윤리 이야기’를 개발했는데요. 전문대학 혁신지원사업의 일환으로, 참여 기관들이 교육자원과 전문성을 나눠 교과목을 구성했습니다.

흥미로운 점은 협력이 단순히 콘텐츠 공유에 그치지 않았다는 겁니다.
강의 영상 제작은 물론이고, 학습목표와 교육내용, 평가체계까지 공동으로 설계했습니다. 쉽게 말해 ‘무엇을 가르칠지’뿐 아니라 ‘어떻게 배웠다고 판단할지’까지 처음부터 같이 정한 셈이죠. 대학마다 수업 목표나 평가 방식이 달라 운영 단계에서 조율이 어려운 경우가 많은데, 이 방식은 그 차이를 논의할 출발점을 앞단에서 만든다는 의미가 있습니다.

교과 내용도 현장에서 바로 부딪히는 주제들로 구성됐습니다.
AI 기초와 알고리즘 편향, 생성형 AI의 저작권·표절 문제, 딥페이크와 정보 신뢰성, 전공·직무별 윤리 이슈 등이 포함됐다고 해요. 또 대학 간 학점 상호 인정과 디지털 배지 인증을 연계해 마이크로디그리 이수 성과를 인증하는 방식도 마련했습니다. 지난해 공동 구축한 ‘AI 오피스 역량 마이크로디그리’에 이은 협력이라는 점도 눈에 띕니다.

그렇다면 ‘AI 과제 허용’은 수업에서 어떻게 다뤄야 할까요.
이번 교과목이 모든 대학의 기준을 정해준 건 아니지만, 방향은 분명합니다. 도구를 썼는지 여부만 따지기보다, 어떤 부분에 활용했는지, 결과를 어떻게 검토했는지, 최종 판단의 근거가 무엇인지까지 보자는 거죠. 예를 들어 AI가 작성한 문장을 과제에 넣을 때 어디까지 공개해야 하는지, 생성 이미지의 출처를 어떻게 확인할지, 사실처럼 보이는 조작 영상을 접했을 때 어떤 근거로 판단할지 같은 ‘선택이 필요한 상황’을 과제로 설계해볼 수 있습니다. 이런 예시는 기사에 언급된 교육 주제를 바탕으로 한 제안이며, 실제 과제 내용을 확인한 것은 아닙니다.

결국 AI 시대의 과제 평가는 ‘결과물’만 보는 방식에서 ‘과정과 책임’까지 보는 방식으로 옮겨가고 있습니다. 대학 담당자 입장에서는 학칙·가이드라인·평가 루브릭을 따로따로 만들기보다, 수업 목표와 평가 기준을 함께 설계하는 협력 모델이 실무 부담을 줄이는 힌트가 될 수 있겠죠.

이앤아이 관점에서 보면, 이런 공동 교과목은 교육 콘텐츠 제작만큼이나 운영 시스템이 중요해지는 신호이기도 합니다. 학점 상호 인정, 디지털 배지, 마이크로디그리 인증처럼 ‘학습 성과를 어떻게 기록하고 증명할지’가 커지면, LMS·포털·홈페이지에서의 안내와 증빙 동선도 더 촘촘히 설계해야 하니까요.
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