AI로 과제 했더니 성적 떨어졌다? ‘자판기’로 쓰면 학습능력 저하돼[박재혁의 데이터로 보는 세상]

AI 활용해 코딩 뒤 개념 퀴즈 봤더니, 미활용 집단보다 점수 17%p 낮아
개념 탐구에 써야 인지능력 유지해
AI가 과제 해결하면 결과물 좋아도 재미, 도전의식 뺏는 역효과 나타나

《‘편리함의 대가’ 지우는 AI 활용


3월 새 학년 시작을 앞두고 교육 현장이 분주해지는 시기다. 특히 급속하게 일상으로 침투한 챗GPT, 제미나이와 같은 생성형 인공지능(AI)은 교육자들에게 깊은 고민을 안겨주고 있다. 지난해에도 많은 대학에서 생성형 AI를 무분별하게 활용한 시험 부정행위와 과제 제출 사례가 보고됐다. 교육자들은 커리큘럼과 평가 방식을 전면적으로, 그리고 시급하게 수정해야 한다는 압박감에 시달리고 있다. 필자도 자신의 연구제안서를 글로 써 오게 했던 세미나 수업의 기말 과제를 새 학기부터 일대일 구술시험으로 바꿀 예정이다.》

박재혁 KDI 국제정책대학원 교수

물론 생성형 AI의 긍정적인 활용 가능성에 집중하는 논의도 활발하다. AI 튜터로서 언제 어디서나 개별 맞춤형 교육을 제공할 수 있다는 점, 그리고 AI와의 협업을 통해 작업의 생산성을 비약적으로 높일 수 있다는 점 등이 주로 강조된다. 그렇다면 생성형 AI는 어떠한 상황에서 우리의 학습이나 기술 습득에 긍정적 혹은 부정적 효과를 가져오는 것일까?

첫 번째 연구(연구①)는 ‘클로드’ 개발사인 앤스로픽 소속 연구진이 소프트웨어 개발 분야에서 AI의 사용이 초보 개발자의 기술 습득에 어떤 영향을 미치는지를 분석했다. 연구진은 프로그래밍 언어 ‘파이썬’의 새로운 라이브러리를 처음 배우는 개발자 52명을 두 그룹으로 나눴다. 한 그룹은 챗봇 형태의 AI 어시스턴트의 도움을 받아 코딩 과제를 했고(실험군), 다른 그룹은 AI 없이 검색과 공식 문서만으로 과제를 했다(대조군).

35분간의 과제 수행 후 퀴즈를 치른 결과는 놀라웠다. AI의 도움을 받은 그룹은 코딩 작업에 시간을 크게 단축시키지도 못했을뿐더러 이후 지식 평가 퀴즈에서 대조군 대비 17% 낮은 점수를 얻었다. 즉, 작업 과정에서의 AI 개입이 코딩 지식에 대한 개념적 이해와 코드 해독 및 오류 수정 능력을 심각하게 저하시킨 것이다.

더욱 주목할 점은 AI 사용 패턴에 따른 차이다. 작업을 빠르게 끝내기 위해 코딩 전체를 AI에 맡기거나 오류 수정을 전적으로 의존한 참가자들의 퀴즈 점수는 24∼39점(100점 환산)으로 매우 낮았다. 반면 코드를 생성하되 그 이유를 묻거나 개념적 질문 위주로 AI를 활용한 그룹은 65∼86점을 받았다. 이는 AI를 ‘정답 자판기’로 쓰면 과정에서 배우는 게 거의 없고, ‘개념 설명 도구’로 활용하며 스스로 생각할 때에만 인지적 역량을 지킬 수 있음을 보여준다.

두 번째 연구(연구②)는 생성형 AI를 활용한 문제 해결 경험이 인간의 심리적 상태, 즉 내적 동기와 통제감에 어떤 장기적 영향을 미치는지를 추적했다. 연구진은 총 3562명을 대상으로 네 차례의 대규모 온라인 실험을 했다. 참가자들은 1단계에서 AI의 도움을 받거나 혼자서 광고 문구를 작성하는 과제를 수행했고, 2단계에서는 모두 AI 없이 온전히 자신의 힘으로 아이디어를 내게 했다.

분석 결과 1단계에서 AI와 협업한 이들의 결과물은 혼자 작업한 이들의 것보다 우수했다. 그러나 2단계에서 홀로 작업을 하게 되자 이들의 심리 상태에 급격한 변화가 나타났다. 예컨대 AI의 도움을 받다가 홀로 작업에 내던져진 참가자들의 내적 동기 점수는 5.08점(7점 만점)에서 4.39점으로 유의미하게 하락했고, 과제에 대한 지루함 점수는 3.43점에서 3.91점으로 뛰었다. 총 네 차례의 실험에서 이러한 경향이 공통적으로 나타났다.

연구진은 이를 ‘심리적 박탈 효과’로 설명한다. 생성형 AI가 과제의 복잡하고 창의적인 부분을 대신 해결해 주면서 결과물의 질은 높아졌지만, 정작 인간이 머리를 쓰며 느끼는 재미와 도전의식을 앗아가 버린 것이다. 고도의 자극을 주던 AI가 사라지자 이후의 독립적인 학습 및 업무 과정이 밋밋하고 지루하게 느껴지는 역효과가 발생했다.

2022년 11월 챗GPT의 등장 이후 많은 교육기관이 앞다퉈 생성형 AI 활용 가이드라인을 발표하고 있다. 하지만 그 내용은 여전히 추상적인 규범에 그치거나 현장 교원들의 재량에 맡기는 경우가 많다. 동시에 에듀테크 기업들은 AI로 인한 생산성 향상에만 초점을 맞춘 교육 상품을 쏟아내고 있다.

두 연구는 생성형 AI를 교육에 어떻게 활용해야 하는지에 대한 경고와 가이드라인을 함께 제공한다. 교육의 본질은 단순히 번듯한 결과물을 빠르게 만들어 내는 데 있는 것이 아니라, 그 과정에서 학습자의 머리와 마음을 단련하는 데 있다. 인간이 인지적 노력을 AI에 외주화한다면 새로운 지식을 습득할 기회와 학습에 대한 내적 동기를 스스로 파괴하게 된다. 교육 당국과 현장 교육자들은 이를 고려해 커리큘럼을 세밀하게 재설계해야 한다.

연구① Shen, Judy Hanwen, and Alex Tamkin. “How AI impacts skill formation.” arXiv preprint arXiv:2601.20245 (2026).

연구② Wu, Suqing, et al. “Human-generative AI collaboration enhances task performance but undermines human’s intrinsic motivation.” Scientific Reports 15.1 (2025): 15105.

박재혁 KDI 국제정책대학원 교수