청렴성을 증진하기 위해서는 구체적인 행동 강령이 필요하다.

GD&TĐ - 디지털 기술, 특히 인공지능은 대학의 교육, 학습 및 과학 연구를 더욱 편리하게 만들어주고 있습니다.

하지만 이러한 발전은 교수진의 역할과 학문적 진실성 측면에서 많은 문제점을 야기하기도 합니다. 따라서 고등 교육 에서 기술 적용 원칙에 대한 구체적인 규정을 마련하는 것이 필수적입니다.

학문적 진실성 확보

교육훈련부는 현재 고등교육에서의 기술 적용을 규정하는 시행령 초안에 대해 전문가, 교육자 및 과학자 들의 의견을 수렴하고 있습니다. 초안에 따르면, 고등교육에서의 기술 적용은 학생 중심 학습 원칙을 준수해야 하며, 학습의 질, 경험 및 학습자의 전인적 발달을 향상시키는 동시에 평등하고 포용적인 교육 기회를 보장해야 합니다.

고등교육에서 기술의 적용은 교육, 시험, 평가, 과학 연구, 행정 및 학생 지원 서비스 전반에 걸쳐 포괄적으로 구현되고 있습니다. 고등교육기관은 자체 발전 전략 및 특정 상황에 부합하는 기술 솔루션을 선택하고 적용할 수 있는 자율성을 부여받습니다.

인공지능(AI) 기술과 관련하여, 초안은 AI가 강사를 대체하는 것이 아니라 보조적인 역할만 수행해야 하며, AI 사용은 투명하고 책임감 있게 이루어져야 하고 학습 결과를 왜곡해서는 안 되며, 학문적 진실성 원칙을 준수하고 적절한 통제 및 모니터링 메커니즘을 갖춰야 한다는 점을 강조합니다.

고등 교육 기관은 학생 평가에 디지털 기술 과 인공지능을 적극적으로 적용하도록 권장되지만, 정확성, 객관성, 투명성 및 공정성을 보장해야 하며, 교육 프로그램의 학습 성과와 일치해야 하고, 자율성과 책임성, 그리고 법적 규정 준수를 보장해야 합니다.

과학 연구에서 고등 교육 기관은 디지털 기술과 인공지능을 적용할 수 있지만, 해당 기술이 연구 활동을 지원하는 데에만 사용되고, 투명하고 검증 가능하며, 연구의 과학적 본질을 변경하지 않도록 보장해야 합니다. 또한 학문적 진실성과 지적 재산권에 관한 규정을 준수해야 합니다.

교육훈련부는 고등교육기관에 학문적 윤리에 관한 내부 규정을 제정하도록 요구하고 있으며, 이 규정에는 위반 사항, 처리 절차 및 관련 당사자의 책임이 명확히 정의되어야 합니다. 또한 위반 사항을 통제, 감시 및 처리하는 메커니즘을 구축하고 운영해야 하며, 부정행위 적발을 위해 기술을 적용하고, 학문적 윤리에 대한 이해를 높이기 위한 홍보 및 인식 개선 캠페인을 조직해야 합니다.

학생, 교수진 및 이해관계자는 학문적 진실성 관련 규정을 준수하고, 학업 활동에서 정직해야 하며, 규정에 따라 기술 및 인공지능 사용을 공개하고, 학습, 교육 및 연구 성과에 대해 책임을 져야 합니다.

또한, 기술의 적용은 고등교육기관의 경영을 지원하고, 학습자를 위한 지원 서비스를 제공하며, 고등교육 데이터베이스를 구축하는 데에도 기여합니다. 본 지침 초안은 교육훈련부가 규정한 바와 같이 고등교육기관의 학습자와 교사를 위한 디지털 및 인공지능 역량 프레임워크 개발에 대해서도 다루고 있습니다.

호치민시 공업대학교(HCMUTE)에서 열린 학술 활동. 사진 제공: HCMUTE.

구현 과정에서 동기화가 필요합니다.

빈즈엉대학교(호치민시)의 투 후 콩 강사는 대학 내 기술 활용 촉진 정책을 지지하며, 디지털 기술과 인공지능이 전례 없는 학습 및 업무 공간을 열어주고 있다고 말했습니다. 몇 번의 명령만으로 강사와 학생들은 방대한 지식 데이터베이스에 접근하고, 상세한 설명을 얻고, 필요에 따라 과제 작성 지원까지 받을 수 있습니다.

긍정적인 관점에서 보면, AI는 학습을 개인화하고 지식 습득의 효율성을 높이는 "가상 학습 보조 도구"가 될 수 있습니다. 그러나 콩 교수에 따르면, 이러한 편리함은 핵심적인 문제를 야기합니다. 바로 AI를 학습 보조 도구로 활용하는 것과 AI가 "일을 대신하도록" 하는 것 사이의 경계가 점점 모호해지고 있다는 점입니다. 에세이가 더 이상 개인의 사고를 반영하지 않고 주로 알고리즘의 산물일 때, 학습 과정의 가치는 크게 떨어질 것입니다.

콩 씨는 이것이 바로 디지털 시대의 학문적 윤리에 있어서 "회색 지대"라고 주장합니다. 따라서 학문적 윤리 문제는 본질적으로 개인의 문제일 뿐만 아니라 전체 교육 생태계의 산물이기도 하다는 것입니다.

콩 씨에 따르면, 이번 지침에는 학교가 학습 및 연구에서 AI 사용에 대한 명확한 규정을 수립할 수 있도록 구속력 있는 조건이 포함되어야 합니다. 교수진은 최종 결과물에만 집중하는 것이 아니라 과정, 사고력, 응용 능력에 중점을 두는 혁신적인 평가 방식을 도입해야 합니다. 동시에 부정행위 방지 기술도 AI 발전 속도에 맞춰 업데이트되어야 합니다. 콩 씨는 "무엇보다 중요한 것은 AI 사용을 금지하는 사고방식에서 책임감 있는 사용을 유도하는 사고방식으로 전환해야 한다는 점입니다. 궁극적으로 문제는 AI 자체가 아니라 사람들이 AI를 어떻게 사용하는가에 있습니다."라고 강조했습니다.

교사의 역할과 관련하여 석사 과정 학생인 투 후 콩은 학생들이 마우스 클릭 한 번으로 정보에 접근할 수 있는 시대에 강사는 더 이상 단순히 지식을 전달하는 역할에 머물러서는 안 된다고 주장합니다. 오히려 핵심 역할은 지식 제공자에서 학습 촉진자, 사고를 이끄는 사람, 그리고 학문적 기준을 관리하는 사람으로 크게 변화하고 있다는 것입니다.

따라서 강사들은 전문 지식을 업데이트하는 것뿐만 아니라 교수법을 전면적으로 혁신해야 합니다. 무엇보다도 인공지능이 대체하기 어려운 요소인 독립적이고 창의적인 사고를 장려하는 고도로 개인화된 학습 활동을 설계해야 합니다. 분석력, 비판적 사고력, 그리고 개인적인 연결을 요구하는 실무 경험 연계 학습 과제는 모방이나 기술 의존을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

과학 연구 분야에서 호치민시 법과대학원 석사 과정 학생인 쩐 린 후안은 인공지능(AI)의 활용이 많은 이점을 제공하는 동시에 연구자들이 기술에 의존하게 되고 남용할 위험도 있다고 지적했습니다. 정보 수집, 분석 및 종합 과정에서 AI에 지나치게 의존하면 연구의 창의성과 개인적인 특성이 의도치 않게 억눌릴 수 있다는 것입니다.

더욱이, 기술은 연구자들이 인공지능이 제공하는 정보를 의도치 않게 복사하여 타인의 지적 재산권을 보호하기 위한 조치(예: 출처 표기 또는 사용 허가 획득)를 제대로 취하지 않고 연구에 활용하는 결과를 초래할 수 있습니다.

따라서 환 선생에 따르면, 인공지능이 과학 연구에 가져오는 부정적인 영향과 어려움을 완화하기 위해서는 인공지능을 인간의 창의성을 완전히 대체하는 것이 아니라 향상시키는 보조 도구로 정의해야 합니다. 이러한 접근 방식은 인간이 인공지능이 합성하고 제공하는 손쉽게 이용 가능한 정보에 의존하는 대신 새로운 가치를 창출하도록 장려할 것입니다.

대학 측의 입장에서, 후안 씨는 과학 연구를 지원하기 위해 교수진과 학생들의 인공지능(AI) 기술 및 역량 개발을 강화해야 한다고 제안했습니다. 이는 연구에 AI를 적용하는 것을 촉진하고, 이 기술의 잠재력에 대한 인식을 높이며, 연구에 AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 도구와 방법을 제공하는 데 매우 중요한 해결책입니다.

전문가들은 장기적으로 윤리와 보안에 관한 공식적인 규제 체계가 마련되어야 한다고 보고 있습니다. 이 체계는 포괄적이어야 하며, 인공지능이 과학 연구에서 투명하고 책임감 있게, 그리고 윤리적 기준에 따라 사용되도록 보장하는 기본 원칙을 포함해야 합니다.

이번 지침 초안에 따르면, 고등교육기관은 행정, 교육, 과학 연구, 서비스 제공 및 학생 지원을 위한 데이터의 수집, 디지털화, 표준화, 업데이트, 저장, 관리 및 활용을 조직하고, 기관 내부, 교육훈련부 및 기타 관련 기관과의 데이터 연결 및 공유를 보장해야 할 책임이 있습니다.

출처: https://giaoducthoidai.vn/can-cac-bo-quy-tac-cu-the-de-cao-liem-chinh-post780019.html