'AI 남용은 양호·우수 학위 수를 인위적으로 늘릴 수 있다'

방 티엔 롱 교수에 따르면, 인공지능(AI)을 남용하면 기회 외에도 점수 인플레이션 위험이 발생할 수 있으며, 우수한 학위 취득률이 인위적으로 증가하면 대학 학위의 실질적인 가치가 감소할 수 있습니다.

방 티엔 롱 교수가 컨퍼런스에서 연설하고 있다 - 사진: 응우옌 바오

10월 16일, 베트남 대학 및 단과대학 협회 교육 품질 평가 센터는 10주년 기념식과 "인공지능을 활용한 2026~2030년 교육 품질 평가 동향" 워크숍을 개최했습니다.

기계가 학생보다 더 잘 대답할 때

당웅반 교수는 컨퍼런스에서 중부 베트남의 한 수업에서 "기계가 학생보다 더 잘 대답했던" 일화를 들려주었습니다.

한 철학 강사가 학생들에게 디지털 시대의 진정성에 대한 에세이를 쓰라는 과제를 주었을 때, 한 학생은 "비범한" 유창함, 풍부한 어휘, 일관된 구조, 그리고 극소수의 베트남 학생들만 아는 많은 참고 문헌을 담은 에세이를 제출했습니다. 강사의 질문에 그 학생은 AI에게 자신의 글쓰기 스타일에 대한 몇 문장만 수정해 달라고 부탁했다고 답했습니다.

위의 예를 통해, 반 선생님은 문제가 매우 어렵다고 생각합니다. 강사가 Chat GPT를 사용하는 학생에게 불합격 판정을 내릴 경우, 교육의 목적은 독창성, 사고 능력 또는 아이디어에 대한 의미 있는 참여를 보여주는 것이지, 기계가 제안한 아이디어일지라도 말입니다.

반 씨에 따르면, 자유교육은 인간의 종합적인 발달(이성, 감정, 도덕성, 사고의 자유)을 강조하지만, AI는 글쓰기, 분석, 문제 해결과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 학생들은 AI에게 지적인 작업 이상을 하도록 요청함으로써 그 이상의 것을 하고 싶어 할 수 있습니다.

"AI의 등장은 기술적 진보일 뿐만 아니라 고등 교육에 대한 철학적 도전이기도 합니다. AI는 교육을 대체하는 것이 아니라, 교육의 이유와 방법을 재편할 것입니다. 이를 위해서는 새로운 철학이 필요합니다. 기존 철학을 대체하는 것이 아니라, 새로운 맥락에서 연결하고 해석하며 확장하는 것입니다."라고 반 씨는 말했습니다.

마찬가지로 교육훈련부 전 상임부 차관을 지낸 방 티엔 롱 교수는 AI가 학문적 성실성과 관련해 과제를 가져온다고 말했습니다.

롱 씨는 "AI를 제대로 관리하지 않으면 오용되어 학점 인플레이션 위험이 발생할 수 있으며, 우수한 학위 취득률이 인위적으로 증가하면서 대학 학위의 실질적인 가치가 떨어질 수 있다"고 말했다.

AI를 대학 인증에 적용하면 많은 기회가 있습니다.

방티엔롱(Bang Tien Long) 씨는 교육 프로그램/대학 교육 기관의 인증과 관련하여 전통적인 인증 모델은 시간과 인력 낭비를 포함하여 많은 한계가 있다고 언급했습니다.

또한 5~10년의 평가 주기는 모니터링 격차를 발생시키고, 유연성이 부족하며, 지속적인 품질을 반영하지 못하고, 사회적 변화에 신속하게 대응하기 어렵게 만듭니다.

따라서 롱 씨는 품질 보증에서 정적 모델에서 동적 모델로 전환해야 하며, 교육 품질 평가에 AI를 도입해야 한다고 생각합니다.

롱 씨는 "AI는 현재 5~10년 주기에 의존하지 않고도 대량의 보고서를 처리하고, 훈련 중에 이상을 감지하고, 지속적으로 모니터링하고, 실시간으로 지표를 추적하고, 조기에 경고할 수 있다"고 말했다.

롱 씨에 따르면, 고등교육 분야에서 AI를 구현하려면 각 그룹별로 전략이 필요하며, 국가 관리 기관의 경우 법적 틀을 완성하고, AI 사용에 대한 구체적인 규정을 마련하고, 교육 분야에서 AI를 적용하기 위한 윤리 지침을 마련해야 합니다.

대학에서는 내부 정책을 개발하고, 학생과 교수진에게 책임감 있는 기술 사용 방법을 안내해야 합니다. 동시에 AI 사용에 대한 윤리 규정을 학교의 학사 규정에 통합해야 합니다.

또한 대학에서는 프로세스를 포괄적으로 디지털화하기 위해 데이터 인프라와 기술에 투자해야 하며, 강사를 대상으로 정기적인 AI 교육 과정을 조직해야 합니다.

교수와 학생 모두에게 교육 및 학습 분야에서 AI 역량을 평가하고 개발하는 혁신적인 방법이 필요합니다. AI를 업무와 학습을 지원하는 도구로 간주하되, AI에 의존해서는 안 됩니다.

교육 품질 평가의 많은 혁신

워크숍에서 교육훈련부 품질관리국장인 Huynh Van Chuong 교수는 2026년부터 교육 프로그램 및 고등교육 기관의 평가에 많은 주요 조정이 있을 것으로 예상된다고 말했습니다.

각 평가 기준은 "합격" 또는 "불합격" 두 단계만 존재합니다. 이전에는 7단계를 적용하는 것이 논란의 여지가 있었고 표준화가 어려웠습니다.

수준을 합격 또는 불합격의 2단계로 낮추면 지침이 간소화되고, 결과가 투명해지며, 국제적 관행(미국 및 유럽)과 일관성을 유지할 수 있습니다.

또한, "조건부 기준"을 설정하면 출력 표준과 같은 핵심 요소에 집중하는 데 도움이 됩니다. 조건부 기준을 충족하지 못하면 표준이 충족되지 않습니다.

인증 후 교육 프로그램/교육기관의 등급은 합격, 조건부 합격, 불합격의 세 가지 등급으로 나뉩니다. "조건부 합격" 등급을 받은 학교는 24개월 이내에 개선을 완료해야 합니다.

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응우옌 바오

출처: https://tuoitre.vn/lam-dung-ai-co-the-khien-bang-gioi-xuat-sac-tang-len-mot-cach-gia-tao-20251016171120736.htm