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UC버클리 고등교육연구센터가 2018년부터 2025년까지 50만건의 학점 데이터를 분석한 결과 AI 활용도가 높은 과목의 교수는 다른 과목보다 A학점을 30% 이상 많이 줬고, A-와 B+ 학점은 상대적으로 적게 준 것으로 나타났다. 특히 수업시간이 아닌 집에서 해오는 글쓰기와 코딩 과제의 비중이 높은 과목과 그렇지 않은 과목의 학점 차이는 챗GPT가 출시된 2022년까지는 관찰되지 않았으나 2023년부터 그 차이가 벌어졌다.
하버드대는 현재의 학점 부여 방식으로는 학업 성취도를 평가하기 어렵다며 A학점 부여 횟수에 상한을 두는 방안을 추진 중이다. 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨에서 협상과 비즈니스 윤리를 가르치는 첼시 샤인은 학생들이 AI로 과제를 하는 상황 때문에 평가에서 과제를 줄이고 중간고사와 수업 중 퀴즈의 비중을 높였다.
논문 저자인 이고르 치리코프 UC버클리 교수는 “학습에는 ‘생산적인 고군분투’가 필요한데, AI가 그 과정을 약화시킨다”며 “AI가 사람들의 생산성을 향상시키는 만큼 학습에는 해를 끼칠 수 있다”고 분석했다. 그는 “이제 A학점은 학생의 기본적은 학습 능력을 증명하는 것이 아니라 학생이 더 발전된 AI 모델에 접근할 수 있고, AI를 더 잘 활용한다는 것을 의미할 수 있다”고 부연했다.





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