호주 대학들, AI 채점 도입 여부를 두고 정책이 엇갈리며 교육 현장에 큰 파장을 일으키다

상반된 기관 정책

호주 고등교육 제공자들 사이에 생성형 인공지능을 학생 과제 평가에 활용하는 문제에 대한 명확한 분열이 나타났다. 뉴사우스웨일스 대학교(University of New South Wales), 멜버른 대학교(University of Melbourne), 시드니 대학교(University of Sydney)는 교직원이 AI 도구를 사용해 과제를 평가하는 것을 전면 금지하는 정책을 발표했다. 반면 애들레이드 대학교(University of Adelaide), 뉴캐슬 대학교(University of Newcastle), 디킨 대학교(Deakin University), RMIT는 교직원이 AI 보조 채점을 사용할 수 있도록 허용하되, 최종 성적과 피드백에 대한 책임은 인간 교수가 유지하도록 조건을 붙였다.

이러한 상반된 입장은 위험 평가와 전략적 우선순위의 차이를 반영한다. 금지 입장을 취한 대학들은 학문적 진실성 및 기계가 생성한 평가의 신뢰성에 대한 우려를 제시하는 반면, 허용 입장을 취한 대학들은 효율성 향상 가능성과 AI가 보조 검토자로서 역할을 할 수 있다는 기대를 강조한다.

조건부 사용 및 옵트아웃 메커니즘

AI 보조가 허용되는 경우, 대학들은 여러 안전장치를 도입했다. 예를 들어 뉴캐슬 대학교는 학생에게 AI 보조 채점에서 탈퇴할 권리를 부여해, 해당 학생의 과제가 전적으로 인간 평가자에 의해 채점되도록 보장한다. 디킨 대학교는 교직원이 효율성을 높이고 평가 활동을 지원하기 위해 AI를 활용할 수 있지만, 시스템이 스스로 성적을 부여하지는 못하도록 명시한다. 웨스턴 시드니 대학교는 "인간 중심" 모델을 재강조하며, 점수, 등급 및 피드백 부여는 언제나 교직원의 책임 하에 이루어져야 한다고 강조한다.

이러한 정책들은 업무 부담 완화와 학문적 기준 및 학생 신뢰 유지 사이의 균형을 맞추려는 시도다. 최종 판단을 인간이 유지함으로써 오류가 있거나 편향된 AI 결과의 위험을 완화하고, 동시에 기술의 보조적 역할을 탐색한다.

탐색 단계에 머물러 있는 기관

여러 대학은 아직 AI를 채점에 적용하지 않았지만, 보다 넓은 교육 및 평가 관행에 AI를 통합하고 있다. 모나시 대학교(Monash University), 울런공 대학교(University of Wollongong), 제임스쿡 대학교(James Cook University)는 아직 채점에 AI를 사용하지 않지만, 작문 보조 도구와 개인화된 피드백 생성기 같은 기술을 통해 학생 학습을 지원하고 있다. 퀸즐랜드 대학교(University of Queensland)는 학문적 평가가 직접 이루어지도록 명시하는 정책을 개발 중이며, 자동화에 대해 신중한 접근을 시사한다.

이러한 탐색 단계는 저위험 상황에서 AI를 파일럿 테스트하고, 이후 고위험 채점 결정으로 확대할지 여부를 검토하는 점진적 채택 곡선을 보여준다.

비평가들은 "슬롭 사이클"을 경고한다

AI 채점이 광범위하게 도입될 경우, 학생들이 AI가 생성한 과제를 점점 더 많이 제출하고, 그 과제가 다시 AI에 의해 채점되는 "슬롭 사이클"이 발생할 수 있다는 비판이 제기된다. 이 피드백 루프는 작업의 진위성을 확인하기 어려워지는 검증 드리프트와, 검증되지 않은 환상적인 내용이 통과될 위험을 초래한다. 비평가들은 이런 흐름이 저품질 혹은 조작된 과제가 정당한 학술 산출물로 받아들여질 경우 대학 평판을 크게 손상시킬 수 있다고 경고한다.

이 경고는 시스템적 위험을 강조한다. AI가 주요 평가자가 되면, 학생들은 AI 생성에 의존할 유인이 커져 비판적 사고와 작문 능력 개발이 약화될 위험이 있다.

업무 부담과 "두 번째 눈"의 약속

호주 전역의 학술 직원들은 과도한 업무에 시달리고 있으며, 채점이 제한된 시간 안에 차지하는 비중이 크다. 일부 강사는 AI를 "두 번째 눈"으로 보고, 일관성 결여나 표절을 식별해 수작업 부담을 경감시킬 수 있을 것으로 기대한다. 그러나 이러한 이점은 아직 충분히 검증되지 않았으며, 교직원들은 복잡한 과제에 필요한 미묘한 판단을 AI가 놓칠 경우 "재앙"이 될 수 있다는 우려를 표명하고 있다.

잠재적 효율성과 검증되지 않은 신뢰성 사이의 긴장은 AI 보조 채점을 대규모로 확대하기 전에 엄격한 평가가 필요함을 강조한다.

QUT의 평가 향상 프로젝트와 직원 우려

퀸즐랜드 기술대학(QUT)은 AI 환경에서 평가의 진정성, 신뢰성, 확장성 및 미래 지향성을 유지하기 위한 "assessment uplift project"를 시작했다. 이 이니셔티브는 평가 관행을 현대화하려는 목적이지만, 직원들은 이 프로젝트가 인간 채점량을 감소시켜, 채점 업무에 의존하는 계약 교원들의 주요 수입원을 위협할 수 있다고 우려한다.

QUT 사례는 AI를 도입하려는 기관 전략이 노동 문제와 어떻게 교차하는지를 보여주며, 계약 교원의 미래 역할에 대한 질문을 제기한다.

학생들의 AI 채점에 대한 저항

학생 여론도 복잡성을 더한다. QUT의 창작 글쓰기 전공 학생 알렉스 카머런(Alex Cameron)은 AI 채점에 강력히 반대하며, "채점이 기계에 의해 이루어진다면 학위 비용을 지불하고 싶지 않다"고 말했다. 카머런의 발언은 세밀한 피드백이 중요한 분야에서 AI 기반 평가에 대한 전반적인 학생 저항을 반영한다.

이러한 저항은 자동화된 채점으로 전환할 경우 인간 상호작용과 멘토링에 대한 학생 기대를 반드시 고려해야 함을 시사한다.

효과성에 대한 불확실성과 실증 데이터 부족

대학 관계자들은 대규모 AI 보조 채점의 효과가 아직 알려지지 않았다고 인정한다. 품질이나 효율성 향상에 대한 주장은 대부분 검증되지 않았으며, 결과나 신뢰성에 관한 실증 데이터는 제시되지 않았다. 이러한 인정은 AI가 평가에 미칠 영향을 추가 평가가 필요함을 남기며, 체계적인 연구 없이 정책 결정이 이루어질 위험을 강조한다.

견고한 증거가 없으면 정책 결정은 실증적 이익보다 추측에 기반할 위험이 있다.

조직을 위한 실질적 시사점

호주 대학 졸업생을 고용하거나 파트너십을 맺는 기업 입장에서는 현재 상황을 주의 깊게 살펴야 한다. AI 정책에 따라 평가 기준이 크게 달라질 수 있어, 졸업생 역량의 일관성에 영향을 미칠 수 있다. AI 채점이 허용된 대학과 협력할 경우, 기업은 자격 검증 외에 추가적인 기술 평가를 도입해 졸업생이 인간 평가를 충분히 받았는지 확인할 수 있다. 반대로 AI 채점을 금지하는 대학은 보다 전통적인 피드백 경험을 제공하므로, 섬세한 분석 능력이 요구되는 직무에 유리할 수 있다. 어느 경우든 교육 파트너와 평가 관행에 대해 투명하게 소통하면 기대치를 맞추고 서로 다른 채점 접근 방식에 따른 위험을 완화할 수 있다.

• University of New South Wales, University of Melbourne, University of Sydney – AI 채점 금지.
• University of Adelaide, University of Newcastle, Deakin University, RMIT – 인간 감독 하에 AI 보조 허용.
• Queensland University of Technology – AI 기반 진정성을 목표로 하는 평가 향상 프로젝트 진행.
• Monash University, University of Wollongong, James Cook University – AI를 교육에 통합하지만 채점에는 사용하지 않음.