성균관대학교 연구팀, 생성형 AI 활용 방식과 의존도가 학습 성과에 미치는 영향 분석

성균관대, "챗GPT로 공부했더니"가 밝힌 뜻밖의 결과

문제 해결 단계 활용은 학습 효과 높였지만 AI 의존도 높을수록 실제 성적은 하락…'학습 착각' 경고
생성형 AI, 공부 잘하게 할까?…성균관대 "활용법에 따라 성적 갈린다"

성균관대학교 연구팀이 생성형 인공지능(AI)이 학습 효율을 높이는 강력한 도구가 될 수 있지만, 과도하게 의존할 경우 오히려 학업 성취도를 떨어뜨릴 수 있다는 연구 결과를 발표했다.

특히 AI를 많이 사용할수록 실제 성적은 낮아지는데도 학생들은 스스로 학습 효과가 높다고 인식하는 이른바 '학습 착각' 현상이 나타난 것으로 확인됐다.

성균관대학교(총장 유지범)는 인공지능융합학과 주소미 연구원과 이창준 교수, 이대호 교수 연구팀이 교육 현장에서 생성형 AI 활용의 기회와 위험을 다차원적으로 분석한 연구 결과를 발표했다고 밝혔다.

이번 연구는 대학생을 대상으로 생성형 AI가 실제 학습 성과에 미치는 영향을 실험을 통해 과학적으로 검증했다는 점에서 주목받고 있다.

연구팀은 국내 고등학교 수준의 학업성취도 평가 문항을 활용해 대학생 88명을 대상으로 실험을 진행했다.

학습 과정은 새로운 내용을 이해하는 '개념 이해', 배운 내용을 적용하는 '문제 해결', 풀이 결과를 점검하는 '결과 검토' 등 3단계로 구분했다.

이후 참가자들이 각기 다른 단계에서 생성형 AI(GPT-4o)를 활용하도록 무작위 배정해 학습 효과를 비교·분석했다.

실험 결과 생성형 AI를 활용해 직접 문제를 해결한 학생들은 개념 이해 단계에서 AI를 사용한 학생들보다 사후 시험에서 더 높은 성적을 기록했다.

연구팀은 AI가 제공하는 핵심 요약과 힌트가 문제 해결 과정에서 발생하는 불필요한 인지 부담을 줄여 학습 효율을 높인 것으로 분석했다.

하지만 생성형 AI 의존도가 높은 학생들에게서는 정반대의 결과가 나타났다.

평소 AI에 많이 의존하는 학생일수록 문제 해결 과정에서 실제 시험 성적이 오히려 낮아지는 경향을 보였다.

AI가 제시한 답을 비판적으로 검토하기보다 그대로 받아들이면서 스스로 사고하고 지식을 내재화하는 과정이 부족했기 때문으로 연구팀은 해석했다.

흥미로운 점은 이러한 학생들이 실제 성적은 낮았음에도 자신은 학습을 잘했다고 인식하는 비율과 학습 만족도는 더 높았다는 사실이다.

생성형 AI가 복잡한 내용을 이해하기 쉽게 정리하고 친절한 설명을 제공하면서 학습자가 모든 내용을 충분히 이해했다고 착각하는 현상이 발생한 것이다.

이창준 성균관대 교수는 "생성형 AI는 학습 효율을 높이는 강력한 도구이지만 무비판적으로 의존할 경우 객관적인 학업 성취도가 오히려 낮아질 수 있다"며 "생성형 AI가 학습의 대체재가 아닌 보조재로 기능하도록 학생들의 주도적인 질문 능력과 비판적 검증 능력을 길러주는 교육 가이드라인 마련이 시급하다"고 말했다.

연구팀은 이번 연구가 생성형 AI를 무조건 제한하거나 맹목적으로 도입하는 접근에서 벗어나, 교육 현장에서 AI를 효과적으로 활용하기 위한 실질적인 방향성을 제시했다는 점에서 의미가 있다고 평가했다. 이번 연구는 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

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