인공지능융합학과 주소미 연구원, 이창준 교수, 이대호 교수 연구팀이 교육 현장에서 생성형 인공지능(GAI)을 활용할 때 발생하는 기회와 위험을 다차원적으로 분석한 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 최근 학생들이 필수적인 학업 도구로 사용하는 생성형 AI가 실제 학습 결과에 어떠한 영향을 미치는지 과학적으로 검증했다는 점에서 큰 주목을 받고 있다.

연구팀은 국내 고등학교 수준의 학업 성취도 평가 문항을 활용하여 대학생 88명을 대상으로 실험을 진행했다. 학습 과정을 새로운 내용을 읽고 이해하는 ‘개념 이해’, 배운 것을 바탕으로 문제를 푸는 ‘문제 해결’, 자신이 푼 결과를 점검하는 ‘결과 검토’ 등 3단계로 나누었다. 이후 학생들이 서로 다른 단계에서 생성형 AI(GPT-4o)를 사용하도록 무작위로 배정하여 그 효과를 추적했다.

실험 결과, 생성형 AI를 활용해 직접 문제를 해결한 그룹은 단순히 개념을 이해하는 단계에서 AI를 쓴 그룹보다 나중에 치른 시험에서 더 높은 점수를 기록했다. AI가 제공하는 힌트나 핵심 요약이 문제를 풀 때 발생하는 뇌의 과도한 스트레스와 불필요한 과정을 줄여주어 학습 효율성을 대폭 높였기 때문이다.

그러나 생성형 AI에 대한 '의존도'가 높아질수록 흥미로운 반전 결과가 나타났다. 평소 인공지능에 많이 의존해 온 학생일수록 문제 해결 그룹에서 오히려 실제 시험 성적이 떨어지는 경향을 보였다. 인공지능이 주는 답변을 비판 없이 그대로 받아 적으면서, 스스로 깊이 고민하고 지식을 자기 것으로 만드는 필수적인 과정을 건너뛰었기 때문이다.

반면 이처럼 의존도가 높은 학생들은 실제 성적이 떨어졌음에도 불구하고, 스스로 "공부가 잘되었다"고 느끼는 ‘주관적 학습 인식’과 ‘학습 만족도’는 훨씬 높게 나타났다. 이는 인공지능이 복잡한 내용을 보기 좋게 정리해주고 친절하게 답변을 제공하다 보니, 학생들이 마치 자신이 모든 내용을 완벽히 이해한 것 같은 일종의 '학습 착각'을 유발하기 때문인 것으로 풀이된다.

이창준 교수는 "생성형 AI는 학습의 효율성을 높여주는 강력한 도구이지만, 무비판적으로 의존할 경우 객관적인 학업 성취도가 오히려 낮아지는 역설적인 결과를 초래할 수 있다"며 "생성형 AI가 학습의 대체재가 아닌 보조재로 올바르게 작동할 수 있도록 학생들의 주도적인 질문 능력과 비판적 검증 능력을 길러주는 교육적 가이드라인이 시급하다"고 강조했다.

이번 연구는 교육계에 생성형 AI의 무조건적인 규제나 맹목적인 도입 대신, '어떻게 올바르게 활용할 것인가'에 대한 구체적인 방향성을 제시했다는 평가를 받는다. 해당 연구는 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.

※ 논문명: Stage-specific generative AI use and dependency in learning: associations with test performance, perceived learning, and learning satisfaction
※ 학술지: Interactive Learning Environments
※ 논문링크: https://doi.org/10.1080/10494820.2026.2676669