AI가 몇 초 만에 글을 쓰고 문제를 푸는 시대에 대학은 학생에게 무엇을 가르쳐야 할까. 중국에서 열린 아시아 대학 디지털화 대회는 기술을 도입하는 속도만큼 교육의 목적을 다시 묻는 일이 중요하다는 점을 보여줬다.
중국 전자과학기술대가 9월 25일 공개한 소식에 따르면, ‘2026 아시아 대학 디지털화 대회’가 24~25일 이 대학에서 열렸다. 한국의 세종대·한양대·아주대 총장도 발표에 참여했다. 대회에서는 AI와 대학의 변화, 인재 양성, 국제협력 등을 논의했다.
행사에서는 AI가 답을 빠르게 만들어내는 환경일수록 학생의 판단력과 공감 능력, 윤리적 분별력을 길러야 한다는 의견이 나왔다. 전자과학기술대는 교사의 AI 활용 역량과 교육과정, 수업·평가의 변화를 함께 추진하는 방향을 소개했다.
이번 논의를 한국 교육에 적용한다면 먼저 살펴볼 부분은 과제의 평가 방식이다. 완성된 글만으로 점수를 매길 경우 학생이 무엇을 이해했는지 확인하기 어렵다. 문장은 매끄럽지만 그 안의 주장을 학생 스스로 설명하지 못하는 상황도 생각해볼 수 있다.
중국어 수업을 예로 들면 차이가 분명해진다. AI로 사과문을 작성하는 과제에서 문법이 맞는지만 확인해서는 충분하지 않다. 친구에게 보내는 말인지, 교수에게 보내는 말인지에 따라 표현이 적절한지 판단해야 한다. 학생이 선택한 표현과 그 이유를 설명하도록 하면 언어 지식과 상황 판단을 함께 살펴볼 수 있다.
이를 위해 처음 작성한 글, AI의 도움을 받은 부분, 수정한 이유를 함께 제출하게 하는 방법을 검토할 수 있다. 짧은 구두 설명을 덧붙이면 학생이 실제로 이해한 내용도 확인하기 쉽다. 이는 이번 대회에서 확정된 공통 규정이 아니라 논의를 수업으로 연결하기 위한 적용 방안이다.
평가 기준도 미리 알려줘야 한다. 어떤 과제에서 AI를 사용할 수 있는지, 사용 사실을 어떻게 표시할지, 학생 본인이 반드시 수행해야 하는 부분은 무엇인지가 분명해야 한다. 교사마다 기준이 크게 다르면 학생은 학습보다 규칙을 추측하는 데 시간을 쓰게 된다.
한중 대학이 함께 논의할 수 있는 지점도 여기에 있다. 중국 대학의 수업 사례와 한국 대학의 평가 사례를 비교하되 어느 나라가 더 많은 도구를 도입했는지만 따질 필요는 없다. 학생이 잘못된 정보를 찾아냈는지, 자신의 판단을 설명했는지, 다른 사람의 의견을 검토했는지가 더 구체적인 비교 기준이 될 수 있다.
AI 교육의 성과를 확인하려면 학생에게 다시 질문해야 한다. “답을 만들었는가”에 더해 “그 답을 왜 믿는가”를 물어야 한다. 대학의 역할은 이 두 번째 질문을 끝까지 이어가는 데 있다.
[참고자료]
전자과학기술대, 「2026亚洲大学数字化大会在我校举行」, 2026.9.25.
AI能够生成答案，大学应该评价什么？
中韩高校参与数字教育讨论，学习过程与判断能力值得关注
电子科技大学9月25日发布消息，2026亚洲大学数字化大会于24日至25日举行，韩国多所大学校长参与交流。会议讨论了人工智能背景下的大学发展与人才培养。
对课堂而言，值得思考的是如何评价学生的真实能力。例如，在中文写作中，除了检查语法，还可以要求学生说明表达是否符合交际对象和具体场景。
本文建议，把初稿、修改理由和口头说明纳入评价。中韩高校也可以围绕这些课堂实践开展交流，帮助学生学会判断信息、解释选择，并对自己的学习负责.
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