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AI 도구가 학생들의 비판적 사고 능력 감소와 연관

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.09 13:49
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

여러 기관의 교육자들과 연구자들은 인공지능이 학생 학습에 미치는 영향에 대해 경고음을 울리고 있으며, 새로운 연구 결과에 따르면 AI 도구에 크게 의존하는 학생들 사이에서 비판적 사고 능력과 독해력 저하가 우려스럽게 나타나고 있습니다.

칠레대학교와 교황청 가톨릭대학교의 전문가들은 ChatGPT와 같은 언어 모델이 교육적 기회를 제공하는 반면, 광범위한 사용이 깊이 있는 독서 훈련을 크게 감소시킬 수 있다고 경고했습니다. 그들은 이 능력을 이해, 비판적 사고, 글쓰기 능력 발전에 필수적인 것으로 간주합니다. 연구자들은 AI 도구가 교실에서 점점 더 널리 보급됨에 따라 학생들이 진정한 학습에 필요한 인지적 고투를 우회할 수 있다고 경고하고 있습니다.

 

연구 결과 인지 저하가 나타나다

MIT 미디어 랩의 최근 연구는 이러한 우려를 구체적으로 입증하고 있습니다. 18세부터 39세까지의 참가자 54명을 대상으로 한 연구에서, 연구진은 EEG 스캔을 사용해 참가자들이 SAT 스타일의 에세이를 작성할 때의 뇌 활동을 관찰했습니다. 이들은 ChatGPT, 구글 검색, 또는 디지털 도구 없이 세 가지 방법을 사용했습니다. 결과는 매우 뚜렷했습니다—ChatGPT를 사용한 참가자들은 가장 낮은 수준의 뇌 활동을 보였으며, "신경, 언어, 행동적 수준에서 일관되게 저조한 성과"를 나타냈습니다.

몇 달에 걸쳐 진행된 실험에서 ChatGPT 사용자는 점점 더 기술에 의존하게 되었으며, 결국 복사-붙여넣기를 활용하는 전략으로 치달았습니다. 논문의 주저자인 나탈리야 코스미나는 아직 발달 중인 뇌에 대한 심각한 우려를 표하며, "GPT 유치원"과 같은 기획에 대해 경고했습니다.

이와 유사하게, 타르투대학교 컴퓨터 과학 연구소의 연구진도 231명의 프로그래밍 학생을 대상으로 한 조사에서 우려스러운 연관성을 발견했습니다. 학생들은 주로 AI를 코드 디버깅이나 예제 이해에 활용했으나, 챗봇을 더 자주 사용하는 학생들이 오히려 학업 성취도가 낮은 것으로 드러났습니다. 마리나 렙 교수는 "AI는 학습을 지원해야지 대체해서는 안 된다"며, AI를 무분별하게 사용할 경우 중요한 역량 개발에 악영향을 미칠 수 있다고 강조했습니다.

 

독해 점수 지속적으로 역사적 하락세

이러한 결과는 읽기 능력에서 나타나는 전국적인 우려스러운 추세와 일치합니다. 2024년 국가 교육 성취도 평가(NAEP)는 4학년과 8학년 모두의 읽기 점수가 2019년 수준보다 5점 하락했음을 밝혔으며, 8학년 학생들은 지난 30년 중 가장 낮은 점수를 기록했습니다. 특히 가장 우려되는 점은 성취도가 가장 낮은 학생들에서 급격한 하락이 나타나 성취 격차가 더욱 벌어졌다는 점입니다.

일부 교육자들은 이러한 하락이 AI가 읽기 습관에 미치는 영향과 직접적으로 관련이 있다고 보고 있습니다. 교사들은 AI가 생성한 요약에 지나치게 의존하는 학생들이 실제 텍스트에 대한 참여도가 낮아져 이해력과 기억력 저하로 이어진다고 보고합니다. 이러한 “깊은 읽기 능력 저하”로 인해 학생들은 콘텐츠를 대충 훑어보는 데 그치며, 복잡한 자료를 이해하는 데 필요한 분석적 사고력을 제대로 기르지 못하고 있습니다.

 

광범위한 교육적 영향

그 영향은 개별 교실을 훨씬 넘어섭니다. RAND Corporation이 2024년에 실시한 설문조사에 따르면 미국 전역의 영어 교사의 약 40%가 AI 도구를 자신의 교육에 도입했다고 합니다. 이러한 도구들은 효율성과 접근성을 제공하지만, 교육자들은 학생들이 AI가 생성한 정보를 그대로 받아들이고 독립적인 추론 능력을 기르지 못하는 것에 대해 우려하고 있습니다.

다양한 저널에 발표된 연구들은 이러한 우려를 뒷받침합니다. National Science Teaching Association에서 강조한 연구에 따르면 AI 도구를 자주 사용하는 학생들은 비판적 사고 점수가 더 낮게 나타나며, 이는 분석적으로 사고하고 독립적으로 문제를 해결하는 능력이 약화될 수 있음을 시사합니다. 또 다른 조사에서는 글쓰기 과제에 AI를 완전히 의존할 경우 정확성이 25.1% 감소했고, AI 보조 읽기에서는 수행 능력이 12% 감소했습니다.

교육자들이 직면한 과제는 필수적인 인지 발달을 보존하면서 AI의 이점을 어떻게 활용할지 결정하는 것입니다. 한 연구자가 지적했듯이, 교육 시스템은 "글로벌 AI 실험의 주요 실험실 중 하나"가 되었으며 학생들의 지적 발달이 그 균형에 달려 있습니다.

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애플의 인공지능 기능에 대해 부정적인 뉴스가 나오면서 시리의 활용에 대해 조사한 결과가 나오고 있다.https://9to5mac.com/2025/08/20/seven-years-later-people-still-havent-changed-how-they-use-siri/YouGov 설문조사에 따르면, 사용자의 대다수는 2018년 이후로도 Siri와 다른 음성 비서를 여전히 다섯 가지 기본 용도로 사용하고 있다. 가장 많이 사용하는 기능은 날씨 확인(59%), 음악 재생(51%), 웹 검색(47%), 타이머/알람 설정(40%), 핸즈프리 전화 걸기(39%)이다사용자들은 Siri가 기본적인 명령만 이해하도록 적응했으며, 새로운 AI 음성 모드가 나오더라도 기존 사용자들이 이를 익히는 데는 시간이 걸릴 것으로 보고 있다. 또한 새로운 Siri가 나와도 2027년쯤에는 사용자 경험이 크게 개선되길 기대하고 있다.원래부터 거의 모든 사용자가 지금 하는 행동을 7년 전에도 할 수 있었을 정도로 Siri 사용은 정체되어 있다.일부 사용자들은 음성 비서가 기대만큼 똑똑하지 않고, 정확한 답변을 제공하지 못해 답답함을 느끼고 있다.전반적으로 사용자들은 Siri의 기본 기능에는 만족하지만, 더 복잡한 작업을 수행하거나 자연스러운 대화를 기대하는 데는 한계가 있으며 이는 앞으로 개선이 필요한 점으로 남아 있다
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2025.08.21 등록
20일 구글은 Made by google 행사를 열었다. 이 자리에서 주로 Pixel 폰과 관련된 내용이 발표되었지만,인공지능 Gemini 의 픽셀 연결 버전 "제미나이 라이브" 와 관련된 업데이트가 있었다..https://blog.google/products/gemini/gemini-live-updates-august-2025/주요 동영상은 위 주소에서 확인이 가능하다.이번 업데이트로 Gemini Live는 더욱 시각적으로 인지력이 높아졌고, 화면에서 실시간으로 사용자에게 시각적 가이드(예: 화면에 중요한 부분 하이라이트)를 제공한다.예를 들어 신발 두 켤레 중 어느 것이 더 잘 어울리는지, 또는 적절한 공구가 무엇인지 Gemini가 화면을 보며 직접 알려줄 수 있다 이 시각적 가이드 기능은 8월 28일 출시되는 Pixel 10 시리즈에 먼저 적용되며, 이후 안드로이드 및 iOS 기기로 확장될 예정이다.Gemini Live는 구글 캘린더, 킵, 테스크 등 기존 앱뿐 아니라 곧 메시지, 전화, 시계, 지도 앱과도 더 깊게 통합되어 스케줄 관리, 메시지 전송 등의 실생활 업무를 돕는다.예를 들어 생일 선물을 찾다가 바로 가족에게 전화를 걸거나, 지하철 경로를 찾으면서 메시지를 바로 보내는 등 대화하면서 여러 앱을 넘나드는 지원이 가능해진다.음성 대화 품질도 크게 개선되어 어조, 리듬, 음높이 등을 자연스럽게 사용해 스트레스 상황에도 차분한 반응을 하는 등 보다 인간다운 대화가 가능해진다.사용자 요청에 따라 말하는 속도를 조절하거나, 재미있는 악센트로 이야기해주는 기능과, 인물 시점의 생생한 스토리텔링 기능도 곧 선보인다.이번 업데이트는 Gemini를 더 자연스럽고 도움이 되는 AI 비서로 만들기 위한 구글의 지속적인 노력의 일환이며, 앞으로도 사용자와 함께 발전시켜 나가겠다는 계획이다.
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2025.08.21 등록
구름 측은 “‘Stack Overflow Developer Survey 2025’의 리서치에 따르면 개발자는 10명중 8명이 이미 업무에 AI 도구를 활용하고 있다”며 “AI 코드 어시스턴트를 사용하는 기업 소프트웨어 엔지니어가 2023년 초에는 10% 미만에 불과했지만, 2028년에는 75%까지 증가할 전망이며, 이는 곧 AI 활용 능력이 개발자의 필수 역량으로 자리잡고 있음을 보여준다”고 설명했다.개발자가 코딩에 가장 많이 활용하는 LLM은 Claude(42%), ChatGPT(21%), Gemini(16%) 순으로 Claude가 코딩분야에서는 ChatGPT를 제치고 1위로 부상했다. LLM에 가장 많이 활용되는 개발언어는 Python이다.https://www.tech42.co.kr/%ea%b5%ac%eb%a6%84-%ea%b8%80%eb%a1%9c%eb%b2%8c-%ea%b0%9c%eb%b0%9c%ec%9e%90-ai-%ed%99%9c%ec%9a%a9-%ed%8a%b8%eb%a0%8c%eb%93%9c-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ec%9d%b8%ec%82%ac%ec%9d%b4%ed%8a%b8%eb%a5%bc-%eb%b3%b4/
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2025.08.21 등록
MIT 연구진이 기업의 생성형 AI 시범사업 중 95%가 수익 창출에 실패했다는 충격적인 연구 결과를 발표했다.18일(현지시간) 포춘지에 따르면, MIT 미디어랩 NANDA 이니셔티브가 발표한 '생성형 AI 격차: 2025년 비즈니스 AI 현황' 보고서는 대부분의 기업 AI 프로젝트가 기대에 못 미치는 성과를 거두고 있다고 밝혔다.연구진은 95%의 기업에서 생성형 AI 구현이 부진한 핵심 원인이 AI 모델의 품질이 아니라 도구와 조직 모두의 '학습 격차'에 있다고 분석했다. 경영진들이 종종 규제나 모델 성능을 탓하지만, MIT 연구는 잘못된 기업 통합 방식을 지적했다.생성형 AI 예산의 절반 이상이 영업 및 마케팅 도구에 투입되고 있지만, MIT는 백오피스 자동화에서 가장 큰 투자수익률을 발견했다. 성공적인 AI 배포의 비결은 도입 방식에 있다. 전문 업체로부터 AI 도구를 구매하고 파트너십을 구축하는 방식은 약 67%의 성공률을 보인 반면, 내부 개발은 3분의 1 정도의 성공률만을 기록했다.
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2025.08.21 등록
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