연세대·고려대·서울대까지… AI 커닝 논란이 보여준 교육의 새로운 과제

대학가에서 퍼지는 AI 커닝: 지금 무슨 일이 일어나고 있을까?

연세대·고려대·서울대에서 AI 활용 대규모 부정행위가 연달아 적발되며 대학가가 술렁이고 있습니다. “터질 게 터졌다”, “대학 망신이다”, “AI 안 쓰면 나만 손해” 등 학생·교수·여론 모두에서 다양한 반응이 나오고 있습니다.

그렇다면 이 사태는 어떻게 발생한 걸까요? 이번 글에서는 현황–원인–대응–향후 방향까지 정리해 보았습니다.

연세대학교: 가장 먼저 적발된 AI 커닝

600명이 수강한 비대면 교양 강의 중간고사에서 AI 활용 의심 부정행위가 대량 적발되며 이번 논란의 출발점이 됐습니다. 문제가 된 과목은 ‘자연어처리(NLP)와 챗GPT’로, 생성형 AI를 직접 다루는 수업이었지만 시험에서는 외부 도구 사용이 금지돼 있었어요. 학교는 ‘자수하지 않으면 정학’까지 언급하며 강경 대응 중이고 시험 성적 전면 무효화 가능성도 검토되고 있습니다.

담당 교수가 부정행위 정황을 확인해 해당 학생 전원 0점 처리 예정
비대면 시험 특성상 화면·프로그램 감시의 구멍(사각지대)이 존재
에브리타임 투표에서 353명 중 190명 “커닝했다” 응답
실제 부정행위자는 약 40~50명 추산, 아직 미지수 인원도 존재
AI 활용 여부 판단 기준이 모호해 대학 차원의 평가·감독 기준 부재가 지적됨

💡관련 기사 더 보기

고려대학교: 오픈채팅방 통한 집단 부정행위 적발

연세대에 이어 고려대에서도 비대면 시험 중 집단 부정행위가 적발되며 파장이 커지고 있습니다. 약 1,000명이 동시에 온라인 중간고사를 치르는 과정에서 학생들이 카카오톡 오픈채팅방을 만들어 시험 문제와 답안을 실시간 공유했고, 일부는 강의 자료를 AI에 학습시켜 AI 생성 답변을 그대로 전달한 것으로 확인됐습니다.

학교는 중간고사 전면 무효화 가능성, 부정행위자 개별 조치 등을 검토 중입니다.

이미지 = 서울신문

온라인 중간고사(약 1,000명)에서 시험 문제·답안을 오픈채팅방으로 실시간 공유
강의 자료를 AI에 학습시켜 AI가 생성한 답변을 채널 내 유포
기존 원격 부정행위 방지 시스템으로는 탐지가 어려웠다는 지적
학교 측은 중간고사 전면 무효화 가능성 언급
관련 학생들은 학칙에 따라 0점 처리·정학 등 징계 검토

💡관련 기사 더 보기

서울대학교: 대면 시험에서도 AI 부정행위 적발

‘통계학실험’ 대면 중간고사에서 AI 활용 부정행위 정황이 드러나면서 서울대에서도 학내 평가 방식 전반에 경고등이 켜졌습니다. 시험은 컴퓨터가 설치된 강의실에서 치러졌으며, 일부 학생들이 AI를 사용해 답안을 작성한 것으로 확인됐어요. 학교 측은 해당 분반의 시험을 전면 무효화하고 재시험을 실시하기로 결정했습니다.

시험 전에 AI 도구 사용 금지 공지를 했음에도 일부 학생이 AI 활용
대면 시험 환경(강의실 컴퓨터 활용)에서조차 부정행위 가능성이 확인됨
집단적인 부정행위 여부는 공식적으로 ‘개인적 일탈’로 판단됨
재시험 실시 결정이 내려졌고, 향후 평가 방식 변화 요구가 대두

💡관련 기사 더 보기

왜 이렇게 확산됐을까: AI 커닝이 폭발적으로 늘어난 4가지 핵심 원인

최근 연세대–고려대–서울대까지 이어진 AI 부정행위 논란은 단순 사고가 아니라, 교육 환경 변화와 기술 환경 변화가 동시에 일어난 데 비해 제도는 따라오지 못한 결과에 가깝습니다. 대학가의 AI 커닝이 빠르게 확산된 원인은 크게 네 가지로 정리할 수 있습니다.

1) 온라인·비대면 시험 증가로 생긴 ‘구조적 사각지대’

코로나19 이후 대학가는 비대면 강의와 온라인 시험이 일상화되었습니다. 특히 100명 이상이 듣는 대형 강의는 2019년 대비 약 3배 증가하며, 감독 인력·프로세스가 이를 따라가지 못하고 있어요.

수백~천 명이 동시에 온라인 시험 → 개별 감독 사실상 불가능
화면 녹화·브라우저 제한 기능을 써도 다른 기기 사용은 통제 불가
온라인 시험의 기본 구조 자체가 부정행위에 취약

2) 생성형 AI 확산으로 기술적 ‘장벽’이 사라짐

예전 커닝이 ‘미리 준비해야 하는 기술’이었다면, 지금은 시험 중 실시간으로 AI에게 답을 요청할 수 있는 시대입니다.

ChatGPT, Claude, Perplexity 등은 강의 노트를 통째로 학습시켜 답안을 생성할 수 있음
학생들 사이에서는 “AI 안 쓰면 나만 손해”라는 인식 확산
20초 만에 500줄 코드를 만들어주는 사례도 등장 (실제 대학생들의 증언)

AI가 너무 잘 만들어주고 너무 쉽게 접근할 수 있게 된 것이 문제의 폭발력을 키우게 된 거죠.

3) ‘AI 이전 시대’의 평가 방식 그대로… 구조적으로 취약

여전히 많은 대학의 시험은 지식 재생산형·서술형·요약형 문제에 머물러 있습니다. 이런 방식은 LLM이 가장 잘하는 방식과 거의 동일합니다.

교수도 AI 답안과 학생 답안을 구분하기 어려운 시험 구조
‘AI로 풀어도 점수 나오는 시험’이라는 인식 확산
과제와 보고서도 AI의 도움으로 작성하는 것이 사실상 관행화

결국 시험 자체가 AI에게 유리한 구조로 설계되어 있는 셈입니다.

4) AI 활용 가이드라인 부재

AI를 사용해도 되는지, 어디까지가 참고이고 어디서부터 부정인지, 그 어떤 기준도 명확하지 않은 것이 이번 사태를 더 키웠습니다.

전국 131개 대학 중 AI 가이드라인을 도입한 곳은 22.9%뿐
도입된 대학도 대부분 선언적 수준 → 실효성 낮음
현장에서는 과제에서 AI 안 쓰는 학생이 오히려 소수
AI 금지령만으로는 현실적인 통제가 어렵다는 지적 확산

이 기준 공백 속에서 AI 부정행위는 빠르게 퍼졌고 대학 간 차이도 커졌습니다.

대응: 대학·교육 현장의 변화 방향

교육기관 차원

대학들은 비대면 대형 강의와 온라인 시험이 보편화되면서 기존 평가 방식이 더 이상 유효하지 않다는 판단 아래 시험 구조를 전면적으로 재검토하기 시작했습니다. 일부 대학은 대면 시험으로 회귀하거나 실시간 발표·토론 등 수행형 평가를 확대하며 단순 정답 재현 중심의 시험에서 벗어나려 하고 있습니다. 동시에 부정행위 적발 시 성적 전면 무효화나 정학 처분 등 강력한 제재 기준을 명문화하는 작업도 병행되고 있어요.

AI 기술 확산에 맞춰 AI 활용 기준을 마련하려는 움직임도 본격화되고 있습니다. 대학 내부에서는 AI 윤리 포럼을 열어 교수·학생이 함께 AI 사용 범위와 책임을 논의하고 있으며, 향후 AI를 활용한 보고서 제출 방식이나 제출 시 주석 처리 같은 ‘투명한 활용 방식’에 대한 논의도 이뤄지고 있습니다.

기술·시험 구조 차원

기술적 측면에서도 기존 감독 시스템을 보완하기 위해 프로그램 제한, 브라우저 락 기능, 다중 모니터·기기 감시 등 다양한 기술적 방안이 도입되고 있지만, 생성형 AI가 워낙 빠르게 고도화되는 탓에 기술적 통제만으로는 한계가 있다는 점 역시 명확해지고 있습니다. 이 때문에 교육 현장에서는

지식 재현 중심의 평가를 바꾸고 정답이 아니라 문제 해결 과정을 평가하는 구조로 바꿔야 한다

는 요구가 더욱 강해지고 있습니다. AI가 답을 대신 만들어줄 수 있는 시대에는 결국 “어떤 문제를 어떻게 정의하고 해결했는가”가 학생을 구분하는 기준이 되기 때문이죠.

지금까지 최근 논란이 되고 있는 AI 커닝 논란을 살펴봤습니다. 학생도 대학도, 그리고 교육기관도 결국은 AI 시대에 맞는 새로운 기준과 평가 방식을 만들어가야 하죠. 단순 암기나 요약이 아니라, AI가 대신할 수 없는 사고력과 문제 해결력을 평가하는 방식으로 전환될 필요가 있습니다.

코드트리는 이런 변화 속에서 학습자들이 AI에 흔들리지 않는 기본기, 문제 해결력, 그리고 AI 시대에 요구되는 실전 역량을 갖출 수 있도록 돕고 있습니다. 단순히 정답을 맞히는 것이 아니라, ‘왜 이렇게 풀어야 하는가’를 이해하는 힘을 키우는 데 초점을 맞추고 있죠.

/AI 시대의 학습 기준을 찾고 있다면, 코드트리에서 차근차근 시작해 보세요.

코드트리 커리큘럼 둘러보기 >