외국인 학부생의 생성형 AI 활용 경험과 글쓰기 교육 요구 분석

Analysis of the Experience of Using Generative AI and the Needs of Writing Education of Foreign Undergraduates

Article information

Korean J General Edu. 2024;18(1):185-199
Publication date (electronic) : 2024 February 28
doi : https://doi.org/10.46392/kjge.2024.18.1.185
박정은1, 장미정2, 오선경3
1 제1저자, 고려대학교 교양교육원, 초빙교수, yesterme@korea.ac.kr
Visiting Professor, Korea University
2 교신저자, 고려대학교 교양교육원, 조교수, rosej3@korea.ac.kr
Assistant Professor, Korea University
3 공동저자, 고려대학교 교양교육원, 초빙교수, sonya0126@korea.ac.kr
Visiting Professor, Korea University
Received 2024 January 20; Revised 2024 February 03; Accepted 2024 February 19.

Abstract

초록

본 연구의 목적은 한국 대학에 재학 중인 외국인 학부생들의 생성형 AI 활용 경험과 교육 요구를 분석하고, 이를 바탕으로 글쓰기 과정에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 방안을 모색하는 데에 있다. 이를 위해 A대학에서 교양 <글쓰기> 과목을 수강한 외국인 학부생 219명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 본 설문에 참여한 외국인 학부생의 39.7%가 대학에서 과제를 수행할 때 생성형 AI를 활용해 본 경험이 있다고 응답하였다. 응답자들은 주로 글의 개요, 요약, 연습문제 풀이, 일반보고서 작성에 생성형 AI를 활용하였고, 내용 이해, 아이디어 생성, 번역, 표현 수정을 목적으로 생성형 AI를 활용하였다. 그리고 교육 요구를 분석한 결과, 외국인 학부생들은 대학 과제 수행 과정에서 생성형 AI 활용 시 인용법 및 문제점을 인식하고 있다고 하더라도 생성형 AI를 활용한 글쓰기, 인용법, 글쓰기 윤리 교육을 필요로 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 글쓰기 교과에서 생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육할 때, 생성형 AI 활용 시의 인용법 및 글쓰기 윤리에 대한 부분이 교육될 필요가 있으며, 외국인 학부생의 전공을 고려하거나 학습자가 작성할 빈도가 높은 글쓰기 종류에 생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육해야 하며, 외국인 학부생들에게는 특히 글 수정하기 단계에서 생성형 AI를 활용하는 방안을 교육할 수 있음을 제시하였다.

Trans Abstract

Abstract

The purpose of this study is to analyze the experiences and educational needs of foreign undergraduate students enrolled in Korean universities using Generative AI and to find ways to effectively utilize Generative AI in the writing process. To this end, a survey was conducted on 219 foreign undergraduate students who took Liberal Arts <College writing> courses at A University. As a result of the analysis, 39.7% of foreign undergraduate students who participated in this survey answered that they had used Generative AI when performing assignments at university. Respondents mainly used Generative AI for outlines, summaries, solving exercises, and writing general reports, and used Generative AI to better understand the content, to generate ideas, to translate, and to revise their expressions. And as a result of analyzing their educational needs, we found that foreign undergraduate students need writing, citation, and writing ethics education when using Generative AI, even if they are aware of citation methods and problems when using Generative AI in the process of performing university assignments. Based on these results, this study suggested educational implications for writing when using Generative AI in writing subjects. It is necessary for us to teach ciation methods and writing ethics when using Generative AI. Also, it is necessary for us to teach writing students using Generative AI the types of writing that take into account the majors of foreign undergraduate students or the types of writing that learners write with frequently. How to use Generative AI in writing classes can be taught to foreign undergraduate students, especially in the writing revision stage.

1. 서론

본 연구의 목적은 한국 대학에 재학 중인 외국인 학부생들의 생성형 AI 활용 경험과 교육 요구를 분석하고, 이를 바탕으로 글쓰기 과정에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 방안을 모색하는 데에 있다.

현대 교육 환경에서 생성형 AI 기술의 급속한 발전은 교육 현장과 학생들의 학습 방법에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 글쓰기 영역에서 생성형 AI 사용자들은 간단한 프롬프트를 입력함으로써 어떤 주제에 대해서도 즉시 글을 생성할 수 있게 된다. 연구 윤리 위반과 표절 등의 문제가 지적되고 있지만 일상생활 전반으로 퍼져 가고 있으며 나날이 진화를 거듭하고 있는 생성형 AI의 파급력을 보면 글쓰기 교과에서도 이에 대응하는 논의를 미룰 수는 없다.

이러한 혁신에 발맞춰 학부 과정에서 기초 교육으로 가치를 지니는 교양 글쓰기에서의 생성형 AI 활용에 대한 논의들이 이루어지고 있다. 즉, 생성형 AI를 활용하는 글쓰기 시대가 왔음을 인정하며 이를 교양 글쓰기에서 어떻게 적용해야 하는지가 중요한 과제가 된 것이다(권태현, 2023; 박남기, 2023 등). 그리고 오선경 외(2023)에서는 내국인 학부생을 대상으로 한 설문조사를 통해 생성형 AI 활용 경험과 글쓰기 교육에서의 요구를 조사하여 실제 교육을 위한 기초를 마련하고 있다. 그러나 아쉽게도 한국 대학에서 수학 중인 외국인 학부생들은 이 연구들에서 논의 대상에 포함되지 못하고 있다.

외국인 학부생들은 학술적 글쓰기를 외국어 및 제2언어로 수행해야 한다. 언어적 장벽을 경험하는 외국인 학부생들에게 생성형 AI와 같은 최신 도구들은 중요한 의미를 가진다. 이미 외국인 학습자들은 번역기를 글쓰기에서 유용하게 사용하고 있으며 이에 대한 연구들도 이루어져 왔다(공태수, 백재파, 2021; 박수진, 2023 등). 이에 더해 콘텐츠 생성에서 강점을 보이는 생성형 AI는 외국인 학부생들이 언어적, 문화적 차이를 극복하고 학술적 글쓰기 능력을 향상시키는 데 더 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 그러나 외국인 학부생들이 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 그리고 그들의 구체적인 교수-학습 요구가 무엇인지를 분석한 연구는 아직 이루어지지 않았다.

외국인 학부생들이 대학 과제 및 한국어 글쓰기를 수행해야 하는 상황은 내국인 학부생들과 동일하게 놓여 있다. 또한 비판적 사고력 신장, 학문적 쓰기 능력 함양을 목표로 하는 것도 동일하다. 그러나 외국인 학부생들의 대입 전 학습 경험에 따라 배경 지식의 차이가 있을 것이며, 언어적인 면에서 한국어 숙달도가 낮기 때문에 과제 수행에 어려움을 겪는다. 따라서 외국인 학부생의 학업 수행 과정을 좀 더 효율적으로 만들어줄 수 있는 도구에 대한 연구가 필요하다. 생성형AI 도구에 대한 외국인 학부생들의 경험과 요구를 분석하는 것은 외국인 학부생들의 학업 부담감을 덜어 주는 데에 도움이 될 것이다.

이에 이 연구는 A대학교에 재학 중인 외국인 학부생을 대상으로 설문조사를 실시하고, 이를 분석하여 학부생들의 생성형 AI 활용 현황과 이에 대한 인식을 파악하고자 한다. 또한 글쓰기 교과목에서의 활용 요구를 분석하여 교육적 활용 방안을 모색할 것이다. 본 연구는 한국 대학에서 학습하는 외국인 학부생들의 생성형 AI 활용에 대한 심층적인 이해를 도모하고, 이를 활용한 효과적인 글쓰기 교육-학습 방안을 제시하는 데에 기초 자료 활용될 수 있을 것이다.

2. 외국인 학부생과 생성형 AI 활용

생성형 AI 기술은 ”인공지능 기술의 한 종류로서 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등을 포함한 대량의 데이터를 학습하여 사람과 유사한 방식으로 문맥과 의미를 이해하고 새로운 데이터를 대량으로 생성해주는 기술”을 의미하며, ”이용자가 요구한 질문이나 과제를 해결하기 위해 주어진 데이터를 기반으로 패턴과 규칙을 학습하고 이를 통해 새로운 컨텐츠를 생성하는 기술”이다(국가정보원, 2023:1). 2023년 6월 기준, 전 세계에서 가장 많이 사용되는 생성형 AI 서비스는 OpenAI에서 개발한 ChatGPT이며 월간 사용자 수는 약 2억 명에 달하고 ChatGPT 방문 횟수는 약 16억 회라고 한다(김주완, 2023.10.01.).

ChatGPT로 대표되는 생성형 AI 기술의 보급과 활용은 산업 전반에 영향을 끼치고 있으며, 이와 같은 이유로 국제학술지 네이처(Nature)는 2023년 세계 과학계의 10대 중요 인물 중 하나로 ChatGPT를 선정했다. 특히 2023년에는 ChatGPT의 파급력이 가장 컸다고 한다(김은성, 2023.12.29.). ChatGPT 등의 생성형 AI 기술은 마케팅, 금융, 미디어, 통신 서비스, 에너지 산업, 생명 과학뿐만 아니라 교육계에도 큰 영향을 끼치고 있다.

생성형 AI의 보급과 활용은 대학 교육 전반에도 영향력을 발휘하고 있으며 박남기(2023) 외 여러 연구는 생성형 AI가 대학 교양교육 가운데 글쓰기 교육에 가장 큰 변화를 끼칠 것이라고 주장하였다. 박남기(2023)에서는 생성형 AI가 적극적으로 활용되고 있는 시대적 특성을 반영해 교양교육의 패러다임이 변화될 필요가 있으며, 교양교육에서 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI를 학습자가 사고를 전개하는 데에 보조 자료로 활용하되, 학습자들이 생성형 AI의 의존성과 중독성에서 벗어날 수 있도록 훈련시킬 필요가 있음을 제안하였다. 또한 권태현(2023:166)에서는 ”인공지능을 활용하여 필요한 글을 즉시 얻어낼 수 있게 된 상황에서, 인공지능을 효과적으로 활용하면서도 필자로서의 쓰기 역량을 신장 시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 작문 교육의 중요한 과제”라고 제시하며, 인공지능 시대에 길러야 할 작문 역량을 제시하고 생성형 AI를 활용한 글쓰기에서 과정 중심의 교육과 평가의 필요성을 밝혔다.

대학 글쓰기 교육에서의 생성형 AI와 관련한 연구는 앞서 언급한 권태현(2023)박남기(2023)에서와 같이 대학 글쓰기 교육에서 생성형 AI를 활용한 교육 방향에 대한 논의가 있으며, 또한 대학 글쓰기에서 생성형 AI를 활용한 학습자 사용 경험 및 인식 조사에 대한 분석, 대학 글쓰기 교육에 구체적으로 적용한 교육 방안에 대한 논의로 크게 구분할 수 있을 것이다.

학습자 사용 경험 및 인식 조사에 대한 연구로는 기혜선(2023), 오선경(2023), 오선경 외(2023)이 있다. 기혜선(2023)에서는 대학 글쓰기 교과목 수강생을 대상으로 글쓰기 과제를 수행할 때 ChatGPT를 활용하도록 하였고, ChatGPT를 활용하여 글쓰기를 수행한 경험에 대한 설문을 수행하였다. 학생들은 글쓰기 과정의 구상하기 단계에서 논제를 이해하는 데에 ChatGPT가 가장 도움이 되었다고 응답하였고, ChatGPT를 활용해 글을 쓸 때 ChatGPT가 생성한 자료를 비판적으로 읽어야 하며 오류를 점검하고 조정할 수 있는 역량과 질문 전략 등을 갖출 필요가 있음을 깨닫게 되었다고 응답하였다. 오선경(2023)에서는 교양 과목에서 주제별 독서 후 ChatGPT를 활용하여 에세이 쓰기를 수행하게 한 후, 학습자를 대상으로 사용 경험을 조사하였다. 학습자들은 글을 구상하는 단계에서 아이디어를 생성하고 자료를 조사하는 데에 ChatGPT를 가장 많이 활용하였는데, ChatGPT가 생성한 답변에는 출처가 제시되지 않았고 일부 오류가 있어 글쓰기에 활용하는 데 어려움이 있었다고 응답하였다. 오선경(2023)에서는 ChatGPT를 활용한 글쓰기 수업 사례와 학습자 사용 경험 분석을 통해 글쓰기 교육에서 생성형 AI 활용을 위한 가이드라인을 제공할 필요가 있으며 학습자들이 정보를 검증하고 출처를 확인하는 등의 보강 능력을 갖출 필요가 있음을 제안하였다. 그리고 오선경 외(2023)에서는 대학 글쓰기 교과목 수강생을 대상으로 생성용AI를활용한 글쓰기 경험과 글쓰기 윤리 인식, 관련 글쓰기 교육 요구를 조사하였다. 응답자의 과반수는 일반보고서 작성 시아이디어생성및자료수집과정에서생성형 AI를 활용하였으며, 생성형AI를활용한글쓰기에서인용법을 인식하고 있는 정도는낮았다. 응답자들은 생성형 AI를 활용할 때의 인용 방법 및 글쓰기 윤리에대해높은 교육요구를 보였다. 기혜선(2023), 오선경(2023), 오선경 외(2023)에 따르면 생성형 AI 활용 경험이 있는 학습자들의 다수는 글쓰기 내용을 구상하는 단계에서 생성형 AI를 활용하였으며 학습자들 스스로가 생성형 AI가 산출한 자료를 비판적으로 활용하고 윤리적으로 활용할 수 있는 역량이 필요함을 인식하고 있었다.

다음으로 대학 글쓰기 교육에서 특정 장르에 생성형 AI를 활용한 연구로는 이지영(2023)홍진옥, 전기화(2023)을 꼽을 수 있다. 이지영(2023)에서는 자기소개서 쓰기 수업에 생성형 AI를 활용하였으며, 홍진옥, 전기화(2023)에서는 생성형 AI를 서평 쓰기 수업에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 이지영(2023)에서 학습자들은 ChatGPT에게 직무에 대한 정보를 묻고 자신의 성향과 경험 중 어떠한 것을 자기소개서에 피력하면 좋을지 등에 대해 질문한 후 얻은 결과를 자신의 글에 반영하였다. 또한 홍진옥, 전기화(2023)에서는 서평 쓰기 수업에서 교수자와 학습자가 ChatGPT를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 교수자는 수업 중 활동을 운영하기 위해 ChatGPT로부터 도서 요약문이나 토론 주제 거리를 제공받을 수 있다고 하였다. 학습자들은 자신이 세운 비평적 입장에 대해 ChatGPT에 보강 질문을 하여 비평적 관점을 확립하고, 논거 강화를 위해 비교 작품에 대한 정보를 찾을 수 있으며, 논지의 타당성을 높이기 위한 반론자로서 ChatGPT를 활용할 수 있다고 하였다. 두 연구에서는 학습자나 교수자가 ChatGPT와의 상호작용을 통해 특정 장르 글쓰기를 수행할 수 있음을 보여주었고, ChatGPT에서 얻은 정보는 비판적이고 분석적으로 사고하여 선별하고 윤리적으로 사용할 필요가 있음을 강조하였다.

지금까지 살펴본 생성형 AI를 활용한 대학 글쓰기와 관련한 연구는 내국인 학습자를 대상으로 한 연구이다. 본고에서 초점을 두고 있는 외국인 학부생과 관련된 연구로는 최유숙(2023)1),이 있다. 최유숙(2023)은 교양 강좌를 수강하는 외국인 학부생을 대상으로 자기를 소개하는 글과 주장하는 글을 학습자의 모어로 먼저 작성하게 하고 번역기로 한국어로 번역하게 한 후, 생성형AI를 활용해 수정하게 하였다. 이 연구에서는 외국인 학부생들이 작성한 글은 번역기와 생성형 AI를 활용해 수정을 한 경우에도 한국어 맞춤법과 문법 측면에서 오류가 남아 있었기 때문에 맞춤법 검사기까지를 활용할 필요가 있음을 제안하였다. 이 연구에서는 외국인 유학생이 학업 이수의 과정에서 ”모어를 활용하여 학습하고 성장할 수 있도록 돕는 것이 바람직하다.”고 보았으며 AI 도구를 활용하여 유학생의 글쓰기를 돕는 것이 연구의 목적임을 밝혔다. 전공에 따라 차이가 있겠지만 한국 대학에서 한국어를 활용하여 학업을 이수하는 비중이 높은 유학생의 경우, 한국어 능력을 차치하고 생성형 AI를 활용하여 학업 이수를 권장하는 것은 타당하지 않을 것이다. 학문 공동체에서 글을 통해 정보와 지식을 주고받으며 소통하는 것은 주요한 활동이기 때문이다. 이는 해당 연구에서 한국어 고급 수준의 학습자들은 번역문을 스스로 수정하는 시도를 하였지만 중급 수준의 학생들은 생성형 AI가 산출한 사후 수정 결과를 그대로 제출하는 경우가 많았다고 하는 점에서도 확인할 수 있다. 한국어수준이 상대적으로 낮은 학습자는 생성형 AI가 산출한 한국어 결과를 검토할 역량이 부족하며, 발전과 성장이 없는 한국어 글쓰기를 지속할 가능성이 있다. 따라서 한국어 능력 제고를 고려하지 않고 생성형 AI 기술을 외국인 학부생 대상 글쓰기 교육에 활용하는 것에 대한 심도 있는 검토가 이루어져야 할 것이다.

이상에서와 같이 생성형 AI를 활용한 대학 글쓰기 관련 연구는 주로 내국인 학습자를 대상으로 하여 진행되었다. 이에 본고에서는 외국인 학부생 대상 글쓰기 교육 현장에서의 활용 및 교육 방안을 위한 기초 연구로서 학습자들의 생성형 AI 활용 경험과 요구를 조사하고자 한다. 이는 생성형 AI를 활용한 글쓰기 교육 방안을 탐색하고 관련 연구의 폭을 확대하는 데 기여할 것이다.

3. 연구 방법

외국인 학부생을 대상으로 한 교양 글쓰기 교육에서 생성형 AI를 활용하는 방안을 모색하고자 먼저 서울에 소재한 A대학에서 교양 <글쓰기> 과목을 수강한 외국인 학부생들을 대상으로 조사를 실시하였다. 조사를 위해 다음과 같은 절차를 거쳤다.

첫째, 외국인 학부생이 대학 과제 수행 시 생성형 AI를 활용한 경험을 살펴보고 글쓰기 교육에서의 생성형 AI 활용 교육 요구도를 확인하고자 오선경 외(2023)의 연구를 바탕으로 <표 1>과 같이 조사 도구를 마련하였다. 먼저 생성형 AI를 활용한 경험이 있는지와 활용한 프로그램의 종류, 활용한 과제 종류, 활용 목적, 활용 만족도를 조사할 수 있는 문항을 마련하였다. 그리고 생성형 AI 활용에 대한 외국인 학부생의 인식을 확인하고 교육 요구도를 살펴보기 위해 생성형 AI 활용 시 인용법 및 문제점을 인식하고 있는지와 생성형 AI 활용 글쓰기 교육, 인용법 교육, 글쓰기 윤리 교육 요구도를 하위 항목으로 설정하였다. 선택형 문항은 모두 5점 리커트 척도로 제시하였고, 마지막 문항에는 개방형 문항 한 개를 제시하여 응답자들이 대학 과제 수행에서의 생성형 AI 활용에 대해 자유롭게 의견을 작성할 수 있도록 구성하였다.

조사 도구의 범주와 항목

둘째, 서울에 소재한 A대학에서 교양 <글쓰기> 과목을 수강하고 있는 외국인 학부생들을 대상으로 2023년 6월 한 달 동안 한국사회과학데이터센터(KSDC DB)를 통해 설문조사를 진행하였다. 조사에 참여한 응답자는 총 219명으로, 응답자의 정보는 <표 2>와 같다.

응답자 정보 (N=219)

중국 국적의 응답자가 가장 많았으며, 한국어수준이 고급(TOPIK 5, 6급)인 응답자가 과반수를 차지하였다. 또한 1학년인 응답자가 대다수였으며, 인문사회 계열을 전공하고 있는 응답자가 자연공학 계열을 전공하는 응답자에 비해 훨씬 더 많은 특성을 가지고 있다.

셋째, 수합된 조사 결과를 살펴보고자 IBM SPSS 26으로 분석을 진행하였다. 먼저 주요 변수의 평균과 표준편차를 확인하고자 기술통계를 실시하였다. 그리고 교차분석을 진행하여 응답자 변인별 차이를 비교하고자 하였다. 또한 피어슨의 상관관계 분석을 통해 변수 간 상관관계를 확인하였다. 뿐만 아니라 응답자 변인 및 생성형 AI 활용 경험 유무에 따른 결과의 차이를 분석하고자 독립표본 t-검정을 수행하였다. 이와 같은 방법으로 진행된 조사 결과는 다음 절에서 통계적으로 유의한 부분을 중심으로 제시하고자 한다.

4. 연구 결과

본 장에서는 외국인 학부생들을 대상으로 한 설문조사 결과를 제시하고자 한다. 먼저 대학 과제 수행 시 생성형 AI를 활용해 본 경험이 있는 외국인 학부생의 특징을 살펴보고, 외국인 학부생의 생성형 AI 활용 목적과 관련 교육 요구도를 차례로 제시하고자 한다.

4.1. 대학 과제 수행에서 생성형 AI를 활용한 경험자의 특성

여기에서는 대학교에서 과제를 수행할 때 생성형 AI를 활용해 본 적이 있는 외국인 학부생들의 특성을 살펴보고자 한다. 먼저 외국인 학부생이 대학에서 과제를 수행할 때 생성형 AI를 활용한 적이 있는지의 여부를 알아보았다. 본 조사 참여자 219명 중 87명(39.7%)이 생성형 AI를 활용해 본 경험이 있다고 응답하였으며, 사용해 본 생성형 AI 종류는 <표 3>과 같이 ChatGPT가 압도적으로 많은 것으로 나타났다.

경험한 생성형 AI 프로그램 (N=87, 중복 응답 허용)

사용 경험이 두 번째로 많은 Bard에 비해 큰 차이로 ChatGPT를 많이 사용해 본 것으로 나타났는데, 이는 OpenAI사가 개발한 ChatGPT가 가장 널리 사용되고 있기 때문이다.4) 이 외에도 Bard를 비롯하여 여러 생성형 AI를 사용해 본 경험이 있다는 응답자가 소수 존재하는 것으로 나타났다.

생성형 AI를 사용해 본 외국인 학부생의 국적을 살펴보면 전체 응답자 가운데 중국인 학부생이 29명(33.3%)으로 가장 많았고, 그다음으로 말레이시아 학습자 25명(28.7%), 우즈베키스탄 학습자가 8명(9.2%)으로 그 뒤를 이었다. 그러나 <표 4>와 같이 동일 국적 내 응답자 비율을 살펴보면 말레이시아(83.3%)와 우즈베키스탄(72.7%) 학습자가 생성형 AI를 사용해 본 경험이 더 많다는 것을 확인할 수 있다. 즉, 외국인 학부생 중 가장 많은 비중을 차지하는 중국인 학부생이 생성형 AI 사용 경험자 수가 많으나, 동일 국적 내의 응답자 사용 경험 비율을 살펴보았을 때에는 말레이시아 학부생이 대학 과제 수행 시 AI 활용 경험 비율이 높은 것으로 나타났다. 즉, 말레이시아 학부생 응답자 30명 중 25명(83.3%)이 생성형 AI를 활용해 본 경험이 있어서 동일 국적 내 응답자 경험 비율을 확인했을 때 가장 높은 비율을 차지한다. 반면 중국인 학부생은 응답자 전체 중에서 가장 높은 경험 비율(33.3%)을 보였으나, 실제 중국인 학부생 응답자 98명 중에서는 29명(29.6%)이 생성형 AI를 경험한 것으로 응답해, 다른 국적의 응답자에 비해서는 사용 경험이 낮은 편으로 확인된다.

국적별 생성형 AI 사용 경험과 비율 (N=87)

이 외에도 생성형 AI 활용 유경험자를 한국어수준, 성별, 학년, 전공계열로 나누어 살펴보았다. <표 5>와 같이 전체 학습자 중 한국어 고급, 여성, 1학년, 인문사회 계열의 학습자가 생성형 AI 활용 경험이 더 있는 것으로 나타났다. 그러나 전체 인원과 실제 사용 경험 비율을 살펴보면, 한국어수준, 성별, 학년에 따른 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 다만 전공계열에서는 인문사회 계열 중 생성형 AI 활용 유경험자는 32.7%, 자연공학 계열 중에서는 61.1%인 것으로 나타나 큰 차이를 보였다.

생성형 AI 사용 경험 응답자 비율 (N=87)

전공계열에 따른 생성형 AI 활용 경험 유무 차이를 검증하기 위해 카이제곱 검정을 실시한 결과, <표 6>에서 확인 할 수 있는 바와 같이 통계적으로도 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다(p<.001). 따라서 자연공학 계열 외국인 학부생들이 인문사회 계열 학부생들보다 생성형 AI를 활 용한 경험이 더 많았다.

전공계열에 따른 생성형 AI 사용 경험 차이

다음으로 외국인 학부생들이 생성형 AI를 활용한 과제 종류에 대해 알아보았다. 과제 종류는 대학 전공 및 교양 교과에서 과제로 제시될 수 있는 종류를 제시하였으며, 중복 응답을 허용하였다. 또한 학생들이 직접 기타 항목을 작성할 수 있도록 하였다.

외국인 학부생들이 생성형 AI를 활용한 과제 종류를 <표 7>에서 살펴보면, 대학 교과목에서 일반적으로 제시되는 글쓰기에 생성형 AI를 활용한 것을 알 수 있다. 공통적으로 글의 개요, 요약, 연습문제 풀이, 일반보고서 작성에 생성형 AI를 활용한 것으로 나타났다. 인문사회 계열 학부생들은 일반보고서 작성에 생성형 AI를 활용한 비율이 자연공학 계열 학부생보다 좀 더 높았으며, 자연공학 계열 학부생들은 개요 및 연습문제 풀이에 더 많이 활용하는 것을 확인할 수 있다.

생성형 AI를 활용한 과제 종류 (N=169, 중복 응답 허용)

4.2. 외국인 학부생의 생성형 AI 활용 목적

다음으로 외국인 학부생들이 생성형 AI를 활용하는 목적을 살펴보았다. 외국인 학부생들이 과제 수행 과정에서 생성형 AI를 활용할 만한 상황들을 선택지로 제시하였으며, 중복 응답을 허용하였다. 본 연구의 대상이 외국인 학부생이고, 생성형 AI를 한국인 학부생과는 달리 표현 영역에서 활용할 가능성을 고려하여 선택지에는 번역에 대한 부분, 어휘 및 문법 수정, 맞춤법에 대한 부분을 제시하였다. 또한 선택지에 제시되지 않은 활용 목적을 응답자가 직접 작성할 수 있도록 기타 항목을 두었다. 외국인 학부생들이 과제 수행 시 생성형 AI를 활용하는 목적을 <표 8>과 같이 응답하였다.

생성형 AI를 활용한 목적 (N=265, 중복 응답 허용)

먼저 외국인 학부생들은 주로 내용을 이해하기 위해서, 그리고 과제를 위한 아이디어 생성 및 표현을 위해서 생성형 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 전공계열에 따라 살펴보면, 인문사회 계열 학부생들은 내용 이해, 자료 수집, 아이디어 생성 순인 반면, 자연공학 계열 학부생들은 내용 이해, 아이디어 생성, 외국어-한국어 번역 순으로 활용 목적의 비율이 높아, 계열별 차이를 보이고 있다.

특히 내용 이해와 표현을 위해 생성형 AI를 활용하는 것은 외국인 학부생이 갖는 특성으로 볼 수 있다. 한국어로 과제를 해야 하는 외국인 학부생은 수행하는 과제의 내용을 정확하게 파악하기 어려울 수 있기 때문이다. 또한 한국어가 고급 학습자라 하더라도 대학 과제에서 자신의 생각을 한국어로 표현하는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 과제 수행 과정에서 내용 이해와 표현을 위한 도구로서 생성형 AI를 활용한다고 볼 수 있다. <표 8>에서 내용 이해, 외국어-한국어 번역, 어휘 및 문법 수정, 한국어-외국어 번역의 활용 경험이 전공 계열 간 유사한 비율로 응답된 것이 이를 뒷받침한다. 이러한 결과는 외국인 학부생의 특성을 반영하는 것으로 생성형 AI를 활용한 교육에서 주목할 만한 부분이다. 무엇보다 사전, 번역기 등과 같은 도구를 통해 한국어 표현의 측면에서 이미 도움을 받고 있는 점을 고려하면, 좀 더 좋은 표현을 산출할 수 있는 도구를 교육에서 활용하는 것이 가능할 것이다.

생성형 AI를 대학 과제 수행에 활용해 본 적이 있는 응답자들은 [그림 1]과 같이 사용 경험에 대해 다소 만족하는 것으로 나타났다. 과제 수행 시 생성형 AI 활용에 대한 만족도를 5점 리커트 척도로 질문한 결과, 평균 3.63점인 것으로 드러났다. ‘매우 만족한다’가 15%, ‘만족한다’가 37%, ‘보통이다’가 46%인 것으로 응답되었다.

[그림 1]

대학 과제 수행 시 생성형 AI 활용 만족도

4.3. 외국인 학부생의 생성형 AI 교육 요구도

외국인 학부생들이 교양 글쓰기 교과에서 생성형 AI 활용과 관련하여 어느 정도의 교육 요구도가 있는지를 알아보기 위하여 전체 응답자를 대상으로 조사를 하였다. 생성형 AI에 대한 문제점과 활용 시 인용법을 알고 있는지와 같은 응답자의 인식을 비롯하여 글쓰기 교과에서의 생성형 AI 활용 교육 요구도 및 인용법과 윤리 교육 요구도를 살펴보고자 하였다. 모든 조사는 5점 리커트 척도로 진행되었다.

생성형 AI 관련 인식과 교육 요구도가 응답자 변인에 따라 유의미한 차이를 보이는지 확인한 결과, 응답자의 한국어수준과 성별, 전공계열에 따라서는 유의한 차이를 보이지 않았다. 그러나 생성형 AI를 대학 과제 수행 시 활용해 본 경험이 있는 집단과 그렇지 않은 집단 사이에서 유의한 차이가 발견되었다. 생성형 AI를 활용해서 과제를 수행했을 때의 인용법을 알고 있는지에 대한 부분(t=3.197, p<.01)과 글쓰기 교과에서 생성형 AI 활용 교육 요구에 대한 부분(t=5.029, p<.001)에서 생성형 AI 활용 경험 유무에 따른 차이를 보였다.

<표 9>와 같이 생성형 AI를 대학 과제 수행 시 활용해 본 경험이 있는 응답자(평균 3.68)가 비경험자(평균 3.17)에 비해 인용법을 더 잘 알고 있는 것으로 나타났다. 또한 글쓰기 교과에서 생성형 AI를 활용한 글쓰기 교육이 이루어지길 바라는 정도도 생성형 AI 경험자 집단(평균 3.64)이 비경험자 집단(평균 2.95)에 비해 더 높은 것으로 나타났다.

생성형 AI 관련 인식 및 교육 요구도 (N=219)

생성형 AI를 대학 과제 수행 시 활용해 본 외국인 학부생들이 생성형 AI를 활용했을 때의 인용 방법을 더 잘 알고 있다는 것은 생성형 AI를 활용하면서 어떻게 인용을 해야 하는지에 대해 고민한 것으로 볼 수 있다. 또한 정확한 인용 방법을 알 필요성을 인식했기에 AI 활용 인용법 교육 요구도와 윤리 교육 요구도의 평균 점수(각각 0.20점, 0.19점 차이)가 생성형 AI 비경험 학습자보다 더 높은 것으로 나타났다고 볼 수 있다. 무엇보다 생성형 AI를 경험한 외국인 학부생들은 생성형 AI를 다양하게 활용할 수 있다는 것을 경험해 본 바 있으므로, 대학 과제 수행에서의 활용을 위해 생성형 AI를 활용한 글쓰기 교육을 원한다고 볼 수 있다. 이와 달리 생성형 AI를 활용해 보지 않은 외국인 학부생들은 생성형 AI가 어떤 방식으로 과제 수행에 도움이 되는지를 경험해 보지 않았기에 이에 대한 관심이 낮으며, 자연스럽게 교육 요구도도 낮은 것으로 보인다.

반면 생성형 AI를 활용했을 때 발생할 수 있는 문제점을 인식하는 정도는 생성형 AI 활용 경험 여부와 관계없이 모두 잘 인식하고 있는 것으로 확인되었다(평균 4.16). 그럼에도 불구하고 생성형 AI를 대학 과제에 활용했을 때의 인용법 교육(평균 3.71) 및 윤리 교육(평균 3.94)에 대한 요구도가 높게 나타나, 외국인 학부생들이 생성형 AI를 무분별하게 사용하기보다는 윤리 의식을 갖추고 사용하고자 함을 확인할 수 있었다. 변수들 간의 상관성을 확인하고자 피어슨의 상관관계 분석을 실시한 결과, <표 10>과 같이 확인되었다.

생성형 AI 관련 인식 및 교육 요구도 간의 상관 분석

생성형 AI 활용 시 인용법 인식 정도는 문제점 인식 정도와 유의한 정적 상관관계를 보였고, 교육 요구도 세 항목과도 모두 정적 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 또한 문제점 인식 정도도 교육 요구도의 세 항목과 정적 상관관계를 보였다. 뿐만 아니라 교육 요구도 세 항목 간에도 모두 유의한 정적 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 이를 통해 외국인 학부생들이 대학 과제 수행 과정에서 생성형 AI 활용 시 인용법 및 문제점을 인식하고 있다고 하더라도 글쓰기 및 인용법, 윤리 교육을 필요로 한다는 것을 알 수 있다.

외국인 학부생의 생성형 AI 활용에 관한 인식 및 교육 요구도는 개방형 질문에 대한 답변을 통해서도 확인할 수 있다. 개방형 질문에 대한 답변을 통해, 대학 과제 수행 시 생성형 AI 활용에 대한 여러 인식과 요구를 볼 수 있었다.8) 먼저 대학 과제 수행 시 생성형 AI를 활용하는 것에 대해 긍정적으로 인식하는 응답자가 있었는데, 이들의 응답은 아래와 같다.

  • 대학에서 AI를 잘 활용하면 문제없이 좋은 결과를 얻을 수 있을 것 같습니다.

  • 학생들이 인공지능을 사용하지 못하게 막는 것이 아니라 교수들이 학습에 AI를 사용하는 긍정적인 측면을 가르치는 것이 중요하다고 생각합니다.

반면, 생성형 AI의 문제점을 인식하고 사용에 제한이 필요하다고 언급한 응답자도 있었다. 특히 대학 과제 및 글쓰기 수행에서 스스로 사고하는 것이 필요하다는 것을 잘 인식하고 있는 응답자가 있었다.

  • 학생들이 AI를 사용하고 있습니다. AI 사용을 금지하는 것은 효과가 없겠지만 어느 정도는 제한되어야 합니다.

  • 만약 AI에 대한 사용법을 글쓰기 수업에 활용한다면 안 좋을 것 같다고 생각합니다. 이유는 개인적인 생각과 자신의 지식을 더 활용하지 못하고 개념이라는 것이 없어질 것 같습니다.

  • AI를 사용하여 간단하면서도 빠른 검색을 할 수 있지만 생각하는 과정 자체는 스스로 수행해야 한다고 생각합니다.

개방형 문항에 응답한 외국인 학부생들은 공통적으로 사고는 스스로 해야 하며, 제한된 범위 내에서 생성형 AI를 활용할 수 있다고 보았다. 그 범위는 다음의 응답과 같이 글의 표현 부분으로 한정되어 있다.

  • 철자와 문법적 실수를 확인하기 위해 ChatGPT를 사용했습니다.

  • AI는 과제와 문장을 더욱 완벽하게 만들기 위해 합리적으로 사용할 수 있습니다. 하지만 AI는 게으름을 피우기 위한 도구가 아닙니다.

  • 맞춤법 검사기처럼 이용하면 괜찮을 것 같아요!

이와 같이 외국인 학부생들은 문법 및 어휘 오류 점검, 맞춤법 점검을 위한 도구로 생성형 AI를 활용하는 것이 좋다고 인식하는 것으로 확인되었다. 이처럼 외국인 학부생이 글의 표현을 위해 생성형 AI를 활용하는 것은 내국인 학부생과 차별점을 갖는 부분이다. 특히, 문법과 어휘 수정 및 맞춤법 교정은 글 수정 단계에서 마지막에 이루어지는 활동으로, 외국인 학부생들이 글의 표현을 수정하기 위해 생성형 AI를 활용하는 것으로 볼 수 있다. 외국인 학부생들의 이러한 활용 목적을 생성형 AI 활용 교육과 연결할 수 있을 것이다.

4.4. 외국인 학부생 대상 생성형 AI 활용 글쓰기 교육 방안

지금까지 외국인 학부생이 대학 과제 수행에서 생성형 AI를 활용한 경험과 활용에 대한 인식 및 교육 요구도를 살펴보았다. 이를 바탕으로 외국인 학부생이라는 특성을 고려하여 생성형 AI 활용 글쓰기 교육 방안을 논의하고자 한다. 특히 외국인 학부생은 대학에서의 과제 수행 과정 및 결과물 산출에서 내국인 학부생과 다른 특성을 가지고 있다. 한국어 수행 능력에서 큰 차이를 보이며, 대학 입학 당시 가지고 있는 배경 지식 수준에서도 차이를 보인다. 외국인 학부생의 이러한 특성을 고려하여 다음과 같이 글쓰기 교과에서의 생성형 AI 활용 교육 방안을 제안한다.

첫째, 글쓰기 교과에서 생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육할 때, 생성형 AI 활용 시의 인용법 및 글쓰기 윤리에 대한 부분이 함께 교육되어야 한다. 본고 조사 결과, 외국인 학부생 중 일부는 아이디어 생성 단계 및 글 구성 단계에서 생성형 AI를 활용한 경험이 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI를 통해 글의 아이디어를 얻고 글을 구성하는 것은 학습자 스스로가 의도하지 않아도 자칫 글쓰기 윤리를 어길 수 있게 되는 부분이다.

또한 설문조사 결과 생성형 AI를 활용한 글쓰기 교육보다 인용법 및 글쓰기 윤리 교육에 대한 요구도가 더 높은 것으로 나타났다. 생성형 AI를 활용한 글쓰기 및 대학 과제 수행이 올바르게 진행되기 위해서는 생성형 AI를 활용했을 때 어떻게 인용하는지와, 글 산출 과정에서 생성형 AI의 도움을 어디까지 받을 수 있는지에 대한 부분을 명확히 교육할 필요가 있다. 본고의 조사에 참여한 외국인 학부생의 경우, 생성형 AI를 활용했을 때의 문제점을 인식하고 있었고 일부는 생성형 AI에 기대기보다는 자신의 사고력을 신장시켜야 한다고 응답하고 있었으나, 모든 외국인 학부생이 이러한 인식을 갖추고 있는 것은 아닐 것이다. 따라서 생성형 AI 활용 시의 인용법과 글쓰기 윤리 교육을 통해 외국인 학부생의 생성형 AI를 활용한 대학 과제 및 글쓰기 수행이 올바른 방향으로 진행될 수 있도록 해야 한다. 특히 생성형 AI의 활용 가능한 범위 및 활용 시 과제에서의 표기 방법을 교육하는 것은 외국인 학부생들이 글쓰기 윤리를 지키면서 과제를 수행할 수 있도록 하는 데 도움이 될 것이다.

둘째, 외국인 학부생에게 현실적으로 도움이 될 수 있는 글쓰기 종류에 생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육해야 한다. 특히 외국인 학부생의 전공계열에 따라 대학 과제의 종류와 생성형 AI 활용 목적이 다를 수 있음을 교수자가 인식하고 교육할 필요가 있다. 본고의 조사 결과에서 외국인 학부생의 전공계열에 따라 생성형 AI를 활용하는 과제 종류 및 활용 목적에 차이가 있음이 확인된 바 있으므로, 그들의 전공을 고려해야만 실제로 도움이 되는 글쓰기 교육이 될 수 있을 것이다.

각 대학마다 교양 글쓰기 교육의 목표가 설정되어 있고, 그 목표에 따라 세부 교육내용이 배치되어 있다. 교양 글쓰기 교과에서 생성형 AI를 활용한 글쓰기 교육이 진행될 경우, 외국인 학부생에게 당장에 요구되는 글쓰기 종류인지 점검할 필요가 있다. 따라서 외국인 학부생의 전공계열에 관계없이 공통적으로 도움이 될 수 있는 글쓰기 종류에 생성형 AI를 활용하는 방안을 교육하거나, 또는 수강하는 외국인 학부생의 전공계열이 유사할 경우 해당 전공에서 주로 수행하는 과제의 종류를 확인하여 해당 종류에 맞는 생성형 AI 활용 방안을 교육하는 것이 필요하다.

외국인 학부생의 경우 한국어라는 언어적 장벽이 이미 존재하는 상황에서 내국인 학생들의 지식수준에 따라가기 위한 노력이 요구되는 상황에 놓여 있다. 따라서 실제 대학 과제 수행에 필요하지 않은 글쓰기 종류에 생성형 AI를 활용하는 글쓰기 교육은 외국인 학부생에게 학습 부담감을 증가시키는 요인이 된다. 그러므로 과제 수행 빈도가 낮은 글쓰기 종류에 생성형 AI를 활용하는 교육을 시도한다면, 외국인 학부생 입장에서는 실제 활용도가 떨어지는 글쓰기를 수행하게 된다. 무엇보다 생성형 AI 활용을 필요로 하는 과제 및 글쓰기를 수행할 때 학습 경험이 얼마나 실효성을 갖게 될지 예측하기 어렵다.

공통교양 또는 교양필수로서의 글쓰기 교과에서는 여러 영역에서 다루는 학문적 맥락에서 다루는 글쓰기를 교육하는 것이 기본이 되어야 하고, 글쓰기 교육에 생성형 AI를 접목한다면 교육의 기본에서 벗어나지 않는 범위 내에서 교육이 이루어져야 한다. 그래야 외국인 학부생들이 학습의 필요성을 인식할 수 있게 되고 동시에 새로운 기술을 습득해야 하는 부담감을 덜 수 있게 된다. 그러므로 교양 글쓰기 교과에서 생성형 AI를 활용하는 글쓰기를 교육할 때에는 외국인 학부생이 대학 과제 수행 시 실제로 도움이 될 수 있는 활용 방안을 제시하는 것이 목적이 되어, 대학 글쓰기 수행에 도움이 될 수 있도록 해야 한다.

다만 외국인 학부생의 학업 역량을 강화하기 위한 한국어 쓰기와 같은 수업의 경우, 대학에서 실제로 수행되는 과제 및 글쓰기를 교육하는 것을 목표로 한다. 이러한 수업에서는 외국인 학부생이 전공과 무관하게 대학에서 공통적으로 수행하게 되는 글쓰기 종류나 수강생의 전공에 특화된 글쓰기 종류를 교육하고 있다. 외국인 학부생에게 요구되는 실제적인 글쓰기가 주요 교육 내용인 수업에서는 생성형 AI를 활용한 글쓰기의 학습 부담감이 다소 낮아질 수 있을 것이다. 그러나 이때에도 교수자가 교육하고자 하는 생성형 AI 활용 글쓰기가 외국인 학부생의 전공계열에도 적용될 수 있는 것인지를 확인하고 교수할 필요가 있다.

셋째, 외국인 학부생들에게 널리 활용될 수 있는 교육 방법은 글 수정하기 단계에서 생성형 AI를 활용하는 방안을 교육하는 것이다. 앞에서 살펴본 바와 같이, 외국인 학부생들은 생성형 AI를 글의 표현 수정에 활용하고 있었다. 또한 개방형 질문에서도 어휘 및 문법, 맞춤법 점검에 활용하고 있다고 응답하였다. 본고의 이러한 결과는 외국인 학부생의 특성을 보여주는 것으로, 내국인 학부생의 생성형 AI 활용 목적과 차이를 보이는 부분이다. 오선경 외(2023)에서는 내국인 학부생이 생성형 AI를 활용하는 목적을 논의하고 있는데, 번역, 어휘 문법 수정, 맞춤법 교정이 모두 본고의 외국인 학부생의 활용 비율에 비해 절반 이하의 수준인 것으로 나타났다. 자신의 생각을 한국어 문장으로 표현하기 어려운 외국인 학부생들은 번역을 하고 어휘, 문법 및 맞춤법을 수정하는 데 생성형 AI를 내국인 학부생들에 비해 적극적으로 활용하고 있으며, 이를 교육에 적용하여 외국인 학부생들에게 도움을 주는 것이 가능하다.

이와 같이 외국인 학부생의 특성과 생성형 AI 활용 경험을 고려하였을 때, 과제 또는 글의 표현 수정 단계에서 생성형 AI를 활용하는 방안을 교육할 수 있을 것이다. 무엇보다 철자, 어휘, 문법, 문장 등과 같이 표현 수준에서만 생성형 AI를 활용하도록 한정하는 것은 아직 비판적 사고력이 부족한 외국인 학부생이 글쓰기 윤리를 지키며 과제를 수행하도록 하는 데 도움이 될 것이다. 반면 한국어 표현 수정 측면에서 한국어 모어 화자의 도움을 받을 수 없는 상황에 놓여 있는 외국인 학부생들이 생성형 AI의 활용을 통해 대학 과제 및 글쓰기 수행에 자신감을 갖게 하는 계기를 제공할 수도 있다. 이처럼 교양 글쓰기 교과에서 생성형 AI 활용 교육을 진행한다면, 외국인 학부생들이 글쓰기 윤리를 지키는 범위 내에서 생성형 AI를 어떻게 사용해야 하는지에 대한 인식을 분명하게 가지며 대학 과제를 수행하게 될 것이다.

5. 결론

대학 글쓰기 교육에서 내국인 학부생을 대상으로 한 생성형 AI 활용에 대한 논의는 활발하게 진행되고 있는 반면 외국인 학부생을 대상으로 한 논의는 아직 활발하지 않은 형편이다. 이에 본 연구에서는 외국인 학부생을 대상으로 생성형 AI 활용 현황과 글쓰기 교육 요구에 대한 설문조사를 실시하고, 결과 값을 분석하여 사용 경험과 교육 요구를 파악하고자 하였다.

먼저 국내 A대학에서 교양 <글쓰기> 과목을 수강한 외국인 학부생 219명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문은 크게 대학에서 과제를 수행할 때 생성형 AI의 활용 현황, 생성형 AI 활용에 대한 인식 및 교육 요구를 묻는 문항으로 구성되었다. 분석 결과, 본 설문에 참여한 외국인 학부생 219명 중 87명(39.7%)이 대학에서 과제 수행 시 생성형 AI를 활용해 본 경험이 있다고 응답하였으며, 생성형 AI 종류로는 ChatGPT를 사용한 학습자가 85명(97.7%)으로 가장 많았다. 생성형 AI를 활용한 경험이 있는 학습자 87명 가운데 학습자 변인에 따라 생성형 AI의 사용 경험 비율을 살펴보면 전공계열에 따라 사용 경험에 차이가 있는 것으로 나타났다. 그러나 공통적으로 글의 개요, 요약, 연습문제 풀이, 일반보고서 작성에 생성형 AI를 활용하는 것이 확인되었다. 또한 생성형 AI의 활용 목적은 주로 내용을 이해하고 과제를 위한 아이디어 생성, 번역 및 표현 수정에서였고, 사용 경험에 대해서는 다소 만족하는 것으로 나타났다.

생성형 AI 관련 인식과 교육 요구도에 대한 결과 값 분석 결과, 응답자 변인 가운데 한국어수준, 성별, 전공계열에 따라서는 유의한 차이를 보이지 않았다. 그러나 생성형 AI를 대학 과제 수행 시 활용해 본 경험 유무에 따라서는 유의한 차이가 있었다. 생성형 AI를 대학 과제 수행 시 활용해 본 경험이 있는 응답자(평균 3.68)가 비경험자(평균 3.17)에 비해 인용법을 더 잘 알고 있는 것으로 나타났고, 글쓰기 교과에서 생성형 AI를 활용한 글쓰기 교육이 이루어지길 바라는 정도도 생성형 AI 경험자 집단(평균 3.64)이 비경험자 집단(평균 2.95)에 비해 더 높은 것으로 나타났다. 그리고 생성형 AI 관련 인식 및 교육 요구도 간의 상관 관계 분석 결과, 외국인 학부생들이 대학 과제 수행 과정에서 생성형 AI 활용 시 인용법 및 문제점을 인식하고 있다고 하더라도 생성형 AI를 활용한 글쓰기, 인용법, 글쓰기 윤리 교육을 필요로 하는 것으로 나타났다.

이상의 조사 분석 결과를 토대로 본고에는 글쓰기 교과에서의 생성형 AI 활용 교육 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 글쓰기 교과에서 생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육할 때, 생성형 AI 활용 시의 인용법 및 글쓰기 윤리에 대한 부분이 함께 교육되어야 할 것이다. 둘째, 외국인 학부생의 전공을 고려하거나 학습자가 작성할 빈도가 높은 글쓰기 종류에 생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육해야 한다. 셋째, 외국인 학부생들에게는 특히 글 수정하기 단계에서 생성형 AI를 활용하는 방안을 교육할 수 있을 것이다.

본고는 그간 활발히 논의가 이루어지지 않았던 외국인 학부생을 대상으로 하여 생성형 AI의 활용 경험과 관련 교육 요구를 분석한 데에 연구의 의의가 있을 것이다. 다만 설문조사 결과를 바탕으로 교육적 함의만을 제시하고 구체적인 교육 내용 및 방법을 제시하지 못한 데에는 한계가 있다. 이에 외국인 학부생을 대상으로 한 글쓰기 교과에 적용할 수 있는 생성형 AI를 활용한 글쓰기에서의 인용법 및 글쓰기 윤리 교육에 대한 구체적인 교육 내용과 방법 등에 대한 후속 연구가 이어지기를 기대한다.

References

1. Chen S, Min J. H. 2023;Designing strategies for digital literacy for international graduate students - Focusing on using ChatGPT and Wiki in planning academic writing-. Ratio et Oratio 16(3):309–336.
2. [진시, 민정호. (2023). 대학원 유학생을 위한 디지털 리터러시 활용 방안 설계 - 학술적 글쓰기 계획하기에서 ChatGPT와 Wiki 활용을 중심으로-. 사고와표현, 16(3), 309-336.].
3. Choi J. 2023;A case study of foreign graduate students'utilization of AI Chatbot in academic writing. Korean Language and Literature in International Context 98:607–639.
4. [최지영. (2023). 대학원 유학생의 학술적 글쓰기에서의 인공지능 챗봇 활용 사례 연구. 국제어문, 98, 607-639.].
5. Choi Y. 2023;Writing international students in the era of translator and generative AI - targeting liberal arts courses for undergraduate international students -. International Network for Korean Language and Culture 2023(10):108–124.
6. [최유숙. (2023). 번역기와 생성형AI 시대의 유학생 글쓰기 - 학부 유학생 교양 강좌를 대상으로 -. 국제한국언어문화학회 학술대회, 2023(10), 108-124.].
7. Hong J, Jeon G. 2023;The potential Use of ChatGPT in book review writing classes. Research on Writing 59:7–35. https://10.31565/korrow.2023..59.001.
8. [홍진옥, 전기화. (2023). 글쓰기 수업 내 챗GPT의 활용 가능성 - 서평쓰기 수업을 중심으로. 작문연구, 59, 7-35. https://10.31565/korrow.2023..59.001].
9. Kim E. (2023, December 29). Chat GPT out of the lab, left questions and homework. The Kyunghyang Shinmun https://www.khan.co.kr/economy/economy-general/articl e/202312291619001.
10. [김은성. (2023. 12. 29). 실험실 밖으로 나온 ‘챗GPT’, 질문과 숙제 남겼다. 경향신문. https://www.khan.co.kr/economy/economy-general/article/202312291619001].
11. Kim H. (2023, December. 5). ChatGPT tops domestic downloads, consumer spending, and sessions. IT Daily http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=218613.
12. [김호준. (2023. 12. 5). 챗GPT, 국내 다운로드⋅소비자 지출⋅세션 수 1위 석권. 아이티데일리. http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=218613].
13. Kim J. (2023, October 1.). Generating AI pouring in…Who is the No. 1 global user? The Korea Economic Daily https://www.hankyung.com/article/202309269958i.
14. [김주완. (2023. 10. 1). 쏟아지는 생성 AI…글로벌 사용자 1위는?. 한국경제. https://www.hankyung.com/article/202309269958i].
15. Kiy H. 2023;A Study on writing experience with ChatGPT of college students. Culture and Convergence 45(9):853–868.
16. [기혜선. (2023). 대학생의 챗GPT 활용 글쓰기 경험 탐색. 문화와 융합, 45(9), 853-868.].
17. Kong T. S, BACK J. P. 2021;A study on the current status of Korean learners'use of machine translation. The Journal of Learner-Centered Curriculum and Instruction 21(5):859–871. https://10.22251/jlcci.2021.21.5.859.
18. [공태수, 백재파. (2021). 한국어 학습자의 기계번역 활용 실태 연구. 학습자중심교과교육연구, 21(5), 859-871. https://10.22251/jlcci.2021.21.5.859].
19. Kwon T. 2023;Exploring the future of writing and writing instruction in the age of AI -Focusing on the educational use of generative artificial intelligence-. The Review of Korean Cultural Studies 83(83):137–174. https://10.17329/kcbook.2023.83.83.005.
20. [권태현. (2023). 인공지능 시대의 글쓰기와 작문 교육의 방향 탐색 - 생성형 인공지능의 교육적 활용을 중심으로-. 한민족문화연구, 83(83), 137-174. https://10.17329/kcbook.2023.83.83.005].
21. Lee J. Y. 2023;A case study on writing a self-introduction letter in university liberal education using ChatGPT. Culture and Convergence 45(9):193–208.
22. [이지영. (2023). ChatGPT를 활용한 대학 교양교육에서의 자기소개서 쓰기 사례 연구. 문화와 융합, 45(9), 193-208.].
23. National Intelligence Service. 2023;Security guidelines for using generative AI such as ChatGPT National Cyber Security Center;
24. [국가정보원. (2023). 챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인. 국가사이버안보센터.].
25. Oh S. 2023;A study on the case of using ChatGPT &learners'perceptions in college liberal arts writing. Korean Journal of General Education 17(3):11–23.
26. [오선경. (2023). 대학 교양 글쓰기에서의 챗GPT 활용 사례와 학습자 인식 연구. 교양교육연구, 17(3), 11-23.].
27. Oh S, Jang M, Park J. 2023;Undergraduates'awareness of the ethics of generative AI utilization in college writing. The Korean Journal of Literacy Research 14(4):69–96.
28. [오선경, 장미정, 박정은. (2023). 대학 글쓰기에서의 생성형 AI 활용 윤리에 대한 학부생 인식 연구. 리터러시 연구, 14(4), 69-96.].
29. Park N. G. 2023;Navigating the paradigm of liberal arts education in the age of AI. General Education and Citizen 8:7–41.
30. [박남기. (2023). AI 시대의 대학 교양교육 패러다임 탐색. 교양교육과 시민, 8, 7-41.].
31. Park S. J. 2023;L2 writing in a machine translation-based Korean writing class-learner perceptions and characteristics of translated texts. Korean Journal of General Education 17(3):139–153.
32. [박수진. (2023). 기계번역 활용 한국어 쓰기 수업에서 나타난 학습자 인식과 번역문의 특징. 교양교육연구, 17(3), 139-153.].
33. Won H. (2023, December 12). The effect of preoccupying the market is scary. “When it comes to generative AI, what about ChatGPT?”. Maeil Business Newspaper https://www.mk.co.kr/news/it/10896022.
34. [원호섭. (2023. 12. 12). 시장 선점 효과 무섭네... “생성형AI 하면? 역시 챗GPT”. 매일경제. https://www.mk.co.kr/news/it/10896022].

Notes

1)

2024년 1월 기준, 학술연구정보서비스(https://www.riss.kr/)에서 검색어로 ‘생성형 AI, GPT, 글쓰기, 작문, 유학생, 외국인’을 여러 조합으로 입력하여 검색하였을 때 외국인 학부생을 대상으로 생성형 AI를 활용한 대학 글쓰기 관련 연구는 최유숙(2023)뿐이었다. 최유숙(2023)은 학술대회 발표 자료로 학술지 논문은 아니었다. 이를 통해 외국인 학부생을 대상으로 한 국내 학술지 논문은 아직 발표되지 않은 점을 알 수 있었다. 반면 외국인 대학원생을 대상으로 한 연구는 진시, 민정호(2023)최지영(2023)이 있었다. 두 연구는 대학원생들이 보고서나 논문을 준비하고 계획할 때 ChatGPT를 활용하여 연구 주제와 논문 작성 방법을 구체화할 수 있는 방안과 학습자 사용 경험 등을 제시하였다.

2)

생성형 AI를 활용했을 때의 인용 방법은 기존의 일반적인 자료 인용 방법과 크게 다르지 않다. APA 스타일에서는 ChatGPT를 활용했을 경우 “OpenAI. (2023). ChatGPT (Mar 14 version) [Large language model]. https://chat.openai.com/chat.”과 같이 출처를 밝힐 것을 권장하고 있다. 그러나 외국인 학부생의 입장에서는 이러한 인용 방법을 모를 수도 있기 때문에 설문 항목에 포함을 하였다.

3)

기타 국적으로는 일본과 우즈베키스탄이 각각 11명, 러시아와 카자흐스탄이 각각 7명, 인도네시아 6명, 베트남 5명, 미국 3명, 대만과 홍콩, 태국, 튀르키예, 폴란드, 필리핀이 각각 2명이 있었다. 그리고 2명의 응답자는 국적을 밝히지 않았으며, 15개국 국적의 응답자가 각각 한 명씩 있었다.

4)

아이티데일리(2023.12.05.)에 따르면 국내를 비롯하여 전세계적으로도 ChatGPT 앱 다운로드 수가 1위를 차지하였고, 매일경제(2023.12.12.)에서는 생성형 AI 관련 검색어 1위가 ChatGPT라고 보도하여, ChatGPT에 대한 관심과 사용이 높음을 알 수 있다. 또한 Data&AI(2023.09.05.)에서 생성형 AI의 성능 비교 결과, ChatGPT가 가장 우수한 것으로 평가되었다. 이러한 사실들은 본고의 응답자 대다수가 왜 ChatGPT를 가장 많이 사용하는지를 뒷받침해 주는 근거로 볼 수 있다.

5)

생성형 AI를 사용해 본 기타 국가 응답자에는 대만, 칠레, 벨라루스, 인도, 태국, 튀르키예, 필리핀, 모로코가 각 한 명씩 있었다

6)

전체 사용 경험자 내 경험 비율은 생성형 AI를 활용한 경험이 있다고 응답한 87명에 대한 해당 값 비율이다. 예컨대 한국어 고급 수준의 경우는 생성형 AI를 활용한 경험이 있다고 응답한 학습자가 54명이어서 응답 비율이 62.1%(54명/87명*100)이다. 항목 내 경험 비율은 항목 응답자 전체에 대한 해당 값의 비율로 한국어 고급 수준의 응답자 129명에 대해 생성형 AI를 활용한 54명의 비율 41.9%(54명/129명*100)을 제시하였다.

7)

기타 항목 응답자는 총 다섯 명이었다. 자료 조사를 위해서만 생성형 AI를 활용한다는 응답자가 세 명, 주제에 대한 내용 이해를 위해서 활용한다는 응답자가 한 명, 맞춤법과 문법적 오류를 점검하기 위해서 활용한다는 응답자가 한 명 있었다. 이들은 모두 다음 4.2절에서 다룰 생성형 AI 활용 목적과 관련된 응답을 한 것인데, 활용 목적이 특정 글의 종류에 한정되지 않으므로 기타 응답을 한 것으로 파악된다.

8)

외국인 학부생들이 응답한 것이기 때문에 문법, 어휘 오류 및 맞춤법 오류가 존재했다. 여기에서는 내용의 이해를 돕기 위해 표현적 오류만을 수정하여 제시하였다. 또한 영어로 응답을 한 경우, 한국어로 번역하여 제시하였다.

Article information Continued

<표 1>

조사 도구의 범주와 항목

범주 하위항목
생성형 AI 활용 현황 생성형 AI 활용 경험

경험한 생성형 AI 종류

생성형 AI 활용 대학 과제 종류

대학 과제 시 생성형 AI 활용 목적

생성형 AI 활용 만족도

생성형 AI 활용에 대한 인식 및 교육 요구도 생성형 AI 활용 시 인용법 인식 여부2)

생성형 AI 활용 시 문제점 인식 여부

생성형 AI 활용 글쓰기 교육 요구도

생성형 AI 활용 시 인용법 교육 요구도

생성형 AI 활용 시 글쓰기 윤리 교육 요구도

<표 2>

응답자 정보 (N=219)

구분 항목 인원(명) 비율(%) 구분 항목 인원(명) 비율(%)
국적 중국 98 44.7 학년 1학년 198 90.4


몽골 12 5.5 2학년 8 3.7


말레이시아 30 13.7 3학년 4 1.8


기타3) 79 36.1 4학년 9 4.1

한국어 수준 초급 20 9.1 성별 51 23.3


중급 70 32.0 166 75.8


고급 129 58.9 기타 2 0.9

전공 계열 인문사회 165 75.3 -

자연공학 54 24.7

<표 3>

경험한 생성형 AI 프로그램 (N=87, 중복 응답 허용)

항목 빈도(명) 케이스 중 비율(%)
ChatGPT 85 97.7

Bard 6 6.9

DALL-E 2 3 3.4

Stable Diffusion 3 3.4

통이치엔원 2 2.3

기타 2 2.3

<표 4>

국적별 생성형 AI 사용 경험과 비율 (N=87)

국적 사용 경험 인원(명) 전체 인원(명) 전체 사용 경험자 내 경험 비율(%) 동일 국적 내 경험 비율(%)
말레이시아 25 30 28.7 83.3

우즈베키스탄 8 11 9.2 72.7

베트남 3 5 3.4 60.0

인도네시아 3 6 3.4 50.0

카자흐스탄 3 7 3.4 42.9

중국 29 98 33.3 29.6

러시아 2 7 2.3 28.6

일본 3 11 3.4 27.3

몽골 3 12 3.4 25.0

기타 85) 32 9.2 25.0

전체 87 219 100.0 100.0

<표 5>

생성형 AI 사용 경험 응답자 비율 (N=87)

구분 항목 사용 경험 인원(명) 전체 인원(명) 전체 사용 경험자 내 경험 비율(%) 항목 내 경험 비율(%)6)
한국어수준 고급 54 129 62.1 41.9

중급 26 70 29.9 37.1

초급 7 20 8.0 35.0

성별 19 51 21.8 37.3

67 166 77.0 40.4

기타 1 2 1.4 50.0

학년 1학년 78 198 89.7 39.4

2학년 3 8 3.4 37.5

3학년 2 4 2.3 50.0

4학년 4 9 4.6 44.4

전공계열 인문사회 54 165 62.1 32.7

자연공학 33 54 37.9 61.1

<표 6>

전공계열에 따른 생성형 AI 사용 경험 차이

생성형 AI 사용 경험 전공계열별 빈도(명(%)) 전체 빈도(명(%)) χ² P

인문사회 자연공학
54(32.7) 33(61.1) 87(39.7) 13.689 .000

111(67.3) 21(38.9) 132(60.3)

전체 165(100.0) 54(100.0) 219(100.0) -

<표 7>

생성형 AI를 활용한 과제 종류 (N=169, 중복 응답 허용)

과제 종류 전공계열별 빈도(명(%)) 전체 빈도(명) 케이스 중 비율(%)

인문사회 자연공학
개요 13(13.1) 17(24.3) 30 34.5

요약문 14(14.1) 11(15.7) 25 28.7

연습문제 풀이 11(11.1) 14(20.0) 25 28.7

일반보고서 16(16.2) 7(10.0) 23 26.4

설문조사 및 인터뷰 보고서 10(10.1) 4(5.7) 14 16.1

에세이 8(8.1) 4(5.7) 12 13.8

감상문 6(6.1) 3(4.3) 9 10.3

서평 6(6.1) 2(2.9) 8 9.2

자기소개서 4(4.0) 4(5.7) 8 9.2

실험보고서 4(4.0) 3(4.3) 7 8.0

칼럼 2(2.0) 1(1.4) 3 3.4

기타 5(5.1)7) 0(0.0) 5 5.7

전체 99(100) 70(100) 169 -

<표 8>

생성형 AI를 활용한 목적 (N=265, 중복 응답 허용)

활용 목적 전공계열별 빈도(명(%)) 전체 빈도(명) 케이스 중 비율(%)

인문사회 자연공학
내용 이해 24(16.9) 20(16.3) 44 50.6

아이디어 생성 16(11.3) 21(17.1) 37 42.5

외국어-한국어 번역 13(9.2) 13(10.6) 26 29.9

자료 수집 18(12.7) 5(4.1) 23 26.4

어휘 및 문법 수정 12(8.5) 10(8.1) 22 25.3

한국어-외국어 번역 12(8.5) 9(7.3) 21 24.1

글의 구성 12(8.5) 8(6.5) 20 23.0

요약 12(8.5) 7(5.7) 19 21.8

맞춤법 교정 8(5.6) 5(4.1) 13 14.9

편집 2(1.4) 10(8.1) 12 13.8

초고 작성 5(3.5) 7(5.7) 12 13.8

풀이과정과 정답 3(2.1) 5(4.1) 8 9.2

참고문헌 목록 작성 4(2.8) 3(2.4) 7 8.0

기타 1(0.7) 0(0.0) 1 1.1

전체 142(100.0) 123(100.0) 265 -

[그림 1]

대학 과제 수행 시 생성형 AI 활용 만족도

<표 9>

생성형 AI 관련 인식 및 교육 요구도 (N=219)

구분 항목 생성형 AI 활용 경험에 따른 평균 전체 평균 t p


집단 평균 표준편차 평균 표준편차
인식 생성형 AI 활용 시 인용법 인식 정도 3.68 1.062 3.37 1.183 3.197** 0.002

3.17 1.218

생성형 AI 활용 시 문제점 인식 정도 4.18 0.724 4.16 0.772 0.303 0.762

4.15 0.805

교육 요구 생성형 AI 활용 글쓰기 교육 요구도 3.64 0.976 3.23 1.046 5.029*** 0.000

2.95 1.003

생성형 AI 활용 시 인용법 교육 요구도 3.83 1.102 3.71 1.091 1.322 0.187

3.63 1.080

생성형 AI 활용 시 윤리 교육 요구도 4.05 0.901 3.94 0.936 1.413 0.159

3.86 0.955
***

p<.001,

**

p<.01, *p<.05

<표 10>

생성형 AI 관련 인식 및 교육 요구도 간의 상관 분석

변수 1 2 3 4 5
1. 생성형 AI 활용 시 인용법 인식 정도 1

2. 생성형 AI 활용 시 문제점 인식 정도 .249*** 1

3. 생성형 AI 활용 글쓰기 교육 요구도 .158* .146* 1

4. 생성형 AI 활용 시 인용법 교육 요구도 .266*** .242*** .288*** 1

5. 생성형 AI 활용 시 윤리 교육 요구도 .154* .281*** .329*** .453*** 1
***

p<.001, **p<.01,

*

p<.05