The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and Millennial Generation teachers?
MZ세대, 생성형 AI에 대한 높은 수용성 보여
홍콩대학교(The University of Hong Kong) 연구진이 발표한 최신 연구에 따르면, MZ세대(Gen Z) 학생들이 X세대와 밀레니얼 세대(Gen Y) 교수진에 비해 생성형 AI(Generative AI)에 대해 더 긍정적인 태도를 보이는 것으로 나타났다. 총 583명(학생 399명, 교수진 184명)을 대상으로 한 이번 조사에서 MZ세대 학생들은 생성형 AI가 학습 생산성과 효율성을 높이고 개인 맞춤형 학습을 가능하게 할 것이라는 기대감을 표명했다. 특히 MZ세대는 짧은 주의집중 시간(평균 8초)을 가지고 있으며, 즉각적인 피드백을 선호하는 특성을 보이는데, 생성형 AI가 이러한 학습 스타일에 부합한다는 점이 긍정적 수용의 배경으로 분석됐다.
세대 간 AI 활용도와 인식 차이 뚜렷
연구는 베이비부머(1946-1960년생), X세대(1960-1980년생), Y세대/밀레니얼(1980-1995년생), Z세대의 특성을 비교 분석했다. 특히 현재 고등교육 현장의 주요 구성원인 교수진(X세대, Y세대)과 학생(Z세대) 간의 차이에 주목했다.
연구 결과, MZ세대 학생들은 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 기술을 더 자주 사용하는 것으로 나타났다(학생 평균 2.27 vs 교수진 평균 2.03). 특히 학생들은 생성형 AI가 고등교육에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 데 더 강하게 동의했다(학생 평균 3.90 vs 교수진 평균 3.58). 구체적으로 학생들은 AI가 시간 절약(학생 평균 4.16 vs 교수진 평균 3.90)과 글쓰기 능력 향상(학생 평균 3.29 vs 교수진 평균 3.06)에 도움이 될 것이라고 기대했다.
반면 X세대와 밀레니얼 세대 교수진들은 생성형 AI의 잠재적 혜택을 인정하면서도, 학생들의 과도한 의존도(교수진 평균 4.12 vs 학생 평균 2.87)와 윤리적 문제에 대해 더 큰 우려를 표명했다. 또한 교수진들은 생성형 AI가 학생들의 사회적 상호작용 기회를 제한할 수 있다는 점에 대해서도 더 큰 우려를 보였다(교수진 평균 3.43 vs 학생 평균 3.09).
교수진의 우려와 도전과제
X세대와 밀레니얼 세대 교수진들은 생성형 AI의 잠재력을 인정하면서도 여러 우려를 제기했다. 특히 학생들의 과도한 의존도에 대한 우려가 가장 컸는데, 교수진은 평균 4.12로 학생들의 2.87보다 훨씬 높은 우려를 표명했다. 또한 부정확한 정보 생성 가능성과 편향성, 불공정성에 대한 우려도 컸으며, 사회적 상호작용 제한과 과제 수행에서의 부정행위 가능성에 대해서도 학생들보다 더 큰 걱정을 나타냈다. 교수진들은 AI가 생성하는 정보의 사실 검증과 유효성 확인의 필요성을 더 강하게 인식하고 있었다.
AI 리터러시와 평가체계 개선 필요성
교수진들은 특히 저학년 학생들의 정보 평가 능력 부족을 우려했다. AI가 생성한 정보의 신뢰성을 판단하고 비판적으로 평가할 수 있는 능력의 중요성이 강조됐다. 또한 AI 시대에 맞는 새로운 평가체계의 필요성이 제기됐다. 단순 암기나 정보 재생산이 아닌, 분석력, 발표력, 창의성, 성찰능력 등을 평가할 수 있는 방식으로의 전환이 요구된다는 점이 지적됐다.
연구는 생성형 AI 도입 과정에서 공정한 접근성과 디지털 빈곤 문제를 고려해야 한다고 지적했다. 개인, 기관, 국가 간 기술 격차가 교육 불평등으로 이어질 수 있다는 우려가 제기됐다.
AI 활용을 위한 정책과 가이드라인 필요성 대두
연구 참여자들은 생성형 AI의 책임있는 사용을 위한 명확한 가이드라인과 정책 수립이 시급하다고 강조했다. 특히 교수진들은 AI 기술의 급속한 도입이 적절한 정책이나 지침 없이 이루어지고 있는 현실을 우려했다. 교육기관이 AI 발전 동향을 파악하고 대응할 수 있는 전담팀 구성의 필요성도 제기됐다.
AI와 전통적 교육방식의 조화 강조
연구는 결론적으로 기술과 전통적인 교수법을 결합하여 더 효과적인 학습 경험을 제공할 필요가 있다고 제언했다. “생성형 AI는 교수진을 대체하는 것이 아니라 보완하는 도구로 활용되어야 한다”는 점이 양 세대 모두에서 공통적으로 인식됐다. 또한 AI 기술에 대한 불안과 우려는 시간이 지나면서 기술에 대한 친숙도가 높아짐에 따라 감소할 것으로 전망됐다.
연구의 한계
이 연구는 몇 가지 주요한 한계점을 가지고 있다. 우선 교수진의 세대 구분이 직위에 기반해 추정됐다는 점이 지적됐다. 또한 응답자 대부분이 홍콩 소재 기관 소속으로, 문화적 다양성 반영이 제한적이었다. 자기보고식 데이터 수집으로 인한 사회적 바람직성 편향 가능성도 존재했으며, 표본 크기의 제한성도 한계점으로 꼽혔다.
기사에 인용된 논문의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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