벌주가 아닌 참여: 수업에서 학생들이 직접 만드는 AI 정책 제안하기

HCI 관점에서 읽을 만한 이유

이 글은 생성형 AI를 ‘좋은 도구냐 나쁜 도구냐’의 문제가 아니라, 실제로 사람들이 어떻게 쓰고, 어디서 헷갈리고, 어떤 조건에서 신뢰하거나 숨기는지로 바라보게 합니다. 특히 학생을 규제 대상이 아니라 정책의 공동 설계자로 삼았다는 점이 중요합니다. HCI와 UX 실무자에게는 AI 기능보다 안내 방식, 예외 처리, 책임 분배가 더 큰 품질 요소라는 점을 보여주고, 연구자에게는 참여 설계가 정책 자체뿐 아니라 사용자 행동까지 바꿀 수 있음을 시사합니다.

CIT의 코멘트

이 연구의 핵심은 ‘AI 사용 허용 범위’를 정교하게 나열하는 데 있지 않고, 그 경계를 누가 어떻게 이해하게 하느냐에 있습니다. 학생들이 정책 문구를 읽는 순간, 실제로는 점수 감점과 의심을 먼저 떠올린다는 점이 흥미롭습니다. 그래서 chat log 제출 같은 감시형 장치보다, 과제별 예시와 짧은 사용 설명처럼 사용자의 판단을 돕는 인터페이스가 더 중요해집니다. 또한 zine이라는 형식은 단순한 결과물이 아니라, 말하기 어려운 경험을 꺼내게 만드는 안전한 중간 매개체로 작동합니다. 이는 AI 정책도 결국 하나의 상호작용 설계이며, 투명성·개입 경로·오해 가능성을 함께 설계해야 한다는 점을 잘 보여줍니다. 국내 대학이나 네이버·카카오 같은 조직에서도 동일한 문구를 그대로 옮기기보다, 평가 문화와 권력 관계에 맞게 설명 방식과 피드백 루프를 다시 짜야 합니다.

원문을 읽으면서 던질만한 질문

• Q.학생들이 정책을 함께 만들면 규정 준수는 높아지지만, 동시에 규정이 너무 느슨해질 위험도 있습니다. 이 균형을 어떻게 설계할 수 있을까요?
• Q.AI 사용을 ‘몇 퍼센트까지 허용’처럼 수치로 자르는 방식은 실제 작업 흐름을 잘 반영하지 못합니다. 그렇다면 어떤 인터페이스나 기록 방식이 더 나은 대안이 될까요?
• Q.교수와 학생의 AI 사용 기준이 다를 때 신뢰가 쉽게 무너지는데, 교육 맥락에서 공정한 투명성의 수준은 어디까지가 적절할까요?