교육에서 AI 시대의 두 번째 해에 학계 리더들은 AI 진화의 독특한 시점에 자신이 있음을 발견합니다. AI에 관한 대화는 사실상 “해야 할까요?”에서 바뀌었습니다. "어떻게 하면 제대로 할 수 있지?"

2년 넘게 이 질문에 대해 고민한 끝에 Grammarly는 새로운 제품인 Grammarly Authorship을 배포했습니다. 이 제품은 교육 리더가 학문적 진실성, 학생 학습 및 전체 신뢰를 유지하면서 AI를 통한 혁신에 대한 보다 사려 깊은 접근 방식을 개발할 수 있도록 설계되었습니다. 캠퍼스. 이에 대해서는 곧 자세히 설명하겠습니다.

하지만 먼저, 이 글을 읽고 계시다면 아마도 AI가 사라지지 않고 실제로 학계 전반에 걸쳐 확산되고 있다는 것을 아실 것입니다. 디지털교육협의회(Digital Education Council) 가 실시한 조사에 따르면 , 학생의 86%가 학습에 AI를 정기적으로 사용하고, 54%는 매주 사용합니다. 교수진의 사용량은 여전히 ​​학생에 비해 뒤떨어져 있지만 지난 18개월 동안 교수진의 AI 사용량도 증가했으며 최신 Tyton Partners 설문조사인 "Time for Class"에 따르면 매달 AI 도구를 사용하는 비율이 3분의 1 이상입니다.

대부분의 교육 교수진에게 AI 사용은 우려 사항이 아니라 학문적 진실성에 미치는 영향입니다. 거의 70%의 강사가 AI가 학문적 성실성에 부정적인 영향을 미친다고 솔직하게 말합니다. 이러한 가정은 Gen AI로 부정행위를 하는 것이 더 쉽다는 것을 공개적으로 인정한 거의 절반의 학생(47%)에 의해 검증되었습니다. 이러한 우려로 인해 캠퍼스 전체에서 청렴성 위반이 꾸준히 증가했으며, 대표적인 기관인 시드니 대학교(University of Sydney)는 지난 한 해에만 위법 행위 위반이 10배 증가한 것으로 기록했습니다.

고등교육의 신뢰 문제

현재까지 고등 교육 기관에서는 탐지를 통해 AI와 학문적 무결성의 균형을 맞추려고 노력해 왔습니다. 감지 기술은 공급업체마다 다르지만 모든 솔루션이 공유하는 것은 패턴 인식을 기반으로 텍스트가 AI로 생성될 가능성을 추정하는 자체 개발 알고리즘에 의존한다는 것입니다. 결과적으로 탐지 기능을 광범위하게 배포할 경우 다음과 같은 몇 가지 문제가 발생합니다.

1. 텍스트에 플래그를 지정하는 알고리즘의 특성은 이를 사용하는 교수진과 플래그가 지정된 학생에게 미스터리이므로 특정 텍스트에 플래그가 지정된 이유에 대한 투명성과 통찰력이 부족합니다.
2. 이러한 알고리즘은 본질적으로 예측적이며 사후 텍스트 분석을 기반으로 하기 때문에 플래그를 지정하거나 표시하지 않는 작업이 부정확할 수 있습니다. 연구에 따르면 탐지기는 영어가 모국어가 아닌 작가와 신경다양한 학습자에 대해 편향될 수 있으며, 학생에게 불이익을 주기 위해 사용될 경우 잠재적으로 형평성 격차가 더 넓어질 수 있습니다.
3. 마지막으로, 이러한 알고리즘은 항상 LLM(대형 언어 모델) 제공업체가 주도하는 혁신을 따라갈 것입니다. 현실은 감지기가 인간의 생각과 글쓰기를 더 빠른 속도로 계속해서 모방하는 끊임없이 진화하는 기술과 경쟁하고 있다는 것입니다. 펜실베니아 대학교(University of Pennsylvania)는 최근 더 최근의 탐지 모델이 최신 모델에서 AI 생성 텍스트를 정확하게 식별하지 못하는 경우가 많다는 연구 결과를 발표했습니다 .

이러한 현실에도 불구하고 AI 탐지기는 여전히 교육 과정에서 큰 역할을 하고 있습니다. 그리고 그 사용은 생산적인 학습에 필요한 학생과 교육자 간의 관계에 해로운 영향을 미치고 있습니다.

현재 많은 기관들이 일반적인 신뢰 부족 속에서 운영되고 있습니다. 교수진이 기대와 피드백을 명확하고 투명하게 제시할 것이라는 학생들의 신뢰가 부족합니다. 학생들이 AI만큼 강력한 기술에 접근할 수 있을 때 이를 윤리적이고 학습을 최적화하는 방식으로 사용할 것이라는 강사의 신뢰가 부족합니다.

최선을 다해 과제에 최선을 다하는 선의의 학생들에게 이는 자신의 작업이 부정행위로 표시될지 여부만 기다릴 수 있는 두려움의 상태를 조성합니다. 교수진의 경우 이제 주입하기 위해 고용된 주제 전문 지식을 제공하는 대신 정확하지 않은 기술로 AI 사용을 관리하는 데 더 많은 시간을 투자해야 합니다.

AI 시대에 효과적으로 가르치기 위해 교수진은 탐지를 뛰어넘는 도구와 전략이 필요합니다. 이를 통해 학생을 교육하려는 목표에 충실하면서 AI를 능숙하고 책임감 있게 사용하는 방법을 안내할 수 있습니다.

Grammarly Authorship을 통해 탐지부터 투명성까지

AI 탐지는 AI를 이용한 학문적 부정행위에 대한 우려를 해결하기 위해 필요한 임시방편이었을 수 있습니다. 그러나 이러한 도구는 통찰력을 제공할 수 있지만 AI가 사용된 방식과 이유에 대한 미묘한 차이를 놓치는 경우가 많습니다. AI가 생성한 텍스트에 단순히 플래그를 지정하는 것만으로는 학생의 작업 중 실제로 자신의 작업이 얼마나 되었는지, 사고를 향상하기 위해 AI 도구가 어떻게 사용되었는지는 알 수 없습니다.

문법적 저작성은 이 이상입니다. AI가 생성한 콘텐츠를 사후에 감지하려고 시도하는 대신 전체 작성 및 편집 프로세스에 대한 창을 제공합니다. AI 도구를 사용하여 입력, 붙여넣기, 편집 등 텍스트의 출처를 추적함으로써 Authorship은 교수진에게 학생-AI 협업 프로세스 전반에 걸쳐 과제가 생성된 방식에 대한 명확하고 검증 가능한 정보를 제공합니다.

작동 원리

현재 Google Docs에서만 베타 버전으로 제공되는 Grammarly Authorship은 Grammarly의 브라우저 내 존재, 궁극적으로 기기 내 존재를 활용하여 사용자의 브라우저 창에서 클립보드로 문서로 이동하면서 복사하고 입력한 텍스트의 속성을 지정합니다. Grammarly는 500,000개 이상의 애플리케이션과 웹사이트에서 사용할 수 있기 때문에 사용자가 문서 본문에 텍스트를 가져오는 시점과 해당 텍스트의 출처를 고유하게 식별할 수 있습니다. 베타 단계에 적용되는 유일한 알고리즘 논리는 특정 웹사이트를 생성 AI로 분류하는 것입니다.

Authorship 베타는 Grammarly, ChatGPT, Gemini, Claude 또는 CoPilot에서 가져온 텍스트를 생성 AI로 분류할 수 있습니다. 또한 저작권은 Grammarly의 LLM으로 수정되거나 Grammarly의 기존 기계 학습 모델로 편집된 생성된 텍스트를 포함하여 사용자가 Google 문서 본문에서 수행한 Grammarly 관련 텍스트 작업을 분류합니다. 이러한 구별은 AI 시대에 매우 중요하며 교수진이 주어진 작문 과제에서 허용되는 것과 허용되지 않는 것을 더 명확하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 교수는 학생들이 자신의 단어를 쓰고 Grammarly의 LLM을 사용하여 해당 단어를 해석하는 것은 괜찮지만 학생들이 Grammarly 또는 ChatGPT를 사용하여 문서에 통합할 텍스트를 생성하는 것은 괜찮지 않을 수 있습니다. 저자권은 이러한 차이를 명확하게 밝혀 학생들이 제출하기 전에 교육자의 지침을 준수하고 있는지 여부를 실시간 데이터로 알 수 있도록 해줍니다.

Authorship은 먼저 학생의 동의 없이는 어떤 것도 추적하지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 학생들은 데이터나 통찰력을 수집하기 전에 빈 Google Docs를 열 때 적극적으로 추적을 활성화해야 합니다. 또한 클립보드에 대한 액세스 권한도 부여해야 합니다. 그렇지 않으면 Grammarly 외부의 브라우저 기반 텍스트는 "알려진 소스에서 복사된" 것으로 간주됩니다. 이는 학생들이 표절에 대한 허위 비난으로부터 자신을 보호하기 위해 추적을 활성화하고 저자권이 학생들이 최선을 다할 수 있도록 돕는 데 최선의 이익이 되도록 보장할 수 있는 권한을 갖도록 의도된 것입니다. 궁극적으로 학생들은 자신의 저자 보고서를 교수진과 공유하는 책임을 맡고 있으며, 글쓰기 과제를 제출할 준비가 되었을 때 그렇게 할 수 있습니다.

특히 이는 학생이 과제를 제출한후교직원 및 기관에서 주로 배포하는 오늘날의 AI 감지와 크게 다릅니다 . Authorship을 사용하면 AI 탐지에 내포된 의심과 불확실성 없이 이전의 일방적 데이터가 양면적이고 투명하며 실행 가능해집니다.

교수진은 Grammarly Authorship을 어떻게 사용해야 합니까?

Authorship은 설계상 학생 우선으로 구축되었지만, 개별 교수진은 학생들에게 과제에 사용할 것을 추천할 수 있는 많은 자율성을 당연히 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 또한 우리는 학생들이 졸업 후 그들을 기다리고 있는 복잡한 세상에서 비판적으로 사고하고 효과적인 결정을 내릴 수 있도록 준비하는 실제 학습의 형태로 교육 투자에 대한 진정한 수익을 원한다고 믿습니다. 마지막으로, 우리는 학술 글쓰기부터 전문 글쓰기까지 AI 시대의 글쓰기는 글쓰기의 맥락을 평가하고 이에 따라 AI 사용을 조정하는 저자의 능력에 달려 있는 AI와의 협력이 될 것이라고 믿습니다. 어떤 상황에서는 AI를 전혀 사용해서는 안 될 수도 있습니다. 다른 경우에는 실제 텍스트 생성을 AI에 아웃소싱하는 것이 완전히 합리적일 수 있습니다. 필요한 것은 좋은 글쓰기가 어떤 것인지 이해하고 언제 AI에 의지하는 것이 적절한지 판단하는 능력입니다.

이를 위해 우리는 학생과 교육자 모두가 AI 시대의 글쓰기에 적응하는 데 도움이 되는 학습 도구로 교수진이 학생들에게 저자권을 켜고 완료된 글쓰기 과제와 함께 저자권 보고서를 제출할 것을 권장합니다.

Grammarly Authorship을 최대한 활용하기 위해 교수진은 이를 사용하여 AI 탐지기에 의존하지 않고도 학생 과제에 사용된 텍스트 소스에 대한 객관적이고 명확한 보기를 얻을 수 있습니다. 이 도구는 학생들이 자신의 작업을 어떻게 작성했는지에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하여 코스 수준의 추세를 신속하게 파악하고 주요 교육 영역을 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다. 교수진과 학생 모두에게 동일한 정보를 제공함으로써 Grammarly Authorship은 과제에 대한 작문 선택에 관해 보다 실질적인 토론을 촉진합니다. 또한 Authorship 재생을 통해 개별 학생의 개선이 필요한 영역을 정확히 찾아낼 수 있으므로 보다 개인화된 교육이 가능하여 학생의 편집 및 초안 작성 기술을 향상시킬 수 있습니다. 또한 학생들이 과제와 맞지 않는 소스를 사용했을 수 있는 시기를 신속하게 파악하고 이러한 문제를 조기에 해결하여 잠재적인 학문적 정직성 위반을 학습 기회로 전환할 수 있습니다.

Grammarly는교수진이 학생 학습에 뿌리를 둔 실질적인 대화를 단락시키는 방식으로 학생 작업을 감시하는 방법으로 저자권을 사용하는 것을 권장 하지않습니다. 즉, 저자권은 AI를 너무 많이 또는 너무 적게 사용하는 학생 작업을 선별하는 방법으로 사용하거나 AI를 부적절하게 사용하는 학생에게 불이익을 주는 데 사용되는 단일 데이터 포인트로 사용되어서는 안 됩니다.

교수진이 AI를 통해 혁신할 수 있도록 역량 강화

Grammarly Authorship은 학문적 무결성을 유지하면서 AI를 수용하려는 교수진을 위한 게임 체인저입니다. Authorship은 글쓰기 과정에 투명성을 제공함으로써 교육자가 징벌적 조치를 넘어 과제에서 AI에 대한 협력적이고 건설적인 접근 방식으로 나아갈 수 있도록 지원합니다. 이러한 변화는 교육의 질을 유지할 뿐만 아니라 학생들이 AI 중심 세계에서 성공하는 데 필요한 기술을 갖추도록 해줍니다.

AI가 교육의 미래를 계속 재편함에 따라 Grammarly Authorship은 책임 있는 혁신을 위한 로드맵을 제공합니다. 이제 교수진은 AI를 학습 도구로 활용하여 학생들이 AI를 사용하여 자신의 지적 기여를 대체하는 것이 아니라 향상시키고 있다는 확신을 가질 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 신뢰를 구축하고 혁신을 촉진하며 학문적 정직성이 고등 교육의 핵심으로 유지되도록 보장하는 데 핵심이 될 것입니다.