생성형 AI 과제 딜레마 극복법: 학생과 교사를 위한 과정 중심 AI 학습 3단계 전략

​1. AI가 보고서를 써주는 시대, 우리는 무엇을 평가해야 할까요?​

학부모님들과 교육 이야기를 나누다 보면 이런 질문을 자주 떠올리게 됩니다. “아이가 학교 과제를 열심히 했다고 하는데, 그 글을 정말 아이가 쓴 건지 어떻게 알 수 있을까요?” 예전에는 학생에게 보고서나 에세이를 제출하게 하면, 글에 담긴 지식과 표현력, 논리적인 구성 등을 살펴보며 학습 수준을 가늠할 수 있었습니다.​

물론 과거에도 부모님의 도움을 받거나 인터넷 자료를 복사하는 문제가 있었지만, 적어도 글 전체를 몇 초 만에 만들어 주는 도구가 누구에게나 이렇게 쉽게 제공되지는 않았습니다. 알다시피 지금은 상황이 상당히 달라졌습니다. 생성형 AI에 주제만 입력해도 보고서의 개요를 만들고, 관련 내용을 정리하고, 서론과 본론, 결론까지 갖춘 글을 작성할 수 있습니다.​

학생이 조금만 더 구체적으로 요청하면 문체를 바꾸거나 논리를 보완하고, 발표 자료까지 만드는 것도 가능합니다. 그렇다면 완성된 보고서가 훌륭하다는 이유만으로 그 학생이 해당 내용을 충분히 이해했다고 판단할 수 있을까요? 아니면, 글이 다소 서툴더라도 자료를 찾아보고 여러 번 생각하면서 자신의 주장을 발전시킨 학생은 어떻게 평가해야 할까요? 바로 이 지점에서 평가의 중요한 질문이 달라집니다.

‘무엇을 제출했는가?’에서 ‘어떤 생각을 거쳐 그 결과에 도달했는가?’로 시선을 넓혀야 한다는 것입니다. 그렇다고 보고서나 에세이의 가치가 사라진다는 뜻은 아닙니다. 완성된 결과물은 여전히 중요합니다. 다만 결과물 하나만으로는 학생이 실제로 무엇을 알고 있으며, 어떤 부분을 스스로 판단했고, 어디에서 AI의 도움을 받았는지 충분히 파악하기 어려워졌습니다.​ 이제 결과물과 함께 학습 과정도 살펴볼 필요가 있습니다.​

​2. AI 탐지 프로그램만으로 해결할 수 있을까요?​

AI가 작성한 글인지 판별하려는 시도도 이어지고 있습니다. 이른바 AI 탐지 프로그램을 활용해 문장이나 표현의 특징을 분석하는 방식입니다. 하지만 여기에는 주의할 점이 있습니다. AI 탐지 결과만으로 글의 작성자를 확정하거나 부정행위 여부를 단정하기는 어렵습니다. 사람이 직접 쓴 글이 AI 작성물로 의심받을 수도 있고, AI가 작성한 글이 탐지되지 않을 수도 있기 때문입니다.

따라서 탐지 결과 하나만으로 학생을 평가하거나 불이익을 주는 방식은 신중해야 합니다. ​그렇다면 교사는 어떻게 해야 할까요? 학생에게 AI를 전혀 사용하지 말라고 요구하는 것만으로 모든 문제를 해결하기는 어렵습니다. 실제 생활과 직장에서도 AI 활용 능력이 중요해지는 상황에서, 교육이 AI를 무조건 금지하는 데만 머물 수는 없기 때문입니다.

​물론 시험의 목적이나 과제의 성격에 따라 AI 사용을 제한할 필요는 있습니다. 기초 개념을 스스로 이해했는지 확인하는 시험과 AI를 활용해 자료를 분석하는 프로젝트는 평가 목적이 다르기 때문입니다. 중요한 것은 AI를 허용할 것인지 금지할 것인지뿐 아니라, 무엇을 배우고 무엇을 평가하려는지 먼저 분명히 하는 것입니다.​

예를 들어 학생이 역사 보고서를 작성한다고 해보겠습니다. 단순히 역사적 사건을 설명하는 것이 과제의 목적이라면 AI가 정리한 글을 제출하는 것만으로는 학생의 이해도를 확인하기 어렵습니다. 하지만 학생이 서로 다른 사료를 비교하고, 자료의 신뢰성을 판단하고, 자신의 주장을 근거와 함께 설명하도록 과제를 설계하면 이야기가 달라집니다. 평가의 초점이 단순한 정보 정리에서 자료 해석과 판단으로 넓어지기 때문입니다.​

​3. 과정 중심 평가란 무엇일까요?​

과정 중심 평가(Process-Based Assessment)는 말 그대로 학습의 결과뿐 아니라 결과에 도달하기까지의 과정을 함께 살펴보는 평가입니다. 과정 중심 평가를 단순히 학생의 작업 기록을 많이 모으는 것으로 이해해서는 안 됩니다. 기록의 양이 많다고 학생의 사고력을 정확하게 알 수 있는 것은 아니기 때문입니다.​

핵심은 학습 목표와 관련된 의미 있는 증거를 확인하는 것입니다. 예를 들어 학생이 환경오염에 관한 보고서를 작성한다고 가정해 보겠습니다. 완성된 보고서만 보면 문장 구성이나 정보의 정확성은 확인할 수 있습니다. 다음과 같은 자료가 함께 있다면 학생의 학습 과정을 조금 더 구체적으로 이해할 수 있습니다.

• 처음에 학생이 생각한 문제와 그 이유
• 문제를 해결하기 위해 세운 질문
• 참고한 자료와 자료를 선택한 이유
• AI가 제시한 답변 중 의심스럽거나 불충분하다고 판단한 부분
• 추가로 확인한 근거와 수정한 내용
• 최종 결론을 선택한 이유

이 자료들은 학생이 어떤 질문을 던졌는지, 자료를 어떻게 판단했는지, 처음의 생각이 어떻게 달라졌는지를 보여줍니다. 여기서 꼭 기억해야 할 점이 있습니다. AI와 나눈 대화 기록이 있다고 해서 곧바로 비판적 사고력이 입증되는 것은 아닙니다. AI에게 질문을 많이 했더라도 답변을 이해하지 못했을 수 있고, 기록이 짧더라도 깊이 있는 판단을 했을 수 있습니다.​

따라서 교사는 기록 자체를 점수화하기보다, 그 기록에서 학습 목표와 관련된 변화와 판단의 근거를 살펴야 합니다. 이것이 단순한 활동 기록과 의미 있는 과정 중심 평가의 차이입니다.​

​4. AI 시대에 특히 살펴봐야 할 세 가지 능력​

과정 중심 평가를 설계할 때는 모든 활동을 평가하려고 하기보다, 학습 목표에 맞는 핵심 능력을 선정하는 것이 좋습니다.​

첫째, 질문을 발전시키는 능력 – 학생이 AI에게 어떤 질문을 했는지는 사고 과정을 살펴볼 수 있는 단서가 됩니다. 처음에는 “기후변화에 대해 알려줘”라고 물었던 학생이 자료를 살펴본 뒤 “기후변화가 지역별 농업 생산량에 미치는 영향은 어떻게 다르며, 이를 뒷받침하는 통계 자료는 무엇인가?”라고 질문을 구체화했다고 생각해 보겠습니다.

​질문이 구체적으로 바뀌었다는 사실만으로 학습이 완성된 것은 아닙니다. 그러나 학생이 주제를 좁히고, 필요한 근거를 찾고, 문제를 더 정확하게 정의하려 했다는 점은 살펴볼 가치가 있습니다. 이를 평가하려면 프롬프트의 길이나 전문 용어의 개수를 세기보다, 질문이 학습 목표에 얼마나 적합한지, 앞선 답변을 바탕으로 질문을 어떻게 발전시켰는지 확인해야 합니다.​

둘째, AI의 답변을 검증하는 능력 – AI는 유용한 정보를 빠르게 정리해 주지만, 언제나 정확한 답을 제공하는 것은 아닙니다. 실제로 존재하지 않는 논문이나 잘못된 통계, 맥락을 벗어난 설명을 제시할 수 있습니다. 따라서 AI의 답변을 그대로 받아들이지 않고, 다른 자료와 비교해 확인하는 능력이 중요합니다. ​예를 들어 AI가 특정 정책으로 청소년의 학업 성취도가 30% 향상되었다고 설명했다면, 학생은 다음을 확인할 수 있습니다.

• 이 수치는 실제 연구나 공식 통계에 근거한 것인가?
• 조사 대상과 조사 기간은 어떻게 되는가?
• ‘30% 향상’은 무엇을 기준으로 계산한 것인가?
• 다른 연구에서는 다른 결과가 나오지 않았는가?

​이처럼 근거를 확인하는 활동은 단순한 검색과 다릅니다. 자료가 있다는 사실만 확인하는 것이 아니라, 그 자료가 자신의 주장을 실제로 뒷받침하는지 판단하는 과정이기 때문입니다.​

셋째, 자신의 판단을 설명하는 능력 – 학생이 보고서를 제출한 뒤 교사가 “이 결론을 선택한 이유는 무엇인가요?”, “반대되는 자료가 있다면 결론이 달라질까요?”라고 질문할 수 있습니다. 학생이 자신의 말로 설명하고, 사용한 근거와 결론의 관계를 밝히며, 부족한 점을 인정할 수 있다면 학습 내용을 어느 정도 이해했는지 더 잘 파악할 수 있습니다.​

이때 유창하게 말하는 능력만으로 평가해서는 안 됩니다. 말하기에 어려움이 있는 학생에게는 짧은 서면 설명, 개별 면담, 구두 발표 등 다양한 방법을 제공할 수 있습니다. 중요한 것은 말솜씨가 아니라 자신의 판단을 근거와 연결해 설명할 수 있는가입니다.​

​5. 학부모와 학생이 오늘부터 실천할 수 있는 3단계​

과정 중심 평가라고 하면 거창한 평가 시스템이나 복잡한 디지털 도구부터 떠올릴 수 있습니다. 하지만 가정에서 과제를 할 때도 간단하게 시작할 수 있습니다.

1단계. AI를 열기 전에 내 생각부터 적어보기 – 과제를 받으면 곧바로 AI에게 답을 요청하기보다, 먼저 3~5분 정도 자신의 생각을 적어보도록 해보세요. 정답을 정확히 알지 못해도 괜찮습니다. 지금 알고 있는 것, 궁금한 것, 예상하는 결과를 간단히 써보면 됩니다.​ 예를 들어 “학교에서 일회용품 사용을 줄이려면 어떻게 해야 할까?”라는 과제가 있다면 다음과 같이 시작할 수 있습니다.

• 내 생각: 일회용 컵 대신 개인 컵을 사용하면 좋겠다.
• 궁금한 점: 실제로 개인 컵을 사용하면 쓰레기가 얼마나 줄어들까?
• 더 알아볼 점: 개인 컵을 세척하는 데 필요한 물과 에너지도 고려해야 할까?

​이렇게 시작하면 AI의 답변을 읽을 때 자신의 생각과 비교할 기준이 생깁니다. 교육학에서는 학습자가 자신의 이해 상태를 살피고 조절하는 능력을 ‘메타인지(Metacognition)’라고 합니다. 쉽게 말하면 내가 무엇을 알고, 무엇을 모르며, 다음에 무엇을 확인해야 하는지 알아차리는 능력입니다. ​AI를 사용하기 전에 자신의 생각을 먼저 적는 활동은 이러한 메타인지를 연습하는 한 가지 방법이 될 수 있습니다. ​

2단계. AI의 답변에서 의심되는 부분을 찾아보기 – AI가 답을 제시하면 바로 복사해 과제에 붙여넣지 말고, 다음 세 가지 질문을 해보세요.

• 이 설명은 어떤 근거를 바탕으로 했을까?
• 사실과 의견이 섞여 있지는 않을까?
• 다른 자료를 확인하면 결론이 달라질 수도 있을까?

​확인이 필요한 내용은 공공기관의 통계, 원문 자료, 신뢰할 수 있는 연구 등과 비교합니다. AI가 알려준 출처가 실제로 존재하는지도 직접 확인해야 합니다. 이때 중요한 것은 모든 문장을 무조건 의심하는 것이 아닙니다. 학습 목표와 관련된 핵심 주장과 수치를 중심으로 검증하는 것입니다. 처음부터 완벽하게 검증하지 못해도 괜찮습니다. 무엇을 확인했고, 무엇은 아직 확인하지 못했는지 구분하는 것부터 시작하면 됩니다.​

3단계. AI를 닫고 내 말로 다시 설명하기 – 마지막으로 AI의 답변을 보지 않은 상태에서 핵심 내용을 자신의 말로 설명해 보세요.

• “이 과제에서 내가 발견한 문제는 무엇인가?”,
• “어떤 근거를 확인했는가?”,
• “처음 생각과 달라진 점은 무엇인가?”,
• “아직 확신할 수 없는 부분은 무엇인가?”를 짧게 정리하면 됩니다.

설명이 막히는 부분이 있다면 그 부분은 다시 학습할 필요가 있다는 신호일 수 있습니다. 이 활동은 단순히 AI의 답변을 기억하는지 확인하는 것보다, 배운 내용을 스스로 떠올리고 이해를 점검하는 데 도움이 됩니다. 학습한 내용을 기억에서 꺼내 보는 ‘인출 연습(Retrieval Practice)’과도 연결됩니다. 세 단계 모두 긴 기록을 만들 필요는 없습니다. 처음 생각 3줄, 검증한 내용 2~3개, 최종 설명 5줄 정도만으로도 충분히 시작할 수 있습니다.​

​6. 교사는 무엇을 바꿔야 할까요?​

과정 중심 평가가 제대로 자리 잡으려면 학생에게 기록을 요구하는 것만으로는 부족합니다. 교사의 과제 설계와 평가 기준도 함께 바뀌어야 합니다. 예를 들어 모든 학생에게 같은 주제로 보고서를 작성하게 하고 완성도만 비교한다면, AI가 제공한 결과물을 얼마나 잘 다듬었는지가 평가에 큰 영향을 줄 수 있습니다.​ 반면 교사가 다음과 같이 과제를 설계한다면 학생의 사고를 더 구체적으로 확인할 수 있습니다.

• 첫째, 과제 시작 단계에서 학생의 초기 생각을 남기게 합니다. 학생이 무엇을 알고 있는지, 어떤 관점을 가지고 있는지 확인할 수 있습니다. ​
• 둘째, 자료의 선택과 활용 이유를 설명하게 합니다. 단순히 출처 목록을 제출하는 것과 자료가 자신의 주장을 어떻게 뒷받침하는지 설명하는 것은 다릅니다. ​
• 셋째, 초안과 수정본을 비교하게 합니다. 무엇을 바꾸었는지뿐 아니라 왜 바꾸었는지를 살펴봅니다.​
• 넷째, 결과물에 대한 짧은 면담이나 성찰 활동을 진행합니다. 학생이 자신의 결론을 이해하고 있는지, 다른 관점을 검토했는지 확인할 수 있습니다.​
• 다섯째, 평가 기준을 과제 전에 공개합니다. 학생은 어떤 능력을 보여줘야 하는지 알고, 교사는 학생마다 다른 기준을 적용하는 문제를 줄일 수 있습니다. ​

물론 모든 과제에서 이 모든 절차를 적용할 필요는 없습니다. 학생 수가 많은 학급에서는 기록을 검토하는 데 상당한 시간이 들 수 있습니다. 따라서 과제의 중요도와 수업 목표에 따라 핵심 증거 몇 가지를 선택하는 것이 현실적입니다. ​

또한 학생의 AI 대화 기록을 수집할 때는 개인정보와 사생활을 고려해야 합니다. 학습과 무관한 대화까지 제출하도록 요구하거나, AI 기록이 없다는 이유만으로 부정행위라고 판단해서는 안 됩니다. 평가에 필요한 자료의 범위와 목적을 미리 안내하는 것이 바람직합니다.​

​7. 결과물 중심 평가를 없애자는 이야기가 아닙니다​

여기서 한 가지 오해를 짚고 넘어가고 싶습니다. 과정 중심 평가가 중요하다고 해서 완성된 결과물은 더 이상 평가할 필요가 없다는 뜻은 아닙니다. 보고서의 정확성, 논리성, 구성, 표현력은 여전히 중요합니다. 학생이 자료를 찾아보고 성실하게 기록했더라도 최종 결론에 오류가 있다면 그 부분 역시 확인해야 합니다.​

반대로 결과물이 훌륭하더라도 학생이 내용을 이해하지 못하고 자신의 판단을 설명하지 못한다면, 학습이 충분히 이루어졌는지 다시 살펴볼 필요가 있습니다. 따라서 현실적인 방향은 결과 중심 평가와 과정 중심 평가 가운데 하나를 선택하는 것이 아니라, 두 가지를 적절하게 결합하는 것입니다.​

결과물은 학생이 무엇을 만들어 냈는지 보여주고, 과정의 증거는 그 결과에 어떻게 도달했는지 이해하도록 돕습니다. 이 둘을 함께 살펴볼 때 교사는 학생의 강점과 부족한 부분을 더 구체적으로 파악할 수 있습니다. 학생 역시 단순히 점수를 받기 위해 과제를 완성하는 데서 벗어나, 자신의 학습 방법을 돌아볼 기회를 얻을 수 있습니다.​

​결론: AI 시대의 평가는 학생의 생각을 확인하고 성장시키는 과정입니다​

생성형 AI는 글을 작성하고 정보를 정리하는 일을 빠르게 처리합니다. 그렇다고 사람이 배워야 할 이유가 사라지는 것은 아닙니다. 오히려 정보가 쉽게 만들어지는 시대일수록 그 정보가 정확한지, 어떤 관점이 빠져 있는지, 무엇을 근거로 판단해야 하는지 생각하는 능력이 중요해집니다.​

교육도 이러한 변화를 반영해야 합니다. 학생이 제출한 보고서의 문장이 얼마나 매끄러운지만 살펴보는 것으로는 충분하지 않습니다. 학생이 처음에 어떤 생각을 했는지, 새로운 자료를 만나 어떻게 생각을 바꾸었는지, AI의 답변을 어떤 기준으로 검토했는지, 최종적으로 무엇을 이해했는지를 함께 살펴볼 필요가 있습니다.​

물론 학생의 생각을 확인하기 위해 모든 과정을 감시하거나 기록하게 하자는 뜻은 아닙니다. 학습을 방해할 만큼 많은 기록을 요구하기보다, 학생의 이해와 판단을 보여주는 핵심 증거를 적절하게 활용하자는 것입니다. 저는 AI 시대에 좋은 평가란 학생이 틀리지 않았다는 사실을 확인하는 데서 끝나서는 안 된다고 생각합니다.​

학생이 어디까지 이해했는지, 어떤 부분에서 막혔는지, 다음에는 무엇을 배워야 하는지 알려주는 평가여야 합니다. 교육의 목적은 완성된 답안을 제출하는 데 있지 않습니다. 학생이 질문하고, 근거를 찾고, 자신의 생각을 검토하며, 더 나은 판단에 도달하도록 돕는 데 있습니다.​

AI가 결과물을 만들어 줄 수 있는 시대일수록, 교육은 학생이 스스로 생각하고 판단하는 과정을 더 소중하게 다뤄야 합니다. 다음에 아이가 보고서를 작성할 때 한 번만 질문해 보세요. “이 보고서의 결론은 무엇이니?”에서 한 걸음 더 나아가, “처음에는 어떻게 생각했는데, 자료를 찾아보면서 무엇이 달라졌니?”라고 말입니다. 그 질문 하나가 아이의 학습을 바라보는 시선을 바꾸는 출발점이 될 수 있습니다.​

[부록] AI 시대의 과정 중심 평가표 — 결과물보다 생각의 과정을 살펴봅니다​

AI를 활용한 과제를 평가할 때는 완성된 보고서만 보지 않고, 학생이 어떤 생각을 했으며 그 생각을 어떻게 발전시켰는지 함께 살펴볼 필요가 있습니다. 아래 평가표는 학교 수업, 학원 과제, 가정 학습에서 활용할 수 있는 기본 예시입니다. 교사는 수업 목표에 맞게 항목과 배점을 조정할 수 있으며, 학생은 과제를 마친 뒤 스스로 학습 과정을 돌아보는 데 활용할 수 있습니다.​

1. 과정 중심 평가표 – 평가 대상: AI를 활용한 보고서·탐구 과제·프로젝트​

총점: 28점

• 24~28점: 생각을 발전시키고 근거를 활용하는 과정이 비교적 잘 드러남
• 18~23점: 주요 학습 과정이 드러나며 일부 영역의 보완이 필요함
• 12~17점: 자료 검증이나 생각의 발전 과정을 더 구체적으로 확인할 필요가 있음
• 7~11점: 학습 과정을 확인할 수 있는 증거가 부족하므로 추가 대화나 활동이 필요함

※ 위 점수 구간은 활용을 위한 예시이며, 검증된 표준 척도나 학생의 능력을 확정하는 기준은 아닙니다. 점수가 낮더라도 곧바로 부정행위나 학습 능력 부족을 의미하지 않습니다. 학생의 학년, 과제의 난이도, 학습 목표를 고려해 해석해야 합니다.​

2. 학생용 자기 점검표 – 과제를 제출하기 전에 아래 항목을 확인하고 체크 해 보세요.

• AI를 사용하기 전에 내 생각을 먼저 적었다.
• 과제를 해결하는 데 필요한 질문을 만들었다.
• AI의 답변을 그대로 받아들이지 않고 주요 내용을 확인했다.
• 중요한 주장과 통계의 출처를 직접 확인했다.
• AI의 답변과 내 생각이 다른 부분을 살펴보았다.
• 확인한 근거를 바탕으로 결과물을 수정했다.
• 최종 결론을 내린 이유를 내 말로 설명할 수 있다.
• 새롭게 알게 된 점과 아직 모르는 점을 정리했다.

​3. 교사용 평가 기록

4. 이 평가표를 사용할 때 꼭 기억할 점​

과정 중심 평가의 목적은 학생이 얼마나 많은 질문을 했는지, 기록을 얼마나 길게 남겼는지 확인하는 것이 아닙니다. 학생이 근거를 살펴보고 자신의 판단을 발전시켰는지 확인하는 것이 핵심입니다. AI 대화 기록은 여러 증거 가운데 하나일 뿐입니다.

학생이 AI를 사용하지 않은 과제라면 자료 조사 기록이나 초안, 교사와의 대화 등 다른 증거를 활용할 수 있습니다. 기록이 부족한 경우에도 곧바로 낮은 점수를 주기보다 짧은 면담이나 추가 설명을 통해 실제 이해도를 확인하는 것이 바람직합니다. 평가표는 학생을 감시하는 도구가 아니라, 교사와 학생이 다음 학습 방향을 함께 찾는 도구여야 합니다.​

참고자료​

아래 자료는 생성형 AI 시대의 교육 평가, AI 활용 지침, 학습 과정과 평가 설계를 이해하는 데 참고할 만한 자료입니다.

• UNESCO (2023), Guidance for Generative AI in Education and Research. 생성형 AI를 교육과 연구에 활용할 때 고려해야 할 인간 중심 접근, 교육적 설계, 개인정보 보호 및 책임 있는 활용에 관한 지침입니다. 원문: UNESCO 보고서 보기​
• UNESCO (2024). AI Competency Framework for Teachers. AI 시대 교사에게 필요한 인간 중심 사고, AI 윤리, AI 활용 교육·교수법 등의 역량을 다룹니다. 교사의 평가 설계와 전문적 판단을 이해하는 데 참고할 수 있습니다. 원문: UNESCO 교사 역량 프레임워크
• ​UNESCO (2024). AI Competency Framework for Students. 학생이 AI를 이해하고 책임 있게 활용하며, 인간의 주도성과 비판적 판단을 유지하도록 돕는 역량 체계를 제시합니다. 원문: UNESCO 학생 역량 프레임워크
• ​ OECD. PISA 2022 Assessment and Analytical Framework. 학생의 지식과 역량을 어떤 평가 틀로 측정할 수 있는지 살펴볼 수 있는 자료입니다. 과정 중심 평가를 설계할 때 평가 목표와 증거를 명확히 설정하는 데 참고할 수 있습니다. 원문: OECD PISA 자료실
• ​Black, P. & Wiliam, D. (1998). Assessment and Classroom Learning. 교실 평가와 학습 개선의 관계를 다룬 대표적인 연구입니다. 평가를 단순한 성적 산출이 아니라 학습을 개선하는 과정으로 이해하는 데 도움이 됩니다. 원문 검색: 논문 DOI​

참고자료 활용 시 유의할 점: 위 자료들이 모두 생성형 AI 시대의 과정 중심 평가표를 직접 검증한 것은 아닙니다. UNESCO 자료는 AI 활용의 교육적 원칙과 역량을, OECD와 Black·Wiliam의 연구는 평가와 학습에 관한 배경을 이해하는 자료로 구분해 인용하는 것이 정확합니다.

​원문보기 : 생성형 AI 과제 딜레마 극복법: 학생과 교사를 위한 과정 중심 AI 학습 3단계 전략

Socko/Ghost

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