FICCI-EY-Parthenon 보고서에 따르면 인도 대학에서 AI는 학업 생활의 일상적인 도구가 됐습니다. 중국 학생을 대상으로 한 예비 연구에서는 숙제 점수가 오른 반면 교실 시험 점수는 하락했습니다. 이 결과는 학생들이 개념을 배우는지, 아니면 과제를 끝내는 데 주로 AI를 쓰는지에 관한 의문을 다시 불러왔습니다.

보고서에서 학생 23%는 매일, 43%는 일주일에 여러 차례 학업에 AI를 사용한다고 답했으며, 1%는 전혀 사용하지 않는다고 했습니다. 이용 목적은 조사·연구 84%, 글쓰기 76%, 어려운 주제 이해 68%, 글 편집 63% 순이었습니다. AI 도구는 개념을 명확히 하고 생각을 정리하며 글쓰기를 개선하는 데 도움이 될 수 있지만, 이해 없이 제출할 답을 만들어내는 것은 AI로 학습하는 것과 다릅니다.

세계은행의 2026년 세계개발보고서가 인용한 중국 연구는 7~12학년 학생을 추적했으며, 이들의 생성형 AI 사용은 2022년부터 2025년까지 늘었습니다. 연구 표본에서 학생들이 스스로 보고한 이용률은 거의 0%에서 약 80%로 상승했습니다. 학생들이 AI를 처음 사용한 뒤 6개월 동안 숙제 점수는 점차 18% 올랐고, 월간 교실 시험 점수는 20% 하락했습니다. AI를 쓰기 전과 대체로 같은 시간을 숙제에 들인 학생은 교실 시험에서 영향을 덜 받았습니다. AI를 한 번이라도 사용한 학생은 고등학교 및 대학 입학시험에서 평균 5~7% 낮은 점수를 받았으며, 보고서는 사용 기간이 길수록 부정적 영향이 누적됐다고 밝혔습니다.

세계은행 보고서 작성 당시 이 연구는 동료 심사를 거치지 않았습니다. 따라서 연구 결과는 예비적이며, AI 사용이 학업 성과 하락을 일으킨다고 확정적으로 입증하지는 않습니다.

FICCI-EY-Parthenon 보고서는 AI 과의존, 독립적인 학습, 학문적 정직성에 대한 우려도 제기했습니다. 기관의 규정이 명확하지 않은 회색 지대도 있습니다. AI로 조사하거나 문법을 다듬고 설명을 요청하는 행위가 자동으로 부정행위가 되는 것은 아니지만, AI가 만든 결과물을 자신의 작업으로 제출하면 저자 표시와 평가, 학위가 무엇을 보증하는지에 관한 문제가 생깁니다.

완성도 높은 에세이와 프로젝트만으로는 학생이 무엇을 알고 있는지, 배운 내용을 얼마나 독립적으로 적용하는지 확인하기 어려워질 수 있다고 보고서는 지적했습니다. 학생들이 많은 과제, 언어 장벽, 수업 내용을 이해하기 어려운 상황 때문에 AI를 이용할 수 있다는 점도 언급했습니다. 대안으로 구술시험, 감독 아래 문제 풀이, 교실 토론, 풀이 과정을 설명해야 하는 과제가 제안됐습니다. 학생은 AI의 도움을 받아 작성한 답을 직접 설명해 보고, 비슷한 문제를 도움 없이 풀어 이해 여부를 확인할 수 있습니다.

FICCI-EY-Parthenon 보고서에 따르면 인도 대학에서 AI는 학업 생활의 일상적인 도구가 됐습니다. 중국 학생을 대상으로 한 예비 연구에서는 숙제 점수가 오른 반면 교실 시험 점수는 하락했습니다. 이 결과는 학생들이 개념을 배우는지, 아니면 과제를 끝내는 데 주로 AI를 쓰는지에 관한 의문을 다시 불러왔습니다.

보고서에서 학생 23%는 매일, 43%는 일주일에 여러 차례 학업에 AI를 사용한다고 답했으며, 1%는 전혀 사용하지 않는다고 했습니다. 이용 목적은 조사·연구 84%, 글쓰기 76%, 어려운 주제 이해 68%, 글 편집 63% 순이었습니다. AI 도구는 개념을 명확히 하고 생각을 정리하며 글쓰기를 개선하는 데 도움이 될 수 있지만, 이해 없이 제출할 답을 만들어내는 것은 AI로 학습하는 것과 다릅니다.

세계은행의 2026년 세계개발보고서가 인용한 중국 연구는 7~12학년 학생을 추적했으며, 이들의 생성형 AI 사용은 2022년부터 2025년까지 늘었습니다. 연구 표본에서 학생들이 스스로 보고한 이용률은 거의 0%에서 약 80%로 상승했습니다. 학생들이 AI를 처음 사용한 뒤 6개월 동안 숙제 점수는 점차 18% 올랐고, 월간 교실 시험 점수는 20% 하락했습니다. AI를 쓰기 전과 대체로 같은 시간을 숙제에 들인 학생은 교실 시험에서 영향을 덜 받았습니다. AI를 한 번이라도 사용한 학생은 고등학교 및 대학 입학시험에서 평균 5~7% 낮은 점수를 받았으며, 보고서는 사용 기간이 길수록 부정적 영향이 누적됐다고 밝혔습니다.

세계은행 보고서 작성 당시 이 연구는 동료 심사를 거치지 않았습니다. 따라서 연구 결과는 예비적이며, AI 사용이 학업 성과 하락을 일으킨다고 확정적으로 입증하지는 않습니다.

FICCI-EY-Parthenon 보고서는 AI 과의존, 독립적인 학습, 학문적 정직성에 대한 우려도 제기했습니다. 기관의 규정이 명확하지 않은 회색 지대도 있습니다. AI로 조사하거나 문법을 다듬고 설명을 요청하는 행위가 자동으로 부정행위가 되는 것은 아니지만, AI가 만든 결과물을 자신의 작업으로 제출하면 저자 표시와 평가, 학위가 무엇을 보증하는지에 관한 문제가 생깁니다.

완성도 높은 에세이와 프로젝트만으로는 학생이 무엇을 알고 있는지, 배운 내용을 얼마나 독립적으로 적용하는지 확인하기 어려워질 수 있다고 보고서는 지적했습니다. 학생들이 많은 과제, 언어 장벽, 수업 내용을 이해하기 어려운 상황 때문에 AI를 이용할 수 있다는 점도 언급했습니다. 대안으로 구술시험, 감독 아래 문제 풀이, 교실 토론, 풀이 과정을 설명해야 하는 과제가 제안됐습니다. 학생은 AI의 도움을 받아 작성한 답을 직접 설명해 보고, 비슷한 문제를 도움 없이 풀어 이해 여부를 확인할 수 있습니다.