2026년 7월 18일 학술지 Academic Visions에 게재된 한나 샤이너(Hanna Shayner)의 연구는 법학 전공 학생을 위한 생성형 AI 및 거대언어모델(LLM) 활용 방안을 상세히 다뤘다. 기존의 지식 습득 위주 교육에서 벗어나 법령 검색이나 데이터 분석 등 반복적인 업무를 AI에 맡기는 활동 기반 교육 모델로의 전환을 강조했다. 특히 미국과 중국의 사법 판례를 분석한 사례 연구를 통해 AI가 특정 목적을 위한 영어(ESP) 학습의 적응형 튜터 역할을 수행하며, 역할극과 즉각적인 피드백을 통해 언어 학습의 능동적 참여를 이끌어냄을 입증했다.

연구는 AI 역량 강화를 위해 범용 프롬프트 엔지니어링과 학문적 자율성을 다루는 고정 모듈, 전문 법률 소프트웨어 기술을 다루는 가변 모듈의 이원적 프레임을 제안했다. 다만, 연구는 생성된 콘텐츠가 사실과 다른 신경망 환각, AI 기반 표절, 파편화된 매체 소비로 주의력이 저하되는 클립형 사고 등 교육적 위험 요소를 지적했다. 이에 따라 학생들은 공식 입법 등록부와 대조하여 결과를 검증하는 비판적 관리자 역할을 수행해야 한다.

이러한 문제에 대응하기 위해 연구는 AI 사용에 대한 제도적 규제 마련과 함께, 국가 최종 시험(SFE)을 구술 시험 및 실무 중심 사례 연구 위주로 재편할 것을 권고했다. 이번 결과는 '법학(081)' 전공 커리큘럼 개편의 기초 자료가 되며, 전문 고등 교육 기관의 교사 연수 프로그램을 위한 실질적인 지침을 제공한다.

2026년 7월 18일 학술지 Academic Visions에 게재된 한나 샤이너(Hanna Shayner)의 연구는 법학 전공 학생을 위한 생성형 AI 및 거대언어모델(LLM) 활용 방안을 상세히 다뤘다. 기존의 지식 습득 위주 교육에서 벗어나 법령 검색이나 데이터 분석 등 반복적인 업무를 AI에 맡기는 활동 기반 교육 모델로의 전환을 강조했다. 특히 미국과 중국의 사법 판례를 분석한 사례 연구를 통해 AI가 특정 목적을 위한 영어(ESP) 학습의 적응형 튜터 역할을 수행하며, 역할극과 즉각적인 피드백을 통해 언어 학습의 능동적 참여를 이끌어냄을 입증했다.

연구는 AI 역량 강화를 위해 범용 프롬프트 엔지니어링과 학문적 자율성을 다루는 고정 모듈, 전문 법률 소프트웨어 기술을 다루는 가변 모듈의 이원적 프레임을 제안했다. 다만, 연구는 생성된 콘텐츠가 사실과 다른 신경망 환각, AI 기반 표절, 파편화된 매체 소비로 주의력이 저하되는 클립형 사고 등 교육적 위험 요소를 지적했다. 이에 따라 학생들은 공식 입법 등록부와 대조하여 결과를 검증하는 비판적 관리자 역할을 수행해야 한다.

이러한 문제에 대응하기 위해 연구는 AI 사용에 대한 제도적 규제 마련과 함께, 국가 최종 시험(SFE)을 구술 시험 및 실무 중심 사례 연구 위주로 재편할 것을 권고했다. 이번 결과는 '법학(081)' 전공 커리큘럼 개편의 기초 자료가 되며, 전문 고등 교육 기관의 교사 연수 프로그램을 위한 실질적인 지침을 제공한다.