Gen AI가 가져온 평가의 bottleneck

인터넷과 정보통신이 발달하면 대학 강의 하나 당 수강생이 기하급수적으로 늘어날 수 있고, 그렇기 때문에 교수 TO는 더 줄어들 것이라고 예상들을 했다. 그러나 Gen AI의 도래 이후로 (늘 그렇지만) 전망과는 다르게 흘러가는 듯하다.

 

과목당 수강생 수가 훨씬 낮게 설정되고 있다. 그 이유는 물리적으로 강의를 못듣는다거나 그런 것 때문이 아니라 과정 평가가 대체로 대면으로 고착되어버렸기 때문이다. 대면 평가를 하려면 교수자/조교 한명이 담당할 수 있는 학생이 한정되어버린다. 강의실의 크기도, 지필고사 채점 역량도 아니라 직접 실시간으로 대면 평가할 수 있는 인원의 한계가 bottleneck이 되어버린 것이다.

 

예를들어 take-home exam은 이제 의미를 많이 잃었고, 아예 대면으로 oral exam을 보는 사례들도 다시 보이기 시작했다 ('다시'라고 하는 까닭은, 시간을 잡아 강의자-학생이 일대일로 만나 문답으로 평가하는 건 나는 학부 초창기 때에나 보던 풍경이기 때문이다). 옛날같으면 집에서 하는 숙제를 내주고 채점하는 방식으로 대규모 강의를 운영할 수 있는데, 이젠 그렇게하면 어짜피 Gen AI 쓸거 아니까 아예 안해버린다. 대신 교실 내에서 교수자가 보는 눈 아래에서 평가를 한다. 근데 그러려면 수강인원이 한정될 수밖에 없다.

 

이건 그냥 단기적인 현상일까? 아니면 장차 학부 수준의 언어학과 과목은 소수의 '도제'들과 대면하는 방식으로 아예 진화할까? 만약 그렇게 진화하면 강의자 수요는 더 늘 것이다.

 

쓸데없는 사족이지만, 챗봇의 도래 이후 office hours에 오는 학생들이 더욱 늘었다. 옛날부터 나는, 많은 학생들이 office hours에 오지 않는 이유가, 자신의 질문이 너무 기초적이고 무식해보일까봐 겁을 먹기 때문이 아닐까 생각했는데, 아마도 사실인가보다. 본인 생각에 부끄러운 질문은 챗봇에서 다 하고 좀 알게된 후 생기게 되는 '본인 생각에 괜찮은' 질문들을 하러 office hours 문을 두드리는 것.

 

그러나 늘상 하는 생각이고 매학기 학생들에게 하는 말이지만 틀린질문은 없다. 틀린질문이 있다 하더라도
'... 모두 물어봐 틀린질문도 괜찮아...'

 

 

 

 

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