차라리 아예 옛날 방식으로 가보시는건 어떨까요?
손 코딩 + 크로스 코드 리뷰

손 코딩으로 과제 제출을 시키면 AI를 활용하더라도 손으로 옮겨 적을 때 1번이라도 읽어볼 수 있고,
그 후 제출된 과제를 다른 사람에게 주고 코드 리뷰해서 제출하게 하면 다른 사람 코드도 읽고 분석해 볼 수 있지 않을까요?

같은 고민 하시는 분을 만나니 반갑네요. 다들 비슷한것 같습니다. 2년전까지 AI를 금지시켰는데, 굳이 금지시킬 필요가 있나 싶어서 작년부터는 허용을 해줬습니다. 그런데 올해가 되니 굳이 코딩을 가르쳐야하나 이런 생각까지 듭니다. 더 나아가서 프로그래밍 언어가 필요한지도 모르겠고요. 결국 언어라는 것이 컴퓨터와 사람을 이어주는 매개체인데 AI가 사람의 언어를 기계어로 바로 번역해주면 언어가 필요없잖아요. 이런 생각이 꼬리에 꼬리를 물다보면 컴퓨터공학이라는 학문도 필요없는건가 싶어집니다ㅠ.ㅠ 방학이 얼마 안남으니 점점 이상해집니다.

진짜 교육은 어떻게 해야할지 깝깝하네요..ㅋㅋ
현업도 AI에 배타적인 회사 반에 활용하는 회사 반에.. 적극 굴려보려는 회사도 보이고...

코딩 문제에 대해 ai에게 시킨 스크립트 함께 제출 시키면 어떨까요

수업시간에야 알아서들 하라고 하시고...
평가가 손코딩이라고만 하시면 될거 같습니다. 할넘할 자업자득아닐까요.

코멘트 빡빡하게 다는 거 생각해봤는데... 이것도 다 ai 가 해주는 영역이죠 ㅜㅜ
생각하기로는,
쪽지시험으로 , 본인이 제출했던 과제에 대해 주석을 다 제거하고 코드 약 200줄 정도를 출력해서 주면서 새로 주석을 달게하거나 단계별 알고리즘 설명을 서술하게 하는 방법이 어떨까 싶네요.

아니면 자신이 제출했던 코드에 대한 순서도를 수업초반 10분간 작성해서 제출하게하기...

AI를 활용하도록 방향을 설정하고 과제를 주면 어떤 종류의 과제가 좋을까?

아주 좋은 방향이에요.
AI 활용을 금지하기보단 오히려 적극적으로 “어떻게 활용할 것인가”를 사고하게 만드는 과제가 더 교육적이고 현실적이죠. 실제 산업 현장에서도 AI 도구(Copilot, ChatGPT, CodeWhisperer 등)는 이미 쓰이고 있으니까요.

⸻

✅ AI 활용을 허용할 때 좋은 과제 유형

과제 유형 설명 기대 효과
AI 코드 생성 → 코드 리뷰 및 개선 AI가 작성한 코드를 가져오게 하고, 문제점·한계·수정 아이디어를 직접 분석하게 함 분석력 + AI 한계 이해
AI 도움 받아 구현 → 어디에 도움받았는지 명시 어떤 부분을 AI가 도왔는지, 어떻게 응용했는지 설명서 제출 책임 있는 AI 활용 습관
AI vs 수작업 코드 비교 분석 같은 문제를 AI와 수작업으로 풀어보고 성능, 가독성, 설계 비교 판단력, 품질 인식
“AI는 못 푸는 문제” 설계해보기 AI가 헷갈리거나 실패하는 문제 만들기 (불명확한 스펙, 문맥 등) AI의 약점 파악 능력 향상
AI에게 명령 내리는 프롬프트 작성 과제 “이 기능을 구현하라”는 프롬프트를 스스로 설계하고 그 효과 분석 프롬프트 엔지니어링 학습
AI로 만든 코드 → 수작업 디버깅 과제 일부러 버그가 섞인 AI 코드 제공 → 직접 고치고 테스트 디버깅 실력 향상
AI 없이 풀면 불편한 문제 반복적이거나 boilerplate한 코드를 많이 요구하는 문제 AI 도구의 효율성 체험
코드 생성 외 활동 중심 과제 예: 테스트 코드 작성, 문서화, 리팩토링, 설계 다이어그램 등 실제 개발에 가까운 경험 제공


⸻

✨ 예시 과제 아이디어

1. “AI가 짜준 이 코드, 괜찮을까?”

ChatGPT 또는 Copilot을 이용해 간단한 Python 스크립트를 작성하되,
그 코드의 문제점과 개선사항을 직접 리뷰하고 보고서로 제출하시오.

⸻

2. “AI의 한계를 찾아라”

Copilot 또는 GPT에게 알고리즘 문제를 풀게 한 뒤,
어떤 조건에서 실패하거나 성능이 떨어지는지 분석하시오.

⸻

3. “AI 도움 받아 웹 서비스 만들기”

Todo 앱을 만든다.
AI의 도움을 받아도 되며, 어떤 기능에서 어떻게 활용했는지 기록해 제출하시오.

⸻

🎯 이런 방식의 장점
• 학생들이 맹목적으로 AI에 의존하지 않고,
“왜, 어떻게” 사용하는지 메타 인지를 갖게 함
• 현실 개발 환경에 가까운 사고 방식 훈련
• AI의 한계, 강점 모두를 이해하게 됨
• 표절 이슈, 무임승차 문제도 완화됨

⸻

✅ 정리

AI 사용을 허용하면서도 비판적 사고와 실력을 키우는 과제는 충분히 설계할 수 있습니다.
핵심은 AI가 해준 결과만 요구하지 않고,
그 결과에 대한 해석, 개선, 비교, 설명을 함께 요구하는 것입니다.

⸻

원하시면 실제 과제 템플릿이나 루브릭도 만들어드릴 수 있어요!


-------

이미 구글에서 대학생에게 무료로 프로버전을 풀었기 때문에 안써본 사람도 써보게 하면서 끌어가는 것도 좋을 것 같아요......

중간고사를 IDE만 깔아놓고 인터넷 안되는 컴퓨터로 볼 거라고 해야죠.
중간고사에서 조금이라도 점수 받고 싶으면 직접 타이핑해서 코딩해라.

그래도 알량한 과제 점수 조금 더 받겠다고 AI로 숙제하는 학생들이 있을 거고,
결국 그런 학생들은 걸러져 나가겠죠.

저는 AI 사용을 제제하지는 않았지만 제출하는 결과물에 대한 책임은 학생이 100% 지는 것으로 정했고, 제출한 결과물을 가지고 와서 저에게 왜 그렇게 했는지 사고과정을 상세히 설명할 수 있으면 AI 를 쓰든말든 상관없다 정도로 정책을 유지하고 있습니다.

다만 대형 수업은 그게 어려울테고, 저는 주로 대학원 과목이나 아니면 4학년 elective 과목을 많이 가르치기 때문에 아직은 크게 어려움은 없기는 하네요. 저희는 기초과목들은 대체로 Teaching faculty 들이 많이 가르치고, 저 포함한 Research faculty 들은 학부과목은 4학년 과목 위주, 주로 대학원 과목들을 맡아서 가르치고 있습니다.

저는 기계과이긴 하지만 제 전문분야가 computational science, computational methods 라서 수업이든 과제든 수업내 팀 프로젝트든 다 코딩을 많이 동반하고, 비슷한 고민은 늘 하고 있습니다 ㅠㅜ