문서는 있지만 규칙은 없습니다
한국대학신문 보도에 따르면, 한국대학교육협의회가 2024년 전국 대학을 조사한 결과 공식 정책·가이드라인이 실질적으로 운영·적용되고 있다고 응답한 대학은 20%대에 머물렀습니다.
한국대학신문 2026.1 ↗Professor Edition · 대학 교수 전용 워크숍
학생에게 무엇을 허용할 것인가
대학 교수 클로드 워크숍
“이 수업에서 AI 써도 되나요?” — 그 질문에 답할 기준을 4시간 만에 만듭니다.
교수는 AI를 쓰는 사람인 동시에, 학생의 AI 사용 규칙을 정하고 판정해야 하는 사람입니다. 초·중등은 교육부 지침이 2026학년도부터 일괄 적용됐지만 대학은 자율로 남아, 그 기준을 교수가 직접 만들어야 합니다. 이 워크숍은 기능 소개가 아니라 기준 설계에서 시작합니다.
- 4시간
- 회차당 집중 과정
- 9챕터
- 3파트 단계형 커리큘럼
- 8개 대학
- 국내 가이드라인 비교
- 1개 조항
- 그날 완성하는 강의계획서 AI 조항
행정 부서 담당자시라면 대학 교직원 클로드 워크숍이, 초·중·고 선생님이시라면 교사 클로드 실무 연수가 맞습니다.
지금 강의실에서
“교수님, 이번 과제에
AI 써도 되나요?”
대학은 교육부가 세부 기준을 정하지 않아, 이 질문의 답을 교수가 스스로 만들어야 합니다.
같은 학과의 동일한 전공 필수 과목에서도 교수마다 답이 다릅니다. 아이디어 참고까지만 된다는 교수, 초안 작성까지 허용하는 교수, 전면 금지하는 교수가 한 건물 안에 있습니다.
초·중등은 정해졌고, 대학만 남았습니다
교육부는 대학 교육에 대해 AI 활용 세부 기준을 정하지 않고 있습니다. 반면 초·중등은 「수행평가 시 인공지능(AI) 활용 관리 방안」이 2026학년도부터 전국 학교에 일괄 적용됐습니다.
한국대학신문 2026.1 ↗문제는 AI를 쓸 줄 아느냐가 아닙니다.
학생에게 무엇을 허용하고 무엇을 금지할지, 그 기준을 문장으로 갖고 있느냐입니다.
국내 대학 현황
국내 대학들은
어떻게 정하고 있나요?
합의형·3단 선택형·사전 고지형·원칙형·영역 분리형 — 같은 문제에 대학마다 다른 답을 내놓았습니다.
| 대학 | 시점 | 방식 | 핵심 내용 |
|---|---|---|---|
| 연세대 | 2024.5 | 합의형 | 상호합의적 활용 — 수업 초반에 교수·학생이 활용 범위를 합의. AI 활용 시 도구명·모델·버전·사용 시점·활용 목적까지 적는 출처 표기 예시 제시 |
| 중앙대 | 2023.4 제정 · 이듬해 개정 | 3단 선택형 | 수업마다 적극 허용 · 제한적 허용 · 전면 금지 중 하나를 교수가 선택. 참고문헌·주석 표기 예시 제공 |
| 경희대 | 2023.8 | 3단 선택형 | 강의계획표에 활용 수준을 명시하도록 유도. 수업별로 적극 권장 · 제한 허용 · 금지형 중 택일. 허용 수업은 활용 사실을 밝히고 경우에 따라 핵심 프롬프트까지 기록 |
| 고려대 | 교수용·학생용 분리 | 지침 분리형 | 교수자에게는 수업별 AI 정책을 강의계획서에 명시하도록 권고. AI 탐지 도구의 한계를 명시하고 탐지 결과는 부정행위 판단의 보조적 단서로만 활용하도록 규정 |
| 전북대 | — | 사전 고지형 | 전면 금지 · 부분 허용 · 전면 허용을 강의계획서에 모두 명시하도록 규정 → 학생이 수강 신청 단계에서 확인 가능 |
| UNIST | — | 사전 고지형 | 대학 차원의 일괄 금지를 두지 않는다는 전제. 강의계획서·수업 공지로 기준을 사전 고지하고, 평가에서 AI 탐지 도구를 결정적 판단 기준으로 삼지 말 것을 권고 |
| 부산대 | 2023년 초 | 원칙형 | 「교수·학습 AI 활용 가이드라인」 — 지성·창의성·인간성·다양성·공공성·책임성 6대 원칙 제시. 투명성과 개인정보 보호 강조 |
| 서울대 | 2026.3.18 | 영역 분리형 | 「서울대학교 AI 가이드라인」 제정. 교육·학습 / 연구·개발 / 행정 3개 영역별 지침. 교육·학습 영역에서 교수자는 강의계획서를 통해 AI 도구 활용의 허용·금지 범위와 보고 방식을 안내 |
첫 번째 실습
우리 수업은 어디에 놓을 것인가
— 허용 수준 설계
전면 허용·부분 허용·전면 금지 중 하나를 고르는 것이 아니라, 과제 유형별로 나누어 정합니다.
자기 수업을 표에 올려놓는 것이 첫 실습입니다. 그리고 강의계획서에 넣을 조항 한 문단을 그 자리에서 씁니다. 학생이 수강 신청 단계에서 확인할 수 있어야 정정·철회로 인한 행정 낭비가 줄어듭니다.
| 과제 유형 | 허용 수준 | 표기 요구 |
|---|---|---|
| 아이디어 탐색 · 자료 조사 | 전면 허용 | 표기 불요 |
| 보고서 초안 · 구조 잡기 | 부분 허용 | 도구명 · 사용 목적 명시 |
| 최종 제출물의 논증 · 해석 | 금지 | — |
| 시험 · 실기 | 금지 | — |
위 표는 실습용 예시입니다. 이트리즈가 권장하는 기준이 아니며, 실제 수준은 교과 특성과 소속 대학 가이드라인에 따라 달라집니다.
강의계획서 AI 조항이란 해당 수업에서 생성형 AI를 어디까지 허용하고 어떻게 표기하게 할지 명시한 문단입니다.
두 번째 실습
AI를 써도 답이 안 나오는
과제로 다시 설계하기
AI 사용을 적발하는 대신, AI가 대신 써주기 어려운 과제로 바꾸는 쪽이 실효적입니다.
기존 과제 하나를 놓고 다시 짭니다. 방향은 네 가지입니다.
수업 안에서만 얻을 수 있는 자료를 요구한다
강의 중 논의 내용, 현장 실습 데이터, 지역 사례처럼 외부에서 구할 수 없는 재료를 과제의 전제로 둡니다.
과정을 제출물에 포함시킨다
최종본만이 아니라 중간 산출물, 수정 이력, 판단이 바뀐 지점을 함께 내게 합니다.
AI 출력물을 재료로 준다
초안을 교수가 제공하고 반박·검증·출처 확인을 과제로 삼습니다. 사용을 막는 대신 평가 대상을 옮깁니다.
구두 방어를 붙인다
짧은 질의응답으로 이해도를 확인합니다. 제출물이 아니라 사람을 평가하는 지점을 하나 만듭니다.
AI 활용을 허용한 경우의 출처 표기 양식도 함께 만듭니다 — 도구명, 모델과 버전, 사용 시점, 활용 목적을 어떻게 적게 할지 정합니다.
평가·채점
AI 탐지 도구를
근거로 삼을 수 없는 이유
탐지 도구의 수치는 부정행위의 증거가 되지 못하며, 국내 대학 가이드라인도 보조적 단서로만 쓰도록 규정합니다.
- 고려대 가이드라인은 AI 탐지 도구의 한계를 명시하고, 탐지 결과를 부정행위 판단의 보조적 단서로만 활용하도록 했습니다.
- UNIST도 평가에서 AI 탐지 도구를 결정적 판단 기준으로 삼지 말 것을 권고합니다.
- 서울대는 2026년 3월 제정한 AI 가이드라인에서 교수자가 강의계획서를 통해 허용·금지 범위와 보고 방식을 안내하도록 했습니다.
- 대부분의 가이드라인이 “AI 결과물을 그대로 제출하는 것은 금지”라고 쓰지만, ‘그대로’의 기준을 설명한 가이드라인은 없습니다.
현장의 말 — “레포트의 유사도 수치가 낮다고 해서 AI를 사용하지 않았다고 단정할 수 없고, 수치가 높다고 부정행위로 판단하기도 어렵다” 한국대학신문 2026.1 ↗
적발이 아니라 설계입니다.
탐지에 기대는 대신, 무엇을 어디까지 허용할지 먼저 문장으로 정합니다.
커리큘럼
그다음에 배우는 것
— 4시간, 3파트 9챕터
기준을 세운 뒤에 도구로 갑니다. 되돌리기 쉬운 일부터 넘겨보며 위임의 깊이를 한 단계씩 올립니다.
PART 1
기준 세우기
-
CHAPTER 01
AI와 일하는 방법
학생 AI 허용 수준을 설계하고, 내 업무는 가역성×실패비용으로 가릅니다.
이 챕터에서 하는 것
- 과제 유형별 허용 수준 정하기
- 가역성 × 실패비용으로 가르기
- 맡기면 안 되는 일 먼저 정하기
-
CHAPTER 02
클로드 작업환경 이해
담당 과목과 수업 원칙을 내 지침에 한 벌 저장합니다.
이 챕터에서 하는 것
- 계정·앱·실습파일 3관문 점검
- 과목·수업 원칙을 지침에 저장
- 결과물이 남는 위치 구분하기
-
CHAPTER 03
손에 익히기
쓰던 강의계획서 양식을 그대로 학습시키는 기본 동작입니다.
이 챕터에서 하는 것
- 강의계획서 양식 그대로 학습
- 화면 캡처 붙여넣어 시키기
- 소속 대학 지침을 기준 자료로
PART 2
강의 운영 도구
-
CHAPTER 04
스킬 만들기
과제 피드백 문구와 채점 기준표를 절차로 저장합니다.
이 챕터에서 하는 것
- 피드백 문구 세트 절차화
- 채점 기준표 생성 스킬
- 금지 사항을 안전장치로
-
CHAPTER 05
예약 작업 등록
주차별 공지와 과제 안내를 정해진 시각에 자동으로 받습니다.
이 챕터에서 하는 것
- 주차별 공지 자동 생성
- 과제 안내를 시각 지정 등록
- 결과가 폴더에 파일로 쌓임
-
CHAPTER 06
아티팩트
학생 자기점검표·제출 체크리스트를 코드 없이 만들어 나눕니다.
이 챕터에서 하는 것
- 학생 자기점검표 제작
- 과제 제출 체크리스트
- 링크 하나로 수강생에 공유
PART 3
자료와 연구
-
CHAPTER 07
슬라이드 디자인
강의자료 구조를 말로 다시 짜고 규칙으로 남깁니다.
이 챕터에서 하는 것
- 강의자료 구조를 말로 재구성
- 내 자료 스타일 규칙 뽑기
- 규칙을 스킬로 저장해 재사용
-
CHAPTER 08
HTML 슬라이드
강의자료 한 벌을 링크 하나로 여는 형태까지 만듭니다.
이 챕터에서 하는 것
- 강의자료를 HTML로 생성
- 첨부 없이 링크로 여는 형태
- 수강생이 바로 열람
-
CHAPTER 09
캡스톤
강의계획서 AI 조항과 재설계한 과제 1건을 완성합니다.
이 챕터에서 하는 것
- 강의계획서 AI 조항 완성
- 재설계한 과제 1건 확정
- 다음 학기에 이어갈 정리
240분 중 절반 이상이 각자 손으로 만드는 시간입니다. 구성·시간은 참가 교수의 전공 계열과 소속 대학 가이드라인에 맞춰 조정됩니다.
연구 영역의 범위 — 문헌 정리, 발표자료 구조화, 연구비 신청서 양식 정리까지를 다룹니다. 논문 본문 작성이나 심사 대응은 다루지 않습니다. 학술지·학회마다 생성형 AI 사용 규정이 다르고, 그 판단은 저자에게 있기 때문입니다.
진행 방식
인원이 많아도
실습이 되나요?
단계별 실습 교안 위에서 진행하므로, 참가자 화면이 진행자와 같은 지점에 머뭅니다.
각자 화면이 같은 지점에
진행자가 넘기면 참가자 화면도 같은 단계로 따라옵니다.
실습 지시가 화면에 남습니다
말로만 지나가지 않고 각자 화면에 표시돼 놓치는 단계가 줄어듭니다.
막힌 지점을 그 자리에서
어디서 몇 분이 막혔는지 진행자가 즉시 확인해 속도를 조절합니다.
끊겨도 실습은 계속됩니다
네트워크가 불안정해도 교안은 각자 화면에서 그대로 넘어갑니다.
대상은 전임·비전임 교원, 강의 담당 연구원, 교수학습개발센터(CTL) 담당자입니다. 사전 협의에서 소속 대학의 기존 가이드라인과 참가 교수의 전공 계열을 확인해 실습에 반영하며, 실습에는 Pro 계정 이상으로 로그인할 수 있어야 합니다. 교수학습개발센터 주관 교수법 워크숍 형태로도 운영합니다. 보직교수·처장단만 따로 모으는 경우는 임원 클로드 워크숍으로 안내드립니다.
워크숍이 끝난 뒤
워크숍이 끝나면
무엇이 남나요?
강의계획서에 그대로 넣을 AI 조항 1개, 다시 설계한 과제 1건, 그리고 각자 계정에 저장된 지침과 스킬이 남습니다.
Before · 지금
물어볼 때마다 다른 답
- 학생이 물어보면 그때그때 답한다
- 기준이 내 머릿속에만 있다
- 과제는 작년 것을 그대로 낸다
- AI를 썼는지 탐지 수치로 짐작한다
- 피드백 문구를 매번 새로 쓴다
After · 워크숍 이후
강의계획서에 적힌 기준
- 수강 신청 단계에서 기준이 공개된다
- 과제 유형별 허용 수준이 문장으로 있다
- AI가 대신하기 어려운 과제로 바뀐다
- 적발이 아니라 설계로 대응한다
- 피드백·채점 기준이 절차로 저장된다
실습 안내서의 예제가 전부 강의계획서·과제·피드백이라 일반 AI 교재와 갈립니다. 따라 하면 그대로 실행되도록 그날 입력한 문장을 담습니다.
강사
교단에 서 봤고,
대학에서 가르쳐 온 사람이 진행합니다
신정호 박사 이트리즈(eTRIZ) 대표 · 공학박사 · 전 경희대학교 경영대학원 겸임교수
"교수님들 앞에서 하는 강의는 다릅니다. 기능을 알려드리는 자리가 아니라, 기준을 함께 세우는 자리입니다."
KAIST 기계공학 박사(2005) · 베를린공과대학교 설계방법론 연구실 초청연구원(2002~2004) · LG전자 생산기술원 책임연구원(2004~2012) · 2016년 경희대학교 경영대학원 겸임교수. 2012년 이트리즈 설립 후 KAIST·서울대·홍익대 등 30여 개 대학과 협업하며 교수학습개발센터 대상 교수법 특강과 학생 캠프를 진행해 왔습니다. 강단에 서 본 사람이자, 지금도 매일 클로드(Claude)로 실무를 하는 사람입니다 — 지금 보고 계신 이 웹사이트도 직접 개발·운영합니다.
- 겸임교수 경력
- 30여 개 대학 협업
- 교수법 특강
- Claude
- 스킬 · 예약 작업
- Artifacts
자주 묻는 질문
워크숍 검토 전,
많이 물어보시는 8가지
대학 교수 AI 교육은 교직원 대상 교육과 무엇이 다른가요?
교직원 과정이 공문·보고서 등 행정 문서를 다룬다면, 교수 과정은 학생의 AI 사용을 어디까지 허용할지 정하는 기준 설계에서 시작합니다. 강의계획서 AI 조항과 과제 재설계가 핵심 산출물입니다.
강의계획서에 AI 활용 기준을 꼭 명시해야 하나요?
법적 의무는 아니지만 국내 여러 대학이 강의계획서 명시를 권고하거나 규정하고 있습니다. 전북대는 전면 금지·부분 허용·전면 허용으로 구분해 강의계획서에 모두 명시하도록 했고, 서울대는 2026년 3월 제정한 AI 가이드라인에서 교수자가 강의계획서를 통해 AI 도구 활용의 허용·금지 범위와 보고 방식을 안내하도록 했습니다.
AI 탐지 도구로 학생의 AI 사용을 판별할 수 있나요?
결정적 근거로 삼기 어렵습니다. 고려대 가이드라인은 AI 탐지 도구의 한계를 명시하고 탐지 결과를 부정행위 판단의 보조적 단서로만 활용하도록 했으며, UNIST도 평가에서 탐지 도구를 결정적 판단 기준으로 삼지 말 것을 권고합니다. 이 워크숍은 적발이 아니라 과제 설계로 접근합니다.
AI를 전면 금지하고 싶은데, 그것도 다루나요?
다룹니다. 전면 금지도 선택지 중 하나이며, 이 경우 금지를 어떻게 고지하고 어떤 과제 형태로 뒷받침할지를 설계합니다. 특정 방향을 권하지 않습니다.
논문 작성에도 활용할 수 있나요?
이 워크숍은 문헌 정리, 발표자료 구조화, 연구비 신청서 양식 정리까지를 다루며 논문 본문 작성이나 심사 대응은 다루지 않습니다. 학술지·학회마다 생성형 AI 사용 규정이 다르고 그 판단은 저자에게 있기 때문입니다.
AI를 처음 써보는 교수도 따라갈 수 있나요?
코딩은 다루지 않습니다. 붙여넣기와 화면 캡처 두 동작만 익히면 이후 실습이 모두 그 위에서 진행됩니다.
전공 계열이 다른 교수들이 함께 들어도 되나요?
가능합니다. 사전 협의로 전공 계열을 파악해 과제 예시를 나눕니다. 인문·사회 계열은 보고서와 논증 과제, 이공 계열은 코드와 실험 보고서 쪽 예시 비중이 커집니다.
우리 대학에 이미 AI 가이드라인이 있는데, 충돌하지 않나요?
충돌하지 않습니다. 사전에 소속 대학 가이드라인을 확인해 실습에 반영합니다. 대학 지침이 상위 기준이고, 이 워크숍은 그 안에서 각 수업의 세부 규칙을 만드는 작업입니다.
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