AI 시대 이전

이론/실습을 진행하고 코딩을 과제로 냄. 쉬운 건 10점, 어려운 건 20점.

다음 수업 시간에 랜덤으로 코드 리뷰(자신의 코드를 모든 학생 앞에서 설명)을 시키는데 제대로 설명을 하지 못하면 베껴내었다고 판단하여 과제 제출 0점 처리.

쉬운 과제는 80 ~ 90%, 어려운 과제는 20 ~ 30% 정도 제출율을 보였음.


AI가 도입되고 난 이후

어려운 과제도 제출이 90%를 넘음. 대부분 AI의 도움을 받음.

코드 리뷰를 하면 보통 자신이 작성한 코드와 남들이 만든 코드를 비교하면서 각각의 장단점들을 자연스럽게 배우게 되는데, 학생들이 집중을 하지 않음. 어차피 AI 도움을 받아 과제를 작성했기 때문에 자신의 코드조차 이해하지 못하는 상황이라 코드 리뷰 의미가 없어짐.

학생들은 수업 시간에 교수와 눈을 마주치지 않고 전부 머리를 숙이고 본인의 노트북만 쳐다 봄.

결국 과제 제출율만을 가지고는 학점 부여를 할 수 없다라고 판단.


수업 평가 방식의 변화

코드 리뷰 이전에 쪽지 시험을 봄. 과제를 성실히 이행했다고 했을 때 쉽게 풀 수 있는 단답형 문제를 냄. 과제 제출은 10점이지만 쪽지 시험은 10 ~ 30점으로 더 큰 비중을 두었음.

코드 리뷰는 랜덤으로 시키지 않고 희망자 신청을 받았고 코드 리뷰를 한 학생들에게도 부분 점수를 부여함. 수업 참여도가 높아짐.

AI의 도움을 받지 않고 스스로 과제를 제출(이 경우 코드가 세련되지 않고 투박한 경향을 보임)한 학생이나 코드 리뷰를 스스로 하려고 하는 학생들은 쪽지 시험 거의 만점. 반면에 AI의 도움을 받은 친구들은 쪽지 시험 0점에 가까운 결과를 도출.

결국 기존에는 과제 제출만 고려했지만 지금에 와서는 쪽지 시험 + 코드 리뷰 + 과제 제출 등 다양한 평가 방식을 도입하였음. 학점 처리에 시간이 많이 가는 단점이 존재.