AI로 채점하기 전에, 교사가 먼저 봐야 합니다 요즘 바이브코딩으로 학생 과제를 채점하거나 피드백을 만들어 주는 프로그램을 직접 만들어 쓰시는 선생님들이 늘고 있습니다. AI를 잘 활용하면 학생 과제물에서 교사가 보지 못한 것을 풍부하게 볼 수 있게 될 것 같습니다. 다만 한 가지, 순서를 꼭 지켜 주셨으면 합니다. 최근 한 실험 연구에서 AI가 내놓는 정보에 대한 교사의 독립적이고 주체적 판단이 가능하지 않음을 증명하는 결과가 나왔습니다. 교수 214명에게 똑같은 학생 글을 주되, 'AI 탐지율 87%'라는 숫자와 빨간 밑줄만 붙여 보여줬더니, 같은 글의 점수가 73점에서 51점으로 떨어졌습니다. 글은 그대로인데 화면에 뜬 숫자 하나가 교사의 눈을 바꾼 겁니다. 연구자들은 이를 '자동화 편향'이라 부릅니다. AI가 내린 결론이 판단의 출발점이 되어 편향이 생겨버린 것이죠. 그래서 AI가 평가를 내놓기 전에, 교사가 먼저 학생의 글을 읽어야 합니다. 내 판단을 먼저 세운 뒤 AI를 보조 자료로 참고하는 겁니다. 우리가 학생들에게 "AI에 답을 맡기지 말고, 네 생각을 먼저 세우고 AI를 활용하라"고 가르치는 것과 똑같습니다. 학생도 교사도 사람(H) → AI → 사람(H)의 순서를 지켜야 합니다. AI는 중간에 사람의 판단을 확인하고 넓히는 도구여야지, 처음부터 판단을 대신하는 존재가 되어선 안 됩니다. 이 순서 하나가, 우리가 만든 도구를 편리한 조력자로 남길지 판단을 앗아가는 함정으로 만들지를 가릅니다. 바이브코딩으로 도구를 만들 때에도 사용자들이 이 순서를 따르도록 설계하는 것이 중요할 것 같습니다. <참고문헌> Davalos, E., & Zhang, Y. (2026). Al misuse in education is a measurement problem: Toward a learning visibility framework. arXiv preprint arXiv:2603.07834v1.