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Self-Regulated Personal Contracts as a Harm Reduction Approach to Generative AI in Undergraduate Programming Education

본 연구는 학부 프로그래밍 과목에서 비구속적이고 자기 규제적인 생성형 AI 계약을 평가하며, 이것이 많은 학생들에게 자기 인식과 책임감을 성공적으로 길러주었으나, 의도적인 가이드라인을 유지하기 위한 인지적 부담이 종종 학업적 압박 속에서 포기로 이어졌음을 발견하였고, 이는 학생의 주체성을 제한 없는 AI 사용의 용이성과 일치시키는 데 따르는 어려움을 강조한다.

원저자: Aadarsh Padiyath, Jessica Shen, Barbara Ericson

게시일 2026-07-08

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CC BY 4.0

원저자: Aadarsh Padiyath, Jessica Shen, Barbara Ericson

원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

당신이 요리를 배우고 있다고 상상해 보세요. 당신에게는 채소를 다지고, 소스를 섞고, 심지어 순식간에 접시에 음식을 담아낼 수 있는 믿을 수 없을 정도로 강력한 주방 보조(생성형 AI)가 있습니다. 문제는, 보조가 모든 것을 다 하게 내버려 두면 당신은 실제로 요리하는 법을 결코 배우지 못한다는 것입니다. 하지만 보조를 완전히 금지한다면, 이미 지친 상태에서 양파를 써는 데 3시간 동안 매달리며 번아웃을 겪을 수도 있습니다.

이것은 오늘날 프로그래밍을 배우는 학생들이 직면한 딜레마입니다. 그들은 코드를 즉시 작성해 주는 AI 도구에 접근할 수 있지만, 언제 AI를 사용하고 언제 스스로 작업할지를 결정하는 데 어려움을 겪습니다.

이 논문은 연구자들이 AI를 금지하는 대신, 학생들에게 **"개인 계약(Personal Contract)"**을 부여함으로써 이 문제를 해결하려 했던 실험을 설명합니다. 이것을 피를 써서 서명하는 법적 문서라기보다는, 당신 자신과 맺는 운동 계획이나 식단 협약 같은 것으로 생각하세요.

실험이 어떻게 진행되었는지 간단히 나누어 설명하겠습니다:

설정: "비판 없는" 구역

연구자들은 중급 파이썬 프로그래밍 수업을 듣는 217명의 학생들을 대상으로 실험했습니다. "AI 사용 금지"라고 말하거나 "원하는 대로 AI를 사용하라"고 하는 대신, 그들은 학생들이 직접 자신의 규칙을 쓰도록 요청했습니다.

이 계약은 학기 동안 네 가지 주요 단계로 구성되었습니다:

목표: "내가 이 수업을 통해 실제로 얻고자 하는 것은 무엇인가?" (예: 단순히 "A 학점을 받는 것"이 아니라 "루프(loop)가 어떻게 작동하는지 이해하는 것")
계획: "이것이 AI를 사용하기 위한 나의 개인적인 규칙이다." (예: "30분 동안 막혀 있을 때만 에러 메시지를 설명해 달라고 AI에게 물어볼 것이다", 또는 "절대로 AI가 함수 전체를 작성하게 두지 않을 것이다.")
점검: 학기 중간에 학생들은 되돌아보았습니다. "나는 내 규칙을 따랐는가? 내 규칙이 학습에 도움이 되었는가?"
최종 검토: 학기 말에, 그들은 자신에 대해 배운 점을 성찰했습니다.

결정적으로, 이 계약은 강제성이 없었습니다. 규칙을 어겼다고 해서 아무도 처벌받지 않았습니다. 유일한 요구 사항은 그 종이를 채우는 것이었습니다. 이것은 경찰관이 아니라 거울이 되도록 설계되었습니다.

효과가 있었던 점: "초보 운전자" 효과

결과는 이 접근 방식이 AI를 관리하는 데 익endo 초보인 학생들에게 매우 잘 통했다는 것을 보여주었습니다.

비유: 처음 운전을 해보는 초보 운전자를 상상해 보세요. 그들은 아직 도로 규칙을 모릅니다. 만약 당신이 그들에게 "언제 멈추고 언제 갈지"에 대한 지도와 체크리스트를 준다면, 그들은 훨씬 더 안전한 운전자가 됩니다.
결과: 약 **58%**의 학생들이 계약이 자신의 생각을 바꾸어 놓았다고 답했습니다. 그들은 자신이 AI를 (도구가 아닌) 부축용 지팡이처럼 무의식적으로 사용하고 있었다는 것을 깨달았고, 의도적으로 사용하는 도구로 사용하기 시작했습니다. 그들은 *"만약 20분 동안 막힌다면, THEN AI에게 정답이 아닌 힌트를 요청할 수 있다"*와 같은 구체적인 "If-Then" 규칙을 만들었습니다.
효과가 있었던 이유: 이 학생들에게 계약은 스캐폴드(scaffold, 비계)(연습용 보조 바퀴 같은 것) 역할을 했습니다. 그것은 모호한 감정을 구체적인 계획으로 바꾸는 데 도움을 주었습니다.

효과가 없었던 점: "의지력의 함정"

하지만 이 계약에는 중대한 결함이 있었습니다. 그것은 전적으로 학생들의 기억력과 의지력에 의존했습니다.

비유: 월요일에 종이에 식단 계획을 적었다고 상상해 보세요. 수요일쯤 되면 당신은 배고프고, 지치고, 스트레스를 받습니다. 당신은 그 종이가 존재한다는 사실조차 잊어버립니다. 당신은 쿠키를 먹습니다. 그 종이는 쿠키 앞에 가로막고 있지 않았기 때문에 당신을 막지 못했습니다.
결과:
- 망각: 많은 학생이 점검 시기 사이에 계약을 잊어버렸다고 인정했습니다. 그것은 컴퓨터에 저장된, 들여다보지 않는 파일일 뿐이었습니다.
- 압박감: 마감 기한이 다가오고 학생들이 지쳤을 때, **11%**의 학생들이 자신의 규칙을 포기했음을 인정했습니다. AI는 숙제를 끝내기 위한 "급행 차선"을 제공했고, "학습의 느린 차선"은 너무 힘들게 느껴졌습니다. 비록 AI를 사용해서는 안 된다는 것을 알고 있었음에도, 압박감이 너무 강했습니다.
- "이미 잘하는" 학생들: 약 25%의 학생들은 이미 자신만의 엄격한 규칙을 가지고 있었습니다. 그들에게 계약은 그저 형식적인 절차였습니다. 그들은 연습용 보조 바퀴가 필요하지 않았습니다. 이미 자전거를 타고 있었기 때문입니다.

핵심 결론

논문은 인식만으로는 충분하지 않다고 결론짓습니다.

스트레스를 받을 때 채소를 먹어야 한다는 것을 아는 것이 쿠키를 먹는 것을 막아주지는 않습니다. 마찬가지로, 코딩을 배워야 한다는 것을 아는 것이 피곤하고 과제가 밀려 있을 때 AI를 사용하는 것을 막아주지는 못합니다.

"개인 계약"은 학생들이 자신의 선택에 대해 생각하기 시작하도록 돕는 데는 훌륭한 도구였습니다. 하지만 삶이 힘들어질 때 그 선택을 지키도록 도와줄 수는 없었습니다. 연구자들은 이것이 장기적으로 성공하려면, 단지 학생의 의지력에 의존하기보다 환경을 바꾸는 것(예를 들어 쿠키를 잠긴 상자에 넣어두는 것)이 필요할 수도 있다고 제안합니다.

요약하자면: 계약은 학생들이 자신에게 선택권이 있다는 것을 깨닫도록 도와주었지만, 시간이 촉박할 때 어려운 선택을 하도록 항상 도와줄 수는 없었습니다.

기술 요약: 학부 프로그래밍 교육 내 생성형 AI에 대한 위해 감소 접근법으로서의 자기 조절적 개인 계약

문제 제기

학부 프로그래밍 학생들은 ChatGPT나 Copilot과 같은 생성형 AI(GenAI) 도구 사용에 관한 암묵적인 결정의 연속적인 흐름에 직면해 있다. 이러한 결정은 학습 목표와의 명시적 일치보다는 마감 압박, 동료의 행동, 경력에 대한 불안과 같은 외부적 압력에 의해 빈번하게 유도된다. 교수자들은 흔히 이분법적인 정책(전면 금지 또는 무제한 허용)을 채택하곤 하지만, 이러한 "일률적인" 접근 방식은 학생 집단의 다양한 동기와 숙련도를 반영하지 못한다. 더욱이, GenAI의 마찰 없는 어포던스(affordance)는 종종 깊이 있는 학습과 자기 효능감을 저해하는 수동적이고 생산성 중심적인 사용을 조장한다. 핵심 문제는 도구의 용이성과 진정한 기술 습득에 필요한 인지적 노력 사이의 긴장을 탐색할 수 있는 학생의 주체성과 자기 조절 능력의 결여이다.

방법론

저자들은 대규모 공립 연구 중심 대학의 중급 파이썬 과정( $N=217$ )에서 자기 조절 학습(Self-Regulated Learning, SRL) 이론과 위해 감소(Harm Reduction, HR) 철학에 기반한 "GenAI 계약" 중재를 실시하였다.

이론적 프레임워크: 이 설계는 Zimmerman의 3단계 SRL 모델(예측, 수행, 자기 성찰)과 실행 의도 이론(if-then 계획)을 구체화한다. 위해 감소 접근법은 학생들이 정책과 상관없이 GenAI를 사용할 것임을 인정하며, 따라서 목표는 금욕이 아니라 의도적이고 정보에 입각한 의사결정을 지원하는 것으로 전환된다.
중재 설계: 계약은 미이행 시 불이익이 없는, 오직 완료 여부만을 점수로 매기는 성찰 도구였다. 이는 11주간의 학기 동안 네 단계의 프롬프트로 구성되었다:
1. 2주차 (단계 1 & 2): 학생들은 구체적인 개인 학습 목표를 명시하고 "if-then" 사용 가이드라인을 작성했다 (예: "나는 30분간의 독립적인 고민 후에만 GenAI를 사용하겠다").
2. 5주차 (단계 3): 중간고사 1 이후 실제 사용 패턴, 목표와의 일치 여부 및 가이드라인 조정에 대한 성찰.
3. 11주차 (단계 4): 중간고사 2 이후 학기 전체의 사용 양상, 자신감 수준 및 향후 학습을 위한 최종 계획 진술서 작성.
데이터 수집: 분석은 학생들의 계약 제출물에 대한 질적 검토와 자기 보고 데이터를 활용했다. 연구팀은 연구의 성격을 경험 보고서(experience report)로 규정하며, 격내 신뢰도(inter-rater reliability)를 계산하지 않고 참여도, 목표 일치도, 행동 준수 패턴을 식별하였다.

주요 기여

컴퓨터 과학 교육에서의 위해 감소 구체화: 본 논문은 행동을 감시하는 것에서 벗어나 학생의 주체성과 메타인지를 스캐폴딩(scaffolding)하는 방향으로 전환함으로써, 프로그래밍 교육에서 위해 감소 원칙의 실질적인 적용 사례를 보여준다.
SRL 중재의 차별적 영향: 본 연구는 자기 조절 스캐폴드가 새로운 행동을 시작하는 학생들(기존의 GenAI 습관이 없는 초심자)에게는 가장 효과적이지만, 이미 형성된 강력한 습관(생산적이든 비생산적이든)을 수정하는 데는 효과가 덜하다는 증거를 제공한다.
"의지력 격차(Willpower Gap)"의 식별: 본 연구는 순수 성찰적 중재의 결정적 한계를 강조한다: 인식은 자동으로 지속적인 행동 변화로 이어지지 않는다. 학생들은 마감 압박에 직면했을 때 자주 스스로 설정한 가이드라인을 포기했으며, 이는 자기 조절만으로는 GenAI의 기본 어포던스가 가진 낮은 비용의 유혹을 이겨내기에 불충분함을 드러냈다.

결과

높아진 참여도: 완료율은 높았으며(초기 단계 97%, 최종 성찰 85%), 이는 학생들이 성찰 과정에 참여할 의지가 있었음을 나타낸다.
행동 변화: 58%의 학생이 계약이 자신의 사고방식을 변화시켜 책임 구조를 구축하고 더 신중한 선택을 하도록 도왔다고 보고했다.
습관의 지속성: 25%의 학생은 이미 확립된 GenAI 관행(매우 제한적이거나 매우 허용적인 형태)을 가지고 있었으며, 계약이 변화보다는 확인의 역할을 한다고 느꼈다.
가이드라인의 이탈: 13%의 학생이 체크포인트 사이에 계약을 잊어버렸고, 11%는 마감 압박 하에 명시적으로 가이드라인을 포기했다.
학생 피드백: 학생들은 중재가 실제 워크플로우에 통합되지 못했다고 지적했다. 이들은 더 빈번한 체크인(격주가 아닌 매주), 책임 있는 사용에 대한 구체적인 예시, 그리고 자기 조절의 인지 부하를 줄이기 위한 기술적 스캐폴딩(예: 학습 단계를 강제하는 AI 도구)을 요청했다.

의의 및 주장

본 논문은 자기 조절적 개인 계약이 암묵적인 선택을 명시적으로 만들고 확립된 GenAI 전략이 부족한 학생들을 지원하는 데는 가치 있는 도구이지만, 만병통치약은 아니라고 주장한다. 저자들은 GenAI의 의도적 사용에는 단순한 자기 인식 이상의 것, 즉 환경적 및 구조적 지원이 필요하다고 주장한다.

본 연구의 의의는 다음과 같은 겸허한 결론에 있다: 많은 학생에게 있어 "가장 주체적인 선택"은 GenAI를 "올바르게" 사용하는 법과 싸우는 것이 아니라, **의도적인 비사용(non-use)**일 수 있다는 것이다. 저자들은 향후 교육적 중재가 개인의 성찰을 넘어, 도구 자체에 학습 제약을 내장함으로써 자기 조절의 부담을 줄이는 기술적 및 교육적 설계를 포함해야 한다고 제언한다. 본 연구는 고도로 접근 가능하고 생산성에 최적화된 AI 도구 앞에서 의지력 기반 중재의 한계를 인식해야 한다는 교육자들을 향한 촉구이다.