Beyond Writing Assistance: Generative AI, Multilingual Meaning-Making, and Authorial Agency in EMI Critical Writing Classrooms

당신이 거대하고 정교한 레고 성을 만들려고 노력 중이라고 상상해 보세요. 하지만 당신은 당신이 겨우 조금 알고 있는 언어로 쓰인 설명서를 받았고, 부품들은 모두 뒤섞여 있습니다. 그것이 많은 인도네시아 학생들이 영어로 진지한 학술 에세이를 쓰는 것을 느낄 때의 기분입니다. 그들은 머릿속에 크고 복잡한 아이디어(인도네시아어나 지역 방언으로 된)를 가지고 있지만, 영어라는 벽돌을 사용하여 그 아이디어들을 견고한 구조물로 만들어내야 합니다.

오랫동안 사람들은 인공지능(우리에게 익숙한 챗봇 같은 것)이 그저 매우 빠른 로봇 벽돌 쌓기 기술자일 뿐이라고 생각했습니다. 당신이 성을 지으라고 요청하면, 그것은 완성된 탑을 뱉어낼 것이라고 말이죠. 하지만 연구자 파스카 칼리사(Pasca Kalisa)와 무함마드 자키 파룰 하디(Muhammad Zaki Pahrul Hadi)의 새로운 연구는 실제로는 그렇지 않다고 제안합니다. 대신, 이 학생들은 AI를 단순한 로봇 건설업자가 아니라, 성을 어떻게 지어야 할지를 먼저 파악하도록 도와주는 **매우 똑똑하고 다국어 능력을 갖춘 부조종사(co-pilot)**로 사용하고 있습니다.

다음은 26명의 대학생들의 경험을 바탕으로 그들이 발견한 이야기입니다.

로봇과의 4단계 댄스

연구진은 이 학생들이 두 가지 유형의 에세이, 즉 "설득적(hortatory)"(사람들에게 무언가를 하도록 설득하는 것) 에세이와 "분석적(analytical)"(사물이 어떻게 작동하는지 분석하는 것) 에세이를 쓰는 과정을 관찰했습니다. 그들은 단순히 최종 에세이만 본 것이 아니라, AI와의 채팅, 초안, 그리고 학생들의 개인적인 노트 등 그 혼란스러운 중간 과정들을 살펴보았습니다. 그들은 학생들이 단순히 복사해서 붙여넣기를 하는 것이 아님을 발견했습니다. 학생들은 다음의 4단계 댄스를 추고 있었습니다.

1. "잠깐, 이게 무슨 뜻이지?" 단계 (개념 명료화)
단 한 문장을 쓰기도 전에, 학생들은 자신의 생각을 정리하기 위해 AI를 사용했습니다. 만약 주제가 "연료 위기"나 "비료 가격"에 관한 것이라면, 학생들은 AI에게 "내가 다섯 살 아이인 것처럼 이것을 설명해줘"라고 요청했습니다.

• 비유: AI를 단어가 아닌 아이디어를 위한 번역기로 생각해보세요. 한 학생은 AI가 연료 위기가 비료 가격과 어떻게 연결되는지 이해하는 데 도움을 주었다고 말했습니다. 학생들은 에세이를 써달라고 AI에게 요청한 것이 아니라, 자신의 논거를 스스로 구축할 수 있도록 주제를 이해하는 데 도움을 요청한 것입니다. 그것은 마치 건물을 짓기 전에 어두운 방에서 올바른 레고 조각을 찾기 위해 손전등을 사용하는 것과 같았습니다.

2. "언어 스위치" 단계 (다국어 의미 형성)
이 부분이 정말 멋진 부분입니다. 학생들은 단순히 영어로만 생각하지 않았습니다. 그들은 인도네시아어와 영어가 섞인 상태로 생각했습니다. 그들은 자신의 투박하지만 훌륭한 생각들을 인도네시아어로 적은 다음, AI에게 "좋아, 이 멋진 아이디어를 학술적인 영어로 어떻게 표현할 수 있을까?"라고 물었습니다.

• 비유: 당신이 모든 깊은 생각을 담고 있는 비밀 코드(인도네시아어)를 가지고 있다고 상상해 보세요. AI는 그 코드를 통해 의미를 잃지 않고 영어 쪽으로 걸어갈 수 있게 해주는 마법 같은 다리 역할을 합니다. 학생들은 단순히 단어를 번역한 것이 아니라, 원래의 아이디어를 안전하게 유지하면서 학교에서 요구하는 격식 있는 옷을 입히기 위해 AI를 사용한 것입니다. 이 연구는 이러한 "트랜스랜구이지징(translanguaging, 언어 혼용)"이 의존 도구가 아니라 학습을 위한 슈퍼파워라고 제안합니다.

3. "더 강력하게 만들기" 단계 (논증 구축)
아이디어와 영어 단어를 확보한 후, 학생들은 AI를 사용하여 성의 벽을 쌓았습니다. 그들은 AI에게 "내 논리가 타당한가요?" 또는 "어떤 증거가 필요한가요?"라고 물었습니다.

• 비유: AI는 건설 현장의 foreman(현장 소장)과 같았습니다. 만약 학생이 "이 상황은 농부들을 가난하게 만든다"라고 말하면, AI는 "좀 더 과학적으로 들리게 하려면 '장기적으로 이는 농업적 불안정성을 초래한다'라고 말하는 게 어떨까요?"라고 제안할 수 있습니다. 학생들은 단순히 그것을 복사하지 않았습니다. 그들은 그 제안을 받아들여 생각한 뒤, "그래, 이게 더 낫네" 혹은 "아니, 이건 너무 과하게 격식을 차렸어, 내 버전을 유지할래"라고 결정했습니다. 그들은 AI가 더 나은 도구를 건네주는 동안 능동적으로 논증을 구축하고 있었습니다.

4. "내가 보스다" 단계 (비판적 평가 및 주체성)
이것이 가장 중요한 부분입니다. 학생들은 로봇을 맹목적으로 믿지 않았습니다. 그들은 모든 것을 확인했습니다. 그들은 AI가 거짓말을 하거나, 사실을 지어내거나, 일반적인 답변을 줄 수 있다는 것을 알고 있었습니다.

• 비유: 학생들은 AI를 매우 박식하지만 약간은 신뢰할 수 없는 인턴처럼 대했습니다. 그들은 아이디어를 얻기 위해 인턴에게 물어보지만, 그 후에 인턴의 업무를 재차 확인합니다. 한 학생은 "AI가 일반적인 응답을 주고 데이터를 조작했다"라고 언급하며, 그래서 직접 가서 진짜 데이터를 찾아냈다고 말했습니다. 그들은 "나는 여전히 저자다"라는 뜻의 어려운 말인 "저자적 주체성(Authorial Agency)"을 유지했습니다. 그들은 무엇을 남길지, 무엇을 바꿀지, 무엇을 쓰레기통에 던질지를 스스로 결정했습니다.

이 연구가 말하고자 하는 것이 "아닌" 것들

이 연구가 무엇을 말하지 않는지 아는 것도 중요합니다. 연구진은 매우 명확하게 밝히고 있습니다: 이것은 AI가 학생들을 위해 에세이를 써주는 이야기가 아닙니다.

• "떠먹여 주는" 기계가 아닙니다: 이 연구는 학생들이 단순히 쉬운 답을 얻거나 로봇이 대신 생각하게 하기 위해 AI를 사용한다는 생각에 명시적으로 반대합니다. 학생들은 생각하고, 추론하고, 결정하는 힘든 작업을 직접 수행했습니다.
• 단순히 문법에 관한 것이 아닙니다: AI가 문법을 고치는 데 도움을 주긴 했지만, 연구는 그것이 부수적인 효과였다고 제안합니다. 주요 사건은 학생들이 복잡한 주제를 이해하고 논리적인 논거를 구축하도록 돕는 것이었습니다.
• 모두를 위한 마법의 해결책이 아닙니다: 이 연구는 인도네시아의 한 특정 대학교에서 26명의 학생들을 대상으로 진행되었습니다. 연구진은 이 방식이 원어민에게도 똑같이 적용되거나 전 세계 모든 학교에서 동일하게 작동한다고 말할 수는 없음을 인정합니다. 그들은 자신들이 본 것에 근거하여 하나의 가능성을 제시하는 것이지, 글쓰기의 문제를 영원히 해결했다고 주장하는 것이 아닙니다.

큰 그림: "인간-AI 부조종사" 지도

이러한 발견을 바탕으로, 연구진은 **인간-AI 인식적 매개 프레임워크(Human–AI Epistemic Mediation Framework)**라는 새로운 지도를 제안했습니다.

"인식적(Epistemic)"이라는 말을 "우리가 무엇을 아는지에 대한 방식"이라는 뜻의 멋진 단어로 생각해보세요. 이 프레임워크는 학생이 AI를 사용할 때 단순히 텍스트를 입력하고 받는 것이 아니라, 다음과 같은 과정을 거친다고 제안합니다:

1. AI를 사용하여 개념을 이해합니다.
2. AI를 사용하여 그 개념을 언어 간에 변환합니다.
3. AI를 사용하여 논거를 구축합니다.
4. 자신의 뇌를 사용하여 최종 결과를 비판적으로 판단하고 소유합니다.

이 연구는 이러한 설정에서 AI는 작가가 아니라, 사고 과정의 파트너라고 제안합니다. 학생들은 배의 선장이고, AI는 레이더와 지도입니다. 배가 앞으로 나아가는 것은 지도가 운전하기 때문이 아니라, 선장이 키를 잡고 있기 때문입니다.

결론

연구진은 26명의 학생들이 AI를 부정행위를 위해서가 아니라 더 깊이 생각하기 위해 사용했음을 발견했습니다. 그들은 혼란스러운 아이디어를 명확히 하고, 자신의 모국어와 영어를 섞어 적절한 단어를 찾으며, 자신의 "저자적 목소리"를 온전히 유지하면서 더 강력한 논거를 구축하기 위해 AI를 사용했습니다.

이 연구는 만약 학교가 AI를 "복사-붙여넣기" 도구로 취급하는 것을 멈추고 "사고 파트너"로 취급하기 시작한다면, 학생들이 단순히 타이핑을 더 빨리 하는 법을 배우는 것이 아니라, 비판적으로 생각하고 자신의 논점을 주장하는 법에 대해 실제로 더 많이 배울 수도 있다고 제안합니다. 하지만 기억하세요, 이것은 한 집단의 학생들을 바탕으로 한 제안입니다. 이것은 흥고로운 새로운 관점이지만, 아직 전 세계 모든 학교를 위한 완성되고 증명된 사실은 아닙니다. 이것은 글쓰기의 미래가 인간과 로봇 사이의 팀 스포츠가 될 수 있다는 아주 흥미로운 단서입니다.