교수들의 AI 활용 증가에 따라 UC 버클리 컴퓨터 과학 낙제 점수 급증.

출처: Slashdot

캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스는 이번 봄 여러 컴퓨터 과학 과목에서 **불합격(F) 비율이 “지난 학기들에 비해 현저히 높다”**는 사실을 캠퍼스 학생 신문에서 보도했습니다.

“교수들은 학생들의 AI 의존도 증가, 수학 준비 부족, 그리고 인력 부족을 잠재적 원인으로 지적하고 있다.”

[코스워크 플랫폼] Berkeleytime에 따르면, 2026년 봄에 CS 10 수강생의 35.3%, CS 61A 수강생의 **10.6%**가 F를 받았습니다. 2025년 봄과 2024년 봄에는 두 과목 모두 F 비율이 10%를 넘지 않았습니다. 전기공학·컴퓨터과학 학과의 채점 지침에 따르면, CS 10과 CS 61A를 포함한 하위 학년 과목에서는 **7%**의 학생이 D 또는 F를 받아야 한다고 명시되어 있습니다…

[UC 버클리 교육 교수] Dan Garcia(두 과목 모두 담당) 교수는 이러한 비정상적으로 높은 불합격 비율의 “주된 원인”이 대형 언어 모델(LLM)—Claude, ChatGPT, Google Gemini 등—을 이용한 학문적 부정행위 급증이라고 주장합니다. “불합격 학생 수에 대한 일부 수치는 우리가 부정행위를 적발하고 기소했으며, 해당 사건을 학생 행동 센터에 송부했기 때문입니다.”라고 Garcia는 말했습니다. “하지만 다른 경우는 학생들이 LLM에 지나치게 의존해 과제를 수행하게 하고, 시험 시간에 실제로 준비가 되지 않은 경우입니다.” Garcia에 따르면, 2026년 봄에 CS 10 수강생 약 30명이 “가정용 시험에서 부정행위가 적발”되었습니다…

AI 과다 의존 외에도 Garcia는 많은 학생들이 수학적으로 준비가 부족하다고 지적했으며, 이는 캠퍼스 부교수 Gireeja Ranade도 공감한 바 있습니다. Ranade는 2026년 봄에 담당한 EECS 127 “공학 최적화 모델” 수업에서도 선행 수학 능력 부족을 목격했으며, 이번 학기에 “다르게 도전적인” 강의라고 설명했습니다. 해당 수업의 F 비율은 **16.8%**로, EECS 학과가 상위 학년 과목에서 “전형적인” 비율이라고 정의한 D와 F의 **5%**에 비해 크게 높았습니다…

Garcia와 Ranade는 1,300명 이상의 UC 교수진과 함께 ACT와 SAT 표준화 시험 점수를 UC 시스템 내 STEM 전형에 다시 도입하자는 청원에 서명했습니다. 자세한 내용은 여기를 참고하십시오.

오랫동안 Slashdot을 읽어온 독자 theodp에게 감사드립니다.