AI가 대신 코딩하는 시대…학생의 사고과정은 어떻게 지킬까

[IT동아 김동진 기자] 생성형 AI의 등장은 소프트웨어 개발 방식까지 바꾸고 있다. 개발자가 직접 코드를 짜는 대신 자연어로 원하는 기능을 설명하고, AI가 만든 결과를 확인·수정하는 ‘바이브코딩(Vibe Coding)’이 대표적인 예다. 이는 코딩의 진입장벽을 낮춘다는 점에서 긍정적이다. 프로그래밍 언어를 능숙하게 다루지 못해도 아이디어를 빠르게 결과물로 구현할 수 있기 때문이다. 하지만 교육 현장에서는 다른 질문이 생긴다. ‘AI가 결과물을 대신 만들어줄수록 학생이 문제를 분석하고 논리를 구성하며, 오류를 수정하는 학습 과정까지 건너뛰는 것은 아닌가’라는 고민이다. 출처=셔터스톡 실제로 생성형 AI 활용이 과제 수행과 학습 성취에 서로 다른 영향을 줄 가능성을 보여주는 연구 결과도 나왔다. 유럽경제정책연구센터(CEPR)는 중국 7~12학년 학생 2만6811명을 30개월간 추적한 연구 결과를 2026년 6월 공개했다. 이에 따르면 생성형 AI를 사용한 뒤 학생의 숙제 점수는 18% 높아지고 과제를 마치는 시간은 30% 줄었다. 반면 AI 도입 후 6개월 안에 월별 비공개 시험 성적은 20% 낮아졌다. 특히 짧은 시간에 높은 숙제 점수를 받은 학생, 즉 상당 부분의 과제를 AI에 맡긴 것으로 추정되는 집단에서 학습 손실이 집중됐다. 연구 결과를 모든 교육 환경에 그대로 일반화할 수는 없다. 다만 AI를 이용해 결과물을 효율적으로 만드는 능력과, 그 과정에서 지식을 이해하고 스스로 문제를 해결하는 능력이 반드시 일치하지는 않는다는 사실은 확인할 수 있다. 결국 생성형 AI 시대 코딩 교육의 과제도 단순히 ‘AI를 사용할 것인가, 사용하지 않을 것인가’에서 한 단계 더 나아갈 필요가 있다. AI의 편리함을 활용하면서도 ‘학생이 스스로 생각하고 결과를 검증하는 과정을 어떻게 남겨둘 것인가’에 대한 답을 찾는 일이 중요하다는 의미다. 교육 현장에서는 이에 대한 해법으로 AI가 결과물을 바로 제시하는 데 그치지 않고, 학생이 생성 과정과 구조를 다시 확인하도록 만드는 방식을 시도하고 있다. AI의 생산성은 활용하되 학습 과정까지 대신하지 않도록 교육용 도구의 구조를 달리 설계하는 접근이다. 자연어로 만들되, 결과는 블록으로 다시 들여다본다 에듀테크 기업 ‘악어에듀’가 개발한 ‘바이브블록(VibeBlock)’은 이 같은 접근을 코딩 교육에 적용한 사례로 꼽힌다. 일반적인 바이브코딩에서는 사용자가 자연어로 원하는 프로그램...