본 논문은 생성형 AI 도구(예: ChatGPT)의 사용 증가로 인한 학생 학습에 대한 우려, 특히 비판적 사고 및 창의력 저하 가능성에 초점을 맞추고 있습니다. 기존의 AI 생성 텍스트 탐지 도구의 부정확성을 지적하며, AI 사용 여부 판단보다는 평가 설계 자체를 AI에 강인하게 만드는 것을 제안합니다. Bloom's Taxonomy와 GPT-3.5 Turbo, BERT 기반 의미 유사성, TF-IDF 지표 등을 통합한 웹 기반 Python 도구를 제시하여 평가 과제의 AI 해결 가능성을 분석합니다. 이 도구는 과제가 단순한 기억이나 요약과 같은 하위 인지 능력을 평가하는지, 아니면 분석, 평가, 창작과 같은 AI 자동화에 더 강한 상위 인지 능력을 평가하는지를 판별하는 데 도움을 줍니다. 결론적으로, AI 시대에 진정한 학습을 촉진하고 학업 기준을 유지하기 위한 지속 가능하고 교육적으로 건전한 전략을 제공합니다.
