중국 중부 지역 학생 2만6000여 명을 30개월간 추적한 연구에서, AI를 학습에 활용한 학생일수록 숙제는 빨리 끝내고 성적도 좋았지만 시험 점수는 최대 24% 떨어졌으며 그 여파가 온전히 드러나는 데 2년 가까이 걸린 것으로 나타났다. 인구 100만 명 이상 지역의 중·고등학생(중1~고3)을 대상으로 한 이번 연구는 매월 시험 성적과 숙제 점수·완료 시간, 고입·대입 등 중요 시험 결과를 아우르는 패널 데이터를 분석했다.
연구 기간 동안 AI 사용률은 거의 0%에서 약 80%까지 치솟았으며, 특히 딥시크 V2.5와 R1이 출시된 시점에 크게 늘었다. 두바오, 딥시크, 챗GLM, 어니봇, 큐원 등이 가장 많이 쓰인 도구로 조사됐다. 연구진은 학생마다 AI를 처음 쓰기 시작한 시점이 제각각이라는 점을 활용해, AI 사용 전후의 성적 변화를 AI를 아직 쓰지 않은 집단과 비교하는 이중차분법(difference-in-differences)으로 분석했다.
AI 사용 6개월 뒤 숙제 점수는 18% 올랐고 과제당 평균 소요 시간은 64분에서 45분으로 줄었지만, 같은 기간 월별 시험(비공개 교재) 점수는 20% 떨어졌다. 고입·대입 등 중요 시험에 미치는 영향은 그 규모가 비슷했지만 나타나는 속도는 훨씬 느려, 완전한 영향이 드러나기까지 약 2년이 걸렸고 하락 폭은 18~24%에 달했다. 연구진은 단기 연구만으로는 이런 장기적 학습 손실을 놓칠 수 있다고 지적했다. AI 사용 5개월 이상 지난 학생의 약 81%는 숙제를 50분 이내에 끝냈는데, 이는 AI를 쓰지 않는 학생 중 가장 빠른 축보다도 빠른 속도였다. 이들은 숙제 점수는 높았지만 시험에서는 낮은 점수를 받아, 연구진은 이를 AI에 과제를 사실상 위탁한 결과로 해석했다. 반면 AI 사용 학생 중 비사용 학생과 비슷한 시간을 들여 숙제를 한 경우에는 시험 성적도 동등하게 유지됐다.
과목별로는 정치·지리 등 사회과학이 평균 27% 하락해 가장 큰 타격을 입었고, 이공계 과목은 22%, 영어는 17%, 중국어는 9% 떨어졌다. 학년이 낮을수록(중학생 24% vs 고등학생 17%), 남학생일수록(21.6% vs 여학생 18.4%) 하락 폭이 컸으며, 성적 상위권 학생의 하락 폭(24%)이 하위권(16%)보다 오히려 컸다. 주당 AI 사용 시간이 1시간 이하인 학생은 약 5%, 5시간 이상인 학생은 30%의 학습 손실을 보여 사용 시간과 손실 규모가 비례하는 경향도 확인됐다. 연구진은 대책으로 AI 위탁의 장기적 비용을 학생들에게 명확히 알리고, 대면 시험 비중을 높이며, 숙제 점수 대신 완료 시간을 지표로 활용할 것을 제안했다. AI 연구자 안드레이 카르파티도 학교가 AI 생성 숙제를 단속하기보다 평가 비중을 수업 중 활동으로 옮겨야 한다고 주장한 바 있어, 이번 연구 결과와 맥을 같이한다.
