국내 대학 생성형AI 가이드라인의 윤리적 프레임워크 탐색 = Identifying the Ethical Frameworks of Generative AI Guidelines in Korean Universities

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 대학교육 현장에서 생성형AI의 활용이 급증함에 따라 여러 윤리적 이슈가 대두되는 상황에서 국내 대학 생성형AI 가이드라인의 윤리적 프레임워크가 어떠한 개념 구조로 조직되는지를 규명하고자 하였다. 이를 위해 국내 31개 대학의 관련 문서를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 가이드라인 담론은 교육활동의 흐름과 산출물 관리가 강하게 결속된 것으로 나타났고, 규범 관련 개념이 중심부에 밀집하여 학습･평가 프레임과 직접 결합하는 양상을 보였다. 특히 ‘결과물’이 네트워크에서 높은 중심성을 보이며 담론의 핵심 허브로 기능하였고, ‘윤리･책임’ 관련 개념이 학습･도구 활용 및 과제･평가 영역과 강하게 연결되어 담론 전체를 매개하는 구조를 형성하였다. 이에 본 연구에서는 ‘결과물 중심 책임 프레임워크’를 메인으로 ‘교육활동 단계별 윤리 프레임워크’를 실행 모듈로 제시하였다. 이를 통해 국내 대학 가이드라인의 윤리 담론이 원칙의 나열이 아니라 결과물 책임을 중심으로 조직된 구조적 체계로 기능함을 밝히고, 생성형AI 윤리를 학문적 진실성 중심의 협소한 논의를 넘어 지식 생성의 신뢰성과 검증 책임을 포괄하는 개념으로 확장할 필요가 있음을 확인했다. 또한 대학은 가이드라인을 운영가능한 책임 체계로 재구성하고, 교수자는 수업 설계와 평가를 일관된 기준으로 정렬하며, 학습자에게는 책임 있는 활용의 최소 요건을 학습 목표로 전환하는 교육적 접근이 필요함을 제언하였다. 나아가 정책적 차원에서 대학 간 가이드라인의 이질성을 완화하고 최소 공통 기준을 마련할 필요성을 강조하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examined the conceptual structure of the ethical framework governing generative AI guidelines at Korean universities in the context of the rapid expansion of generative AI usage in higher education and the emergence of associated ethical challenges. To this end, a keyword network analysis was performed on relevant documents from 31 Korean universities. The analysis demonstrated that guideline discourse is intricately connected with educational activities and output management, with normative concepts densely clustered at the core and directly associated with learning and evaluation frameworks. Notably, “output” demonstrated the highest centrality within the network, serving as the principal hub of discourse, whereas the concepts of “ethics and responsibility” constituted a mediating framework by establishing strong connections with the domains of learning, tool utilization, assignments, and evaluation. Based on these findings, this study proposes the ‘Output-Centered Accountability Framework’ as the primary framework and the ‘Stage-based Ethics Framework for Educational Activities’ as the implementation module, outlining guidelines for the use of generative AI in Korean universities. The study concluded that the ethical discourse in Korean university guidelines operates as a structural system centered on output accountability rather than merely a list of principles, and emphasized the necessity of broadening generative AI ethics beyond limited discussions of academic integrity to include the reliability of knowledge generation and verification responsibilities. Practical recommendations include restructuring university guidelines into operational accountability systems, aligning course design and evaluation with consistent standards among faculty, and adopting an educational approach that transforms minimum requirements for responsible use into learning objectives for students. Furthermore, the study underscored the policy imperative to reduce heterogeneity among university guidelines and to establish common minimum standards.