글쓰기 교과에서 생성형 AI 활용 가이드라인 제언: 연구윤리 교육의 재검토와 글쓰기 윤리의 확장

Suggestion for guidelines for using generative AI in writing subjects: Reexamination of research ethics education and expansion of writing ethics

생성형 AI의 급속한 상용화는 대학의 연구 환경과 교육에 불가피하고 불가역적인 변화를 초래했다. 기존의 연구윤리 규범은 생성형 AI가 상용화 되는 최근의 새로운 상황을 충분히 담아내지 못하는 한계에 봉착했다. 특히 학습자의 학습과 성장 과정 중심에 중점을 두는 글쓰기 교육에서는 생성형 AI 활용의 윤리적 사용에 대한 구체적이고 실질적인 가이드라인 마련이 시급히 요구되었다. 이 글은 생성형 AI 시대에 국내외 대학의 새로운 연구윤리 사례들을 검토하고, 대학 글쓰기 교육에 적용 가능한 실천적 생성형 AI 활용 가이드라인의 제언을 목적으로 한다. 2장에서는 미국의 연구윤리 교육(RCR)와 하버드 metaLAB의 ‘AI 행동 강령 제안’ 등 해외의 사례를 검토하였다. 하버드의 경우, 기존의 규정 중심 교육에서 벗어나 학문 공동체의 신뢰 회복을 중심에 두고 학습자 개인의 학문적 정직성과 책임감을 강조하는 패러다임의 전환을 보였으며, AI 탐지 도구의 사용을 지양해야 한다는 점에서 기존 RCR 교육과 차이를 보였다. 3장에서는 국내 주요 대학들의 생성형 AI 활용 가이드라인 제시 현황을 검토하였다. 국내 대학들은 AI 활용의 윤리적 책임성과 투명성 확보를 핵심 목표로 삼고 있으며, 교수자가 강의계획서 단계에서부터 AI 사용 범위와 절차를 명확히 규정하려는 제도적 관리 체계를 갖추고자 노력하고 있음을 확인하였다. 4장에서는 글쓰기 윤리 교육을 위한 생성형 AI 활용 가이드라인 제정을 위해 세 가지를 제안하였다. 첫째, 글쓰기 윤리 교육은 교육 효과의 지속성을 위해 사례를 기반으로 한 토론식으로 개발·운영되어야 한다. 둘째, 강의계획서 등을 통해 생성형 AI 활용 범위를 구체적으로 명시해야 하고, 교수자는 학습자가의 AI 활용에 반드시 구체적인 옵션을 제시해야 한다. 셋째, 글쓰기 종류와 수행 과정 단계에 대응하는 차등적이고 실천적인 가이드라인이 마련되어야 한다. 본 연구는 대학 글쓰기 교육이 생성형 AI 시대에 맞게 윤리적이고 비판적인 글쓰기 역량을 강화할 방향을 제시하고, 교수자와 학습자에게 구체적인 지침을 제공한다는 점에 의의를 찾을 수 있다.

The widespread commercialization of generative AI has brought inevitable changes to university research and education. Existing research ethics norms inadequately address today's new circumstances, particularly in writing education, which centers on learners' growth processes. This study examines cases of research ethics in the generative AI era from universities internationally and domestically, proposing practical guidelines for university writing education. Chapter 2 reviews overseas guidelines, including the U.S. Responsible Conduct of Research (RCR) system and Harvard metaLAB's “Proposed Code of Conduct for AI.” Harvard demonstrates a paradigm shift toward restoring academic community trust by emphasizing individual academic integrity and responsibility, while advocating against AI detection tools. Chapter 3 examines major domestic universities' generative AI guidelines. Korean universities prioritize ethical responsibility and transparency in AI use, developing institutional management systems whereby instructors clearly define AI use scope and procedures from the syllabus stage. Chapter 4 addresses limitations of existing research ethics education and proposes guidelines for writing ethics education as a fundamental alternative. The study emphasizes that strengthening research ethics requires transforming educational methods and expanding target audiences, particularly in writing courses where undergraduates encounter research ethics concepts. Three core measures are proposed: First, writing ethics education should be discussion-based using real cases and operated systematically through special lectures or workshops. Second, instructors must specify AI use scope in syllabi and provide learners with concrete options. Third, differentiated guidelines corresponding to writing types and process stages must be established.For example, prohibiting AI in self-reflective writing, while allowing restricted use in academic writing during data collection or revision but prohibiting it during core stages requiring independent thinking. These guidelines will guide learners to use generative AI instrumentally while performing core writing processes autonomously. Requiring transparent disclosure of AI usage and mandatory submission of self-assessment checklists can internalize responsible AI use and academic integrity. This study aimed to strengthen ethical and critical writing skills suitable for the era of generative AI, while providing specific guidelines for instructors and learners.