생성형 AI 텍스트와 인간 텍스트의 내용 및 문체 비교 연구 - 대학 글쓰기의 한계와 가능성

A Comparative Study of Generative AI and Human Texts : Limits and Possibilities of Academic Writing

본 연구는 생성형 AI의 활용 여부에 따라 대학생 작문 과제의 내용 및 문체가 어떠한 차이를 보이는지분석하고, 그 교육적 함의를 탐색하는 데 목적을 두었다. 최근 대학 글쓰기에서 생성형 AI 활용이급속히 확산되고 있으나, 실제 학습자 글쓰기에 미치는 영향을 비교한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는서울 소재 D대학교 교양과목 <21세기생명생태철학>에서 2021학년도(생성형 AI 비활용)와 2025학년도(생성형 AI 활용)의 학기 말 과제물 총 69편을 수집하여, 차이점을 고찰하였다. 연구 방법으로는 텍스트마이닝을 채택하여 문장 길이, 어휘 다양성(TTR⋅MATTR), 접속부사 및 연결표현 빈도 및 다양성, 감성점수를 정량적으로 비교하였다. 동시에 해당 교과목을 운영한 교수자의 관점에서 전개 방식, 문체적특징, 참고문헌 활용 양상 등을 정성적으로 검토하였다. 분석 결과, 2025학년도 AI 활용 글은 2021학년도 인간 작성 글보다 문장이 짧고 간결했으며, 어휘다양성은 전반적으로 낮게 나타났다. 접속 부사의 빈도와 다양성에서는 유의미한 차이가 없었으나, AI 활용 글에서는 조건 접속사 대신 예시⋅강조 접속사가 빈번하게 나타나는 특징이 관찰되었다. 감성 분석에서는 두 집단 간 차이가 드러나지 않았으나, 교수자 관점에서는 AI 활용 글이 개별 학생의사유보다는 사고의 획일화와 문체의 유사성이 두드러진다는 점이 확인되었다. 특히 일부 과제에서는실제 존재하지 않는 참고문헌이나 검증되지 않은 인용이 등장하여 AI의 환각(hallucination) 문제가드러났다. 반면 일부 학생들은 AI 도구의 활용 목적과 과정을 명시적으로 기재하거나 자료 탐색의보조 수단으로만 제한하는 등 비판적 활용 태도를 보이기도 하였다. 이러한 결과는 대학 글쓰기에서 AI 활용을 단순히 금지하거나 제한하는 방식으로는 교육적 효과를충분히 거둘 수 없음을 보여준다. 학습자가 AI를 주체적으로 활용하되 결과물의 사실성 검토와 비판적해석을 병행할 수 있도록, 대학의 수업 설계와 평가 체계를 재정비할 필요가 있다. 이러한 맥락에서본 연구는 대학 글쓰기 교육에서 AI 활용의 가능성과 한계를 균형 있게 탐색하기 위한 기초 자료를제공한다는 점에서 의의가 있을 것이다.

This study examines how the use of generative AI tools influences the content and style of university students’ writing and explores its educational implications. Despite the rapid spread of generative AI such as ChatGPT in higher education, empirical comparisons of its actual impact on student writing remain limited. To address this gap, 69 term papers were collected from the liberal arts course the ‘Philosophy of Life and Ecology in the 21st Century’ at D. University in Seoul, covering two cohorts: 2021 (without AI) and 2025 (with AI). A mixed-methods approach was adopted: text-mining techniques were employed to quantitatively compare sentence length, lexical diversity (TTR, MATTR), conjunction use, and sentiment scores, while the course instructor qualitatively reviewed rhetorical features, writing style, and reference practices. The analysis showed that AI-assisted papers were shorter and more concise, with lower lexical diversity than those written without AI. While overall conjunction frequency and variety revealed no significant difference, AI-assisted writing tended to rely more on illustrative and emphatic connectors rather than conditional ones. Sentiment scores were largely similar across both groups; however, from the instructor’s perspective, AI-assisted writing often reflected uniformity of thought and style, sometimes including fabricated references, which revealed the issue of AI hallucination. At the same time, a few students demonstrated critical engagement by explicitly reporting how and why they used AI tools. These findings suggest that prohibiting AI use in academic writing is insufficient. Instead, pedagogical design and assessment criteria should guide students to employ AI critically and creatively while ensuring fact-checking and personal interpretation. This study offers empirical evidence on the opportunities and challenges of AI-assisted writing, providing a foundation for balanced discussions in higher education.