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title: "버클리 컴공 수업 F 폭증, 교수들이 AI 의존과 수학 기초 붕괴를 지목"
published: 2026-06-04T00:18:02.000Z
canonical: https://jeff.news/article/3694
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# 버클리 컴공 수업 F 폭증, 교수들이 AI 의존과 수학 기초 붕괴를 지목

UC 버클리 컴퓨터과학 수업에서 2026년 봄 학기 낙제율이 예년보다 크게 뛰었다. 교수들은 대규모 언어 모델(LLM)에 과하게 기대는 학습 방식, 수학 준비 부족, 조교 인력 감소가 동시에 터졌다고 보고 있다.

- UC 버클리 컴퓨터과학 수업에서 2026년 봄 학기 F 비율이 확 튀어 올랐음
  - CS 10은 35.3%, CS 61A는 10.6%가 F를 받았고, 2024년과 2025년 봄에는 두 과목 모두 F 비율이 10%를 넘지 않았음
  - EECS 학과 가이드라인은 CS 10, CS 61A 같은 저학년 과목에서 D와 F를 합쳐 7% 정도를 기준으로 보고 있음
  - 평균 성적도 두 과목 모두 C+ 수준, GPA로는 2.3 정도라서 학과가 말하는 저학년 과목 평균 2.8~3.3과 꽤 차이 남

> [!IMPORTANT]
> 이건 단순히 “요즘 학생들이 공부를 덜 한다” 수준의 얘기가 아님. AI 도구가 학습 과정에 들어오면서, 과제 점수와 실제 시험 실력 사이의 간극이 커졌다는 신호에 가까움.

- CS 10과 CS 61A를 가르친 댄 가르시아 교수는 가장 큰 원인으로 “LLM 때문에 늘어난 학업 부정행위”를 꼽았음
  - Claude, ChatGPT, Google Gemini 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 기대어 과제를 처리하다가 시험 때 준비가 안 된 학생들이 많았다는 얘기임
  - CS 10에서는 2026년 봄 학기 테이크홈 시험에서 거의 30명이 부정행위로 적발됐고, 학생 행동 센터로 사건이 넘어갔다고 함
  - 다만 모두가 적발된 부정행위자는 아니고, 평소에는 AI 도움을 받아 넘겼지만 시험에서는 스스로 풀 수 없었던 학생들도 섞여 있음

- 흥미로운 건 이 수업들이 커브 grading이 아니었다는 점임
  - 학생 성적은 남들이 얼마나 잘했는지가 아니라, 공개된 점수 기준을 넘는지로 결정됐음
  - 가르시아는 커브가 문제를 숨긴다고 봄. 기준을 낮추지 않고도 A를 받을 기회를 많이 줘야지, 정해진 비율만 A를 주는 방식은 실제 학습 문제를 가릴 수 있다는 입장임
  - “A를 받을 수 있는 학생 수에 제한을 두지 않는 게 좋다”는 말까지 했는데, 이건 성적 인플레 얘기가 아니라 명확한 기준과 충분한 기회를 같이 줘야 한다는 쪽에 가까움

- AI 의존만 문제가 아니라, 수학 기초 부족도 꽤 크게 언급됨
  - EECS 127 ‘공학 최적화 모델’ 수업을 맡은 기리자 라나데 교수도 선형대수, 벡터 미적분, 수학 증명 같은 선수 지식이 부족한 학생이 많았다고 함
  - 이 수업의 F 비율은 16.8%였고, EECS가 상위 과목에서 “전형적”이라고 보는 D/F 5%보다 훨씬 높았음
  - 심지어 어떤 학생은 버클리에서 들은 선형대수 수업이 숙제와 시험 모두 ‘오픈 인터넷, 오픈 AI’ 정책이었다고 말해서 교수가 충격을 받았다고 함

- 교수들은 입학 단계의 수학 검증도 다시 봐야 한다고 보는 분위기임
  - 가르시아와 라나데는 UC 시스템의 STEM 입학에서 ACT와 SAT 표준시험 점수 제출을 되살리자는 청원에 서명했음
  - 이 청원에는 UC 교수 1,300명 이상이 참여했고, 핵심 문제의식은 학생들의 수학 준비도가 예전 같지 않다는 것임

- 운영 리소스 부족도 성적 하락에 영향을 줬을 가능성이 있음
  - 라나데 교수는 조교 인력 부족 때문에 EECS 127의 최종 프로젝트를 없앴다고 함
  - 원래 이 프로젝트는 교수와 조교 팀의 지도를 받으며 진행됐고, 많은 학생이 높은 점수를 받는 구성 요소였음
  - EECS 학과장은 조교 시급이 높아지면서 학부 CS 등록 인원과 학부 조교 수를 줄일 수밖에 없었다고 X에 올렸음

- 학생 참여도도 눈에 띄게 떨어졌다는 증언이 나옴
  - 라나데는 예전에는 오피스아워가 넘쳐났는데 이번 학기에는 참여가 매우 낮았다고 함
  - 가르시아도 최근 두 학기 동안 오피스아워에 아무도 안 오는 경우가 생겼고, 혼자 사무실에 앉아 있는 게 놀라웠다고 말함

- 두 교수의 결론은 AI 시대일수록 “덜 가르칠” 게 아니라 “더 제대로 가르쳐야 한다”는 쪽임
  - 가르시아는 다음 수업 첫날부터 2026년 봄 학기에 무슨 일이 있었는지 학생들에게 알리고, 보충 지원이 필요한 학생을 더 빨리 찾는 방법을 고민하겠다고 함
  - 라나데는 학생들이 경쟁적인 세계에서 리더가 되려면 비판적 사고와 분석적 사고를 익혀야 한다고 봄
  - 가르시아가 인용한 표현이 꽤 세다. “혼란은 배움의 땀이다.” 지금 문제는 많은 학생이 그 땀을 충분히 흘리지 않는다는 것임

## 핵심 포인트

- CS 10은 F 비율이 35.3%, CS 61A는 10.6%까지 올라갔다
- 학과 가이드라인상 저학년 과목의 D/F 비율은 7% 수준이 기준이다
- CS 10에서는 테이크홈 시험 부정행위로 거의 30명이 적발됐다
- EECS 127도 F 비율이 16.8%로 상위 과목 기준치인 D/F 5%를 크게 넘었다

## 인사이트

AI 코딩 도구가 ‘학습 보조’에서 ‘대리 수행’으로 넘어가는 순간, 시험과 기초 과목에서 바로 비용이 드러난다는 사례다. 개발자 교육에서 앞으로 중요한 건 AI 금지가 아니라, AI가 대신 못 해주는 사고력을 어떻게 검증하느냐가 될 가능성이 크다.