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AI 안경으로 연세대 논술 풀어본 대치동 강사, “대입 뚫긴 아직 어렵다”

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대치동 논술 강사가 80만원대 AI 안경으로 2021학년도 연세대 논술 문제를 풀어본 뒤, 인문·사회 논술에서 실제 부정행위 도구로 쓰기엔 한계가 크다고 봤다. 다만 단답형 수리 논술이나 감독이 허술한 고사장에서는 시도 가능성이 있어 금속탐지기 같은 대응책이 필요하다고 지적했다.

  • 1

    80만원대 AI 안경은 렌즈로 문제를 읽고 Gemini 답변을 띄우는 방식이다

  • 2

    긴 제시문 기반 논술에서는 화면 가독성, 고개 움직임, 답변 품질 때문에 실전성이 낮다는 평가가 나왔다

  • 3

    단답식 수리 논술형 문제는 AI 안경으로 정답률이 올라갈 수 있다는 우려가 있다

  • 4

    토익에서 AI 안경 부정행위가 이미 적발된 만큼 대학 논술 고사장도 대응책을 준비해야 한다

  • 대치동 논술 강사가 80만원대 AI 안경으로 실제 과거 연세대 논술 문제를 풀어봤는데, 결론은 “아직 대입 논술을 뚫긴 빡세다” 쪽임

    • 사용한 건 시중에서 쉽게 살 수 있는 스마트 안경이고, 안경테를 손가락으로 두 번 치면 작은 렌즈가 문제를 읽고 답을 보여주는 방식임
    • 답변 생성에는 구글 AI 모델인 Gemini를 쓰도록 미리 명령어를 입력해뒀고, 렌즈를 숨기기 위한 반투명 스티커까지 따로 붙였다고 함
  • 인문·사회 논술처럼 긴 제시문을 읽고 자기 논리로 답안을 써야 하는 시험에서는 실전성이 꽤 떨어진다는 평가가 나옴

    • 렌즈에 뜨는 글자가 작아서 긴 글을 읽기 불편했고, 답을 다 보려면 고개를 여러 번 움직여야 했다고 함
    • 감독관 입장에서는 수험생이 계속 이상하게 고개를 흔드는 모습이 눈에 띌 가능성이 큼
    • Gemini가 내놓은 답안도 만족스럽지 않았고, 강사는 “상위권 정도 실력은 아직 못 되는 것 같다”고 봤음
  • 실험에 쓴 문제는 2021학년도 연세대 논술 문항이었고, 당시 기준으로도 꽤 까다로운 문제였다고 함

    • 노벨상 수상자 한강의 『채식주의자』, 영어 지문, 수리 논술형 문제가 섞인 형태였음
    • 요즘 대입 논술은 교과서 중심 출제로 난도가 낮아지는 추세라지만, 긴 글을 읽고 맥락을 잡아야 하는 유형은 AI 안경만으로 해결하기 어렵다는 얘기임
  • 다만 단답식 수리 논술형 문제는 얘기가 좀 달라짐

    • 긴 논증을 써야 하는 문제가 아니라 계산 결과나 짧은 답을 요구하는 문제라면 AI 안경이 정답을 맞힐 확률이 높아질 수 있음
    • 결국 “논술 전체를 대체하긴 어렵다”와 “일부 유형에서는 치팅 도구가 될 수 있다”가 동시에 맞는 상황임

중요

> AI 안경 부정행위는 이미 토익에서 적발된 사례가 있음. 한 번 걸렸다는 건 그 전에 여러 번 시도됐을 가능성도 봐야 한다는 게 강사의 지적임.

  • 대학 논술 고사장은 토익이나 수능보다 환경이 더 들쭉날쭉해서 관리 난도가 높다는 점도 문제임

    • 시험장마다 감독 방식, 좌석 배치, 장비 검사 수준이 다를 수 있음
    • 강사는 금속탐지기 도입 같은 방지책을 서둘러야 한다고 봤음
  • 이 이슈는 서·논술형 평가 확대 논쟁하고도 바로 이어짐

    • 일부 시·도 교육감들은 내신뿐 아니라 수능에서도 서술형·논술형 문항을 늘리자는 입장임
    • 강사는 큰 흐름 자체는 거스를 수 없다고 보면서도, 공정성 확보와 채점 인력·시간 문제가 여전히 큰 숙제라고 짚었음
    • AI 채점 프로그램을 학교 내신에 도입하자는 주장까지 나오면 “그럼 교사의 역할은 뭐냐”는 질문도 피하기 어려워짐
  • 논술을 잘하려면 결국 기본기는 다시 독서와 필기로 돌아간다는 얘기도 나옴

    • 강사는 만화책이든 신문이든 하루 30분 정도 활자로 된 글을 읽는 습관을 권함
    • 필기도 손의 소근육과 뇌가 같이 학습하는 방식이라 도움이 된다고 봤음
    • 특히 최근 초등학생들의 어휘력 저하를 걱정했는데, 영상에 익숙한 아이들이 10년 뒤 고등학생이 되면 지금보다 논술 시험을 더 힘들어할 수 있다는 전망임

이 기사는 AI가 시험장을 어떻게 바꿀지 보여주는 꽤 현실적인 사례다. 핵심은 “AI가 답을 잘하냐”보다 “작고 저렴한 웨어러블 기기가 감독 체계의 빈틈을 얼마나 파고들 수 있냐”에 가깝다.

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