1. 생성형 AI의 정의

생성형 인공지능(Generative AI)은 대규모 데이터를 기반으로 훈련된 딥러닝 모델을 사용하여, 사용자의 명령어(프롬프트)를 통해 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 인공지능 기술입니다.

2. 주요 생성형 AI 도구

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• CODING
  
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3. 기본 원칙

본 대학의 생성형 AI 활용은 다음의 기본 원칙을 준수합니다.

4. 학생의 생성형 AI활용 권리

학생은 합리적인 범위안에서 생성형 AI 도구를 사용할 수 있습니다. 교수자는 생성형 AI활용에 대한 명확한 가이드를 제공하여야 하고, 부정행위 판정 전에 학생 진술을 듣고, 소명기회를 보장하여야 하며, AI 탐지도구 결과에 이의제기 절차를 마련해줘야 합니다.

1. 학습 활동에서의 금지사항

다음과 같은 행위는 피해야 하며, 이를 위반할 경우 부정행위로 간주되어 징계의 대상이 될 수 있습니다.

• 01

  무단 대리 작성

  - 과제, 시험, 논문을 생성형 AI에 전적으로 작성하게 하고 이를 자신의 작업으로 제출

  * 예외: 교수자가 명시적으로 허용한 경우

• 02

  출처 미표기

  - 생성형 AI를 사용한 부분을 명시하지 않음

  - 인용 출처 및 프롬프트 내용 미기재

• 03

  AI 탐지 우회 시도

  - 의도적으로 AI 탐지 도구를 속이기 위한 행위

  - AI 결과물을 의도적으로 변형하여 제출

• 04

  동료와의 부정한 협력

  - AI를 매개로 한 과제 대리 작성 또는 공유

  - 카카오톡, 단톡방 등을 통한 시험 문제 및 답안 공유

• 05

  심각한 지적재산권 침해

  - 타인의 저작물을 AI에 입력하여 무단 생성·배포

  - 타인의 이미지, 음성, 영상을 AI 학습 데이터로 제공

2. 연구 활동에서의 금지사항

• 01

  기밀 정보 입력

  - 정부지원 과제, 산학협력 과제 및 본 대학의 기밀 데이터를 공개 AI에 업로드

  - 개인정보(주민등록번호, 학생 정보 등) 입력

• 02

  검증 없는 결과 사용

  - AI가 생성한 데이터, 통계, 인용문을 확인 없이 연구에 사용

  - 오류 또는 편향된 정보를 사실로 표기

• 03

  저자 표기 왜곡

  - AI 도구를 연구자로 표기

  - 학술지 투고 시 AI 사용 내역 미공개

• 04

  학술 부정

  - 기존 연구 결과를 AI로 재생성하여 새로운 연구로 표기

  - 무단 표절 또는 자체 표절(self-plagiarism)

3. 행정 업무에서의 금지사항

• 01

  민감한 정보 유출

  - 학생 개인정보, 직원 급여 정보, 재정 정보 등 입력

  - 학내 결재 문서의 기밀 내용 입력

• 02

  대외 신뢰성 손상

  - 공식 발표, 보도자료를 생성형 AI로 자동 작성

  - 공공 신뢰가 필요한 공식 의견을 확인 없이 배포

• 03

  불공정한 의사결정

  - AI 판단을 그대로 의사결정에 반영하되 최종 검증이 없는 경우

  - 평가 기준 및 판단 근거 미제시

1. 모든 사용자 대상 권고사항

• 텍스트 생성의 경우

  생성형 AI도구명. (날짜). "[프롬프트 내용]". URL

  예시:

  ChatGPT 5.1. (2025.08.20). "[프롬프트 내용]". https://chat.openai.com

• 코딩 지원의 경우

  생성형 AI도구명. (날짜). "[작업 내용]"

  예시:

  GitHub Copilot. (2024.09.17). "[작업 내용: Python 함수 작성]"

• 이미지 생성의 경우

  생성형 AI도구명. (날짜). "[프롬프트 내용]" URL

  예시:

  DALL-E 3. (2024.05.15). "[프롬프트 내용]". https://openai.com/dall-e-3

• 논문 및 과제의 경우

  생성형 AI(도구명 버전, 날짜)는 다음과 같이 설명한다: [인용문]

  예시:

  생성형 AI(ChatGPT 5.1, 2025.10.15)는 다음과 같이 설명한다: [인용문]

• 04

  보안 관리

  - 다중 인증(MFA) 설정 강화 (암호 이외의 추가 인증 보안)

  - 공공 WiFi에서 AI 사용 지양(부득이한 경우 VPN 사용 등)

  - AI 로그인 기록 정기 점검

  - 데이터 제어 설정: 채팅 기록 및 모델 학습 비활성화 (가능한 경우)

• 05

  윤리적 활용

  - 차별적, 혐오적 콘텐츠 생성 금지

  - 가짜뉴스, 허위정보 생성 금지

  - 타인의 명예를 훼손하거나 불법적 활동 지원 금지

  - 청소년 보호: 미성년자 대상 부적절한 콘텐츠 생성 금지

• 06

  학문적 다양성 반영

  * 학문분야별 AI활용 적합성 및 위험도가 다르므로 학문분야별 차등 적용

  - 인문사회: 비판적 사고, 논증중심 과제 설계

  - 이공계: 코딩보조 허용, 알고리즘 이해검증 강화

  - 예체능: 창작과정 기록, AI는 레퍼런스로만 활용

2. 교수자(교강사) 대상 권고사항

다음과 같은 행위는 피해야 하며, 이를 위반할 경우 부정행위로 간주되어 징계의 대상이 될 수 있습니다.

• 01

  교수자가 선택할 수 있는 AI 활용정책 예시

  - 전면 금지/제한적 사용(사전 승인 후 사용 또는 출처 표기 후 사용)/자유로운 사용

• 02

  수업계획서 작성 시

  - 수업계획서에 다음 내용을 필수 명시

  생성형 AI 활용 지침 예시

  • 1. 본 교과목에서의 생성형 AI 사용 정책:

    허용/제한적 허용/금지

  • 2. 허용되는 AI 활용 범위

    예시: 개념 이해, 아이디어 브레인스토밍, 코드 작성 학습 등

  • 3. 금지되는 AI 활용 범위:

    예시: 과제 전체 대리 작성, 출처 미표기 등

  • 4. AI 사용 시 필수 요구사항

    - 출처 표기 방식 및 형식

    - 프롬프트 기재 요구 여부

    - 검증 및 비판적 검토 의무

• 03

  과제 및 시험 설계

  - AI 대체 난제: 과제를 단순 지식 재현이 아닌 창의적 적용, 비판적 분석, 개인적 성찰을 요구하도록 설계

  • 좋은 과제 예시

    - "ChatGPT의 윤리적 문제점을 분석하고 자신의 입장을 정리하시오"

    - "본 수업에서 배운 개념을 최근 사회이슈에 적용하시오"

    - "AI 자료를 활용했다면, 사용 과정과 검증 절차를 기술하시오"

  • 취약한 과제 예시

    - "경제학 원론 3장 요약" (AI 대체 용이)

    - 객관식 문제만으로 구성된 시험

    - 개인화된 사례/경험 요구 없는 과제

• 04

  평가 방식 개선

  과정 중심 평가: 최종 결과 뿐만 아니라 작성 과정, 중간 검토를 포함하여 학습과정에서 산출되는 중간결과물 평가비중 확대
  (AI로 대체 불가능한 학습경험과 사고과정 평가 반영)

  - 구술 평가 강화: 논문/과제에 대한 본인 설명 및 질의응답

  - 동료평가: 학생 간 상호 피드백으로 창의성 향상

  - 자기평가: 본인의 학습 과정 및 AI 활용 여부 성찰

• 05

  학생 안내 및 교육

  - 개강 첫 강의에서 AI 정책 상세 설명 (최소 15분)

  - AI 활용 시 출처 표기, 검증 방법 실습

  - AI 탐지 도구의 오류 가능성 설명 ("정확도 50~80%" 수준)

  - 부정행위 판정 절차 투명 공개 : AI 탐지 점수만을 근거로 부정행위를 판정하지 않으며, 수동검토 병행함.

3. 학생 대상 권고사항

• 01

  AI 활용의 올바른 태도

  - AI는 보조 도구, 독립적 사고 대체 불가

  - 학습 효과를 높이되, 온전한 자신의 이해와 검증 과정 거쳐야 함

  - 편의성과 학습성의 균형 필요

04

책임 있는 학습 태도

과제 제출 전 자가 점검 체크리스트
	AI 사용 여부를 명확히 표기했는가?
	생성된 내용을 검증했는가?
	내 주장과 AI 제안을 구별했는가?
	출처를 올바르게 표기했는가?
	부정행위 범주에 해당하지 않는가?

4. 연구자 대상 권고사항

• 01

  연구 논문 작성 시 공개해야 할 정보

  - 사용한 생성형 AI 도구 (예: ChatGPT 5, Claude 2.0)

  - 사용 시점 및 사용량

  - 사용 목적 (논문 초안, 표현 개선, 데이터 분석 등)

  - 사용 부분 (예시: "Abstract 작성 시 ChatGPT 5.1 활용")

  - 표기 형식 (학술지 가이드라인 확인)

• 02

  생성형 AI 활용 선언 사용

  생성형 AI 활용 지침 예시

  • 본 연구에서는 다음과 같이 생성형 AI를 활용했습니다.

    - ChatGPT 5.1 (OpenAI): 영문 초록 표현 개선

    - Claude (Anthropic): 데이터 분석 결과 해석 보조

    - 최종 책임은 저자에게 있으며, 모든 주장은 저자의 것입니다.

• 03

  금지되는 연구 활용

  - 기밀 연구 정보를 공개 AI에 입력

  - AI 결과를 검증 없이 논문에 인용

  - AI를 저자로 표기(저자는 인간이어야 함)

  - 기존 타인 논문을 AI로 재생성하여 신규 논문으로 출판

• 04

  데이터 보안

  - 학내 허가 또는 구독 AI 도구 사용: Microsoft Research 365, ChatGPT 교육 버전 등

  (데이터 보호 및 프라이버시 조항이 강화된 버전임)

• 05

  공개 AI 사용 시 주의사항

  - 입력 데이터가 향후 모델 학습에 사용될 수 있음을 인지

  - 가명화(개인 식별 불가능한 형태로 변환) 필수

5. 행정직원 대상 권고사항

• 01

  업무 효율화를 위한 활용

  - 회의록 작성 보조

  - 공문 초안 작성 지원

  - 통계 데이터 요약 및 분석

  - 일정관리 및 알림 자동화

• 02

  금지되는 활용

  - 학생 개인정보, 교원 및 직원 정보, 재정 정보 등 입력

  - 기밀 결재 문서 내용 입력

  - 대외 보도자료 자동 작성 후 사실 확인 없이 배포

• 03

  투명성 원칙

  - 학내 공식 발표, 의사결정에 AI 활용 시 명시

  - 의사결정 시 "AI 참고" 명확히 표기하되, 최종 판단은 담당자에게 책임이 있음

1. 학생 학습 활동 사례

금지 사례 예시

• 학생:

  "2008년 금융위기에 대해 설명해줘"

• ChatGPT :

  [장문의 설명 생성]
  - 학생이 이를 그대로 과제로 제출

문제: 출처 미표기, 실제 학습 부재

권장 사례 예시

• 1단계: AI 활용 계획

  "금융위기의 원인을 자신의 말로 정리하기 위해 AI 도움 요청"

• 2단계: AI에게 질문

  "2008년 금융위기가 발생한 구체적 원인 3가지만 간단히 설명해줘"

• 3단계: 검증

  경제 교과서, 신문 기사 등으로 확인

• 4단계: 자신의 분석

  "금융위기의 원인은 다음과 같다. [본인 해석]
  ChatGPT(2025.10.15)에 의하면... [인용 및 출처표기]"

• 5단계: 비판적 검토

  "AI 설명의 한계는... [본인 평가]"

효과: 투명성, 검증, 최종 책임 명확

금지 사례 예시

• 연구자:

  "선행연구 정리를 위해 관련 논문들의 핵심 내용을 종합해줘"

• ChatGPT :

  [내용 생성]
  - 검증 없이 선행연구 섹션에 삽입

문제: AI 생성 문헌 오류, 환각현상으로 존재하지 않는 논문을 인용할 수 있음

권장 사례 예시

• 1단계: 실제 논문 5개 수집 후 읽기

   

• 2단계: AI에게 질문

  "이 5개 논문의 핵심 주장을 한 문장씩 요약해줘"

• 3단계: 검증

  AI의 요약을 원문과 비교 확인

• 4단계: 자신의 정리

  "선행연구의 쟁점은... 이러한 격차를 채우기 위해... [본인 정리]"

• 5단계: 표기

  "생성형 AI 활용 선언: ChatGPT 5.1 사용, 선행연구 요약 보조
  (최종 검증은 저자가 실시) 및 데이터 분석 해석 참고"

효과: 투명성, 검증, 최종 책임 명확

2. 교수자 활용 사례

활용 예시

• 1. 강의안 작성 보조

  - "빅데이터 분석 강의 3주차 학습목표와 주제를 기반으로 20분 강의안 초안을 작성해줄 수 있나?"

• 2. 사례 연구 문제 생성

  - "금융 데이터 분석 초급자를 위한 Python 실습 문제 3개를 만들어줘" → AI 생성 후, 교수자가 검토·수정·개선

• 3. 학생 피드백 초안

  - "이 학생 논문의 장점 3개와 개선점 3개를 요약해줄 수 있나?" → 최종 피드백은 교수자가 직접 작성

반복적 업무 감소, 더 질높은 피드백에 시간 할당

금지 사례 예시

- 교수자가 AI로 생성한 문제를 검증 없이 시험에 사용

문제: 윤리적 함의나 맥락 오류 가능성

권장 사례 예시

• 1단계: AI에게 질문

  "공리주의와 의무론 비교 분석 에세이 시험 문제"

• 2단계: AI 생성 문제 검토

  "학습목표와 부합하는가?"
  "명확하고 공정한가?"
  "도덕적/정치적 편향은 없는가?" 등

• 3단계: 수정 및 확정

  교수자가 직접 수정 및 확정

• 4단계: eCampus, 시험지, 수업계획서 등에 명시

  "이 문제는 AI 도움을 받아 작성되었으며 교수자의 최종 검증을 거쳤습니다."

효과: 투명성, 품질 보증

활용 예시

• 1단계: 논문 검색 및 수집

  논문 데이터베이스에서 직접 "미생물 면역" 관련 논문 20개 검색 및 수집

• 2단계: AI에게 요청

  "다음 논문들의 연구방법과 주요 결과를 표로 정리해줄 수 있나? [논문 제목 및 DOI 목록]"

• 3단계: AI가 생성한 표 검증

  실제 논문과 비교 확인 및 오류 수정

• 4단계: 표기

  "생성형 AI 활용 내역: ChatGPT 5.1 사용, 선행연구 논문 요약표 작성 보조(저자가 모든 논문을 검증함)"

시간 단축, 체계적 정리

금지 사례 예시

- 설문조사 후 응답자의 개인정보와 답변을 공개 AI에 입력

문제: 개인정보 유출 위험, 생명윤리위원회 규정 위반

권장 사례 예시

• 1단계: 학내 허가 도구 사용

  Microsoft Azure(보안 강화된 데이터 센터) 또는 대학 구독 ChatGPT 5.1 사용

• 2단계: 데이터 가명화

  개인식별 정보 제거 (이름→ID, 나이→연령대로 변환)

• 3단계: AI에게 질문(가명화된 데이터 제공)

  "이 통계 데이터의 주요 트렌드와 상관관계를 분석해줄 수 있나?"

• 4단계: 검증

  AI 분석 결과를 실제 통계 소프트웨어로 재확인 및 해석의 타당성 검토

• 5단계: 표기

  "생성형 AI 활용: 데이터 분석 해석 시 ChatGPT 참고하였으며, 저자가 SPSS로
  재검증함, 개인정보 보호를 위해 가명화된 데이터만 AI에 입력"

효과: 투명성, 품질 보증