핵심 개념은 간단해요

AI 코딩 도구가 교육 현장에 퍼지면서 "목표 이탈(Objective Drift)" 문제가 논문으로 다뤄지기 시작했어요.

핵심 개념은 간단해요. LLM이 코드를 생성할 때 국소적으로는 그럴듯한 출력을 내놓지만, 원래 과제 명세에서 조금씩 벗어나는 현상이거든요. 연구팀은 이걸 AI 자율화로 가는 과도기 문제가 아니라, 교육이 명시적으로 가르쳐야 할 안정적인 역량으로 봤어요.

제안된 커리큘럼은 "계획과 실행을 분리"하는 거예요. 코드 생성 전에 먼저 수용 기준과 아키텍처 제약을 명세하게 훈련시키고, 일부 실습에서는 의도적으로 명세 이탈을 주입해 학생이 직접 감지·복구하게 해요. 3집단 비교 파일럿 설계(비구조·구조적 계획·이탈 주입)로 효과 크기 분석도 포함됐어요.

AI 도구가 아무리 바뀌어도 "사람이 명세를 잡고 AI를 통제한다"는 역량 자체는 바뀌지 않는다는 관점이 흥미로워요.