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AI 사용 부작용? - 버클리 컴퓨터 공학부 낙제율 35% 폭증 | 당근 카페
따남
인증 29회 · 1일 전
AI 사용 부작용? - 버클리 컴퓨터 공학부 낙제율 35% 폭증
미국 UC 버클리의 컴퓨터과학 입문 수업 CS 10에서 2026년 봄 학기 낙제율이 35.3%까지 치솟았습니다. 직전 두 해 동안 같은 과목의 F 비율이 10%를 넘은 적이 없었다는 점을 감안하면, 한 학기 만에 세 배 넘게 뛴 셈입니다. 교수들이 지목한 가장 큰 원인은 다름 아닌 학생들의 AI 의존이었습니다.
흥미로운 건 이 사건이 "AI는 위험하다"는 단순한 경고가 아니라는 점입니다. 같은 도구가 누군가에겐 학습을 돕고, 누군가에겐 실력을 갉아먹었습니다. 무엇이 그 차이를 만들었는지 데이터로 짚어보겠습니다.
숫자로 본 낙제율 급증
먼저 사실관계부터 정리하겠습니다. 버클리 학생 신문 Daily Californian과 여러 매체가 보도한 2026년 봄 학기 데이터는 다음과 같습니다.
과목2026년 봄 F 비율비고CS 10 (입문)35.3%2024·2025년엔 10% 미만CS 61A (기초)10.6%2024·2025년엔 10% 미만EECS 127 (상위)16.8%—학과 기준 (하위 과목)약 7%D·F 합산 예상치학과 기준 (상위 과목)약 5%D·F 합산 예상치
학과가 정한 정상 범위는 하위 과목 D·F를 합쳐 7% 안팎입니다. CS 10의 35.3%는 그 기준을 다섯 배 가까이 벗어난 수치입니다. 평가 기준이 갑자기 바뀐 것도, 시험이 특별히 어려워진 것도 아니었습니다.
버클리 교수 댄 가르시아(Dan Garcia)는 이 비정상적 낙제율의 "가장 큰 동인"으로 학생들의 대형언어모델(LLM) 사용을 꼽았습니다. Claude, ChatGPT, Google Gemini 같은 도구를 쓴 학업 부정행위가 크게 늘었다는 진단입니다. 실제로 CS 10에서만 약 30명이 집에서 보는(take-home) 시험에서 부정행위로 적발됐습니다.
원문: UC Berkeley sees spike in failing grades in computer science (NewsBytes)
