공대는 코딩, 인문·사회계열은 자료조사… 예술대는 이미지 제작 활용 높아

생성형 인공지능(AI)이 대학생들의 학습 도구로 빠르게 자리 잡고 있는 가운데, 울산대학교 학생들을 대상으로 실시한 설문조사 결과 전공별 생성형 AI 활용 목적에 뚜렷한 차이가 나타났다.

이번 조사는 2026년 7월 울산대학교 아산도서관에서 재학생 100명을 대상으로 진행됐다. 조사 결과 학생들은 생성형 AI를 과제 작성과 자료조사뿐 아니라 코딩, 번역, 이미지 제작 등 다양한 학습 과정에 활용하고 있었으며, 전공 특성에 따라 활용 목적도 다르게 나타났다.

공과대학 학생들은 과제 작성과 코딩 분야에서 생성형 AI 활용 비중이 높았다. 코딩 오류를 해결하거나 알고리즘을 구현하고, 설계 아이디어를 구상하거나 기술 자료를 탐색하는 과정에서 AI를 적극 활용하는 것으로 조사됐다. 또한 영어 기술문서를 번역하거나 전공 논문를 이해하는 과정에서도 생성형 AI를 활용하는 사례가 많았다.

인문대학과 사회과학대학 학생들은 자료조사와 번역 기능 활용 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 학생들은 다양한 참고문헌을 탐색하고 논문의 핵심 내용을 정리하거나 글의 구조를 구상하는 과정에서 생성형 AI를 활용했으며, 외국어 논문과 해외 자료를 이해하기 위한 번역 기능도 자주 이용하는 것으로 조사됐다.

경영대학 학생들은 발표자료 구성과 시장조사, 데이터 분석 등에 생성형 AI를 활용하는 비중이 높았으며, 자연과학대학은 자료조사와 코딩, 논문 해석 등 학습과 연구 활동 전반에서 AI를 활용하는 경향을 보였다. 예술대학은 이미지 제작 활용 비율이 가장 높게 나타났으며, 디자인 시안 제작과 콘셉트 구상, 영상 기획 등 창작 활동에 생성형 AI를 활용하는 사례가 두드러졌다.

학생들은 생성형 AI를 단순히 답을 제공하는 프로그램이 아니라 학습을 지원하는 보조 도구로 인식하고 있었다.

정혁수(항공우주공학전공·22학번) 학생은 “예전에는 오류 하나를 해결하는 데 몇 시간씩 걸렸지만 지금은 AI에게 원인을 물어보며 훨씬 빠르게 해결할 수 있다”며 “코드를 그대로 제출하기보다 내용을 이해하는 과정에서 주로 활용하고 있다”고 말했다.

박민주(영어영문학전공·23학번) 학생은 “자료를 찾거나 글의 흐름을 정리할 때 시간을 크게 줄일 수 있다”며 “최종 작성은 직접 하지만 초안을 만드는 과정에서는 AI가 큰 도움이 된다”고 말했다.

한편 학생들은 생성형 AI가 제공하는 정보가 항상 정확한 것은 아니라는 점도 지적했다. 사실과 다른 정보를 생성하는 이른바 ‘환각(Hallucination)’현상을 경험했거나, AI가 작성한 내용을 그대로 활용할 경우 학습 효과가 떨어질 수 있다는 의견도 있었다. 이에 따라 일부 교과목에서는 생성형 AI 활용 기준을 별도로 안내하거나 활용 범위를 제한하는 사례도 나타나고 있다.

이번 조사 결과는 생성형 AI가 대학생들의 학습과 과제 수행 전반에 활용되고 있으며, 전공별 학습 특성과 목적에 따라 활용 방식에도 차이가 있음을 보여준다. 앞으로는 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 능력과 함께 결과를 검증하고 비판적으로 수용하는 디지털 문해력과 AI 윤리 의식의 중요성도 더욱 커질 것으로 보인다.

▲ 울산대학교 재학생 100명을 대상으로 실시한 설문조사 결과, 생성형 AI 활용 목적은 전공별로 차이를 보였다. 공과대는 코딩, 인문·사회계열은 자료조사와 번역, 예술대는 이미지 제작 활용 비중이 높게 나타났다.

▲ 울산대학교 중앙도서관에서 정혁수(항공우주공학전공·22학번) 학생이 태블릿PC를 활용해 온라인 강의를 시청하며 생성형 AI를 활용해 학습하고 있다.