생성형 AI와 대학 평가의 진정성

The proposed work examines 생성형 AI와 대학 평가의 진정성. The topic remains relevant due to its practical and theoretical significance, and because current literature still presents multiple competing interpretations and methodological approaches.

The central problem is the inconsistency of existing findings across sources, including differences in definitions, analytical frameworks, and evaluation criteria. This creates a need for a structured synthesis of evidence and concepts.

The objective is to provide a comprehensive analysis of the topic, clarify key terms, and identify the factors that shape the studied processes. The work is organized through research tasks that connect theoretical foundations with applied implications.

Expected outcomes include a coherent overview of the current state of research, reasoned conclusions, and practical implications for further study. 생성형 인공지능의 확산으로 초래된 대학 평가의 신뢰성 위기를 극복하기 위해 평가 진정성의 개념을 재정립하고 다차원적 거버넌스 모형을 탐색한다. 사후 탐지 기술 중심 대응의 한계를 비판적으로 검토하고, 고차원적 사고 역량을 보장하는 진정성 평가 체계로의 전환 방안을 제시한다. 이를 통해 교수학습 혁신과 제도적 지원 인프라가 결합된 지속 가능한 고등교육 평가 거버넌스를 제안한다.