앤트로픽이 2025년 8월 27일 공개한 교육 보고서에 따르면, 대학 교수와 강사들이 Claude를 가장 많이 사용하는 업무는 커리큘럼(수업 교과과정) 개발이었습니다. 이 보고서는 Claude.ai에서 고등교육 종사자들이 나눈 약 7만4천 건의 대화를 분석해, 교수들이 실제로 어떤 업무에 AI를 쓰고 있는지 보여줍니다.
이 보고서는 무엇을, 어떻게 조사했나요
이 보고서는 Claude.ai 무료·프로(Pro) 요금제 계정 중 고등교육 기관 이메일 주소로 가입한 사용자들의 대화를 대상으로, 2025년 5~6월 사이의 데이터를 분석한 결과입니다. 앤트로픽은 개인정보를 보호하면서 대화의 전반적인 패턴만 파악하는 자체 분석 도구를 사용했고, 강의계획서 작성이나 과제 채점처럼 교육자 특유의 업무와 관련된 대화만 걸러내 약 7만4천 건을 추렸습니다.
여기에 미국 노동부가 운영하는 직업별 업무 데이터베이스인 O*NET(오넷) — 특정 직업이 실제로 어떤 업무들로 구성되는지 표준화해 정리한 자료 — 을 참고해, 각 대화가 대학 교육·행정 업무 중 어떤 항목에 해당하는지 매칭했습니다. 여기에 더해 노스이스턴 대학교(Northeastern University)와 협력해 AI를 일찍 도입한 교수 22명을 대상으로 설문·인터뷰도 함께 진행했습니다.
참고로 갤럽(Gallup)의 별도 설문에서는 교사들이 AI 도구 덕분에 한 주 평균 5.9시간을 절약했다고 응답한 결과도 함께 언급됩니다. 다만 이 수치는 Claude에 국한된 것이 아니라 AI 도구 전반에 대한 응답이라는 점은 참고할 필요가 있습니다.
교수들은 Claude를 어떤 업무에 가장 많이 쓸까요
보고서에 따르면 교수들은 커리큘럼 개발에 Claude를 가장 많이 쓰고 있으며, 그 비중이 전체 분석 대화의 절반을 훌쩍 넘습니다.
| 업무 | 비중 | 내용 |
|---|---|---|
| 커리큘럼 개발 | 57% | 강의계획서, 수업 자료, 실습 문제 등 제작 |
| 학술 연구 | 13% | 논문 검토, 자료 조사 등 연구 보조 |
| 학생 평가 | 7% | 과제·시험 채점, 성취도 평가 |
- 모의 법률 시나리오 제작 — 법학 등 실습형 수업에서 사례 연구 자료로 활용
- 직업교육·직무훈련 콘텐츠 개발 — 실무 중심 교육과정 설계
- 추천서 초안 작성 — 학생의 진학·취업 지원용 추천서 작성 보조
- 회의 안건 등 행정 문서 작성 — 반복적인 행정 업무 처리
자동화할 업무와 사람이 판단해야 할 업무, 어떻게 구분하나요
보고서는 업무 성격에 따라 교수들이 AI를 "증강(augmentation) — AI는 돕는 역할에 머물고 사람이 최종 판단하는 방식"과 "자동화(automation) — AI가 작업 대부분을 직접 수행하는 방식"으로 나누어 쓴다고 분석합니다. 맥락과 창의성, 학생과의 직접적인 상호작용이 많이 필요한 업무일수록 증강 방식으로, 반복적인 행정 업무일수록 자동화 방식으로 쓰이는 경향이 뚜렷했습니다.
- 자동화 중심 업무 — 재무 관리, 기록·서류 관리 등 반복적인 행정 업무
- 증강(협업) 중심 업무 — 수업(커리큘럼) 설계, 학생 지도(어드바이징), 연구비 제안서 작성 등 맥락과 창의성이 필요한 업무
노스이스턴 대학교 교원 인터뷰에서는 이렇게 나누어 쓰는 이유도 함께 드러났습니다.
- 번거로운 작업의 자동화 — 반복적인 실무 부담을 줄이려는 목적으로, "지루한 업무를 대신 처리해준다"는 응답이 나왔습니다
- 협업 사고 파트너 — 아이디어를 함께 발전시키는 용도로, "내가 미처 생각하지 못한 방식으로 학생들에게 개념을 설명하는 방법을 찾아준다"는 응답이 있었습니다
- 학생 맞춤형 학습 경험 설계 — 개인화 학습 자료를 만드는 용도로, "한 명의 교수가 제공할 수 있는 범위를 넘어서는 개인화되고 상호작용적인 학습 경험을 학생과 나에게 제공한다"는 응답이 있었습니다
채점에 AI를 자동화 방식으로 써도 될까요
보고서 결과만 보면 신중한 접근이 필요합니다. 채점·평가 업무는 전체 사용 빈도에서는 다른 업무보다 낮았지만, 실제로 사용된 경우 48.9%는 AI가 채점을 직접 수행하는 자동화 중심 방식이었습니다. 흥미로운 점은, 같은 교원들이 설문에서는 정작 채점을 AI가 가장 효과적이지 않다고 느끼는 영역으로 꼽았다는 것입니다.
주의할 점 — 자동화 비중이 높다고 해서 그 방식이 검증됐다는 뜻은 아닙니다. 보고서 스스로도 채점 자동화에 대한 교원들의 우려를 함께 소개하고 있는 만큼, 채점에 AI를 활용하기 전에는 소속 기관의 평가 공정성·학생 개인정보 보호 정책을 먼저 확인하고, 최종 성적 판단은 사람이 검토하는 절차를 두는 편이 안전합니다.
교수들은 챗봇으로만 쓰지 않는다 — 직접 만드는 도구들
보고서는 교육자들이 단순히 질문-답변 형태로만 Claude를 쓰지 않는다고 설명합니다. 아티팩트(Artifacts) — 채팅 대화창 옆에 결과물을 별도 창으로 띄워 바로 확인하고 수정할 수 있는 Claude 기능 — 를 활용해 화학 실험 시뮬레이션, 자동 채점 루브릭(평가 기준표), 데이터 시각화 대시보드 같은 자체 교육 도구를 직접 만드는 사례가 소개됩니다.
노스이스턴 교원 설문에서는 이 밖에도 자기 학습을 위한 활용(교원 자신의 AI 사용 시간 중 평균 29%)이 흔한 사례로 꼽혔지만, 학생과 교육자의 사용 패턴을 구분하기 어려운 특성 때문에 이 부분은 Claude.ai 대화 분석 대상에는 포함되지 않았다고 보고서는 밝히고 있습니다.
자주 묻는 질문
Q. 이 보고서는 얼마나 많은 데이터를 분석했나요?
2025년 5~6월 사이 Claude.ai에서 오간 고등교육 종사자 대화 약 7만4천 건을 분석했고, 여기에 노스이스턴 대학교 교원 22명 대상 설문·인터뷰를 더했습니다.
Q. 채점에도 Claude를 자동화 방식으로 써도 되나요?
신중해야 합니다. 보고서에 따르면 채점은 교원들이 스스로 AI 효과가 가장 낮다고 평가한 영역인데도 자동화 비중(48.9%)이 높게 나타났습니다. 활용 전 소속 기관의 평가 정책을 먼저 확인하는 것이 안전합니다.
Q. 이 조사 결과가 한국 대학에도 그대로 적용되나요?
보고서는 전 세계 고등교육 종사자들의 Claude.ai 사용 데이터를 다뤘지만, 정성 조사는 미국 노스이스턴 대학교 교원을 대상으로 했습니다. 국내 대학은 학사관리 시스템이나 개인정보 보호 규정이 다를 수 있으므로, 전체 경향은 참고하되 구체적인 도입 여부는 소속 기관 정책에 맞춰 판단하는 편이 좋습니다.
Q. 교수가 아니어도 이 보고서가 참고가 되나요?
도움이 됩니다. 보고서에는 입학 관리, 재정 계획 같은 행정 업무 사례도 포함되어 있어, 대학 행정 직원이 반복 업무를 정리할 때도 참고할 수 있는 내용입니다.
관련 글로 Claude 아티팩트 활용법이나 Claude.ai 요금제 안내도 함께 참고하시면 도움이 됩니다.