AI(인공지능)로 산업 구조와 사회 전반이 빠르게 바뀌는 가운데, 대학 교육 역시 구조적 전환을 요구받고 있다. 단순히 새로운 기술을 도입하는 수준을 넘어, 교육의 방식과 내용, 대학 운영 체계 전반을 다시 설계해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 서울과학기술대학교(총장 김동환)는 이러한 흐름에 발맞춰, AI를 대학의 ‘공통 언어’로 정의하고 전교생을 대상으로 한 AI 교육 체계를 구축하고 있다고 밝혔다. 학생뿐 아니라 교수도 AI를 통해 수업을 설계하고, 교수법을 강화하도록 한다.
◇신입생 전원, ‘AI 교양’ 필수로
서울과기대는 AI를 특정 전공만의 기술이 아닌 대학 구성원 모두가 갖춰야 할 기본 역량으로 설정했다. 2025년부터 교양 필수 과목인 ‘컴퓨팅 사고와 인공지능’을 신설해 신입생 전원에게 듣도록 하고 있다. 실습 중심인 이 수업은 학생 수준에 따라 반을 나누는 게 특징이다. 학생 개개인의 AI 이해도와 활용 능력에 맞춰 교육하겠다는 취지다. 이론과 더불어 실습을 강조, 전공과 관계없이 모든 학생이 AI를 활용하는 기초 역량을 갖추도록 한다.
아울러 서울과기대는 동일한 AI 기술을 전공 특성에 맞게 적용할 수 있도록 설계된 ‘전공 연계형 교육 체계’를 갖췄다. 전공에 맞는 AI 교육이 이뤄진다. 예컨대 공학 분야에서는 AI를 기반으로 설계하고 자동화 기술을 익혀 실무 영역에서의 문제 해결 역량을 키우는 데 방점을 두고 있다. 디자인 분야에서는 AI를 활용해 콘텐츠를 기획하고 제작 역량을 높이는 게 강조된다. 산업·경영 분야에서는 데이터 분석과 의사 결정 역량을 중심으로 AI 활용 교육이 이뤄진다.
학생들이 자신의 전공에 AI를 접목함으로써 문제 정의부터 해결까지 이어지는 전 과정을 경험하게 하는 게 대학의 교육 목표다. 서울과기대는 “우리 대학의 AI 교육 초점은 ‘AI 자체’가 아니라 ‘전공과의 결합’에 있다”면서 “‘AI를 배우는 인재’가 아니라, ‘AI를 활용하는 전공 전문가’를 양성하는 데 초점을 두고 있다”고 했다.
◇교수도 AI로 수업 설계
서울과기대는 AI를 비교과와 교수 교육 분야까지 확장했다고 밝혔다. 학생 대상으로 ‘러닝 AI’(Learning AI) 프로그램을 마련했다. AI 자격 인증 과정과 연계해, 데이터 분석, 머신러닝 등 실습 중심 교육을 학생에게 제공한다. 교수 대상으로는 ‘티칭 AI’(Teaching AI) 프로그램을 운영해, AI 기반 수업 설계와 교수법 향상을 지원한다. 대학 전반으로 AI 혁신을 확산한다는 취지다. 서울과기대 관계자는 “학생 교육과 교수 역량 강화를 동시에 추진하는 구조”라며 “지속 가능한 교육 혁신 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다”고 했다. 더불어 서울과기대는 교육 정책을 비롯해 대학 구조 자체를 AI 중심으로 재편하겠다는 기조를 갖고 있다.
◇“첨단 분야 연구, AI 중심으로”
연구 분야에서도 AI 기반 융합에 힘쓰고 있다. 대학은 산업체 및 연구 기관과 협력해 현장 중심의 응용 연구를 확대하고 있다고 밝혔다. 대학원 과정에서는 ‘고급 AI 연구 인력’ 양성에 힘쓴다. 반도체·바이오·에너지 등 첨단 분야 연구에서 AI를 중심으로 융합 연구를 하도록 한다. 실무형 인재와 연구형 인재를 동시에 육성하는 것이 목표다.
AI는 피지컬 AI, 제조업 AI 등 연구를 새 영역으로 확대하고 있다. 서울과기대는 ‘수퍼컴퓨터센터’를 운영, 연구자를 위한 공동 서버실도 구축해 AI 연구 고도화를 지원하고 있다.
김동환 서울과기대 총장은 “AI는 특정 전공이나 산업에 국한된 기술이 아니라 대부분 학문과 산업을 재편하는 핵심 기반 기술”이라며 “대학 역시 AI를 단순한 기술 교육이 아닌 전공과 결합한 융합 교육의 관점에서 접근해야 하며, 우리 대학은 AI를 모든 전공의 언어로 정착시켜 실무형 융합 인재와 고급 연구 인재를 동시에 양성해 나가겠다”고 말했다.