[ET대학포럼]〈95〉디지털전환 시대 인공지능교육 혁신

4차 산업혁명 시대가 떠오르면서 대학 교육 현장에서는 인공지능(AI) 교육에 쏠린 관심이 매우 뜨겁다. AI는 4차 산업혁명과 소프트웨어(SW) 분야 핵심 영역이다. AI 교육을 구현하려면 하드웨어(HW)와 SW로 구분된 영역 구축이 필수다. 최첨단 IT 시설 기반에서의 교육 환경, AI 교육 과정 개발, AI 교육을 잘 가르칠 수 있는 교수자의 AI 역량, AI 교육의 질 제고를 위한 검증시스템, 학습 성취에 대한 평가 등 대학은 다양한 노력과 혁신을 기울이고 있다.

그동안 대학에서는 AI연계학과를 신설하고 교수에게 AI 교육 프로그램을 제공하며 AI 자격증까지 이수하도록 지원하는 등 다양한 프로젝트를 추진하고 있다. 그러나 이러한 추진 방향은 AI 교육의 출발을 알리는 신호탄일 뿐 AI 교육의 실효성 있는 성과에 대해서는 아직 미지수다. 첫 출발은 모두의 관심 속에서 긍정적 분위기로 함께 시작하고 있기 때문에 이제는 AI 교육이 내실화할 수 있도록 구체적 전략을 세우고 교육의 다양한 혁신을 모색할 때다.

디지털전환 시대에 도입하면서 새 시대의 표준을 위해 대학은 혁신의 속도를 가속화해야 한다. 대학교육의 목표와 철학의 수립이 시대에 맞게 재정립돼야 하고, 신기술을 준비하는 교육방향 정체성을 인지해 그에 맞는 교육과정을 수립해야 한다. 이러한 교육과정의 모델이 바로 AI교육을 구현하는 것이다. 또 AI교육 수혜대상은 AI 연계 학과만의 교육이 아닌, 대학의 전학과 학생에게 수혜 될 수 있도록 AI교육의 수혜 범위가 확대돼야 한다.

이렇게 대학의 모든 학과에 맞춤형 AI교육 과정이 안착되기 위해서는 AI교육 과정 모델개발을 대학 구성원의 눈높이에 맞게 단계적으로 추진해 나가야 할 것이다. 모든 학과에 AI교육을 실천하기 위한 방안은 전공별 고유의 AI 교육목표를 설정하고 일관성 있는 교과과정혁신을 이뤄 나가야 하며, AI교육의 수혜자에게는 구체적 인재상의 목표를 제시해야 한다. 또 AI교육의 공급자인 교수자의 AI역량을 위한 체계적 지원방안도 구체적으로 세워야 할 것이다.

대학은 급격히 변화하는 대외 환경과 기업이 요구하는 인재상에 민감하게 반응한다. 그러나 이제는 단기적 변화보다는 신기술을 대비하는 장기적 로드맵을 구축해서 교육 목표와 함께 신기술을 준비하는 인재상을 구현하도록 통합적 전략방안을 모색해야 할 것이다. 이것이 바로 미래 교육을 위한 추진전략이다.

성공적인 미래 교육혁신을 위해 대학의 현주소부터 점검할 필요가 있다. 대학은 산업현장에서 기업이 요구하는 인재상에 따라, 그에 대응하기 위한 대학교육과정 변화에 부단히 노력을 하고 있다. 신기술이 등장할 때마다 해당 기술 분야에 필요한 인재가 없다는 현장 목소리에 교육과정을 개편하는 현상들이 종종 보곤 한다. 이러한 현상으로부터 우리가 놓치지 말아야 할 것은 대학교육의 본질을 먼저 생각해야 한다. 더 나아가, 대학 교육의 명확한 목표와 신기술을 이해하고 교육에서 적용할 수 있는 근본 연결고리를 찾는 것이 하나의 숙제이기도 하다.

그러면 미래 교육을 위한 혁신 방안은 무엇인가. 4단계의 AI 교육 과정 모델을 위한 도출 방안을 제안하고자 한다. 첫째 AI 교육 목표는 어떻게 설정할 것인가. 둘째 본 교육을 통해 어떤 인재를 배출할 수 있는지와 어떤 역량을 함양할 것인지를 분석해서 교육 과정과 연동할 수 있는가. 셋째 본 교육 과정들이 잘 정착되도록 교육 내실화를 위한 지원시스템 구축이 가능한가. 넷째 AI 교육을 제공할 교수자들의 AI 역량을 정의하고 역량개발 지원을 어떻게 할 수 있는지를 기반으로 AI교육과정 체계를 정리할 수 있다.

이러한 과정은 각 단계에서 도출된 기본개념(교육과 해당기술) 중심으로 구축된 절차이기 때문에 신기술 등장으로 대학 교육에 영향을 미친다 하더라도 불안과 혼돈이 아닌 신기술 학습을 가속할 수 있도록 구현될 것이다. 이것이 교육의 혁신 비전이다. 교육혁신 비전을 구현하기 위한 구체적 방안은 다음과 같다.

첫째 대학 교육 과정에서는 정규교육과정과 비정규교육과정에서 AI 교육에서 필요한 요소들이 교육 과정에 스며들 수 있도록 재편성해야 할 필요가 있다. 정규교육과정에서 AI 교육의 목표는 전공과 관계없이 모두가 AI를 이해하고 전공과 연계된 데이터를 다룰 수 있는 교육 과정을 제공한다. 즉 전공별 AI 교과목 개발이 필요하며, 학습자들의 수준에 맞는 AI 비교과과정 프로그램으로 정규교육과정과 연동할 수 있는 AI 교육과정 시스템을 구축한다. 이 과정에서는 AI 교육의 전체적 로드맵을 설정하고 전공별 AI 교육 정의와 그에 맞는 교과목개발과 이수체계 및 비교과과정과의 연계성을 재정립하는 과정이 필요하다.

AI교육과정모델(RAS) 사례로 제시한다면 1단계는 사회적 문제를 인지(R인식)하고, 2단계는 주어진 문제를 위한 AI 기술에 어떻게 적용(A)할 것인지 응용할 수 있는 능력을 함양하고, 3단계에서는 현장의 문제 해결(S) 방안을 제시하는 역량을 갖추도록 교육 과정 모델을 개발한다.

둘째 각 전공에서 AI 교육을 할 수 있는 교수자들의 AI 역량 개발을 위한 노력이 필수다. 교수자들은 전공에서 적용되고 있는 AI 개념을 이해하고 전공데이터의 수집 등 데이터 활용 과정을 구현할 수 있는 역량을 갖추어야 한다. 단계별 AI 역량 개발을 위한 프로그램으로 지원하는 시스템이 필요하다. 교수자들의 AI 역량 개발은 단발적인 것이 아니라 장기적 (약 2년 정도 소요예정) 투자가 필요하다.

셋째 학습자들의 AI 교육의 학습 성과에 대한 측정이다. 각 전공에 맞는 AI 교육으로부터 학습 성과를 설정해서 전공별 교과목부터 학습 성과를 개발하고 학습 성과를 측정할 수 있는 체계 구축이 필요하다.

현재 교육도 미래 교육도 공통점은 'Back To Basic', 기본개념 이해에서부터 시작이다. 기본개념을 이해하고 그 개념을 어떻게 적용해야 할지를 시대에 맞는 현장에서 도출하며 해결해 나아가는 과정으로, 각 과정이 내실 있고 연동될 때 하나의 결정체가 탄생하는 것이 교육 성과가 아닐까 생각한다.

백란 호남대 AI융합대학 학장 baik@honam.ac.kr