기사를 읽어드립니다Your browser does not support theaudio element.0:00게티이미지뱅크 광고 문재균 | 카이스트 전기·전자공학부 교수광고 인공지능(AI)은 대학 교육의 주변 도구가 아니라 중심 환경이 되고 있다. 이제 학생들은 강의실 밖에서도 인공지능 교수, 인공지능 조교, 인공지능 튜터를 통해 설명을 듣고, 문제를 풀고, 피드백을 받는다. 지식을 전달하는 일만으로는 더 이상 대학의 존재 이유를 설명하기 어려워졌다. 대학은 무엇을 더 가르칠 것인가가 아니라, 무엇을 어떻게 배우게 할 것인가를 다시 묻는 단계에 들어섰다. 이 변화 앞에서 가장 먼저 손봐야 할 것은 학사 커리큘럼이다. 지금의 대학 교육은 여전히 강의실 안에서 정답을 익히고 시험으로 확인하는 구조에 머물러 있다. 그러나 인공지능 시대에 더 중요한 것은 이미 알려진 답을 빨리 찾는 능력이 아니라, 문제를 새롭게 정의하고, 여러 지식을 엮어 해결책을 만들고, 그 결과를 비판적으로 검증하는 능력이다. 학점 체계도 그 방향으로 재편돼야 한다. 학생이 졸업할 때 남는 것이 성적표의 숫자만이 아니라, 자신이 풀어낸 문제와 협업의 경험이어야 한다.광고광고 교과목의 구조와 내용도 바뀌어야 한다. 구조는 모듈화하고 내용은 질문 중심으로 재편할 필요가 있다. 중요한 것은 과목 수를 늘리는 데 있지 않다. 전공의 벽을 낮추고, 학생이 자신의 문제의식에 따라 학습 경로를 구성하게 만드는 데 있다. 강의계획서가 교수가 가르칠 내용을 정리한 문서가 아니라, 학생이 어떤 질문을 따라가며 사고를 확장할지 보여주는 지도가 되어야 한다. 교수법의 변화는 더 근본적이다. 인공지능이 지식 전달을 보조하는 시대에 교수는 더 이상 일방적 전달자에 머물러서는 안 된다. 멘토이자 지적 설계자, 그리고 윤리적 나침판이 되어야 한다. 학생이 인공지능이 제시한 답을 그대로 받아들이지 않도록 질문하게 하고, 지식과 사회적 가치의 관계를 성찰하게 하며, 무엇이 효율적인가를 넘어 무엇이 바람직한가를 묻게 해야 한다. 인공지능 시대의 대학은 기술을 잘 쓰는 사람을 길러내는 곳이면서, 동시에 기술의 방향을 성찰할 수 있는 사람을 길러내는 곳이어야 한다.광고 평가 방식도 달라져야 한다. 순위를 매기기 위한 시험만으로는 앞으로의 역량을 제대로 가려내기 어렵다. 정답을 맞히는 결과 중심 평가에서 벗어나 문제 해결의 과정과 역량을 증명하는 방식으로 이동해야 한다. 문제를 정의하는 힘, 정보를 비판적으로 검증하는 힘, 프로젝트를 수행하며 소통하고 갈등을 조정하는 힘, 새로운 상황에 적응하며 다시 배우는 힘이 더 중요해질 것이다. 한 학기 동안 학생이 어떻게 배우고, 어디에서 막히고, 어떻게 성장했는지를 인공지능이 학습 데이터로 분석해 보여주는 방식도 적극 검토할 만하다. 평가는 선별의 도구가 아니라 성장의 기록이 되어야 한다. 교육 철학도 다시 세워야 한다. 인공지능 시대의 대학은 기술과 사회적 가치를 조화시키는 법을 가르쳐야 한다. 학생이 자신과 사회의 관계를 성찰하고, 질문하는 능력과 비판적 사고를 키우며, 공감 기반의 협업과 리더십을 체화하도록 해야 한다. 입시 역시 암기력과 문제풀이 속도 중심에서 잠재력 평가 중심으로 옮겨갈 필요가 있다. 이미 답을 잘 아는 학생보다, 좋은 질문을 만들고 새로운 해법을 탐색할 수 있는 학생이 미래에는 더 큰 가능성을 가질 것이기 때문이다. 역설적이게도 바로 인공지능 기술의 발전이 이러한 평가를 가능하게 하고 있다. 결국 인공지능 세대의 대학 교육은 지식을 가르치는 교육에서 역량을 설계하는 교육으로 넘어가야 한다. 교과목은 더 유연해져야 하고, 교수는 더 깊어져야 하며, 평가는 더 정직해져야 한다. 인공지능이 강해질수록 대학의 역할이 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 분명해진다. 대학은 이제 정보를 전달하는 곳이 아니라, 문제를 정의하고 의미를 묻고 함께 해결하는 법을 배우는 곳이 되어야 한다. 그것이 인공지능 시대의 대학이 지켜야 할 교육의 방향이다.