전공 상관없이 AI를? 대학의 새 도전

AI는 이제 컴퓨터 공학 전공자만의 도구가 아니다. 그렇다면 대학은 모든 학생에게 AI 활용을 어떻게 가르칠 수 있을까? 한 대학이 시도한 학습 프로그램을 소개한다.

대학에서 AI 교육은 보통 두 갈래로 나뉜다. 하나는 일반인을 위한 개념 설명회이고, 다른 하나는 컴퓨터 전공자를 위한 코딩 수업이다. 그런데 그 사이에는 큰 틈이 있다. 자기 전공에 AI를 적용해 보고 싶은데 기초가 약한 학생, 이미 어느 정도 알지만 더 깊이 연습하고 싶은 학생이 함께 어울릴 만한 수업이 거의 없다. 기존 프로그램은 개념을 소개하는 데 그치거나, 너무 기술적인 깊이로 들어가서 대부분의 학생이 따라가기 어렵다. 학생들은 AI를 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 경우가 많다. 이번 연구는 바로 그 빈자리에 주목했다.

AI 교육을 두 겹으로 쌓다

프로그램 이름은 'LearnAI'다. 핵심 아이디어는 두 가지 방식으로 접근하는 것이다. 첫 번째 방식은 '넓게 알리기'다. 기존 수업에 짧은 발표를 넣어서 AI에 대한 기본적인 이해를 퍼뜨린다. 이렇게 해서 다섯 개 학과의 열여덟 개 수업에 참여한 학생과 교사들이 AI를 경험할 수 있었다. 두 번째 방식은 '맞춤형으로 함께 만들기'다. 원하는 학생은 훈련받은 학부생 튜터와 일대일로 만나, 문제를 정확히 정의하는 것부터 시작하는 다섯 단계 대화를 함께 진행한다. 첫 번째 층이 '알기 위한' 자리라면, 두 번째 층은 '직접 해 보기 위한' 자리다. 강의를 듣기만 하는 것이 아니라, 실제로 AI를 다루면서 배운다. 쉽게 말해, 내가 가진 문제를 AI와 함께 고민하고 해결하는 연습을 1:1로 하는 것이다.

이 프로그램이 특별한 이유는 '필요할 때 바로' 배운다는 점에 있다. 미리 쌓아두는 교육이 아니라 실제로 문제가 생겼을 때 찾아가 배우는 방식이다. 배움이 실제 경험과 바로 연결되기 때문에, 학생들은 더 적극적으로 참여한다. 또한 AI를 잘 다루는 교수가 가르치는 것이 아니라, 훈련을 받은 학부생이 튜터로 나선다. 전공이 다른 학생도 같은 학생 입장에서 질문하기 쉬워지고, 가르치는 학생 역시 설명하는 과정에서 더 크게 성장한다.

학생들에게 나타난 변화

운영 경험을 보면 학생들은 AI를 단순한 도구로 보는 것을 넘어, 자신의 전공과 연결 짓기 시작했다. 처음에는 낯설고 어렵게 느꼈지만, 일대일로 천천히 따라가면서 자신감을 얻었다는 반응이 많았다. 컴퓨터 공학과 학생이 아닌 경우에도 문제를 명확히 정의하고, AI에게 필요한 질문을 만들어 내는 과정에서 깊은 사고를 경험했다. 예컨대 경영학과 학생은 AI에게 고객 설문을 분석해 달라고 부탁하면서, 질문의 시작점을 배운다. 간호학과 학생은 환자 교육 자료를 AI로 초안을 만들고, 다시 검토하는 경험을 한다. 이처럼 AI 교육이 단순히 '도구 사용법'을 가르치는 것이 아니라, '문제를 바라보는 힘'을 기를 수 있다. AI와 대화하는 연습은 곧 비판적으로 생각하는 연습으로 이어진다.

물론 이번 사례는 한 대학에서의 시범 운영이라는 한계가 있다. 일대일 수업은 튜터 수에 제한이 있어 모든 학생에게 확대하기 어렵고, 운영 시간과 비용도 만만치 않다. 그럼에도 학생들이 보인 변화는 분명하다. AI를 두려워하던 학생들이 자기 전공 분야에서 AI를 활용하는 방법을 찾고, 질문하는 것을 즐기게 됐다. 이 실험이 의미하는 바는 AI를 배우는 문턱을 크게 낮출 수 있다는 것이다.

요리, 법학, 경영, 예술처럼 전통적으로 컴퓨터와 거리가 먼 분야에서도 AI는 유용한 도구가 될 수 있다. 대학이 AI 시대에 필요한 인재를 기르려면, 컴퓨터 전공자를 위한 기술 수업만이 아니라 모든 학생이 참여할 수 있는 교육 체계를 고민해야 한다. 배움의 기회는 누구에게나 열려 있어야 한다. 전공이 무엇이든, AI는 생각을 확장하는 도구가 될 수 있다. 앞으로 이런 시도가 더 많은 학교로 퍼져나간다면, AI는 더 이상 특정 전공의 전유물이 아닐 것이다.

📖 원문 보기: arXiv 원문

본 요약은 AI로 작성되었습니다. arXiv 논문을 바탕으로 재구성되었습니다.