[2026 전문대 프레지던트 서밋 Prism ①] 동유럽 직업교육, 기업 참여 확...

인공지능(AI)의 급속한 발전이 산업 지형을 근본적으로 바꾸고 있다. 글로벌 기업용 생성형 AI 시장은 2030년까지 수천억 달러 규모에 달할 것으로 전망되며, 제조·헬스케어·금융 등 전 산업에서 AI 도입 속도가 빨라지고 있다.

이러한 흐름 속에서 배터리·반도체·스마트팩토리 등 AI 연계 첨단 제조 분야를 앞세운 한국 기업들의 기술력이 세계 시장에서 새롭게 각광받고 있다. 특히 유럽 시장에서 한국 기업들의 존재감이 커지면서 이를 뒷받침할 실무 인재를 길러내는 국내 직업교육에도 자연스럽게 시선이 쏠리고 있다. AI 시대가 요구하는 현장 중심의 기술 인력, 그 공급 기반으로서 한국의 직업교육 체계가 주목받기 시작한 것이다. 더불어 국내 기업들의 유럽 진출이 가속화되면서 현지에서 통하는 실무 역량을 갖춘 인재 수요도 함께 커지고 있다.

이에 본지는 유럽, 그 중에서도 동유럽 주요국의 직업교육 현황과 국내 기업의 유럽 진출 동향을 짚어보고, 해외 취업을 목표로 한 국내 직업교육 우수 사례를 살펴본다. 나아가 전문대학이 이 흐름 속에서 어떤 역할을 맡을 수 있는지, 단순한 해외 취업 장려를 넘어 우리 직업교육이 AI 시대의 글로벌 산업 기준과 어떻게 접점을 넓혀갈 것인지 국제 협력의 방향과 시사점을 함께 모색한다. <편집자주>

[한국대학신문 주지영 기자] ‘학위 중심이 아닌 능력 중심 사회로 변화’ 그동안 교육계에서 꾸준히 이어져 온 바람이다. 능력 중심 사회로 나아가기 위해서는 직업·직무와 개인 역량을 있는 그대로 바라보고 이에 대한 공정한 평가가 이뤄져야 한다. 특히 인공지능(AI)의 등장으로 산업현장이 어느 때보다 급변하는 지금, ‘능력 중심 사회’에 대한 갈망은 더 커지고 있다.

이 가운데 교육계와 산업계는 개인 역량을 더 조명하고, ‘인력 미스매치’를 줄이기 위한 협력을 꾸준히 강화하고 있다. 특히 고등직업교육 기관인 전문대학들은 지·산·학 협력을 확대하며 지역과 산업계 수요를 반영한 전문기술인력을 양성하고 있다.

전문대학들은 ‘현장전문인력’ 양성을 목표로 산업현장과 끊임없이 소통하며 교육 내용을 보완해 나가고 있다. 다만 개별 대학 단위의 교육과정 개편은 한계가 있고, 국가가 제시하는 표준 역량 체계가 미비해 국가 차원의 대응이 다소 약하다는 평가가 나온다.

반면 유럽 특히 동유럽 국가들은 직업교육부터, 직업 분류 체계까지 국가 주도 아래 개편하고 있으며, 직업교육법도 지속적으로 개정하고 있다. 국가 차원의 자격·역량 기준체계를 갖추고, 학위 외에도 개인 역량을 나타낼 수 있는 장치가 마련돼 있다.

이에 본지는 유럽연합(EU) 산하 공식 직업교육 연구기관 CEDEFOP의 보고서를 바탕으로 동유럽 국가의 최근 직업교육 정책 동향과 직업교육 대표적인 특징, 주목할 만한 변화 등을 짚어봤다.

■ 폴란드, 기업 자문 수준 넘어 ‘평가’도 관여

= 폴란드는 직업교육에서 국가 자격체계가 정립돼 있으며 산업별로 수준별 자격 기준도 확장하고 있다. 기본적으로 직업교육이 학교 수업 기반이지만 기업 참여 범위는 평가와 교육품질을 관리하는 수준으로 확대되고 있다.

폴란드에서는 대부분 학교 중심으로 직업교육을 제공하고 있지만 기본적으로 ‘일 기반 학습’ 체계다. 학교 실습뿐만 아니라 고용주 현장이나 도제 방식으로 운영되기도 한다. 직업교육은 기본적으로 직업 분류체계와 핵심 교육과정에 기반을 두지만, 산업계 교육 수요에 맞춰 변경할 수 있는 자율성을 갖고 있다.

최근 폴란드 직업교육 정책은 기업 참여를 ‘제도화’하는 것에 집중하고 있다. 기업들은 일 기반 학습 프로그램 모델을 개발하고 직업시험 문항 개발도 지원한다.

국내 전문대학가에서도 도입하고 있는 디지털 배지도 폴란드 직업교육에서 찾아볼 수 있다. 대표적인 디지털 배지 발급 시스템인 Badge+ 앱은 2020~2023년 동안 32개 기관에서 약 1만 3000개의 배지를 발급했다. 또 2023년부터 올해까지 ‘마이크로크리덴셜 시범사업’이 진행돼 평생학습·직업교육에서 디지털 배지를 적극 도입하고 있다.

유럽 공동 자격 수준인 EQF를 기반으로 한 국가 자격 시스템 ‘통합자격체계(IQS)’도 운영한다. 이 자격들은 특히 교육뿐 아니라 채용과 인사평가에도 활용할 수 있는 기준이 된다.

■ 오스트리아, 이원화 시스템 구축

= 오스트리아는 학교와 기업에서 직업교육을 공동으로 운영하는 ‘이원화(Dual) 시스템’이 특징이다. 직업학교에서 이론교육을 진행하고 현장실습은 대부분 실제 기업에 출근해 진행하는 것이다. 오스트리아 직업교육 핵심은 ‘기업 현장훈련’이다.

오스트리아는 2020년 직업훈련법을 개정하고 산업 변화에 맞춰 꾸준히 직업교육을 발전시켜 왔다. 또 직업훈련법 개정으로 기업 현장에서 일하면서 배우는 ‘일·학습 병행 직종’을 지정하는 절차가 마련됐다.

이와 함께 직업교육 교육과정에 ‘공통역량(Transversal skills)’을 반영해 직무 기술뿐만 아니라 디지털 활용 능력, 의사소통 능력, 문제 해결력 등 다양한 역량을 개발할 수 있다.

특히 디지털 역량은 단순히 교육 내용에 포함하는 수준을 넘어, 기준 체계를 도입해 역량을 공식적으로 인증하고 있다. 디지털 기술을 ‘배우는 것’에 그치지 않고, 공식 자격으로 관리하는 것이다.

오스트리아는 최근 ‘Higher VET Act’을 도입해 직업교육만으로도 고급 기술자 수준까지 성장할 수 있는 진로 경로를 마련했다. ‘Higher VET Act’는 직업교육을 고등교육 수준까지 확장해, 대학 진학 없이 고급 자격을 취득할 수 있도록 하고 있다. 이 제도로 직업교육을 받은 학생이 대학에 가지 않고 전문학사, 학사, 석사 수준 자격을 취득할 수 있게 됐다.

■ 체코, 학교 중심서 ‘산업 연계형’ 전환 시도

= 체코도 직업교육이 학교 중심으로 이뤄진다. 중등 직업교육 과정에는 현장실습이 의무적으로 포함된다. 실습 비중은 전체 수업시간의 최대 55%를 차지한다. 오스트리아, 폴란드처럼 기업이 교육과정 개발에 적극적으로 참여하는 체계는 아니다.

최근 체코는 직업교육에서 학교-기업 협력을 강화하기 위해 ‘이원화 요소’를 도입하는 추세다. 체코 교육부는 2018년부터 학교와 기업이 협력하는 듀얼교육을 시범 운영했고, 교육법을 개정해 이를 제도로 안착시키려는 움직임이 활발하다.

체코는 미래 산업 변화에 대응하기 위해 ‘Competence 4.0’ 프로젝트로 10개 핵심 산업 분야의 미래 요구 역량을 분석하고, 이를 바탕으로 국가 직업등록부와 국가자격등록부를 지속적으로 갱신하고 있다. 이는 직업교육 과정에서 가르치는 직무와 자격 기준을 산업현장 변화에 맞춰 개편하는 것으로, 직업교육과 자격체계를 산업 수요와 직접 연결하는 구조다.

디지털 전환에도 적극적으로 대응하고 있다. 2023년에는 상급 중등 직업교육의 정보기술 분야 교육과정을 전면 개정해 ‘디지털 세계 속 인간’이라는 주제를 도입해 새로운 IT 교육과 디지털 역량 개념을 반영했다.

■ 헝가리, 이원화 교육 참여 기업에 ‘세금 환급’

= 헝가리는 2019년 직업교육 시스템을 전면 개편했다. 직업교육은 일반교육과 법적·행정적으로 분리됐으며, 당시 기존의 도제제도를 새로운 이원화 시스템으로 전환해 학교와 기업이 협력하는 구조를 구축했다.

이후 2021년 직업교육법 개정으로 이원화 시스템에 참여하는 기업에 세금 환급 제도가 도입됐다. 환급 금액은 산업 분야와 학생 학년 등에 따라 차등 적용된다. 학생이 시험을 통과할 경우 추가 인센티브도 제공한다.

중소기업을 위한 지원도 활발하다. 헝가리는 2022년까지 31개의 산업별 훈련센터(STC, Sectoral Training Centres)를 설립해 이원화 교육을 확대했다. 이 센터에는 약 200개 기업이 참여하고 있으며, 이곳에서 이원화 교육이 활발하게 이뤄지고 있다. 특히 중소기업이 참여를 유도하는 지원이 다양하다.

헝가리는 교육 데이터 구축에도 집중하고 있다. 전자 시스템(KRÉTA) 기반으로 학생 교육 활동과 행정 운영을 통합 관리하고 있다. 최근 직업교육 현황, 장학금 관리, 모니터링 기능이 추가됐다.

직업교육과 노동시장 연계를 강화하기 위해 졸업생 추적 시스템도 운영하고 있다. 직업교육 졸업생를 추적 관리해 취업률, 진학률 성과를 분석하고 이를 정책 개선에 활용한다. 데이터는 6개월 단위로 분석하고 있으며 중도 탈락자 데이터도 포함한다.