[발언대] 교수자의 AI 역량이 대학의 미래를 결정한다

김강연 울산과학대 기획처장

인공지능(AI)이 모든 산업의 지형을 뒤흔드는 ‘직무특화(X)+AI’ 시대가 도래했다. 이제 AI는 단순한 도구가 아니라 업무 방식을 넘어 직무 자체를 재구조화하는 핵심 동력이다. 이 거대한 전환기 속에서 대학, 특히 직업교육을 본질로 하는 전문대학은 전례 없는 도전에 직면해 있다.

예산과 R&D 전문 인력 규모에 한계가 있는 전문대학이 AI 기술로 촉발된 급변하는 산업 현장의 요구에 부응하기 위해 가장 먼저 단행해야 할 혁신은 무엇인가? 필자는 플랫폼이나 첨단 시설의 확충이 아닌, 바로 ‘모든 교원의 AI 역량 강화’라고 단언한다.

직업 교육의 핵심은 직무 분야, 즉 학과 단위의 전문성에 있다. 그리고 해당 학과의 교육과정을 설계·운영하며 현장의 요구에 맞춰 교육 내용과 방법을 끊임없이 개선해 나가는 주체는 바로 전임교수들이다. 아무리 뛰어난 AI 솔루션을 도입하더라도, 이를 교육 현장에 녹여내고 학생들에게 실질적인 직무 역량으로 전이시키는 교육과정 설계자의 ‘AI 이해도’가 부족하다면, 그 교육은 파편화된 지식 전달에 그칠 수밖에 없다.

‘X + AI’ 교육은 단순히 소프트웨어 사용법을 익히거나 생성형 AI로 자료를 검색·요약하는 수준에 머물러서는 안 된다. 각 학과의 특성에 맞춰 현장의 문제를 이해하고, 실무 역량에 AI 기술을 더해 문제를 해결해 나가는 '프로젝트 기반 학습(PBL)'이 필수적이다.

이를 위해 교수자는 스스로가 먼저 AI 기술을 적극적으로 활용하는 ‘플레이어’가 되어야 한다. 최근 주목받는 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이 대표적인 사례다. 프로그래밍 문법을 몰라도 자연어로 AI와 소통하며 결과물을 만들어내는 이 방식은, IT 비전공 교수들도 자신의 전문 영역에 AI 기술을 즉각 결합할 수 있게 한다.

실제로 필자가 소속된 대학에서는 놀라운 변화가 일어나고 있다. 4~50대 간호학과 교수진이 2일간의 바이브 코딩 연수와 한 달간의 그룹 스터디를 거쳐 파이썬 기반의 ‘교과목 챗봇 AI 튜터’를 직접 개발했으며, 식품영양과 교수진은 국가자격시험 대비를 위한 ‘학생 맞춤형 학습(Micro Learning) 애플리케이션’을 구축하는 성과를 거두었다. 2026년 현재, 이처럼 AI 활용 역량을 갖춘 교수자들은 학과 교육과정의 발전 방향에 대해 누구보다 구체적이고 혁신적인 방안을 제시하고 있다. 이는 ‘X+AI’ 직업교육을 위해 대학이 무엇을 최우선 과제로 삼아야 하는지 극명하게 보여준다.

물론 교수자의 AI 역량은 단순히 기술적 숙련도만을 의미하지 않는다. AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 영역인 ‘문제 정의 능력’과 ‘윤리적 판단력’을 학생들에게 가이드할 수 있는 혜안을 포함해야 한다. 또한 AI가 산출한 결과물을 검증하고 더 나은 대안을 고민하는 비판적 사고 능력을 배양하는 것 역시 미래 대학의 중차대한 책무가 될 것이다.

교수자가 AI라는 강력한 파트너를 자유자재로 다룰 수 있을 때, 비로소 전문대학은 현장의 문제를 해결하는 ‘실무 중심 실습실’로 거듭날 수 있다.  AI 시대, 전문대학이 가야 할 길은 명확하다. 교수자가 먼저 AI 기술을 이해하고 ‘얼리 어답터(Early Adopter)’가 되는 것, 그것이 대학의 미래를 담보하는 가장 확실한 길이다. 따라서 대학은 교수진의 지속적인 AI 역량 강화를 위한 장단기 전략을 수립하고, 지산학연 유관기관과의 실효성 있는 협력을 통해 대학 구성원 전체의 ‘X+AI’ 이해도를 높여야 한다. 세상의 변화는 이미 시작되었다.

<한국대학신문>