[기고] AI 시대, 대학 교육의 본질은 ‘연결과 성장’ - 한국대학신문

백란 호남대 컴퓨터공학과 교수 오늘날 인공지능은 대학 캠퍼스를 그 어떤 기술보다 빠르고 강력하게 변화시키고 있다. 강의실에서 챗GPT가 토론의 파트너가 되고, 연구실에서 데이터 분석 AI가 새로운 가설을 제시한다. 그러나 이 변화를 단순히 최신 기술의 도입으로 치부해서는 안 된다. 지금 대학이 마주한 ‘AI 기반 대학 교육 혁신’의 본질은 ‘무엇을 가르칠 것인가’를 넘어 ‘어떻게 배우게 할 것인가’라는 학습의 본질에 대한 근본적 재설계를 요구하고 있기 때문이다. 더 나아가, 이는 기술의 시대를 살아갈 학생들의 성장을 대학이 어떻게 책임질 것인가에 대한 철학적이고 실존적인 질문이기도 하다. 지난 수십 년간 대학 교육은 효율성이라는 이름 아래 지식 전달과 획일적인 평가를 중심으로 구조화되어 왔다. 교수자는 강단의 중심에서 지식을 전달했고, 학생들은 마치 컨베이어 벨트 위의 제품처럼 동일한 속도로 동일한 내용을 학습해야 했다. 이 과정에서 개개인의 고유한 속도와 배경은 종종 무시됐다. 그러나 오늘날의 학습 환경은 더 이상 단일하지 않다. 강의실에 앉아 있는 학생들의 학습 배경, 경험, 그리고 진로 목표는 과거와 비교할 수 없을 만큼 다양해졌다. 인공지능은 바로 이러한 ‘차이’를 전제로 작동한다는 점에서 혁신의 열쇠가 된다. 이러한 혁신을 관통하는 가장 중요한 키워드는 ‘연결(Connection)’이다. 기술이 고도화될수록 역설적으로 가장 필요한 것은 단절이 아닌 연결이다. AI는 학습자와 지식을 긴밀하게 연결하고, 학습자와 교수자를 새롭게 연결하며, 궁극적으로 학습자와 사회를 연결하는 매개체가 되어야 한다. 예를 들어, 특정 개념 이해에 반복적으로 어려움을 겪는 학생이 있다면 AI 기반 환경에서는 시스템이 이를 조기에 감지해 보충 자료를 제시하거나 다른 접근 방식을 제안한다. 이는 학습 실패를 사후에 심판하는 교육에서, 학습 과정 중에 개입해 완주를 돕는 교육으로의 거대한 전환을 의미한다. 이러한 변화는 필연적으로 교수자 역할의 재정의를 요구한다. AI가 기초 개념 설명, 반복 학습, 객관적 진단 같은 기능을 보조함으로써 교수는 기계가 대체할 수 없는 영역에 집중할 여유를 얻는다. 교수는 이제 학생 개개인의 사고 과정을 관찰하고, 질문을 확장하며, 토론을 이끌어내는 ‘학습 설계자(Learning Designer)’이자 ‘촉진자(Facilitator)’로서의 역할을 수행해야 한다. 기술이 학습의 효율을 담당한다면, 교수는 학생과의 인간적 교류를 통해 배움의 깊이와 방향을 함께 설계해야 한다. 인공지능 기반 혁신의 두 번째 핵심 축은 ‘성장(Growth)’이다. 여기서 성장은 단순히 학점 향상을 의미하지 않는다. 스스로 질문을 던지는 힘, 모호한 문제를 정의하는 능력, 실패를 두려워하지 않고 다시 시도하는 태도까지 포함하는 포괄적 개념이다. 생성형 AI는 학생이 자신의 사고를 실험해 볼 수 있는 안전한 ‘샌드박스’를 제공한다. 학생들은 AI와 함께 초안을 작성하고 피드백을 주고받으며, 완성된 결과물보다 그 결과에 도달하는 ‘사고의 과정’ 자체를 학습하게 된다. 그러나 경계해야 할 점은 AI 도입이 저절로 성장을 담보하지 않는다는 사실이다. 학생들이 AI를 활용해 과제를 빨리 끝내는 편의 도구로만 소비한다면, 사고의 깊이는 오히려 얕아질 수 있다. 따라서 미래의 대학 교육은 AI를 ‘어떻게 잘 사용할 것인가’를 넘어 ‘언제 사용하지 말아야 하는가’를 가르치는 데 힘을 쏟아야 한다. 학습 윤리, 기술에 대한 비판적 사고, 책임감 있는 활용 능력은 AI 시대의 핵심 리터러시이다. 더불어, AI는 전공의 경계를 허물며 융합교육의 새로운 지평을 열고 있다. 인문학은 기술의 윤리적 딜레마를 성찰하고, 공학은 기술의 사회적 책임을 고민하며, 예술은 인간과 기계의 협업을 탐구한다. ‘AI+X’ 교육은 대학을 파편화된 지식의 집합체가 아닌 복합적 문제를 해결하는 지적 공동체로 변화시킨다. 결국 AI 기반 대학 교육 혁신의 성패는 최신 기술을 얼마나 많이 도입하느냐가 아니라, 그 기술이 사람을 연결하고 학습자의 실질적 성장을 이끌어내도록 정교하게 설계되었느냐에 달려 있다. 지금 대학에 필요한 것은 더 많은 기술이 아니라 ‘연결’과 ‘성장’이라는 본질을 중심에 두고 교육의 재설계를 시작하려는 용기이다. AI 기반 대학 교육의 혁신은 대학의 위기를 극복하는 생존 전략이 아니라, 이 시대 대학이 존재해야 하는 이유를 다시 정의하는 과정이 되어야 한다.