KAIST AI대학의 학부 주전공 선택 현황이 공개되며 ‘학과 신설’ 이후의 운영이 주목받고 있습니다.
전공 선택 13명이라는 숫자는 단정의 근거가 아니라, 집계 기준과 교육 구조를 함께 읽어야 하는 신호입니다.
다른 대학도 AI 조직 확대만큼 ‘교육과정·진로·안내’의 설계를 더 구체화할 필요가 있습니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

AI 인재를 키우려면 새로운 학과를 만드는 것만으로 충분할까요. 최근 KAIST가 신설한 AI대학의 ‘실제 전공 선택 현황’이 공개되면서, 대학이 조직을 확장하는 방식과 학생이 체감하는 선택 이유 사이의 간격이 다시 한 번 드러났습니다. 이번 소식은 단순한 설립 발표가 아니라, 운영 초기의 학생·교원 현황을 구체적으로 들여다볼 수 있는 사례라는 점에서 의미가 있어요.

동아일보(10월 19일 보도)가 국회 서천호 의원실 제출 자료를 인용해 전한 내용에 따르면, 올해 9월 말 기준 KAIST AI대학을 주전공으로 선택한 학생은 총 13명입니다. AI컴퓨팅학과 12명, AX학과 1명이고, AI시스템학과와 AI미래학과는 주전공 선택자가 없었습니다. 특히 AI미래학과는 부전공·복수전공 선택자도 없었다고 보도됐죠.

다만 이 숫자를 곧바로 ‘수요가 없다’로 읽으면 오해가 생길 수 있습니다. KAIST는 1학년을 무학과로 운영하고 2학년부터 전공을 선택하는 구조이기 때문인데요. 이번 수치는 ‘AI대학을 주전공으로 찍은 학생 수’라는 매우 특정한 집계 결과입니다. 대학 전체의 AI 교육 참여자 규모나, AI 관련 과목 수강자까지 포함한 수요를 보여주는 지표는 아니라는 뜻입니다. 결국 숫자만 보지 말고, 어떤 기준으로 집계됐는지부터 같이 봐야 합니다.

그럼에도 질문은 남습니다. KAIST AI대학은 지난해 12월 이사회 의결로 설치됐고, AI컴퓨팅·AI시스템·AX·AI미래 등 4개 학과를 신설했습니다. 당시 모집계획으로 학부 연간 100명, 대학원 200명 규모가 제시됐지만, 이 계획과 이번 ‘학부 전공 선택’ 숫자는 범위가 달라 단순 비교는 어렵습니다. 운영 초기에는 특히 ‘목표 대비 달성률’ 같은 계산이 현실을 왜곡할 수 있어요.

보도에서 더 눈에 띄는 대목은 설립 전 별도의 수요조사가 없었다는 점입니다. KAIST는 선진 대학 사례를 참고해 교육·연구 자원을 집중하고 국가 AI 역량 강화에 기여하겠다는 취지로 설명했지만, 이사회에서는 교원 임용, 학생 수급, 기존 학과와의 AI 교육 중복 우려도 제기됐다고 전해졌습니다. 조직을 만드는 일과, 학생이 ‘왜 여기여야 하는지’를 납득하는 일은 생각보다 다른 문제일 수 있거든요.

교원 구성도 운영의 현실을 보여줍니다. 올해 9월 말 기준 AI대학 전임교원 22명은 모두 기존 학과에서 소속을 옮긴 교수들이고, 신규 채용은 없었습니다. KAIST는 내년 신규 채용을 계획하고 있다고 밝혔는데요. 학생 입장에서는 ‘새 학과’가 생겼을 때 가장 먼저 궁금한 게 커리큘럼과 연구실, 프로젝트, 진로 경로입니다. 학과별 목표가 AI 모델 개발, 하드웨어, 융합 인재, 미래 전략과 사회 전환처럼 제시돼도, 그 차이가 실제 수업과 트랙으로 얼마나 선명하게 전달되는지가 선택을 좌우하겠죠.

이 사례가 다른 대학에 던지는 과제는 꽤 실무적입니다. AI 관련 조직을 확대할 때 중요한 건 ‘이름을 늘리는 것’보다, 기존 전공과 무엇이 다른지 학생이 한눈에 이해하도록 만드는 일입니다. 어떤 과목을 어떤 순서로 듣고, 어떤 프로젝트를 통해 무엇을 만들며, 졸업 후 어떤 역량을 갖추는지까지 연결돼야 선택이 일어납니다. 특히 홈페이지와 학사 안내에서 학과 소개가 추상적이면, 학생은 결국 익숙한 전공으로 돌아가게 마련이니까요.

운영 초기의 숫자만으로 성패를 단정할 수는 없습니다. 하지만 ‘실제 선택 현황’을 점검하고, 학생의 요구를 교육과정과 안내 체계에 반영하는 일은 미룰 수 없어요. 이앤아이 관점에서 보면, AI 인재 양성 경쟁력은 조직 규모보다도 ‘학생이 이해하고 선택할 수 있게 설계된 정보 구조’에서 먼저 드러납니다. 학과 페이지, 전공 로드맵, 수강 경로, 프로젝트 사례를 촘촘히 연결하는 것부터가 시작입니다.

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