한국기술교육대가 생성형 AI를 전 교육과정에 적용하며 교육 혁신을 본격화하고 있습니다.
실습 중심 커리큘럼과 장기현장실습(IPP) 같은 ‘현장형 모델’이 높은 취업률로 이어졌죠.
이제 관건은 AI를 ‘도구’가 아니라 학습·운영 체계로 정착시키는 실행력입니다.

실습 중심 커리큘럼과 장기현장실습(IPP) 같은 ‘현장형 모델’이 높은 취업률로 이어졌죠.
이제 관건은 AI를 ‘도구’가 아니라 학습·운영 체계로 정착시키는 실행력입니다.' >

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

대학 소식에서 ‘취업률 1위’는 늘 눈길을 끄는데요. 한국기술교육대학교(KOREATECH)는 교육부 발표 기준 취업률 82.8%로 전국 4년제 1위를 기록했고, 유지취업률도 89.6%로 평균보다 높다고 합니다. 숫자도 인상적이지만, 더 흥미로운 건 그 다음 이야기입니다. 생성형 AI를 전 교육과정에 적용하겠다는 선언이 함께 나왔거든요.

KOREATECH의 강점은 원래 ‘현장형 공학 교육’에 가까웠습니다. 이론과 실험·실습을 5대 5로 운영하고, 실무 경력 3년 이상 교수진을 채용하며, 졸업연구 작품 제작을 의무화하는 식이죠. 쉽게 말해 수업이 끝나도 결과물이 남고, 그 결과물이 다시 취업 경쟁력으로 연결되는 구조입니다.

여기에 장기현장실습 IPP(Industry Professional Practice)가 더해집니다. 3~4학년이 4~10개월 동안 기업·기관에서 프로젝트를 수행하고, 실습 지원비와 학점도 받는 모델인데요. 기사에 따르면 IPP 참여자 취업률이 미참여자보다 높게 나타났습니다. ‘학교에서 배운 것’과 ‘현장에서 쓰는 것’의 간격을 줄이는 장치가 실제 성과로 이어진 셈이죠.

그런데 이제 대학들이 고민하는 지점은 한 단계 더 앞에 있습니다. 생성형 AI가 보편화되면서, 학생이 과제를 더 빨리 끝내는 것만으로는 차별화가 어렵습니다. 중요한 건 AI를 활용해 문제를 정의하고, 검증하고, 협업하고, 결과물을 책임지는 과정까지 설계할 수 있느냐예요. KOREATECH이 ‘전 교육과정 적용’을 말한 배경도 결국 여기에 닿아 있습니다.

특히 눈에 띄는 건 올해 1학기부터 운영한다는 ‘AI 기반 학생 맞춤형 학습·성장지원 플랫폼’입니다. 학습 및 학생 관련 데이터를 기반으로 자기주도 학습을 지원한다고 하는데요. 이런 플랫폼이 제대로 작동하면, AI는 단순한 과제 도우미가 아니라 학습 코치에 가까운 역할을 하게 됩니다. 학생 입장에서는 ‘내가 어디에서 막히는지’를 더 빨리 파악하고, 학교는 지원이 필요한 구간을 데이터로 확인할 수 있겠죠.

다만, 생성형 AI를 교육 전반에 적용할 때는 운영 원칙이 함께 가야 합니다. 과제·보고서의 진정성, AI 사용 가이드라인, 데이터 보안과 개인정보, 그리고 교수자·조교의 평가 부담 같은 현실적인 이슈가 따라오니까요. 결국 성패는 ‘AI를 도입했다’가 아니라, 수업 설계와 평가, 학사 운영까지 얼마나 촘촘히 연결했느냐에서 갈릴 가능성이 큽니다.

이앤아이 관점에서 보면, 이런 변화는 대학 웹서비스와도 맞닿아 있습니다. AI 기반 학습·성장지원이 확산될수록, 포털·LMS·홈페이지·상담 시스템 등 여러 채널의 데이터와 콘텐츠가 자연스럽게 연결돼야 하거든요. 학생에게는 하나의 경험으로 보이지만, 운영자는 여러 시스템을 동시에 관리해야 하는 시대가 오고 있습니다.

결국 ‘취업률 1위’의 비결은 한 가지가 아니라, 실습 중심 교육 모델, 현장 실습, 학생 지원 인프라, 그리고 이제는 생성형 AI까지 이어지는 구조적 설계에 가깝습니다. AI 시대의 교육 혁신은 기술보다 운영이 먼저라는 점, 이번 사례가 다시 한번 보여주네요.

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