[광주=한국대학신문 장혜승 기자] 현재 고등교육이 처한 위기 속에서 AI융합교육을 실현할 가능성이 있다는 공감대가 형성됐다. 다만 학령인구 감소로 인한 재정난으로 빈사 위기에 놓인 대학 현실을 고려할 때 정부 재정지원이 필수라는 분석도 이어졌다.

26일 열린 ‘제9회 대학혁신지원사업 웨비나(Webinar) 콘퍼런스’에서 정영식 전주교대 교수의 ‘대학혁신, AI융합교육플랫폼’ 발제 이후에는 이상일 목포대 기획처장과 송현제 전북대 교수의 토론이 이어졌다.

이상일 목포대 기획처장은 재정적 측면에서 AI융합교육을 대학에 적용하는 데 있어 어려움을 호소했다. 초·중등교육은 교육청과 국가에서 책임을 지고 최대 수십만 명의 학생을 대상으로 교육을 진행할 수 있지만 고등교육은 다르다. 이 처장은 “교육부가 있지만 대학이 주체가 돼야 하고 수천 명에서 많게는 수만 명의 학생을 대상으로 AI 기술을 교육에 접목하고 성과를 내야 하는 어려움이 있다”고 설명했다. 이어 “초·중등 교육은 어떤 일을 시도해도 최소 수십만 명을 대상으로 프로그램을 기획하고 정형화된 교육의 틀을 따르니 적용하기 용이하다. 규모의 경제에도 해당된다”고 말했다. 예산상의 어려움도 언급했다. 이 처장은 “일개 대학이 AI를 교육에 적용한다는 것은 예산적 측면만 보더라도 굉장히 요원해보인다”고 덧붙였다. 

AI융합교육의 근간이 되는 데이터 수집의 어려움도 호소했다. 이 처장은 “초·중·고는 데이터 집합 시스템이 존재해 학생들의 맞춤 지도를 적용하기 위한 기반이 상당 부분 조성돼있다”며 “굉장히 활용도가 높고 실현가능성 있는 시스템으로 발전될 가능성이 있다”고 언급했다. 반면 대학은 각 대학마다 자체 데이터 기반 시스템을 구축해야 하는 현실적 한계가 있다. 수도권 사립대와 지방대의 격차가 갈수록 벌어지는 현실도 소개됐다. 이 처장은 “지방 중소규모 대학은 수십억 원 이상의 재원을 끊임없이 투입해야 시스템을 구축할 수 있고, 학생 정보 축적관리를 이제 막 시작하는 단계”라고 말했다.

앞으로 AI를 적용할 수 있는 대학과 그렇지 못한 대학으로 나뉠 거라는 전망도 나왔다. 이 처장은 교육청과 달리 대학별로 예산을 끌어와야 하는 현실을 언급하며 학내 빅데이터 구성만 완료하면 AI융합교육이 곧 가능할 거라고 내다봤다. 이어 희망적인 관측도 내놨다. 이 처장은 데이터 기반혁신이 앞으로는 각 대학이 좋은 대학인지 여부를 따지는 평가 기준이 되고 얼마나 데이터를 잘 축적하고 활용했는지 준비 여부로도 구분될 거라고 예상했다.

이에 대해 정영식 교수는 오히려 교수들의 높은 역량을 바탕으로 한 교육과정 구현 가능성을 고등교육의 장점으로 제시했다. 초·중등 교육에서는 교사들이 학생을 수준별로 가르치기 위한 교육과정 편성에 어려움을 겪지만 대학은 그렇지않다는 것이다. 대학은 이미 교수들이 자유롭게 교육과정을 구현하고 있어 적용이 용이하다는 주장이다.

AI 교육 현장 적용의 세 가지 요소도 언급했다. 정 교수는 △접근성 △활용능력 향상 △문제해결 세 가지 요소를 제시했다. 이어 초·중·고는 접근성이 취약하지만 대학은 대부분의 학생들이 학교에서 노트북 대여가 가능하다며 오히려 데이터 수집이 용이한 상황이라고 설명했다. 

에듀테크 기업과의 유기적 결합 가능성도 대학의 장점으로 제시됐다. 정 교수는 초·중·고 교육에서 에듀테크를 사기업으로 바라보느라 협력할 여건이 안되지만 대학은 그런 점에서 훨씬 협력할 여건이 된다고 말했다. 

오픈소스 기반의 AI융합교육 플랫폼 운영 사례도 이날 토론에서 언급돼 눈길을 끌었다. 송현제 전북대 교수는 전북대에서 운영하는 오픈소스 기반 플랫폼을 소개했다. 송 교수에 따르면 해당 플랫폼의 가장 큰 특징은 전교생 누구나 어디서든 융합교육 환경 플랫폼에 접근할수 있는 환경을 제공한다는 점이다. 전북대는 클라우드 환경에서 1인 1가상서버를 제공해 학생들이 블록체인 구축과 같이 기존 실습실에서 하기 힘들었던 실습을 장소에 구애받지 않고 할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있다. 그러면서 AI플랫폼 구축을 위해 대학은 제도적으로 어떤 뒷받침을 해야 할지 고민이 필요하다는 의견을 냈다.

이에 대해 정 교수는 데이터 수집에서 나아가 데이터 활용 체계가 중요하다고 강조했다. 데이터를 에듀테크 기업이나 교수가 활용할 수 있는 규정과 개인정보 유출 문제를 해결할 구제책이 필요하다고도 덧붙였다. 결국은 데이터의 가치를 평가하고 보상할 수 있는 기본체계가 필요하다는 얘기다. 마지막으로 AI분석 알고리즘 개발 비용 부담이 큰 데다, 대학의 의지만으로는 어렵다며 교육부의 재정적 지원이 필요하다는 점을 거듭 강조했다.