“AI는 우리를 필요로 합니다. 그 반대가 아니죠. AI가 우리 기관에서 어떻게 작동할지는 사람인 우리가 좌우합니다. 혁신에 더 열려 있을수록, 그리고 대화에 더 열려 있을수록 말이죠.”
대체될지 모른다는 두려움이 흔히 지배하는 상황에서, Panopto와 Inside Higher Ed가 최근 연 웨비나는 고등교육의 인공지능을 두고 신선하고 색다른 관점을 내놓았습니다. 발표자는 Panopto의 최고제품책임자(CPO) Kuljit Dharni와 워싱턴주 커뮤니티·기술대학 위원회의 교육 자원·혁신 담당 이사 Michael A. Brown 박사였습니다. 두 사람은 AI가 대체 불가능한 사람 사이의 연결을 지키면서 교육 시스템을 강화하는 전략적 파트너가 될 수 있다는 설득력 있는 주장을 펼쳤습니다.
꼭 필요한 사고방식의 전환
대화의 중심은 AI 도입을 바라보는 관점을 바꾸는 일이었습니다. Brown은 “제게는 그게 사고방식의 변화를 뜻합니다”라고 설명했습니다. “AI를 대체 수단이 아니라 역량을 키울 기회로 보고, 사람 사이의 연결을 어떻게 더 단단히 할 수 있을지 고민하는 거죠.”
AI가 교수진을 대체할지 묻는 대신, AI를 기존 시스템에 어떻게 접목해 더 공정하고 인간 중심으로 만들지에 초점이 옮겨 갑니다. Dharni도 이 철학에 힘을 보태며 AI를 대체재가 아니라 훌륭한 수업의 효과를 높이는 도구로 설명했습니다. Panopto는 이를 실현하기 위해 강의를 검색할 수 있고 타임스탬프가 표시된 학습 자료로 정리합니다. 수업을 놓친 학생, 비원어민, 더 많은 시간이 필요한 학생이 학습에 성공할 수 있도록 자료를 이용할 수 있게 하는 일입니다.
워싱턴주의 실험적 접근
워싱턴주의 34개 커뮤니티 칼리지와 기술 전문대학에서 Brown은 AI를 향한 거부감이 아니라 폭넓은 호기심을 확인하고 있습니다. 교수진은 실질적인 가능성을 보고 적극적으로 실험에 나섭니다. 이 접근의 중심은 교수진이 부담 없이 시도할 수 있는 샌드박스 환경이고, 거기서 새로운 교육 방식이 나오고 있습니다. 교수진은 AI를 금지하는 대신 생각의 동반자로 삼습니다. 학생에게 AI로 과제를 수정해 가며 그 과정을 설명하게 하고, 그러면서 자신감도 키우고 취업 시장의 요구에도 대비하게 합니다.
사람의 워크플로가 먼저
가장 눈에 띈 주제는 기술 역량이 아니라 사람의 필요를 중심에 두고 AI 도입을 설계하는 것이었습니다. Dharni는 “이 도구는 학습 성과를 밀어 올리고 그 개선을 보여 줘야 합니다”라고 강조했습니다. “그게 가장 중요한 과제입니다.”
그가 제시한 7단계 프레임워크는 교수진 역량 강화, 형평성과 접근성, 개인정보 보호와 데이터 거버넌스, 상호운용성, 투명성, 공급업체의 지속 가능성으로 이어집니다. 기본 원칙은 분명합니다. 기술은 불편을 없애야 하고, 시스템 사이에 새로운 장벽을 만들면 안 됩니다. 교수진이 여러 시스템을 오가야 하는 도구는 기술이 아무리 정교해도 결국 사용자에게 도움이 되지 않습니다.
학문적 정직성 다시 보기
학문적 정직성을 논의하는 과정에서 눈에 띄는 의견이 나왔습니다. 학생이 AI를 더 편하게 사용할 수 있게 하면 오히려 부정행위가 줄어들 수 있다는 것입니다. Dharni는 “저는 누구나 더 나아지려 하고, 본래 옳은 일을 하려 한다고 굳게 믿습니다”라고 설명했습니다.
학생들은 정보 과부하에 짓눌려 막막한 마음으로 허가받지 않은 AI를 사용하게 되는 일이 많습니다. 학교가 자료를 요약하고 콘텐츠를 번역하고 연습 문제를 만들어 주는 공식 AI 도구를 지원하면, 적절한 자료를 활용하는 비율이 크게 올라갑니다. 학생은 본래 배우려고 대학에 진학하며, 이용하기 쉽고 효과적인 방법이 있으면 정당한 학습 방법을 선택한다는 것을 보여 주는 결과입니다.
형평성 격차 해소
두 연사 모두 AI가 기존 불평등을 해소하는 데 큰 잠재력이 있다고 봤습니다. 대학은 데이터는 많지만 통찰은 부족한 경우가 흔합니다. 방대한 정보를 보유하고 있어도 의미 있는 패턴을 찾아 필요한 조치를 취할 도구가 없기 때문입니다. 다만 제대로 도입하려면 형평성 전문가의 의견을 반영해 계획적으로 참여를 이끌어야 합니다. 접근성 기능은 나중에 생각할 일이 아닙니다. 규정 준수 기준과 다국어 지원은 처음부터 참여의 기본 수단이어야 합니다.
도구보다 사명이 먼저
성공적인 AI 도입은 기술 역량이 아니라 조직의 사명에서 시작됩니다. 도구는 접근성, 형평성, 학생의 성공, 인력 양성 같은 핵심 목표를 달성하는 데 도움이 되는지, 아니면 방해가 되는지로 평가해야 합니다. 이 ‘사명 우선’ 방식에는 학교 전반의 목소리를 모으는 열린 대화가 필요합니다. 지도교수, 사서, 장학 담당자, 그리고 매일 학생을 만나는 모든 사람이 함께해야 합니다.
지금이 다른 이유
서서히 퍼졌던 과거의 교육 기술 흐름과 달리, AI는 조직의 모든 업무 영역에 동시에 영향을 미치며 조직 전반의 체계적인 사고를 요구합니다. 지금이 과거와 다른 이유는 세 가지입니다. 첫째, 도구가 학습자 개인에게 맞춰 조정되는 전례 없는 실시간 적응성입니다. 둘째, 산업 전반에서 보편적으로 활용되어 분야를 넘나드는 학습이 가능해졌다는 점입니다. 셋째, 캠퍼스 경험을 해치지 않고도 고품질 맞춤형 학습을 대규모로 제공할 현실적인 가능성입니다.
앞으로 나아갈 길
가장 성공한 조직들은 기술이 정책보다 언제나 빠르게 성숙한다는 점을 압니다. 그래서 완벽함보다 실행을 택하고, 소규모 시범 사업을 진행하고 부서 간 실무 그룹을 운영합니다. Brown은 “변화는 과거에 뿌리를 두고, 전환은 미래에 뿌리를 둔다”고 짚었습니다. 앞서갈 조직은 이 차이를 알고, 분명한 목적을 갖고 전환을 선택하며, 사명과 사람 사이의 연결을 중심에 두는 곳들입니다.
