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AI 시대 공학교육, ‘기술지식’을 넘어 ‘인텔리전스’에 답이 있다
작성일2026.07.24 조회수283
AI 시대 공학교육, ‘기술지식’을 넘어 ‘인텔리전스’에 답이 있다
- 과학기술정책연구원·한국직업능력연구원·한국공학교육학회, 제470회 과학기술정책포럼 공동 개최 -
- AI-Scientist·Physical AI 확산 속 '인텔리전스 기반 인재양성 전략' 모색 -
- "산업은 아는 사람이 아니라 책임 있게 작동시키는 사람을 택한다"… 공학교육 혁신 방향 논의 -
□ 과학기술정책연구원(이하 STEPI, 원장 윤지웅)은 7월 9일(목) 오후 2시, 르메르디앙 서울 명동 호텔 미드센추리룸에서 「제470회 과학기술정책포럼」을 개최했다.
○ "AI시대의 공학교육혁신: 인텔리전스 기반 인재양성 전략"을 주제로 열린 이번 포럼은 STEPI와 한국직업능력연구원(원장 고혜원), 한국공학교육학회(회장 이경우)가 공동주관했으며, AI·자동화와 Physical AI(로봇 등) 확산으로 급변하는 공학 분야 인재수급 환경 속에서 공학교육 혁신의 방향과 인재양성 전략을 모색하는 자리로 마련됐다.
□ 윤지웅 STEPI 원장은 개회사에서 "AI와 자동화가 산업과 노동의 지형을 빠르게 바꾸고 있으며, Physical AI와 로봇의 확산, 자동화의 가속은 공학 분야의 인재 수급 환경을 근본적으로 변화시키고 있다"며, "이제는 재료와 정보를 중심으로 한 기존의 교육을 넘어, '인텔리전스'를 핵심 역량으로 품는 새로운 공학교육의 패러다임이 필요한 시점"이라고 강조했다.
○ 이어 고혜원 한국직업능력연구원 원장과 이경우 한국공학교육학회 회장이 환영사를, 김우승 한국공학교육인증원 원장이 축사를 통해 이번 포럼의 시의성과 세 기관 공동 논의의 의미를 강조했다.
□ 첫 번째 발제를 맡은 엄미정 STEPI 과학기술인재정책센터장은 "AI-Scientist 시대, 과학기술인력 양성 전략을 위한 과제 모색"을 주제로, 연구자동화(auto-research)의 확산이 연구자의 역할과 양성체계 전반에 미치는 영향을 짚었다.
○ 엄 센터장은 알파폴드, AI Co-Scientist 등 연구 특화 AI의 등장으로 연구생산성이 크게 확대되는 한편, 인간 연구자의 역할이 'Human-in-the-loop'에서 'Human-in-the-lead(오케스트레이터·과학적 주체성·윤리)'로 이동하고 있다고 설명했다. 특히 신진 연구자 수요 감소, 학과·학제 체계의 변화, 직업으로서 '전문연구자'의 재정의 등을 구조적 과제로 진단했다.
○ 이어 과학기술한림원 설문조사(2026.5, 과기인 765명) 결과 국내 과기인의 AI 활용률이 96.7%에 이르는 등 활용이 빠르게 확산되고 있다고 소개하며, 연구주체·연구조직·연구과정의 변화에 대응해 국가 차원의 미래 연구자 양성체계 전반을 재설계해야 한다고 강조했다. 또한 AI 활용 역량(Layer 1)을 기본으로 하되, 문제 설정·윤리적 판단 등 인간 고유 역량(Layer 3) 강화를 교육의 핵심 목표로 삼아야 한다고 제언했다.
□ 두 번째 발제를 맡은 홍광표 한국직업능력연구원 인력수급분석센터장은 "산업은 '기술지식'이 아니라 '인텔리전스'에 주목한다: 노동시장 증거로 본 공학인재 양성"을 주제로, 인력수급·고용기술·채용 데이터를 근거로 공학교육의 전환 방향을 제시했다.
○ 홍 센터장은 인구·기술·환경의 '삼중전환' 위에 Physical AI 확산이 더해지며 직무 구조가 재편되고 있다고 진단하고, 영국 NFER의 「The Skills Imperative 2035」가 제시한 6대 필수 고용 스킬(의사소통·협업·창의적 사고·정보 활용·계획·문제해결)과 한국의 중장기 인력수요 전망(2025~2035)을 근거로 "반복·표준화 업무는 사라지고, 기술을 비반복·인지·사회적 역량과 결합하는 직무가 살아남는다"고 설명했다.
○ 특히 ICT 신입 채용 실태조사와 인사담당자 418명 대상 컨조인트 분석 결과, 도덕성·인성·맥락이해·협업이 최종 선발의 핵심 변별 요인으로 나타났다고 밝히며, "산업은 '기술을 아는 사람'이 아니라 '기술을 문제·조직 맥락에서 책임 있게 작동시키는 사람'을 선택한다"고 강조했다. 이를 토대로 윤리·맥락·사회적 지능 등을 포함한 '공학적 인텔리전스' 7대 구성요소와 인재상·교육과정·평가체계의 재설계 과제를 제안했다.
□ 세 번째 발제를 맡은 김지영 한양대학교 에리카 지능형로봇학과 교수는 "대학교육의 AI 활용 및 사례"를 주제로, Physical AI 확산에 따른 대학 현장의 변화와 국내 대학의 AI화 사례를 공유했다.
○ 김 교수는 인텔리전스를 'AI 리터러시·문제정의력·인간-AI 협업'으로 구성되는 통합 역량으로 정의하고, 기반층·응용층·통합층의 3층 역량 프레임워크를 제시했다. 아울러 KAIST AI대학의 풀스택 교육체계, AI대학원(5개교), 첨단산업 인재양성 부트캠프(88개교), 한양대 에리카의 AI 융합 교과 운영 사례를 소개했다.
○ 이어 "핵심은 개별 AI 교과의 추가가 아니라 '인텔리전스'라는 통합 역량을 교육과정 전반에 내재화하는 것"이라며, PBL·캡스톤 확대, AI+X 융합 이수경로 신설, 과정·의사결정 중심의 평가 전환, 교원 재교육 등을 혁신 방향으로 제시하고, 성공적 전환을 위해 공학교육인증 기준 개편·부처 간 연계·안정적 재정지원이 뒷받침되어야 한다고 강조했다.
□ 네 번째 발제를 맡은 김규태 고려대학교 전기전자공학부 교수는 "경계를 넘는 AI+X 교육 플랫폼의 가치: '마이칩'과 초학제 반도체 교육"을 주제로, 학부생이 반도체 칩을 직접 설계·제작·측정해보는 '내 칩 제작 서비스(MyChip)' 사례를 소개했다.
○ 김 교수는 ETRI·서울대·DGIST 등이 협력하는 MPW 기반 플랫폼과 오픈소스 EDA를 활용해 학부생이 설계부터 실물 칩 측정까지 전 과정을 경험하도록 한 초학제 반도체 교육 사례를 공유하며, 정규·비정규 교과와 동아리·타 대학 연합을 통해 참여가 확산되고 있다고 설명했다.
○ 특히 "AI+X 시대에 X를 'eXperience of X(경험)'로 확장해야 한다"며, AI 활용이 필수가 된 시대일수록 '경험의 외주화'를 경계하고 실험·실습을 통한 실질적 역량 축적이 중요하다고 강조했다. 나아가 교육 플랫폼의 '가치'는 여러 대학이 '같이' 만들어 갈 때 커진다며, 'Education inspired Research, Research inspired Education'의 선순환을 제안했다.
□ 발제 이후에는 황성수 한국직업능력연구원 부원장이 좌장을 맡아 종합토론이 이어졌다. 토론에는 조현승 국민경제자문회의 미래기획팀장, 곽진선 국가과학기술인력개발원 연구위원, 심정민 한국과학기술기획평가원 인재전략센터장, 김성우 서울대학교 교수, 한지영 대진대학교 교수가 참여했다.
○ 토론자들은 AI 시대 공학인재의 필수 역량 재정의, 노동시장 수요와 교육과정의 연계, 공학교육인증·평가체계 개편, 산학협력과 부처 간 연계 등을 논점으로 제시하며, 단일 기술지식 전달을 넘어 '인텔리전스' 중심으로 공학교육을 재설계할 필요성에 공감대를 형성했다.
□ 한편, 「제470회 과학기술정책포럼」 다시보기는 추후 과학기술정책연구원 유튜브 채널(STEPI TV)을 통해 제공될 예정이다. 문의) 044-287-2046.
