2026년 ‘대학 AI 기본교육과정 개발 지원사업’ 공고… 신입생 필수 교양과목 신설, 비공학계열 AI활용 소단위 전공, 교수자 역량 강화까지 한 번에 묶어 ‘보편교육 모델’ 확산을 노린다
AI가 과제·학습 현장에 이미 깊숙이 들어온 상황에서, 대학 교육은 ‘사용’의 속도를 ‘이해·윤리·비판적 활용’의 속도로 따라잡을 수 있을까. 교육부가 2026년 신규 사업으로 내건 ‘대학 인공지능(AI) 기본교육과정 개발 지원사업’은 이 질문에 대한 정책적 답변으로 읽힌다. 핵심은 모든 대학생에게 전공과 무관한 보편적 AI 교육을 제공하도록 대학의 교육과정과 교수법을 동시에 바꾸는 데 있다. 2026년에는 20개 대학을 선정해 교당 3억 원을 지원하며, 개발된 교육모델을 다른 대학으로 공유·확산시키는 구조를 사업 설계에 포함시켰다.
보편적 AI 교육이 ‘권장’에서 ‘학사 체계’로 들어오는 방식
이 사업은 단순히 선택형 특강이나 비교과 프로그램을 늘리는 방식이 아니다. 참여 대학은 AI 기초 교양 교과를 개발해 신입생 대상 필수 이수 과목으로 운영해야 한다. 다시 말해, AI 교육을 ‘일부 관심 있는 학생’의 선택이 아니라 ‘학사제도에 포함되는 기본소양’으로 두겠다는 방향이 분명하다. 교육부는 AI의 급격한 일상화로 대학생들이 AI의 원리나 윤리적·비판적 활용에 대한 체계적 교육 없이 이미 학습·과제 수행에 AI를 활용하는 현실을 문제의 출발점으로 제시했다. 무분별한 활용을 줄이고, AI를 일상과 전공 학습에서 효과적인 도구로 쓰게 하려면 ‘기본’을 가르치는 교육과정이 필요하다는 논리다.
대학 AI 교육을 가로막는 현실 제약은 교과목의 유무만이 아니다. 누가, 어떤 방식으로 가르칠 것인가가 곧바로 문제로 이어진다. 사업 추진계획은 AX(Artificial Transformation) 시대에 모든 교수자가 AI 기초 역량을 갖추고, 전공 지식과 AI를 연계해 교육과정을 설계·운영할 수 있어야 한다고 전제한다. 이에 따라 참여 대학은 교수학습개발센터(CTL)나 교육혁신원 등 대학 내 전담기구를 중심으로 교수자 연수, 전공-비전공 교수 간 연계(페어링), 학습공동체, 워크숍·세미나 등을 운영해 교수자의 AI 역량을 ‘상향 평준화’하는 체계를 갖춰야 한다. 교육부가 ‘교육의 질’ 문제를 교수법 혁신과 교수자 역량 강화로 직접 연결해 제도화한 대목이다.
교육부는 대학 간 AI 교육 격차가 존재하지만 보편적 AI 교육을 위한 정부 차원의 지원이 부족했다는 점을 사업 필요성으로 제시한다. AI 교육이 초기 단계인 대학부터 심화 단계인 대학까지 수준 차가 큰 상황에서, “사각지대 해소”와 “기초가 튼튼한 AI 인재 양성”을 위해 기본교육 모델을 만들어 확산시키겠다는 목표를 설정했다. 즉, 선도대학 몇 곳의 혁신 사례를 장려하는 사업이라기보다, ‘기본교육의 표준 모델’을 여러 대학에 동시 구축하고 이를 공유하도록 설계된 보편교육 확산형 사업에 가깝다.
지원대상과 사업기간: 2년(1+1), 20개교, 교당 3억 원
지원 대상은 고등교육법 제2조 제1호에 따른 ‘대학’이며, 사업기간은 2026년 4월부터 2년(1+1) 구조로 운영된다. 1차연도는 2026년 4월~2027년 2월, 2차연도는 2027년 3월~2028년 2월로 제시돼 있고, 1차연도 실적을 바탕으로 연장심사를 거쳐 2차연도 계속 지원 여부와 규모를 결정한다. 2026년 지원 규모는 20개교, 총 60억 원(교당 3억 원)이며 사업관리비는 별도 편성이다. 사업의 중심은 ‘AI 기본교육과정 개발·운영’이다. 교양 트랙에서는 AI 활용의 사회적 책임·윤리, AI 기술의 작동원리 등 AI 리터러시 전반을 다루는 범용 교양 교과를 개발한다. 여기서 중요한 기준은 전공 기반의 전문 심화 내용을 지양하고, 다양한 학문 배경의 학생이 누구나 수강 가능한 난이도로 구성해야 한다는 점이다. 또한 AI 윤리와 비판적 사고, 기초 도구 실습이 포함돼야 하며, 참여 대학 간 교과목이 중복되지 않도록 독창적 사례·주제를 반영해 차별화하라고 제시한다.
전공 트랙은 ‘비공학계열 AI 활용’에 초점을 둔다. 비공학계열 학생도 AI를 이용해 실질적 문제해결력을 갖추고 전공에 활용할 수 있도록 ‘AI활용 소단위 전공 과정’을 개발·운영한다는 구상이다. 전공별 데이터 특성에 맞춘 AI 활용 교육과정 개발을 예시로 들면서, 인문·사회는 텍스트·통계 데이터, 자연과학은 과학실험 데이터, 예체능은 이미지·음원 데이터 등 전공별 맥락에서 AI를 다루도록 방향을 제시했다. 소단위 전공 과정은 ‘과정’으로 성립하는 형태를 요구한다. 계획에 따르면 4개 이상의 AI 관련 교과로 구성된 12학점 이상의 과정이어야 하며, 타전공 학생도 이수 인증과 학점 인정을 받을 수 있도록 학사 연계가 필요하다. 또한 다른 대학으로 공유 가능한 형태로 개발해야 하므로, 모듈형 교과를 포함해 구성할 것을 요구하고, 주차별 강의 시나리오와 전공별 이슈 발제문을 담은 교수자 매뉴얼, 상세 강의계획서와 프로젝트 학습 자료 등 강의자료, 평가문항과 평가루브릭 같은 평가도구, 전공별로 정제된 데이터셋과 출처·설명 등 실습도구까지 ‘패키지 형태’로 갖추도록 안내한다. 사업이 단순 운영비 지원이 아니라 ‘재사용 가능한 교육모듈’ 생산을 목표로 한다는 점이 여기서 드러난다
대학 내부 거버넌스까지 요구한다: 전담기구 지정과 전담인력 배치
참여 대학은 AI 기본교육 전담기구를 지정하고 전담인력을 배치해 통합 지원체계를 마련해야 한다. 대학 여건에 따라 신설도 가능하지만, CTL이나 교육혁신원 등이 전담하도록 지정할 수도 있다. 전담기구는 사업 총괄과 계획 수립, 교육과정 개발·운영·공유, 교수·학습 전략 수립, 교수자 역량 강화, 대학 간 협력·교류, 성과 관리 등을 맡는 것으로 설정돼 있다. 사업이 ‘몇 과목 개발’로 끝나지 않고 대학 차원의 운영체계를 바꾸도록 설계된 것이다. 교육부는 개발된 AI 기본교육과정을 타 대학에 공유하는 장치를 사업 내용에 포함시켰다. 대학 간 모듈 교과 공유(강의 콘텐츠를 포함한 강의 자료 일체 공유 및 공동 운영), 학점교류, K-MOOC 탑재 등 다양한 방식이 제시된다. 더 나아가 참여 대학 간 (가칭) 공유 협의체를 구성해 진행 상황과 성과를 지속적으로 교류하도록 했고, AI 기본교육 포럼·발표회 개최, 우수 교육모델 시상·홍보, 장관 표창 가능성까지 언급하며 확산 메커니즘을 명시했다. ‘성과의 외부 확산’이 사업의 본체 일부로 들어간 구조다.
사업 참여 대학에는 필수 과제가 부여된다. 교양교과는 AI 기초 교양 교과 2개 이상을 개발·운영해야 하고, 그중 1개 이상은 신입생 필수 이수 과목으로 지정·운영해야 한다. 개발 교과의 50% 이상은 신설이어야 하며, 나머지는 기존 교과를 개선해 운영할 수 있지만 사업 목적에 부합하는 콘텐츠·교수법 혁신 운영계획을 제출해야 한다. 전공과정은 AI활용 소단위 전공 과정 2개 이상을 개설·운영해야 하며(연간 최소 1개 이상), 비공학 계열 전공으로 과정이 개설돼야 한다. 같은 전공 내 중복 개설 시 1개 과정만 실적으로 인정하는 조건도 붙는다. 타전공 학생이 이수 인증과 학점 인정을 받을 수 있도록 학사제도 개선 역시 요구된다. 교수자 AI 역량 강화는 비공학계열을 포함한 교수자의 역량 강화를 목표로 두며, 교육과정 공유·확산은 개발 교과를 2건 이상 공유하고 우수사례를 발굴·확산해야 한다.
지원 제외 조건도 명확히 제시된다. 2026년 기준 다른 재정지원사업을 통해 ‘AI 기본교육’ 관련 수혜를 받았거나 받을 예정인 대학은 제외될 수 있다. 구체적으로는 거점국립대(강원대, 경북대, 경상국립대, 부산대, 전남대, 전북대, 제주대, 충남대, 충북대)가 거점국립대 육성사업으로 AI 기본교육 필수 이수체계 도입이 예정돼 있어 제외 범주로 제시된다. 또한 ‘SW중심대학 2025년 선정 대학’ 또는 ‘AI중심대학 2026년 전환·선정 대학’도 전교생 AI 기초교육 의무화가 예정돼 있어 중복 지원을 제한하는 방향이 담겼다. 다만 중복 신청 자체는 가능하되, 선정평가 기간 내 또는 선정 이후 타 사업 선정 사실이 확인되면 지원 대상에서 제외될 수 있고, 선정 이후 제외 사유가 발생하면 예비선정 대학을 추가 선정할 수 있다고 명시한다. 재정·인증 관련 제한도 있다. 사학진흥재단 재정진단에 따른 경영위기대학, 한국대학교육협의회 기관평가 인증 미인증 대학도 제외 대상에 포함된다. 한편 본·분교는 별도 신청이 가능하다는 조건이 함께 제시돼, 동일 법인 내 캠퍼스 단위의 사업 설계 여지를 열어두었다.
선정은 ‘수도권 6, 비수도권 14’… 평가점수 60% 미만이면 탈락
선정 평가는 서면평가와 대면 발표평가를 거쳐 사업관리위원회 최종 심의로 확정된다. 평가 영역은 대학의 비전 및 지원 필요성, 사업 추진 내용, 예산 배분 및 집행 계획, 성과관리 계획의 네 가지로 구성되며, 배점은 각각 15점, 75점, 5점, 5점으로 ‘사업 추진 내용’에 압도적으로 가중치를 둔다. 총점의 60% 미만이면 선정에서 제외된다는 기준도 명시돼 있다. 또한 대학 소재지 기준으로 수도권과 비수도권을 구분해 선정하며, 2026년 배분안은 수도권 6개교, 지방 14개교로 제시됐다. 타 재정지원사업 중복 선정 방지를 위해 소재지별 예비선정을 실시할 예정이라는 설명도 포함돼 있다. 이 구조는 ‘지역 확산’을 정책 목표로 내장한 것으로 해석될 수 있다.
공고는 2026년 2월 24일부터 3월 31일까지 36일간 진행되며, 접수는 3월 17일부터 3월 31일까지 15일간이다. 제출은 전자문서로 한국대학교육협의회에 공문 제출 방식으로 진행된다. 최종 선정은 4월 중 이뤄질 예정이며, 선정대학 안내와 사업 개시도 4월로 제시돼 있다. 1차연도 결과보고서 제출과 연장심사는 2027년 2월로 안내돼 있다. 성과지표는 모든 대학이 공통으로 관리하는 핵심성과지표와 대학별 자율성과지표로 구성된다. 핵심성과지표(안)에는 AI 기초교양 교과 운영 실적, AI활용 소단위 전공 과정 운영 실적, 교육과정 개발 참여 교수의 학과 다양성, 교육과정 공유·확산 실적, AI 교육과정 수강 학생의 AI 역량 향상 정도, 교수자 AI 역량 강화 프로그램 참여율 및 만족도가 포함된다. ‘교과를 만들었는가’뿐 아니라 ‘학생 역량이 실제로 향상됐는가’와 ‘교수자 프로그램이 참여·만족을 확보했는가’를 같이 보겠다는 평가 프레임이다.
이 사업은 교육혁신 과제를 ‘문서상 계획’이 아니라 ‘학사제도와 운영체계 변화’로 요구한다는 점에서, 신청 대학의 준비 부담도 작지 않다. 신입생 필수 과목 지정은 학칙·학사규정·교육과정 편성 원칙과 연결되기 때문에 내부 의사결정 구조를 선제적으로 설계해야 한다. 소단위 전공 과정은 12학점 이상의 과정 설계와 타전공 학점 인정 체계를 요구하므로, 마이크로디그리·융합전공·부전공과의 관계 설정, 이수 인증 방식, 성적평가·수강정원·전공 개방 범위까지 설계가 필요하다. 또한 다른 대학에 공유 가능한 모듈형 교과 형태를 요구하는 만큼, 강의자료·평가도구·데이터셋 등 재사용 가능한 산출물을 ‘표준화된 패키지’로 구축하는 역량이 선정 경쟁력으로 이어질 가능성이 높다.
교육부는 ‘기본교육’이라는 이름 아래 AI 윤리·비판적 사고·기초 도구 실습을 포함한 교양 교과를 제시했고, 비공학계열의 전공 데이터 맥락에서 AI 활용 교육을 설계하라고 주문했다. 그러나 대학 현장에서 이것이 형식적 이수로 흐르지 않으려면, 평가도구의 정교화와 교수자 역량 강화의 실질화가 함께 따라가야 한다. 핵심성과지표에 ‘학생 역량 향상 정도’를 넣은 것은 이런 우려를 의식한 설계로 읽히지만, 역량 측정 방식의 신뢰성과 대학 간 비교 가능성은 향후 운영 과정에서 중요한 쟁점이 될 수 있다. 그럼에도 이번 사업이 ‘AI 교육을 일부 전공의 영역’에서 ‘전 대학 교육과정의 기본 인프라’로 이동시키려는 시도라는 점은 분명하다.
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