글로벌 주요 대학들은 Adaptive Learning, 학생 지원과 연구개발 등에 적극적으로 AI 기술을 활용하고 있습니다.

낯선 곳을 찾아갈 때 우리를 안내해 주는 네비게이션 시스템과 나의 구매 이력을 기억해 두었다가 내가 좋아할 상품을 추천해 주는 온라인 쇼핑몰 추천 서비스의 공통점은 보이지 않는 곳에서 인공지능(AI)이 열심히 일한다는 것입니다. ChatGPT로 인해 하루 아침에 가장 뜨거운 주제가 되었지만 AI는 이미 우리 일상에 깊숙이 들어와 있습니다.

이런 흐름에서 대학도 예외는 아닙니다. Adaptive Learning을 도입해 학생들에게 1:1 맞춤형 교육 환경을 제공하고, 학생들이 어려워하는 행정 업무를 AI챗봇이 지원합니다. 어떤 대학은 학생이 제출한 과제 채점과 피드백도 AI 가상 조교가 스마트하게 처리합니다. 대학의 다양한 AI 활용은 학업 성과 향상과 함께 학생 유지율 및 졸업률 향상으로 이어지면서 대학의 재정 건전성 확보에도 크게 기여하고 있습니다.

글로벌 주요 대학들의 AI 활용 시나리오

하버드, MIT 및 시드니 대학교 등 글로벌 주요 대학들은 경쟁적으로 AI를 도입하고 있습니다. AI는 학생에게는 최적의 학습 경험을 제공하고, 대학에게는 차별화된 경쟁력을 제공하는 전략적 기술이기 때문입니다. AI를 활용하는 영역도 맞춤형 학습, 학교 행정, 연구 개발 및 교과 개선 등 다양합니다. 

1. 어댑티브 러닝(Adaptive Learning): 많은 대학이 학생 교육 경험과 성과 향상을 목적으로 Adaptive Learning을 도입해 1:1 개인 맞춤형 교육 환경을 제공

2. 학생 지원 및 학교 행정: AI 기술을 활용해 등록 및 수강 신청 등의 학교 생활에서 어려움을 겪는 학생을 지원하고 행정 업무의 자동화로 업무 효율을 향상

3. 연구 개발: AI 기술을 공학, 의학 및 사회과학 등 분야에 적용해 정확도 높은 데이터 분석 및 시뮬레이션으로 연구 성과 보장

4. 교육 방법 및 도구 혁신: AI 기술을 이용한 대화형 교육 콘텐츠 개발, 가상 조교 및 자동 채점 시스템 등을 도입해 교육 방법을 혁신하고 교육 성과를 강화

1. Adaptive Learning

세계의 주요 대학들이 가장 많이 그리고 적극적으로 AI 기술을 활용하는 분야는 어댑티브 러닝입니다. 어댑티브 러닝은 학생 수준과 특성에 맞춰 학습 방법, 콘텐츠와 속도를 조절해 학습 성과를 높이는 학습 방식입니다. IT기술을 확산되기 시작된 e-Learning과 동반 성장해 온 어댑티브 러닝은 최근에 AI와 빅데이터를 만나면서 획기적으로 발전하고 있습니다.

대학이 어댑티브 러닝을 추진하는 우선 목표로는 개인화된 학습 경험 제공과 이를 통한 학습 성과 개선이 언급되지만 학생들의 학습 격차 해소를 통한 과목 이슈율 및 졸업률 강화 같은 현실적 이슈도 큰 몫을 차지합니다.

중요 가치는?

관련 연구 결과들이 공통적으로 제시하는 어댑티브 러닝의 중요 가치는 다음과 같습니다: 

• 개인화된 학습 경험 제공으로 학습 성과 강화

• 교육 콘텐츠 활용 확대와 비용 절감

• 학생들의 학습 격차 해소

• 학생들의 과목 이슈율 향상

• 재학생의 졸업률 향상

호주의 명문인 시드니 대학은 어댑티브 러닝 시스템 도입 후 호주 대학들의 평균 졸업률 63.6%(6년 기준)을 크게 상회하는 82.9%를 유지하고 있습니다. 

누가 활용하는가?

이미 많은 국내외 주요 대학들이 어댑티브 러닝을 활용하고 있습니다. 시드니 대학교, UC버클리 등 해외 대학들과 중앙대학교, 이화여자 대학교 등이 어댑티브 러닝의 성공 사례로 자주 언급됩니다:

• 듀크 대학교

• 시드니 대학교

• UC 버클리

• 조지아 주립대학교

• 오레곤 주립대학교

• 중앙대학교

• 이화여자 대학교 등

어댑티브 러닝은 대학이 학생에게 최적의 교육 환경을 제공하면서 교육 시장에서 차별화된 경쟁력을 가질 수 있는 방법으로 인식되고 있습니다. 

기술적 구조는?

어댑티브 러닝 시스템의 구현에는 AI 기술을 중심으로 데이터 수집 등 다양한 작업과 기술적 요소들이 유기적으로 통합되어야 합니다:

• 데이터 수집 및 분석 도구

• 인공지능 및 머신러닝

• 콘텐츠 관리 시스템(CMS)

• 지식기반 알고리즘

• 학습자 평가 및 피드백 체계

• 데이터 및 사용자 보안 구조

• 학습자 중심의 사용자 경험과 인터페이스

• 클라우드 플랫폼

어댑티브 러닝은 대학과 학생에게 분명한 가치를 제공하는, 꼭 필요한 교육 시스템입니다. 하지만 대학 혼자서 구현하기에는 어려운 기술적 준비와 역량이 필요합니다. 따라서, 꼼꼼한 사전 준비와 더불어 메타넷디엘 같은 믿을 수 있는 파트너와의 협력이 필요합니다. 

2. 학생 지원 및 학교 행정 

어댑티브 러닝 다음으로 주요 대학들이 AI를 활용하는 분야는 학생 지원 및 학교 행정입니다. 이는 AI 기술을 활용해 학생들의 학교 생활을 돕거나 행정 업무 자동화로 대학의 운영 효율을 높이는 방식을 의미합니다. 10월 뉴스레터에서 소개한 조지아 주립대학교 등 주요 대학들이 AI 챗봇을 이용한 신입생 등록 및 수강신청 안내로 학생들의 만족도를 높이고 고질적인 Summer melt 문제를 해결한 것이 좋은 사례입니다.

이 방법은 신입생의 등록 포기 및 재학생의 학업 중단 비율을 감소시켜 대학의 재정 건전성 확보와 운영비 절감에 직접적으로 기여합니다. 장기간의 등록금 동결로 재정 능력이 많이 약화되고, 크게 상승한 인건비로 인해 직원 보강이 어려운 국내 대학들의 상황을 고려할 때 아주 효과적인 선택지가 될 수 있습니다. 

중요 가치는?

학생 지원과 학교 행정에 AI를 적용하는 대학들은 핵심 고객인 학생 지원과 학교 운영 효율화라는 두 가지 가치를 얻을 수 있습니다. AI가 제공하는 일석이조(一石二鳥) 효과입니다: 

학생 지원

• 체계적 지원으로 학생 유지율 향상

• 신입생의 입학 등록 포기율 감소

• 학생들의 원활한 학교 생활 적응

• 과목 이수율 및 학업 성과 향상

• 학생들의 참여도 증가

학교 운영

• 학생 유지율 향상으로 재정 건전성 강화

• 업무 자동화 및 셀프-서비스화로 운영비 절감

• 인력 추가 없이 효과적인 학생 지원 가능

• 데이터 분석을 통한 학생들의 이해와 이에 기반한 교육 정책 수립

활용 가능한 서비스는?

대학들이 우선 떠올리는 것은 AI 챗봇입니다. 비교적 구현이 쉽고, 많은 교육 현장에서 기술 성숙도와 효과가 검증되었기 때문입니다. 하지만 AI챗봇 이외에도 다양한 선택지가 있습니다: 

• AI 챗봇

• AI 과제 채점

• AI 필기 과제 리뷰 및 피드백 

• AI 가상 조교 및 튜터링 서비스

• AI 학생 분석(중퇴 위험 학생 감지 등)

AI는 우리의 생각보다 더 많은 영역에서 활용되고 있습니다.

누가 활용하는가?

AI챗봇을 이용한 학생 지원과 행정 효율화는 중요한 트렌드가 되었습니다. 이제 대학들은 챗봇으로 시작된 AI 활용을 가상 조교와 튜터링, 과제 리뷰& 피드백 등으로 확대하는 방안을 검토 중입니다:

• 고려대학교

• 경북대학교

• 숙명여자대학교

• 서울대학교

• 미시건 대학교

• 조지아 주립대학교

• 하버드 대학교 등

3. 연구 개발 

인류에게는 풀어야 과제들이 아직 많습니다. 의학, 과학 및 기후변화 등 많은 주제가 기다리고 있습니다. 이를 연구하는 대학들이 AI를 활용하는 것은 당연한 일일겁니다. 2024년 노벨물리학상 수상자로 AI 머신러닝의 창시자인 제프린 힌튼 교수가 지명된 것은 아주 상징적입니다. 

코로나 팬데믹 위기 극복에도 AI가 큰 역할을 했습니다. MIT는 AI기술을 통해 코로나 벡신의 핵심인 mRNA 설계 최적화, 실시간 데이터 분석과 예측 정확도 강화 그리고 이를 통한 임상 시험 개선으로 모더나가 1년 만에 벡신을 개발할 수 있게 도왔습니다. 벡신 개발에 최소 10년이 필요하던 과거의 전통을 AI가 가볍게 깨트린 것이죠. 

시간, 비용, 환경적 제약 등으로 우리가 제대로 풀 수 없었던 과제들의 해결이 AI를 통해 현실화되고 있습니다. 

중요 가치는?

의학, 과학 및 사회경제 관련 연구개발에 AI를 활용함으로써 얻는 가치는 환경적 제약 극복, 효율성 및 정확성 향상 그리고 비용 절감 같은 경제성으로 구분할 수 있습니다. 그리고 이 가치는 대학에만 한정되지 않고 사회와 경제 전반에 영향을 줍니다: 

환경적 제약 극복

• 현실적 검증이 어려운 상황 해소

• 물리적 구현없이 검증 가능

효율성과 정확성 

• 빠른 빅데이터 처리와 분석 능력

• 사람에 위한 오류 발생 가능성 제거

• 사람이 찾아내지 못한 방법과 인사이트 제공

• 수작업 방식 대비 수 백, 수 천배 빠른 속도

경제성 

• 작업 과정, 시간 단축 및 비용 절감

• 분석 데이터 및 결과의 재활용

활용 가능한 영역은?

의학, 공학과 자원 개발 등 다양한 분야의 연구개발에 이용되는 AI기술의 세부 영역을 정리해 보면 다음과 같습니다: 

• 의학: 신약, 치료제 개발, 임상 시험 및 영상자료 분석 등

• 공학: 자율주행, 음성인식, 지능형 로봇 등

• 자원개발: 지형탐사, 자원종류 및 규모 분석 등

• 정치사회: 인구 모델링, 예측적 정책 수립과 영향 분석 등

• 산업공학: 제조공정 최적화, 제품 개발 프로세스 및 제너레이티브 디자인 등

• 법학: 판례 분석, 지능형 법률 서비스 체계 구현 및 대민 서비스 모델 분석 등

누가 활용하는가?

주요 대학의 AI기반 연구개발 진행은 Must-have 항목으로 인식됩니다. 연구개발 분야의 AI 도입과 경험 축적은 대학 브랜드 가치 상승과 실질적 경쟁력 강화로 이어집니다. 물론 산학협력, 기술 수출 같은 경제적 가치로 돌아오는 경우도 많습니다:

• Harvard 대학교 AI for Healthcare

• MIT 대학교 Digital Biomedicine 

• Stanford 대학교 Human-Centered AI 

• UC 버클리 대학교 인간 호환 AI센터

• 포항공과대학교 AI기반 스마트시티 연구

• 서울대학교 ELSI 연구센터

• 연세대학교 AI 스마트 헬스케어 시스템 등

AI 도입과 활용, 더 늦추면 안됩니다!

지금까지 살펴본 바와 같이 글로벌 주요 대학들은 AI 도입과 활용에 속도를 더하고 있습니다. 일차적으로 어댑티브 러닝(Adaptive Learning)을 이용한 맞춤형 교육 환경 제공으로 학업 성과를 높이는데 집중하는 대학들이 많습니다. 다음으로 AI 챗봇 및 AI 가상 조교 서비스 등을 활용해 학생들의 원활한 학교 생활을 지원하고 업무 자동화 등으로 학교 행정의 효율화를 추구하는 대학이 늘고 있습니다. 그리고 대학이 수행 중인 연구개발 분야에 AI를 접목해 대학 브랜드 가치와 경쟁력을 높이면서 경제적 보상까지 얻는 성공 사례가 확산되고 있습니다.

AI 기술에 대한 대학들의 투자는 최적의 학습 환경 제공, 대학 운영 효율화를 통한 재정 건전성 확대 그리고 대학 브랜드 가치와 경쟁력 강화 같은 다양한 결과로 돌아오고 있습니다.

글로벌 대학들의 AI 활용 시나리오를 살펴보았습니다. 전문가의 상담이 필요하시다면, 언제든 메타넷디엘과 상담하세요!