대학 교육 속도보다 빠르게 들어오는 AI, 기회이자 불평등의 새 변수

전 세계 대학은 AI 기술 도입 속도가 급격히 빨라지면서 교육 방식과 운영 구조 전반이 새로운 전환점을 맞고 있다. 다중 캠퍼스 대학, 온라인 대학, 연구 중심 대학을 막론하고 AI 기반 개별 학습 지원, 연구 자동화, 행정 효율화 등 활용 범위가 넓어지며 교육 품질과 학습 경험이 동시에 변화하고 있다. 특히 AI 튜터링과 자동 피드백 시스템은 학생들이 어려움을 겪는 구간을 조기에 발견해 학습 포기율을 낮추는 데 기여한다는 초기 데이터가 공유되고 있다. 이는 교육 접근성이 낮은 지역이나 취약 계층 학생들이 더 안정적으로 학습을 이어갈 수 있도록 돕는 긍정적 시그널로 평가된다.

그러나 기술 도입이 빠를수록 새로운 형태의 교육 불평등이 심화될 수 있다는 우려도 동시에 제기된다. 우수한 교수진과 탄탄한 재정을 갖춘 상위권 대학은 AI를 기반으로 한 고품질 학습 시스템을 빠르게 구축할 수 있는 반면, 중소 규모 대학이나 개발도상국의 기관은 기술 격차를 줄일 만한 인프라가 부족한 상황이다. AI 시스템이 다루는 데이터의 품질 문제, 알고리즘 편향, 개인정보 보호와 같은 기술적·윤리적 요소 역시 고등교육 환경에서 중요한 변수로 지적된다. 결국 ‘AI 활용 능력의 격차’가 곧 교육 성과의 격차로 이어질 수 있다는 점이 가장 중대한 리스크다.

전문가들은 이러한 변화가 대학 내부의 문제를 넘어 국가 단위의 교육 정책과 산업 경쟁력에도 영향을 미친다고 분석한다. 일부 국가는 AI 교육 표준과 기술 가이드라인을 마련해 대학 간 격차를 최소화하려는 노력을 기울이고 있으며, 연구 중심 대학들은 AI 기술을 교실에서 실제 연구와 산업 프로젝트로 연결하는 데 집중하고 있다. 교육 혁신의 기회가 커진 만큼, 기술적 편향과 접근성 격차를 해소하기 위한 규범과 지원책 역시 필수적이라는 점이 강조된다. AI가 고등교육의 새로운 기본 인프라가 되는 흐름 속에서 ‘누가 이 기술을 제대로 활용할 수 있는가’가 장기적 경쟁력을 가르는 핵심 요소가 될 전망이다.

참고 출처

• https://www.thedailystar.net/supplements-0/news/ai-integration-tertiary-education-opportunities-and-challenges-4036016
• https://www.unesco.org/en/articles/ai-and-future-education-disruptions-dilemmas-and-directions
• https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2025/