2.1. 대학 교양기초교육의 정체성에서 디지털⋅인공 지능 이해

한국교양기초교육원의 대학 교양기초교육 정체성은 사회변화와 그에 따른 대학교육의 과제와 연계되어 제시되고 있다. 한국교양기초교육원 홈페이지에 제시된 2016년, 2022년의 문서 정의에 따르면, 이러한 변화의 중점사항을 비교할 수 있다.

교양기초교육이란 대학 교육 전반에 요구되는 기본적 지식 및 자율적 학구능력의 함양을 포함하여 인간, 사회, 자연에 대한 폭넓은 이해를 바탕으로 올바른 세계관과 건전한 가치관을 확립하는 데 기여하는 교육으로, 학업 분야의 다양한 전문성을 넘어서서 모든 학생들에게 요구되는 보편적 교육이다. 특히 글로벌 정보사회라는 새로운 시대상을 맞아 비판적⋅창의적 사고와 원활하고 개방적인 의사소통을 통해 공동체의 문화적 삶을 자율적으로 주도할 수 있는 자질을 함양하는 교육이다(한국교양기초교육원, 2016, p. 1).

* 밑줄 표시는 강조를 위해 추가한 것임.

교양기초교육이란 대학 교육과 평생교육 전반에 요구되는 지식의 습득 및 자율적 학문 탐구 능력의 함양을 포함하여, 인간, 사회, 자연, 예술에 대한 종합적 이해를 바탕으로 세계관과 가치관을 스스로 확립하는 데 기여하는 교육으로, 학업 분야의 다양한 전문성을 넘어서서 모든 학생에게 요구되는 보편적⋅통합적 자유교육이다. 또한 교양기초교육은 초연결⋅초지능 사회, 다양한 위기의 지속이라는 새로운 시대상을 맞아 객관적 사실 인식을 토대로 하는 비판적⋅창의적 사고와 합리적 의사소통을 통해 민주주의 공동체의 문화적 삶을 주도할 수 있는 자질을 함양하는 교육이다(한국교양기초교육원, 2022, p. 3).

* 밑줄 표시는 강조를 위해 추가한 것임.

이상의 정체성 기술에서 밑줄 친 부분을 토대로 2016년 내용과 2022년 내용을 비교하여 도표로 활용하면 <표 1>과 같다.

<표 1>

한국교양기초교육원 ‘대학 교양기초교육 정체성’에 관한 2016년 및 2022년 내용 비교

한국교양기초교육원의 대학 교양기초교육 정체성에 관한 정의와 내용은 대학마다 설립 및 교육 목적에 따른 대학 고유의 교양교육 영역을 강화할 수 있다는 특수성과 더불어 일반적인 대학 교양교육에 관한 공통분모의 역할을 담당한다. 2022년부터 대학 교양기초교육의 대상은 평생교육으로까지 확대되었고, 인간, 사회, 자연, 예술 등 전 분야의 종합적인 세계관과 가치관을 스스로 확립하는 교양 학문 탐색 범위로 확대되었다.

인공지능 기술에 대한 인식은 새로운 시대상을 ‘글로벌 정보사회’에서 ‘초연결⋅초지능 사회, 다양한 위기의 지속’으로의 서술 변화와 관련이 있다. 초연결, 초지능 사회는 디지털 기반 지식정보 사회로의 급격한 전환에 따라 인간, 사물, 공간이 모두 네트워크로 연결되어 있으며, 특히 인공지능(AI)이 인간과 공존하거나 심지어 인간을 위협할 수 있는 미래 사회로 접어들고 있음을 의미한다(박지웅, 2019; p. 4; 김광석 외, 2017, p. 5). 우리는 네트워크로 연결된 모든 것들(things)을 공유 및 교류하는 삶은 이전과는 전혀 다른 일상을 경험하며 새로운 가치관과 세계관을 이끈다. 예컨대, 비식별화 조치를 거친 개별 데이터는 네트워크와 사물과 연결되어 소비 및 새로운 시장 트랜드 분석, 금융서비스, 공공 의료 및 원격 의료서비스 지원, 재난안전망 구축, 스마트 공정 등 전체 삶의 다양한 분야에서 변화를 주도하고 있다(김광석 외 2017, p. 7).

하지만 이러한 변화가 어떤 영향을 미칠 것인지에 대해서는 여전히 논쟁하고 있다. 이 논란의 중심은 2022년 말부터 급격히 발달한 생성형 AI 기술과 관련이 깊다. 이미 삶의 미래연구소(Future of Life Institute)는 2023년 3월부터 세계 저명한 미래학자, 다국적 기업의 경영인, 인공지능 관련 전문가 등은 초거대 인공지능 실험에 대한 반대 서명을 전개하고 있으며, 2024년 8월 6일 14시 현재 총 33,707명이 서명하였다(https://futureoflife.org/). 또한 우리나라 교육부 및 각 시⋅도교육청은 생성형 AI와 같은 신기술 도입을 순차적으로 도입하되, 주로 인공지능 기술을 올바르게 활용할 수 있는 역량에 초점을 둔 ‘리터러시’ 강화에 초점을 두고 있다. 하지만 실제 학생들은 생성형 AI를 활용한 과제 베끼기, 무비판적인(아무런 생각없는) 인공지능 결과물 활용 등 여러 가지 폐단이 나타났다(금준경, 박서연, 2023).

이처럼 불확실성의 미래 사회에 대한 전망과 인공지능 교육에 대한 영향에서 2022년 대학 교양기초교육의 정체성은 매우 중요한 의미가 있다. 이 정체성은 정확하고 객관적인 사실 인식을 통해 데이터-네트워크-인공지능 기술이 적용된 현상에 대한 학생들의 비판적 사고를 전개하고, 다양한 문제해결 및 대안을 제시할 수 있는 창의적 사고를 일으켜야 하며, 공동체에서 합리적인 소통과 협력을 통해 문화적 삶을 주도할 수 있는 방향을 제사하고 있다.

2.2. 교양교육 영역 설정에서 인공지능 개념 접근

한국교양기초교육원의 대학 교양기초교육 정체성에 관한 서술에서 초연결, 초지능 사회는 네트워크로 인간, 사물, 공간이 모두 연결된 사회에서 약한 인공지능부터 강한 인공지능에 이르는 기술이 적용되고 있다. 이는 대학 교양기초교육과 성인 대상 디지털⋅인공지능 기초 소양 강화에 초점을 두기 위해서 인공지능 기술과 시스템을 별개로 구분하여 접근하는 것이 사실상 힘들다는 점을 보여준다. 예컨대, 2024년 3월 Open AI사와 로봇 제작회사인 피규어가 합작한 휴머노이드 로봇 ‘피규어01’은 기존 외모만 인간의 모습을 따랐던 로봇의 수준에서 벗어나 스스로 학습하고 추론하여 결정하며, 자신의 행위를 설명하고 평가할 수 있다(매일경제TV, 2024). 만약 전공 심화 분야의 교육과정에서 구분한다면, ‘피규어01’은 물리적인 지능형 로봇이겠지만, 딥러닝 기반 학습과 추론, 의사결정 내리고 평가 과정을 진행하는 인공지능이 핵심 기술이 된다. 나아가 어떤 데이터를 수집 및 학습하고 결정 및 추론을 진행할 것인지에 관한 알고리즘의 설정은 빅데이터 설계와 활용의 전문 주제 범주에 해당하기도 한다. 하지만 교양기초교육의 범주에서 로봇, 인공지능, 데이터와 빅데이터 등 전공 수준에서 구분하여 접근하는 것은 대체로 필요하지 않을 수 있다.

인공지능 기술에 대한 개념 정의도 하나로 도출할 수 있는지도 의문이다. 인공지능 기술과 시스템에 관해 다음과 같이 서로 다른 개념 정의가 있다.

(1) 인공적으로 만들어진 지능을 가진 실체, 또는 그것을 만들자고 함으로써 지능 자체를 연구하는 분야이다. (2) 지능을 가진 메커니즘 내지는 마음을 가지는 메커니즘이다. (3) 인공적으로 만든 지적인 행동을 하는 물건(시스템)이다. (4) 인간의 두뇌 활동을 극한까지 모사하는 시스템이다. (5) 인공적으로 만든 새로운 지능의 세계이다. (6) 지능의 정의가 명확하지 않음으로 인공지능을 명확히 정의할 수 없다. (7) 궁극에는 인간과 구별되지 않는 인공적인 지능이다. (8) 인공적으로 만들어진 지능을 가지는 실체, 또는 그것을 만들자고 함으로써 지능 자체를 연구하는 분야이다. (9) 사람의 지적인 행동을 모방, 지원, 초월하기 위한 구성적 시스템이다. (10) 공학적으로 만들어지는 지능이지만, 그 지능의 수준은 사람을 뛰어넘고 있는 것을 상상하고 있다. (11) 계산기 지능 가운데 직-간접적으로 설계할 경우를 인공지능이라고 불러도 좋지 않을까 생각한다. (12) 인공적으로 만들어진 인간과 같은 지능 또는 그것을 만드는 기술이다. (13) 자연스럽게 우리가 애완동물이나 사람에게 접촉하는 것 같은 상호작용, 물리법칙에 관계없이 혹은 거역하고 인공적으로 만들어 낼 수 있는 시스템이다(마쓰오 유타카, 2016, pp. 47-49; 송선영, 2017, pp. 64-65에서 재인용).

이런 점에서 대학 교양교육에서 ‘인공지능 기술’에 대한 범주 접근은 엄밀한 전공 영역과 기술 영역 구분보다는 실생활에서 대학생이 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 사례들에 초점을 둘 필요가 있다. 초연결, 초지능 사회는 이른바 삶의 모든 실제가 디지털화된 코드로 저장되고 네트워크로 연결되어 로봇, 빅데이터, 인공지능 기술과 시스템이 융합된 사회이다. 한국교양기초교육원 교양기초교육이 대학 교육과 평생교육에까지 이르는 범위를 고려한다면, 학습자들이 비판적인 본질을 탐구해야 할 대상은 초연결, 초지능 사회의 융합 기술과 시스템이 구성하는 현상이지 각 분야의 개별 기술이 아니다. 따라서 대학 교양교육에서 인공지능 기술 개념에 대한 접근은 인공지능 기술을 전공 심화 분야로 구분하기보다는 초연결, 초지능 사회의 융합 기술을 상징하는 맥락으로 이해할 필요가 있다.

이러한 이해는 초⋅중⋅고등학생을 대상으로 『2022 교육과정』이 추구하는 디지털⋅인공지능 기초 소양 및 심화 교육, 초⋅중⋅고⋅대학생 및 성인을 모두 포함하는 디지털 인재양성 교육계획 등 일반 교육 방향이 디지털 리터러시에 초점을 두는 방향으로 전개되고 있다는 점과도 부합한다. 예를 들면, 김진숙 외(2023)는 <표 2>와 같이 학교급에 따라 수준의 차이는 있더라도 표준적인 디지털 리터러시를 22개의 학습 요소에 따라 총 55개의 세부학습요소와 91개의 학습수행기대 요소로 구성하여 컴퓨터 전공 분야 내용 및 인공지능 기술을 포함한 체계를 제안하고 있다(pp. 3-9).

<표 2>

초⋅중등학교 디지털 리터러시 구성체계 사례

또한 최근 디지털 리터러시 관련 연구에 따르면, 1997년 제시된 디지털 리터러시 개념은 컴퓨터를 활용 능력에 초점을 두었다면, 디지털 환경 변화에 따라 ‘디지털 사회 구성원으로서의 자주적인 삶을 살아가는 데 필요한 기본 소양으로 윤리적 태도를 보이고 디지털 기술을 이해⋅활용하여 정보의 탐색 및 관리, 창작을 통해 문제를 해결하는 실천적 역량’으로 변화되었다. 이에 따라 주요 키워드 또한 정보기술, 인터넷 활용, 비판적 사고, 정보의 이해, 활용, 창작, 평가, 자기성찰, 사회 구성원과의 소통, 공유, 보안, 윤리 등으로 디지털 기반 사회의 시민에게 필요한 핵심역량의 습득까지 광범위하게 확장되고 있다(백혜진, 이철승, 2024, pp. 540-541). 나아가 인간과 인공지능으로 인한 인간과 사회, 문화적 변화에 대응할 수 있도록 AI 기초원리, AI 윤리, AI와 인간 등 인문학적 교육 내용을 포함하고 있으며, AI를 체험할 수 있는 다양한 인공지능 응용 실습을 제공할 수 있는 교양교육 모델도 제안되고 있다(박윤수, 이유미, 2021, p. 434). 따라서 이번 연구는 대학 교양교육에서 인공지능 기술을 초연결, 초지능의 사회에서 빅데이터, 인공지능, 로봇 등 다양한 디지털 환경과 기술을 이해하고 활용할 수 있는 융합 기술로 바라보고자 한다.

4.1. 소결

현재 대학 교양교육 체계에서 인공지능 교육은 인공지능 기술의 발달에 따른 다양한 변화 요소들을 고려해야 한다. 이번 연구에서는 대학 교양교육의 인공지능 교육의 특징과 관련 문제들을 살펴보기 위해 인공지능 기술 개념 범주, 인공지능 기술 교육을 위한 주제, 대학 교양교육과정의 이수 영역의 적용 사례들을 검토하였다. 이를 정리해 보면 다음과 같다.

첫째, 대학 교양교육에서 인공지능 기술 개념 범주는 디지털 기반 데이터사이언스(데이터, 빅데이터 등), 컴퓨터과학, 로봇, 인공지능, 소프트웨어 등 다양한 분야와 융합하여 활용되고 있다. 이런 점에서 대학 교양교육에서 인공지능 기술은 전문 기술 및 공학 분야의 개념보다는 인공지능이 융합된 일상의 기술과 그 영향 범주에서 접근하였다. 이와 같은 맥락을 한국교양기초교육원의 대학 교양기초교육 정체성에 관한 서술에서도 파악할 수 있었다. 대학 교양기초교육은 초현실, 초지능 사회에 대비한 비판적⋅창의적 사고, 합리적 의사소통, 공동체의 문화적 삶을 이끄는 능력과 자질 함양을 강조하고 있다. 여기서 ‘초현실, 초지능 사회’는 네트워크 기반 지식정보사회에서 인간, 사물, 공간이 모두 연결되고 인공지능과 인간이 공존하는 융합 사회의 맥락으로 이해할 수 있다.

둘째, 인공지능 기술은 많은 대학의 교양교육과정에서 교양필수 교과목 주제와 연계되어 있었다. 대체로 인공지능 기술은 데이터사이언스, 컴퓨터과학, 소프트웨어교육 분야에서 컴퓨터, 소프트웨어, 인공지능 기술의 이해와 활용에 초점을 둔 교과목으로 개설되었다. 이러한 교과목은 주로 컴퓨팅 사고력 증진을 위한 교양교육과정으로 배치되었다.

셋째, 인공지능 기술은 대학의 교양교육과정에서 디지털 리터러시 증진을 위한 교양필수 영역의 주요 교과목의 주제로 반영되었다. 인공지능 기술은 디지털 리터러시의 맥락에서 빅데이터, 로봇 등 다른 분야와의 융합에서 디지털 환경과 기술의 이해 및 활용을 위한 주제 학습을 위한 과목으로 구성되었다.

그러나 대학 교양교육 체계에서 인공지능 교육은 크게 두 가지 문제점을 안고 있었다. 첫째, 현재 대학 교양교육 체계에서 인공지능 교육은 초⋅중⋅고등학교의 국가 교육과정과 연계되지 못하고 있다. 특히 새롭게 개정된 『2022 교육과정』에 따라 디지털⋅인공지능 기초 소양 관련 학습 요소가 전 과목에 포함되어 있지만, 2028년 이후 예비 대학생 대상 대학 교양교육과정에서 인공지능 교육의 학습 요소 또한 초⋅중⋅고등학교 교육과정과 연계를 고려하지 못하고 있는 실정이다. 둘째, 현재 대학 교양교육 체계에서 인공지능 교육은 SW 중심대학 사업과 같은 정부의 대학 지원 사업의 영향으로 인해 인공지능 기술 활용에 초점을 둔 교육 및 컴퓨터학과 등 인공지능 관련 전공 분야에 치우치는 문제가 있다. 이는 대학 교양기초교육의 정체성에도 불구하고, 한국 대학 교양기초교육 전반에 인공지능 교육을 위한 실질적 융합교육 체계가 제대로 마련되지 못했음을 보여준다.

4.2. 논의 과제

앞으로 생성형 AI 기술은 유아 놀이 교구부터 성인의 업무까지 네트워크로 연결된 일상의 모든 곳, 모든 것에 적용될 것으로 전망된다. 유발 하라리의 전망처럼, 앞으로 모든 것을 아우르는 교의로 수렴되는 과학에서 유기체는 알고리즘이며, 생명은 데이터 처리 과정으로 간주되며, 우리는 점차 지능이 의식에서 분리되어 지능이 매우 높은 알고리즘이 우리 자신을 더 잘 알게 되는 디지털 전환에 마주할 수 있다(Harari, 2017, pp. 164-165). 아마도 완전한 자율주행자동차를 상용화할 수 있는 사회에 접어들면 이러한 전환은 가속도가 붙을 수밖에 없을 것이다. 자율주행자동차의 기술 오류에 따른 해결은 쉽지만, 자율주행자동차의 예기치 못한 사고에 따른 법적 책임과 보상 등에 관한 제도적 기준 마련이 더욱 어렵다. 그럼에도 이를 해결했다는 것은 자율주행자동차의 의사결정 알고리즘이 산출한 윤리적 가치와 도덕적 행위를 국제 사회가 보편적으로 수용하기 시작했다는 것을 의미한다. 따라서 이 알고리즘은 무에서 유를 창조한 것이 아니라 인간이 생산하고 있는 데이터를 인간보다 더 과학적으로 처리하고 해석할 수밖에 없다.

결국 이러한 사회는 지능이 매우 높은 알고리즘이 인간 삶의 실제와 현상, 윤리적 가치와 도덕적 쟁점의 제도적 해결, 창의적인 인간의 활동 영역까지 지능을 확장할 가능성이 매우 크다. 이와 같은 전망 자체에 관한 다양한 논쟁이 존재한다. 포스트휴먼, 인간 일자리 상실, 인공지능으로부터 ‘소외’ 등에 관한 논쟁은 이제 새로운 것이 아니라 디지털⋅인공지능 시대의 담론의 핵심 개념으로 자리 잡았다.

그렇다면, 인공지능 기술과 관련된 대학 교양교육은 어떤 변화의 준비를 ‘해야 할 것인가? 또는 할 수 있을까?’ 이 질문을 당위적으로 접근하게 되면 대학은 인공지능 기술이 디지털 전환의 중심이라는 점, 그래서 인공지능 기술 중심의 사회로 접어든 변화의 상황을 수동적으로 받아들여야만 하는 태도를 갖게 된다. 그러면 진보하고 있는 인공지능 기술의 속도에 따라 대학 교양교육과정이 종속되는 위험이 따르게 될 것이다. 반면, 가능성과 선택지로 활용하게 되면 대학은 인공지능 기술을 어느 정도 반영할지 선택할 수 있지만, 그 학습과 내용 수준의 차이는 과목별, 전공별, 계열별, 나아가 대학별 차이가 크게 나타날 것이다.

하지만 이러한 양면성을 갖는 질문을 고려하는 시점은 지금 바로 현재이다. 무엇을 준비하거나 해야 할 것인지는 미래의 변화 시점을 가져야 하는데, 인공지능 기술이 얼마나 발전하고 그래서 인간의 가치와 삶의 다양한 실제에서 어떤 변화가 일어날지는 예측할 수 없는 일이다. 특히 교육 분야에서 현재 유아가 디지털⋅인공지능 놀이 교구를 통해 성장하고 디지털 리터러시 영역의 기초 소양 교육과정을 거쳐 대학에 입학하게 되면, 초⋅중⋅고등학교에 재학하는 동안 인공지능 기술발달에 따른 사회윤리적 가치와 개별적⋅정서적 변화는 지금부터 추적하고 집중적으로 탐구해야 하는 과학적 연구 분야이다. 이런 점을 고려해보면, 우리의 중심점은 ‘인간성(humanity)’에 있다.

인간성(humanity)은 교양교육 영역에서는 새로운 개념이 아니다. 역사적으로 교양교육에서 늘 강조된 인간 문해력은 우리에게 다른 사람과 관계를 맺고 의사소통하며 아름다움과 품격이라는 인간적 역량에 다가갈 수 있는 힘을 부여함으로써 우리를 사회적 환경에 대비시키고, 디지털 커뮤니케이션의 상당 부분에서 절대적으로 필요한 예술까지 포괄할 수 있는 힘이다(Aoun. 2019, p. 99). 이는 대학 교양교육에서 인문 소양의 맥락과도 부합한다. 우리의 삶과 관련해서 다양한 요소와 역량을 하나의 전체에서 바라보는 인문학적 시선과 탐색 과정이 중요하다(박승억, 2016, p. 87). 이를 토대로 인공지능 기술 발달에 따른 대학 교양교육 변화에 대한 대응은 인류가 보편적으로 지향하여 그동안 축적된 인간에 관한 가치 성찰을 전제로 삼아야 할 것이다. 이를 토대로 두 가지 변화와 맞물린 과제를 고려해보고자 한다.

첫째, 인공지능 기술 관련 대학 교양교육에서 인문 영역에 대한 교육영역을 강화하거나 인문을 중심으로 인공지능 기술을 디지털 리터러시와 인문의 융합으로 강화하는 것을 모색할 수 있다. 조혜경 외(2021)는 학문 전공별로 담아낼 수 없는 인간의 가치, 인간과 비인간의 공존에 대한 성찰을 포괄하여 좋은 인간의 양성을 목적으로 인간의 재발견을 통한 인간 정체성, 인간과 비인간의 공존에 대한 인간의 자세, 현실의 사회적 쟁점과 가상현실의 쟁점도 논의할 수 있는 설계의 필요성과 그에 따른 다양한 지원 방안을 제안하고 있다.

첫째는 고전/융합 기반 인문 교양 교육 온라인 플랫폼 C-DTOP(Classics/ Convergence based Deep Thinking Online Platform) 구축이다. C-DTOP Hub로서 교기원의 역할은 첫째, 관련 교과목 및 교육과정 설계, 운영, 질 관리에 관한 온라인/오프라인 컨설팅, 둘째, 관련 자료(강의안, 동영상 강의 모듈 자료) 제작 및 제공, 셋째, 범 대학 차원의 연구 지원, 넷째, 관련 우수 사례 발굴, 다섯째, 성과 확산을 위한 세미나 및 포럼 개최, 여섯째, 관련 분야의 교⋅강사 대상의 연수 지원이다. 두 번째 방안은 각종 평가 및 정부 재정지원 사업에서 기초학문 중심의 교양교육 강화를 견인하기 위한 인문 교양교육을 명시하는 것이다. 가령 4주기 대학 기본역량진단 평가 편람에서 “인문 소양 함양을 위한 인문 교양교육의 편성 및 운영을 통한 인간, 사회, 자연을 종합적으로 이해하는 능력”을 핵심역량의 주안점으로 제시할 수도 있을 것이다. 이는 각 대학이 순수학문 위주의 교양교육을 편성하는 어려움을 덜어줄 뿐만 아니라 AI 시대 인문 교양교육을 강화하는 새로운 중흥의 견인차 역할을 할 수 있으리라 생각된다(조혜경 외, 2021, p. viii).

디지털⋅인공지능 시대 ‘디지털 인재양성’을 위한 국가 수준에서 제도적 개선과 더불어 고등교육에서 교육 구조와 교양교육 운영의 질적 변화도 함께 진행 중이다. 대학별 전공 및 교양교육과정은 전면 또는 부분 개편이 이루어진다. 이러한 과정에서 디지털 및 인공지능 리터러시 관련 교양필수 또는 핵심 영역 설정이 확대될 것이고, 교과목의 성격과 내용은 기술 발달 수준에 따라 변하게 될 수 있다. 이 과정에서 교양교육의 근본 목적과 개선의 방향 설정이 왜곡되지 않도록 유의해야 하고, 이를 토대로 관련 제도 개선 및 변화와 지원 정책이 제공되어야 할 것이다.

둘째, 교수 개개인의 교과목 교육내용과 방법의 질적 변화에 대한 준비이다. 제도적 지원과 교육 활용 시스템이 모두 적극적인 변화가 이루어졌다고 하더라도 개별 교과목 수업은 교수자가 담당한다. 대학 교양교육은 초⋅중고등학교와 같이 국가교육과정체계에서 내용체계와 핵심아이디어, 성취기준, 학생 참여와 역량 및 과정 중심의 교수⋅학습 방법을 제시하는 표준 교육체계를 갖춘 것은 아니다. 그런데 교수 개개인의 편차, 교육 내용 편차를 조정하기 위해 인공지능 기술 관련 대학 교양교육 체계(모듈형 방식의 교육체계와 교수⋅학습 방법)에 관한 일정 수준의 기준을 고려할 수도 있다. 예를 들면, 2021년 전국 4년제 정보 공시 대학 243개 대학의 교양교육 실태 온라인 조사 연구에 따르면, 대부분 전국의 대형 및 중소형 대학은 AI 시대 필요한 인문교양의 주요 주제를 위한 교양 교과 개설을 위해 교육과정 개발 지원 및 노력을 전개하고 있지만, 적합한 교수자 수급의 어려움, 학생 수요 예측 불가, 교과 내용 개발 어려움의 문제를 안고 있는 것으로 나타났다. 이를 해결하기 위해 국가 차원에서 AI 인문 교양 교육 공유 플랫폼, 교육과정 모델, 교육 및 연구 인프라 구축을 요청하고 있다(조혜경 외, 2021, pp. 37-38). 이런 점에서 보면, 앞으로 근본적으로 교양교육 및 교과 설정의 본래 목적, 일정한 기술과 융합을 수업으로 끌어갈 수 있는 전문 교원 양성과 확보, 공동 교양교육과정 플랫폼 운영의 방안이 교양교육 본질을 훼손하지 않으면서도 교양교육의 질적 개선을 나아가기 위해 교수자의 전문성 강화 및 지원에 관심을 기울일 필요가 있다.

현재 인공지능 기술 관련 교양 교과목을 운영하면서 마주하는 두려움은 디지털 기반 ‘가치 또는 세계관의 격차’이다. 이는 교수자가 학생들에게 유행하는 특정 온라인 게임을 못하거나, 은어를 모르거나, 축약어 유행을 모르는 수준이 아니다. 디지털 전환에 따른 문제는 디지털 플랫폼에 들어서지 못하면 어떤 소통도 불가능하게 된다는 점이다. 나아가 20년 이내 자동차에서 운전대가 사라지는 시대를 주도하는 세대는 현재 유아 이후의 미래 세대가 될 것이다. 그런데 학생들과 소통하려면 교수자 또한 학생들의 디지털 기반 문화를 이해하고 학생들의 시선에서 현상을 파악하여, 교수자의 교과목 설계 목적과 교수⋅학습 방법을 적용하는 것이 필요하다. 하지만 모든 교수자가 다양한 일상에 인공지능 기술이 융합 및 적용되면서, 기술 변화의 속도에 발맞춰 일상의 직관적 패턴과 생활방식의 변화를 통섭한 수업의 관리 및 개선을 지속하는 것은 사실상 불가능하다. 그러므로 대학 교양교육은 교수자의 다양한 전공이 디지털 리터러시 영역에서 발휘하고 있는지에 관심을 기울일 필요가 있다. 대학 교양교육에서 인공지능 관련 교육은 학습자 주도성(learning agency)의 맥락에서 기초적인 인공지능 기술의 이해와 활용 능력을 확보하기 위한 교수⋅학습 방법을 고려하고, 디지털 및 인공지능 리터러시 관련 교양교육의 다양한 영역에서 개별 교수자의 교수⋅학습 방법의 사례들을 공유 및 지지하며, 성찰 및 개선의 환류 체계를 통한 지속 가능성의 토대를 갖출 필요가 있다.