AI 학교들이 등장하는 시대,
우리 아이에게 대학 교육은
왜 필요할까요?

AI 시대에 다시 묻는 배움의 이유

Study UK 영국 교육 학부모 세미나 · 강남씨어터 (2026.9.9)

자신이 알아보고 싶은 문제가 있고 결과를 예상해 본 사람은 AI의 답을 보면서 그 생각을 비교하고 수정할 수 있습니다. 무엇이 새로웠는지, 어떤 부분이 부족한지, 다음에 무엇을 물어야 할지도 판단하게 됩니다.

학생이 읽고, 써 보고, 문제를 풀고, 시행착오를 겪는 시간의 의미도 여기에서 찾을 수 있습니다. 그 경험이 있어야 AI의 도움을 자신의 배움으로 연결할 수 있기 때문입니다.

박사님은 이를 ‘브레인 캐피털’, 즉 뇌가 가진 자산이라는 개념으로 설명했습니다. 사고하고 배우는 능력과 함께, 그 능력을 발휘할 수 있는 건강한 상태도 중요하다는 이야기였습니다.
저는 이 설명을 들으며 학생들이 잠과 휴식을 줄여 가며 결과만 쌓는 우리나라의 교육을 다시 돌아보게 됐습니다.

또 하나의 핵심은 자기주도성과 협업 능력이었습니다. 스스로 선택하고 도전하는 경험, 어려울 때 도움을 청할 수 있는 관계, 다른 배경의 사람에게 배우는 일이 중요하다고 강조했습니다.

미국의 새로운 교육 실험에서 눈여겨볼 것

강연에서는 전통적인 대학 진학 경로에 질문을 던지는 기업의 프로그램과 새로운 학교 모델이 소개되었습니다. 서로 다른 성격의 사례이므로 구분해 살펴볼 필요가 있습니다.

Alpha School: AI 학습은 하루 두 시간, 그다음은 학생 자신의 경험

‘AI 학교’라는 말을 들으면 하루 종일 AI를 배우거나 AI와 함께 공부하는 모습을 떠올리기 쉽습니다. 그런데 장동선 박사님이 Alpha School을 설명하며 강조한 대목은 AI와 함께하는 학습 시간을 하루 최대 두 시간으로 제한한다는 것이었습니다. 제게도 이 점이 가장 인상적으로 다가왔습니다.

학교의 공식 설명에서도 AI 기반 핵심 교과 학습을 약 두 시간에 배치하고, 이후에는 프로젝트와 발표, 토론, 팀워크 등 생활 역량을 기르는 활동으로 이어갑니다. 여기서 두 시간은 AI를 활용한 교과 학습 시간입니다. 모든 활동과 일상에서 AI 사용을 합산해 금지하는 규칙으로 확대하기보다는, AI 학습에 시간을 한정하고 학생이 직접 경험할 시간을 넉넉히 남기는 설계에 주목할 필요가 있습니다. Alpha 공식 학습 모델 안내

성인의 역할도 흥미롭습니다. Alpha는 이들을 교사 대신 ‘가이드’라고 부릅니다. 강의로 지식을 전달하기보다 학생을 관찰하고, 질문하고, 동기를 북돋우며 학습을 돕습니다. 학생은 가이드와 자신의 목표를 세우고, 계획하고, 실행한 뒤 돌아봅니다. 학습의 주도권을 학생에게 두되 필요한 도움과 점검을 제공하는 방식입니다.

장동선 박사님도 학생이 자기 질문과 가설을 가지고 스스로 답을 찾아가도록 전문가들이 돕는다는 점을 설명했습니다. 스스로 탐구하고 지식을 자기 것으로 만드는 과정이 중심에 있다는 뜻으로 들렸습니다.

저는 이 사례에서 AI 시대 교육의 중요한 방향을 보았습니다. AI가 대신 생각해주는 시간보다 학생이 직접 생각하고, 만들고, 토론하고, 부딪쳐보는 시간을 충분히 확보해야 한다는 것입니다. 기술을 활용하는 목적도 학생 자신의 힘을 키우는 데 있어야 합니다.

Ad Astra: 어려운 문제를 함께 붙들고 생각하는 힘

장동선 박사님은 일론 머스크와 관련된 Ad Astra의 교육 실험도 소개했습니다. 첨단 기술을 이끄는 인물이 만든 학교라는 점보다 제가 주목한 것은, 정답을 쉽게 정하기 어려운 문제를 학생들이 함께 고민하고 판단하는 교육이었습니다.

서로 다른 의견을 듣고, 자기 주장의 근거를 설명하고, 상황이 달라지면 판단을 고쳐보는 과정입니다. Ad Astra에서 출발한 교육 경험을 소개하는 Synthesis도 복잡한 문제 해결과 의사결정, 의사소통과 팀워크를 강조합니다. Synthesis의 교육 배경과 방식

박사님은 이러한 학교들을 설명하며, 과거 대학에서 기대하던 고차원적인 사고 훈련을 더 어린 시기부터 제공하려는 흐름에 주목했습니다. Ad Astra 자체가 대학을 대체하는 고등교육기관이라는 의미는 아닙니다. 저는 이 이야기에서 어려운 문제를 스스로 생각하고 동료와 해결하는 경험을 얼마나 일찍, 깊이 제공할 것인가라는 질문을 받아들였습니다.

Palantir: 대학 밖에서도 묻게 되는 배움의 본질

AI 기업 Palantir의 Meritocracy Fellowship은 대학 진학 이외의 경로로 젊은 인재를 받아들이는 기업 프로그램입니다. 장동선 박사님은 대학에 보내는 대신 기업 안에서 일하며 배우도록 하는 시도로 이 사례를 소개했습니다. Palantir 공식 발표

AI 기업에서 배우는 만큼 기술과 실무도 중요할 것입니다. 다만 이 사례를 들으며 제가 생각한 교육의 핵심은, 학생이 실제 문제를 이해하고 자기 판단으로 움직이며 다른 사람과 해결책을 만들어낼 수 있느냐는 점이었습니다. 

Alpha와 Ad Astra, Palantir는 서로 다른 모델이지만, 강연을 따라가며 제게 남은 질문은 하나였습니다.
어떤 도구가 주어져도 스스로 문제를 붙들고 생각할 힘을 어떻게 기를 것인가.
AI를 선도하는 사람들의 교육 실험을 볼 때에도 저는 이 기준을 먼저 살피고 싶습니다.

중국의 변화: 기술 교육과 함께 탐구와 판단을 살펴야 합니다

장동선 박사님은 미국과 중국의 AI 교육 흐름을 언급했습니다.
장동선 박사님의 발표에서 구체적인 사례 설명은 미국 쪽에 집중되어 있어, 중국에 관한 아래 내용은 제가 강연 이후 공식 자료로 확인한 내용입니다.

베이징은 2025년 가을학기부터 초·중·고등학교에서 매 학년 최소 8차시의 AI 기초교육을 실시하는 계획을 발표했습니다. 이 정책에서 함께 눈여겨볼 것은 체험, 교과를 연결한 프로젝트, 실제 상황에서의 탐구와 실천입니다.
AI 윤리교육과 생성형 AI 도구의 합리적이고 신중한 사용도 강조합니다. 기술을 이해하는 동시에 문제 해결에 어떻게 활용할지 배우도록 하는 방향입니다. 베이징시 교육정책

한편 칭화대학교가 2024년 설립한 AI 단과대학은 AI 핵심 이론과 관련 분야의 연구·교육을 위한 조직입니다. 따라서 중국의 변화를 모두 ‘AI 기술에 집중하지 않는 교육’으로 설명할 수는 없습니다. 기술 전문가를 기르는 교육과, 학생의 탐구·판단·실천 능력을 기르는 교육이 함께 진행되고 있다고 보는 것이 적절합니다. 칭화대학교 AI 단과대학 소개

이 사례들을 돌아보며 저는 장동선 박사님의 ‘브레인 캐피털’ 이야기로 다시 돌아왔습니다. AI에 생각을 맡기기 전에 자신이 먼저 읽고 배우고, 질문하고 가설을 세우며, 답을 검토할 수 있는 힘을 쌓아야 합니다. AI가 편리해질수록 이런 훈련을 생략하고 싶은 유혹도 커질 것입니다.

AI에 대한 의존을 줄이고, 학생 자신의 학습 능력과 사고력을 먼저 기르는 것. 그 위에서 AI를 탐구를 돕는 도구로 활용하는 것. 이것이 제가 이번 강연에서 얻은 교육의 방향입니다. 학교의 기술이 얼마나 새로운지와 함께, 학생이 자기 머리로 생각할 시간을 얼마나 갖는지 물어야 한다고 느꼈습니다.

그렇다면 대학 교육은 여전히 필요한가?

이쯤에서 처음의 질문으로 돌아가게 됩니다. 새로운 길이 열리고 있는데, 대학에서 보내는 시간은 왜 필요할까요?

장동선 박사님은 대학 졸업장만으로 안정적인 취업 경로를 기대하던 방식이 약해질 수 있다고 전망했습니다. 동시에 대학에서 형성하는 관계와 네트워크의 가치는 더 중요해질 수 있다고 이야기했습니다.

또 다양한 사람과 만나야 자신이 모르고 있다는 사실조차 몰랐던 세계를 발견할 수 있다고 설명했습니다. 이미 알고 있는 범위 안에서 질문하는 데 머물면, 그 바깥의 가능성을 놓치기 쉽다는 것입니다.

박사님의 설명을 따라가며 저는 대학 교육의 필요성을 세 가지 측면에서 다시 생각했습니다.

첫째, 지식을 판단할 수 있을 만큼 깊이 공부하는 시간이 필요합니다.
정보를 쉽게 얻을수록 그 설명이 타당한지, 근거가 충분한지 판단할 힘이 중요해집니다. 전공의 기초와 연구 방법을 차근차근 익히고, 글을 쓰고 피드백을 받으며 생각을 고쳐보는 훈련은 AI의 답을 평가하는 바탕이 됩니다. 답을 얻는 속도만으로 채우기 어려운 배움입니다.

둘째, 아직 스스로 떠올리지 못한 질문을 만날 환경이 필요합니다.
관심 분야만 찾아보면 생각의 범위가 좁아질 수도 있습니다. 교수의 예상치 못한 질문, 동료의 반론, 다른 분야의 수업은 자신이 당연하게 여긴 전제를 흔들어 줍니다. 박사님이 말씀하신 ‘모른다는 사실조차 몰랐던 것’을 만나는 경험이 대학에서 일어날 수 있습니다.

셋째, 함께 일할 사람을 이해하고 신뢰를 쌓는 시간이 필요합니다.
서로 다른 문화와 관점을 가진 사람과 과제를 하고, 의견이 부딪칠 때 조율하고, 맡은 역할을 끝내보는 경험은 앞으로의 협업을 준비하는 과정입니다. 장동선 박사님이 강조한 네트워크의 가치를 저는 이런 공동의 경험에서 이해했습니다.

그래서 제 결론은 분명해졌습니다. 깊이 공부하며 자기 판단을 기르고, 낯선 관점을 만나고, 사람과 협력하는 경험을 제공하는 대학 교육은 AI 시대에도 여전히 필요합니다. AI가 발전할수록 대학에서 얻어야 할 배움의 기준도 더 분명하게 물어야 한다고 생각합니다.

다만 대학에 등록했다는 사실만으로 이런 성장이 보장되지는 않습니다. 전공 수업의 깊이, 교수와 의견을 나눌 기회, 학생이 직접 탐구할 환경을 살펴야 합니다. 모든 학생에게 같은 경로가 필요하다는 주장을 박사님께서 하신 것으로 받아들이지는 않았습니다. 이 세 가지는 강연을 듣고 영국유학닷컴 대표로서 제가 정리한 대학 선택의 기준입니다.

부모와 교육자가 지금 도울 수 있는 일

강연과 토론을 들으며, 거창한 변화에 앞서 일상에서 실천할 수 있는 것들도 떠올랐습니다.

아이가 답을 찾기 전에 자신의 생각을 먼저 말해 보게 하는 일. 결과를 보고 나서는 예상과 무엇이 달랐는지 이야기하는 일. 관심 있는 주제를 스스로 탐색할 시간을 주고, 실패했을 때 다시 시도할 수 있도록 돕는 일입니다.

장동선 박사님은 부모가 아이의 길을 너무 잘 설계해 주는 상황도 짚었습니다.
부모와 선생님이 마련한 경로를 따라 좋은 결과를 내더라도, 그 안내가 사라지면 불안해하고 스스로 길을 개척하기 어려울 수 있다는 이야기였습니다. 실패할 여지까지 없애는 개입은 아이가 직접 배우는 기회를 빼앗을 수 있다는 지적도 있었습니다.

저는 이 부분에서 우리 학부모님들이 불편하더라도 돌아봐야 할 지점이 있다고 느꼈습니다. 학원, 활동, 전공, 진로까지 부모가 먼저 고르고 정답을 알려주면서 아이에게 자기주도성을 기대하고 있지는 않을까요? 물론 모든 것을 빨리빨리, 게다가 그것도 완벽하게 잘 해내서 결과를 만들어 내야 하고, 또 실패하면 제 2, 3의 기회를 기대하기 어려운 우리나라의 현실에서는 어쩔 수 없다는 의견 또는 사회적 분위기가 있다는 것을 저도 잘 알고 있습니다. 하지만 아이를 위해 모든 것을 해주는 동안, 정작 아이가 고민하고 결정할 경험을 어른들이 대신 가져가고 있을 수 있습니다.

해결의 출발은 결정할 수 있는 작은 영역을 실제로 돌려주는 것입니다. 박사님도 가정의 여건 안에서 아이가 자유롭게 탐색할 시간과 영역을 마련하자고 설명했습니다. 일주일 중 일정한 시간만큼은 아이가 직접 고르고 해 보게 하자는 취지였습니다.

이를 생활에 옮긴다면, 관심 있는 활동을 아이가 고르게 하고 선택한 이유를 들어보는 것부터 시작할 수 있겠습니다. 필요한 시간과 비용의 범위는 함께 정하되, 그 안에서 무엇을 할지는 학생이 결정하도록 하는 것입니다. 기대한 결과가 나오지 않았을 때도 바로 대신 해결하기보다 무엇을 배웠고 다음에는 어떻게 해보고 싶은지 물어보면 좋겠습니다.

부모가 더 잘 아는 답을 잠시 참는 일이 쉽지는 않을 것입니다. 그래도 고민하고 선택하고 다시 시도하는 경험이 쌓여야, 대학에서도 AI를 사용할 때에도 자기 판단으로 움직일 수 있습니다.

다음 편에서는 강신우 대표의 옥스퍼드와 영국 학교 경험을 통해, 이러한 배움이 실제로 어떤 모습이었는지 살펴보겠습니다. 제가 개인적으로 가장 기대했던 발표였으며, 영국유학닷컴 대표로서 제 역할을 다시 생각하게 한 시간이었습니다.

— 영국유학닷컴 대표 장지성

Study UK 세미나 후기 · 5부작

다음 편에서는

옥스퍼드 동문 강신우 대표의 학창 시절과 배움의 장면을, 제 개인적인 감상과 함께 자세히 나눕니다.