덕성여대, 전공별 AI 교육과 행정 자동화로 대학 운영 바꾼다

• 덕성여대가 AI를 ‘수업에 좀 써보자’ 수준이 아니라 대학 운영 전체의 기본값으로 바꾸겠다고 나섬

  • 민재홍 총장은 ‘덕성 AI 이니셔티브’를 교육·연구·행정 전반의 체질 전환 계획으로 설명함
  • 학생의 입학부터 졸업, 취업까지 AI 기반 맞춤형 플랫폼을 만들겠다는 구상임
  • 교수 수업을 지원하는 학습관리시스템(LMS)도 AI 기반으로 바꾸고, 행정 시스템도 AI 중심으로 재구축하겠다고 함

• 핵심 구성요소는 꽤 구체적임

  • 빅데이터 기반 의사결정을 위한 대학 데이터 허브(University Data Hub) 고도화
  • AI 챗봇과 업무자동화(RPA)를 통한 반복 행정 축소
  • 공간과 자원 관리를 통합하는 캠퍼스 자산 플랫폼(Campus Asset Platform)
  • 유휴공간을 공유형 학습·연구공간으로 바꾸는 공유 연구실(Shared Lab) 추진

• 교육 쪽 키워드는 ‘X+AI’임. 전공을 중심에 두고 AI를 도구로 붙이는 방식임

  • 교양에서는 AI 리터러시와 비판적 사고를 강화함
  • 글로벌·인문사회 전공은 디지털 인문학과 데이터 기반 융합 역량을 키움
  • 과학기술 전공은 실전형 프로젝트 역량을 강조함
  • 약학은 AI 기반 신약·바이오헬스, 아트&디자인은 생성형 AI 콘텐츠 융합 쪽으로 간다고 함

• 전교생에게 같은 AI 교육을 밀어 넣는 방식은 아니라는 점도 강조함

  • 전교생 ‘덕성 AI 리터러시’는 필수화함
  • 대신 전공마다 필요한 AI 활용 깊이와 방식이 다르니, 표준 틀과 맞춤형 지원을 같이 제공하겠다는 입장임
  • AI 융합교육 지원센터를 만들어 강의안, 실습 템플릿, AI 학생 튜터 매칭 등을 지원하겠다고 함

• 대학 행정에서 AI를 쓰려면 개인정보와 책임 문제가 같이 따라옴

  • 민 총장은 편의성뿐 아니라 개인정보, 윤리 기준, 책임 체계를 함께 갖춘 형태로 AI 도입을 추진하겠다고 밝힘
  • 교육기관은 학생 데이터가 민감하기 때문에, 개발 관점에서도 권한 관리와 감사 추적 같은 기본기가 중요해지는 대목임

• 인문학과 AI를 연결하는 관점도 꽤 분명함

  • AI가 답을 내놓는 시대일수록 중요한 건 질문을 기획하고, 결과를 비판적으로 해석하고, 윤리적으로 통제하는 능력이라고 봄
  • “코딩만 잘하는 사람”보다 문제를 정의하고 해석하는 사람의 가치가 커진다는 식으로 설명함

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기술 맥락

• 이 사례에서 중요한 선택은 대학 운영을 개별 AI 기능이 아니라 플랫폼 전환으로 보는 점이에요. 챗봇 하나를 붙이는 게 아니라 데이터 허브, 학습관리시스템, 행정 자동화, 공간 관리까지 묶어야 학생 경험과 행정 효율이 같이 바뀌거든요.

• RPA와 AI 챗봇을 반복 행정에 먼저 붙이려는 이유는 효과 측정이 비교적 쉽기 때문이에요. 민원 안내, 내부 신청 처리, 단순 확인 업무는 흐름이 정형화돼 있어서 자동화했을 때 절약되는 시간을 확인하기 좋아요.

• 전공별 X+AI 접근도 현실적인 선택이에요. 약학, 디자인, 인문사회, 과학기술 전공이 AI를 쓰는 방식은 완전히 다르기 때문에, 같은 커리큘럼을 뿌리면 실제 수업에 잘 안 붙거든요.

• 다만 대학 데이터는 학생 개인정보와 학업 이력이 얽혀 있어서 그냥 편하게 연결하면 위험해요. 그래서 기사에서 개인정보, 윤리 기준, 책임 체계를 같이 언급한 건 시스템 설계 관점에서도 핵심이에요.