AI·데이터 실무교육 확대, 대학 선택 기준은

건국대학교가 한 달간 운영한 AI·데이터 역량강화 프로그램에서 333명이 수료했습니다. 교육은 AI 활용 특강에서 출발해 SQLD, ADsP, 파이썬 과정으로 이어졌습니다. 대학알리미 자료에서도 빅데이터·항공소프트웨어·영상애니메이션 전공에 실습형 교과목이 확인됩니다.

건국대, AI부터 데이터 자격증까지 연계

뉴스와이어 대학 보도에 따르면 건국대 대학일자리플러스사업단은 2026년 6월 30일부터 7월 30일까지 재학생, 졸업생, 지역 청년을 대상으로 프로그램을 운영했습니다. 단순한 AI 소개에 머물지 않고 데이터 자격증과 프로그래밍 교육을 단계적으로 연결한 점이 특징입니다.

특히 SQLD와 ADsP 교육은 하계방학 중 자격시험 일정에 맞춰 운영됐습니다. 파이썬 과정에는 챗GPT 등 생성형 AI를 활용하는 학습 방식도 포함됐습니다. 다만 수료 인원만으로 자격증 취득률이나 취업 성과까지 판단할 수는 없습니다. 해당 성과 수치는 수집 자료에 제시되지 않았습니다.

정규 교과목에서도 실습형 교육 확인

대학알리미의 2025년 공시 자료는 2024년 운영 현황을 담고 있습니다. 자료에서 대전대 빅데이터학과는 AI빅데이터캡스톤디자인(1), 한서대 항공소프트웨어공학과는 데이터베이스(캡스톤디자인), 동서대 영상애니메이션학과는 3D 애니메이션 프로덕션(캡스톤디자인) 교과목을 운영한 것으로 확인됩니다.

세 사례는 AI·데이터 역량이 컴퓨터 관련 전공에만 머물지 않고 항공과 콘텐츠 분야의 프로젝트 수업에도 결합되고 있음을 보여줍니다. 다만 교과목 한 개만으로 대학 전체의 교육 수준을 평가해서는 안 됩니다. 강의계획서, 담당 교원, 산학협력 여부, 학생 결과물까지 확인해야 실제 교육의 깊이를 판단할 수 있습니다.

수험생이 확인할 대학 선택 기준

비교과 프로그램은 지속성을 봐야 합니다

대학 홍보자료에서 수료 인원이 크더라도 프로그램이 일회성인지 매년 반복되는지 구분해야 합니다. 참여 대상, 선발 방식, 비용, 자격시험 합격률, 프로젝트 결과물과 취업 연계 여부를 대학 홈페이지나 입학 설명회에서 질문하는 것이 좋습니다.

정규 교과과정은 학년별 흐름을 확인합니다

학과 이름에 AI나 빅데이터가 들어가는지만 보지 말고 기초 통계와 프로그래밍부터 데이터베이스, 프로젝트 수업까지 이어지는지 살펴봐야 합니다. 수시 지원을 준비한다면 학생부와 면접에서도 막연한 AI 관심보다 직접 수행한 탐구나 분석 경험을 지원 학과의 교과과정과 연결해 설명하는 편이 설득력이 높습니다.

대학의 AI 교육은 수료 인원이나 교과목 명칭 하나로 판단하기 어렵습니다. 비교과 프로그램의 운영 성과와 정규 교과과정의 연속성을 함께 비교해야 자신에게 맞는 교육 환경을 고를 수 있습니다.