“UNIST가 추진하는 이공계 교육 혁신에 대한 기대가 높습니다. 학생들도 새로운 방식으로 배우는 것을 무척 좋아하고요. 오늘 자리에서 관련 내용이 잘 정리되고 공유되길 바랍니다.” (김성엽 공과대학장)
교육성과관리센터(센터장 손경아)가 12일(화) 자연과학관(108동) U110호에서 ‘2022년 1학기 교육역량강화 교과목 개발’의 최종발표를 진행했다. 이번 학기에는 총 11개의 교과목이 개발됐으며 지난 5월 중간발표를 마쳤다. 이날 행사에서는 이 중 8개 교과목이 최종발표가 이뤄졌다. 교과목 개발은 U교육혁신센터(센터장 김지현)과 함께 추진됐으며 5월 교육성과관리센터 신설 이후에는 두 조직이 협업하고 있다.
손경아 센터장은 “교육성과관리센터는 지난 5월 3일 신설돼 ‘UNIST 교육기획과 교육성과관리’를 전담하고 있다”며 “교과목 개발을 비롯한 교육 혁신이 기관의 중요한 성과인 만큼 여러 교수들과 손발 맞춰 최선의 결과를 내도록 노력하겠다”고 말했다.
교육역량강화 교과목 개발은 크게 세 부분으로 나뉜다. ‘프로토타입 기반 학습(Prototype Oriented Learning, 이하 POL) 교과목’과 ‘AI연계 교과목’, ‘전공 모듈(One Day Lecture, 이하 ODL) 교과목’이다. 이들 교과목 개발 사업은 2021년 1학기부터 시작돼 3학기째 진행 중이고, 개발된 교과목은 총 30과목으로 신규로 개설돼 수업으로 편성돼 있다.
이번 학기에는 POL 교과목 4개와 AI연계 교과목 4개, ODL 교과목 3개가 각각 개발됐으며, 이날 행사에서는 POL 교과목과 AI연계 교과목의 최종발표가 이뤄졌다. ODL 교과목은 중간발표를 끝으로 마무리되므로, 최종발표에는 참여하지 않았다.
◆ 실전 문제 놓고 배운다, POL 교과목
POL 교과목은 전공 분야의 현장에 존재하는 실전 문제를 하나의 프로토타입 형태로 해결해 보는 융합교과목이다. 이번에 최종발표한 POL 교과목은 ‘반도체소자 특성과 AI 하드웨어 응용(신소재공학과 정홍식/임동혁)’, ‘빛을 이용한 청정수소 생산 시스템 설계(물리학과 박노정)’, ‘현대 플라즈마 물리 난제 도전(물리학과 허민섭)’, ‘머신러닝 해석학 원리와 계산(수리과학과 김윤호)’ 등 4개다.
정홍식 교수는 “반도체 분야는 소재와 소자, 적용 분야 등이 연결되므로 소재를 만들면 어떻게 소자가 되는지, 소자는 어떤 인공지능에 적용되는지, 인공지능의 소자는 어떤 식으로 설계되는지에 대한 학생들의 관심이 크다”며 “원천적인 내용에 대해 알아가면서 코딩을 통해 인공지능까지 연계하면서 배우는 교과목을 설계했다”고 소개했다.
정 교수는 “인공지능이나 반도체 분야는 기술 변화의 속도가 아주 빨라서 2년 전 자료도 뒤처지는 경향이 있다”며 “그런 애로점을 해결하면서 소재나 소자가 실제로 어떻게 연결되는지 알려주고 싶어 교과목을 개발했고 굉장히 보람을 느꼈다”고 전했다.
물리학과에서는 어려운 기초학문을 배워야만 다음 단계로 넘어갈 수 있다는 부분을 해소하는 교과목이 개발됐다.
박노정 교수는 “물리학은 잘 정립된 학문이지만 배우고 훈련하는 기간이 너무 길어서 실제 현실에 필요한 학문임에도 제대로 적용되기 어려운 경향이 있다”며 “이런 부분을 해소하려면 물리학 교육에 대해 더 고민할 필요가 있으며, 이번 교과목은 현실의 문제인 수소 에너지에 초점을 맞추고 양자역학 등을 적용하도록 꾸몄다”고 설명했다.
허민섭 교수는 “물리학은 대체로 어렵고 실제 산업과 멀다고 느끼지만 가만히 생각해보면 반도체 같은 산업 분야와도 연결된다”며 “레이저와 플라즈마가 반도체를 만드는 노광장비에 쓰이는 기술이라는 점을 생각하면 수요가 있다는 걸 알 수 있고, 이런 경험을 발전시켜 물리학과 현장을 연결해 산업체 문제를 해결할 방법도 개발할 수 있을 것”이라고 말했다.
◆ “AI+X”, 문제해결에 AI 더하는 AI연계 교과목
AI연계 교과목은 전공 분야의 연구주제나 문제해결 과제를 AI와 접목해 프로젝트 형태로 해결해보는 융합교과목이다. 이번 학기에는 총 4과목이 최종발표됐다. ‘AI를 활용한 재난재해 모니터링 및 예측(도시환경공학과 임정호, 김미애)’, ‘AI 기반 뇌과학 데이터 사이언스(바이오메디컬공학과 김성필)’, ‘편미분방정식 계산을 위한 딥러닝 방법(수리과학과 정창렬)’, ‘AI기반 디지털 화학(화학과 민승규, 이근식)’ 등이다.
임정호 교수는 “기후변화와 재난‧재해를 모니터링하는 분야에 환경 빅데이터가 이용되며, 여기에는 기계학습과 딥러닝 등을 배워야 한다”며 “여기에 필요한 AI를 활용하는 부분은 주로 대학원 과정에서 진행했는데, 이번 교과목 개발을 통해 학부에 적용했다”고 전했다.
AI연계 교과목은 AI를 활용해 과제를 해결하는 데 필요한 핵심내용을 구성하고, 그룹 프로젝트를 통해 문제해결을 경험하는 방식을 통해 전공 분야에 대한 다양한 관점을 이해하고 사고력을 확장하게 된다. ‘학계 융합연구’나 ‘산업현장 문제해결’, ‘신기술 개발’ 등의 유형으로 나뉘며, 교과목별로 적합한 유형으로 연계된다.
손경아 교육성과관리센터장은 “이번 최종발표를 마지막으로 2022년 1학기 교과목개발이 마무리됐다”며 “다음 학기에는 수업을 위한 공모 절차를 진행될 예정이니 많은 관심 부탁드린다”고 말했다.
