기도기술학교, '도구 사용' 넘어 실무역량 시험대

경기도기술학교 전경 (사진=경기일자리재단 제공)

생성형 인공지능(AI)이 직업교육의 한 과목을 넘어 실제 업무 도구로 자리 잡으면서 직업훈련기관의 교육 방식도 달라지고 있다. 단순히 챗GPT나 이미지 생성 프로그램의 기능을 가르치는 것만으로는 부족하다.

어떤 업무에 AI를 적용하고, 생성된 결과물을 어떻게 검증·수정해 완성품으로 만들 수 있는지가 새로운 역량으로 떠오르고 있다.

경기도일자리재단이 운영하는 경기도기술학교 AI산업학과 재학생의 최근 공모전 수상은 이런 변화가 교육 현장에서 어떻게 나타나는지를 보여주는 사례다.

해당 학생은 과학기술정보통신부와 한국과학창의재단 등이 추진하는 '전국민 AI 경진대회'에서 '나만의 AI 포스터 디자인' 부문 우수상을 받았다. 대회는 AI 활용 수준이나 연령에 관계없이 참여할 수 있는 국민 참여형 행사로 운영되고 있다.



이번 결과에서 눈여겨볼 부분은 'AI로 이미지를 만들었다'는 사실 자체보다 제작 과정이다.

아이디어를 정한 뒤 원하는 결과물을 구상하고, 이를 AI가 이해할 수 있는 프롬프트로 구체화해야 한다. 결국 AI 프로그램의 기능을 아는 것과 AI를 활용해 하나의 결과물을 완성하는 것은 다른 문제다.

AI산업학과 교육도 이 같은 실습에 초점을 맞추고 있다. 제미나이와 챗GPT, 미드저니 등 여러 생성형 AI 서비스를 활용해 콘텐츠와 디자인 결과물을 제작하고, 작업 목적에 맞춰 프롬프트를 작성하고 결과물을 개선하는 과정을 교육한다.



특정 프로그램 하나의 사용법을 익히는 데 머무르지 않고 여러 도구를 비교해 작업에 적합한 수단을 선택하는 방식이다.

기존 디자인 역량을 AI와 결합하는 과정도 병행한다. 올해 AI산업학과 컬러리스트 기사·산업기사 응시자의 합격률은 96%로 집계됐다. AI 활용 능력과 디자인 분야의 기존 전문성을 함께 확보하려는 교육 방향과 맞닿아 있다.

이 같은 교육 방식은 최근 노동시장 변화와도 연결된다. 고용노동부는 지난해 발표한 'AI+역량 Up 프로젝트'를 통해 노동시장 진입자에게 AI 기초 이해와 직무 활용 교육을 확대하고, 재직자에게는 업무 생산성과 연결되는 '도메인+AI' 및 현장 문제 해결형 훈련을 강화하겠다는 방향을 제시했다. 정부가 AI 교육을 별도의 기술교육이 아니라 기존 직무와 결합하는 형태로 확대하고 있는 셈이다.

실제 기업 현장에서도 AI 활용이 빠르게 확산되고 있다. 고용노동부와 한국고용정보원의 2025년 기업 채용동향조사에서는 조사 대상 기업 가운데 86.7%가 인사 업무에 AI 도구를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 채용뿐 아니라 교육·훈련 등에도 AI가 활용되고 있다.

2026년 들어서는 직업훈련의 방향도 한 단계 더 구체화되고 있다. 고용노동부는 'AI 워커' 직업훈련 시범사업을 추진하면서 단순한 기능 습득보다 업무 흐름을 중심으로 AI를 활용하는 훈련을 강조하고 있다.

한국고용정보원 역시 최근 AI가 직업별 업무에 미치는 영향을 분석하는 연구를 내놓고 있다. 직업별 AI 노출도와 고용 현황을 연계하고, 생성형 AI가 국내 노동시장에 미치는 영향을 분석하는 등 AI가 직업세계 자체를 바꾸고 있다는 점에 주목하고 있다.

따라서 이번 공모전 수상은 교육성과를 보여주는 하나의 사례로 볼 수 있지만, 이것만으로 AI산업학과 교육의 취업 경쟁력까지 판단하기는 어렵다.

공공 직업교육의 성과를 제대로 확인하려면 수료생이 실제 어떤 일자리를 얻었는지, AI 관련 직무로 취업한 비율은 어느 정도인지, 교육 과정에서 만든 프로젝트가 기업 현장에서 활용됐는지 등을 추적할 필요가 있다.

특히 생성형 AI는 기술 변화가 빠르다는 점에서 자격증 취득률이나 공모전 수상 실적만으로 교육의 지속적인 효과를 설명하기에는 한계가 있다. 교육을 마친 뒤 새로운 AI 도구가 등장하더라도 스스로 업무에 적용할 수 있는 능력을 갖췄는지가 더 중요한 평가 기준이 될 수 있다.

이번 수상의 의미는 상장 자체보다 교육생이 AI를 이용해 실제 결과물을 만들어 외부 평가를 받았다는 데 있다. 앞으로 경기도기술학교가 공모전 성과를 넘어 취업과 기업 프로젝트, 현장 업무 수행 등으로 교육 효과를 얼마나 확장할 수 있을지가 실무형 AI 교육의 다음 검증 대상이다. 경기=이인국 기자

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