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AI 시대의 학생, 뒤처지지 않으려면 무엇을 배워야 하고, 어떻게 배워야 할까?

상상할 수 없을 만큼 빠른 속도로 움직이는 세상에서, 인공지능(AI), 빅데이터, 디지털 기술이 모든 분야를 재편하고 있는 지금, 가장 중요한 질문은 '지금 가장 인기 있는 전공은 무엇인가?'가 아닙니다.

Báo Thanh niênBáo Thanh niên18/05/2025

더 중요한 것은: 학생들은 무엇을 배워야 하고, AI에 의해 대체되지 않고 뒤처지지 않기 위해 어떻게 배워야 하는가?

시대에 뒤떨어지지 않으려면 무엇을 배워야 할까?

고등학교에서 대학교로 진학하는 것은 큰 전환점입니다. 하지만 요즘 시대에 단순히 "A라는 직업을 하기 위해 A라는 전공을 공부한다"고 생각한다면 불확실한 미래에 빠지기 쉽습니다. 기술적, 기술적 변화가 기하급수적으로 일어나지 않기 때문입니다. 어제는 안정적이었던 직업이 오늘은 과거로 사라져 버린 경우도 있습니다. 산업을 즉각적으로 변화시키는 새로운 도구들이 등장하고 있습니다.

따라서 더 정확한 질문은 이렇습니다. 세상이 어떻게 변하든 우리의 전문적인 가치를 항상 유지하려면 무엇을 배워야 할까요?

Sinh viên thời đại AI: Học gì, học thế nào để không tụt hậu? - Ảnh 1.

AI 시대 학생들은 5가지 핵심역량을 갖춰야 한다

사진: 마이 쿠옌

모든 신입생은 5가지 핵심 역량을 갖추어야 합니다.

기술과 데이터 수용: 글쓰기나 예술과 같은 창작 분야에서도 기술이 진출하고 있습니다. 인공지능은 단순한 도구가 아니라 동료가 되어가고 있습니다. 기술을 이해하지 못하고, 데이터를 읽고 분석하는 방법을 모른다면 어떤 산업에서든 뒤처지게 될 것입니다.

세계와 경제 의 움직임 이해하기 : 우리는 극도로 연결된 경제 속에서 살고 있습니다. 오늘 실리콘 밸리에서 일어난 변화는 내일 하노이의 중소기업에 영향을 미칠 수 있습니다. 학생들은 자국에서 뒤처지지 않으려면 세계적인 사고방식과 추세 분석 능력이 필요합니다.

깊은 전문성: 이것은 당연한 일입니다. 소프트웨어 공학, 물류, 디지털 미디어 등 무엇을 공부하든 학문적 기초와 실무 기술은 필수적입니다. 하지만 전문화하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

개인적 사고방식: 불확실한 시대에 가장 중요한 것은 개인의 성격입니다. "바람에 따라 방향을 바꾸는 것"은 불가능합니다. 학생들은 확고한 의지와 적응력을 갖추도록 훈련받아야 하지만, 핵심 가치를 잃어서는 안 됩니다. 이것이 바로 세계 유수의 기업들이 간절히 찾고 있는 사고방식입니다.

소프트 스킬, 보다 정확히는 핵심 역량은 비판적 사고, 문제 해결 능력, 효과적인 의사소통 능력, 유연한 팀워크, 디지털 윤리에 대한 이해, 평생 학습 능력입니다. 이것이 학생들이 어떤 기술 시대에서도 살아남고, 발전하고, 선두를 차지할 수 있게 해주는 진정한 "자격"입니다.

길을 잃지 않고 배우는 방법은?

답은 커리큘럼에 있는 것이 아니라 교육 철학에 있습니다.

능동적 학습 - 구성주의적 학습: 학생들은 더 이상 수동적인 암기자가 아니라, 자신의 지식 체계를 창조하는 존재가 되었습니다. 학교는 프로그램, 도구, 환경을 제공할 수 있습니다. 하지만 학습 경로를 스스로 결정하는 사람은 학생입니다.

학제간 학습: 어떤 직업도 고립되어 존재하지 않습니다. 오늘날 모든 경제 활동은 여러 산업과 관련되어 있습니다. 우리가 직장에 갈 때, 직원이든 사장이든, 사업의 결과는 단 하나가 아닌 여러 산업과 관련이 있습니다. 우리가 한 산업에 특화되어 있다고 해도, 다른 산업이 어떤지 알아야 합니다.

Sinh viên thời đại AI: Học gì, học thế nào để không tụt hậu? - Ảnh 2.

AI 시대에 학생들은 더 이상 수동적인 암기자가 아니라, 자신만의 지식 체계를 창조하는 존재가 되었습니다.

사진: AI

마케터는 기술을 이해해야 합니다. 프로그래머는 사용자와 시장을 이해해야 합니다. 대학에서는 학생들이 기술, 특히 인공지능에 대해 알아야 합니다. 대학에서는 학습 및 교육 지원 도구(가상 교수 조수, 학습 능력 분석 등)에 AI를 적극적으로 통합해야 하며, 동시에 전공 분야의 산출물 교육 프로그램 설계에도 AI를 통합해야 합니다. 우리는 학생들에게 기술을 쫓아가라고 가르치지 않고, 사고방식, 아이디어, 적응력 면에서 앞서가라고 가르칩니다.

실제 프로젝트를 통한 학습: 인턴십 학기 동안 학생들은 "데이터 수집 인턴십"에 참여하지 않고 실제로 기관과 기업에서 일합니다. 학생들은 실제 KPI, 마감일, 고객 및 동료와 함께 일합니다. 졸업 프로젝트는 대부분 학제간이며, 비즈니스 요구나 사회경제적 개발 문제와 연관되어 있습니다.

경험과 지역 사회 봉사를 통한 학습: 대학은 학생들이 캠퍼스 밖으로 나가 지역 사회의 디지털 전환에 참여하고 OCOP(한 공동체/구, 한 제품), 농업 모델 등을 지원하도록 하는 프로그램을 구성해야 합니다. 학습은 자신을 풍요롭게 하는 것뿐만 아니라 사회를 이해하고 사회 구성에 기여하는 것입니다.

교육은 단순히 지식을 전수하는 것이 아니라, 사람들을 준비시키는 것입니다. 대학 교육의 궁극적인 목표는 오늘날의 직업에서 잘할 수 있는 사람을 양성하는 것이 아니라, 기술, 시장 또는 세상이 어떻게 변하든 내일 어떤 직업에서든 잘할 수 있는 사람을 양성하는 것입니다.

AI가 시를 쓰고, 로고를 디자인하고, 인간을 대신해 주문을 처리할 수 있는 시대에, 우리를 다른 사람과 다르게 만들고 가치 있게 만드는 유일한 것은 지식이 아니라 사고 능력, 적응력, 그리고 탁월하고자 하는 욕구입니다.

AI 시대에 젊은이들이 전공을 선택하기 전에 신중하게 생각하고, 자신에게 맞는 공부 방법을 선택하기를 바랍니다.

출처: https://thanhnien.vn/sinh-vien-thoi-ai-hoc-gi-hoc-the-nao-de-khong-tut-hau-185250518095314751.htm


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