직업 교육 에 AI를 적용하는 것은 단순한 추세가 아니라, 관리, 교육 및 등록의 효율성을 개선하고 동시에 노동 시장의 기술적 자율성과 경쟁력을 확보하기 위한 시급한 요구입니다. 하노이 전자냉동대학 레 비엣 꾸엉(Le Viet Cuong) 석사에 따르면, AI는 현재 모든 분야, 특히 생산, 서비스 및 기술 혁신에 직접적으로 기여할 수 있도록 인력을 양성하는 직업 교육 분야에 지대한 영향을 미치고 있습니다.
직업 교육에 AI를 적용하면 교수 및 학습의 질을 향상시킬 뿐만 아니라, 교직원, 강사, 그리고 학생들의 디지털 역량과 적응력을 개발하는 데에도 도움이 됩니다. AI는 강사가 수업 준비 시간을 절약하고, 학생들이 각자의 능력에 맞춰 학습할 수 있도록 지원하며, 학교는 교육 프로그램 개선을 위한 더 많은 데이터를 확보할 수 있도록 지원합니다.
그러나 쿠옹 씨에 따르면 직업 교육 분야에서 AI 적용률은 여전히 매우 낮아, 정기적으로 AI를 도입하는 기관은 10% 미만에 불과합니다. 주된 이유는 기술과 데이터를 이해하는 팀 부족, 시설 및 정보 기술 인프라의 미비, 기업과 직업 학교 간 협력을 장려하는 법적 체계 및 메커니즘 부족, 그리고 학습 데이터 보안 및 기술 투자 비용에 대한 우려 때문입니다.
현재 많은 직업 훈련 기관에서 관리 및 훈련 분야에서 AI 애플리케이션을 시범적으로 구현하고 있으며, 학생을 지원하고 빠른 학습 피드백을 제공하기 위해 교사 보조 시스템, 챗봇(가상 비서) 등이 도입되었습니다.
국제관계부( 정부 사무실 ) 전 부국장 Nguyen Thanh Hung 씨에 따르면
실제로 AI는 프로세스 자동화, 빅데이터 분석, 학습 경험 개인화 등을 통해 교육 효율성을 향상시킵니다. 기술은 교육 및 관리를 지원할 뿐만 아니라 실제 시뮬레이션, 진로 지도, 스마트 채용에도 활용됩니다.
응우옌 탄 훙(Nguyen Thanh Hung) 전 베트남 국제관계부 부국장에 따르면, 많은 직업 훈련 기관들이 경영 및 훈련 분야에 AI를 적용하는 시범 사업을 진행해 왔습니다. 조교 시스템, 학생 지원을 위한 챗봇(가상 비서), 그리고 빠른 학습 피드백 등이 그 예입니다. 일부 기관에서는 AR/VR(가상현실 및 증강현실 기술)과 AI를 결합하여 장비 조립 및 수리 단계별 지침을 제공하는 등 직업 기술을 시뮬레이션하기도 했습니다.
그러나 직업교육에 AI를 적용하는 것은 인프라와 자원, 구현 역량 등 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다. 많은 교육 기관들이 여전히 동기식 장비가 부족하고, 강사와 관리자를 위한 AI 교육 프로그램도 제한적이어서 기술 적용에 어려움을 겪고 있습니다. 직업교육은 직접적인 실무 능력을 강조하는 반면, AI는 주로 디지털 학습 및 시뮬레이션과 연관되어 있기 때문에, 실습의 질을 저하시키지 않으면서 기술을 통합하는 것은 어려운 문제입니다.
교육 전반, 특히 직업 교육 분야에서 AI를 적용하는 것은 필연적인 추세이며, 교육 부문의 포괄적인 디지털 전환 과정을 지원하는 동시에 경영, 교수 및 학습의 효과성을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 인프라, 인적 역량, 교육 방법의 장벽을 극복하고 책임감 있는 활용을 보장해야 합니다.
교육훈련부 품질관리국 레 비엣 아인(Le Viet Anh) 부국장에 따르면, 베트남에는 약 400개의 단과대학을 포함하여 1,800개가 넘는 직업훈련기관이 있습니다. 현재 교육훈련부는 디지털 역량과 기술 활용 능력을 학습자 평가의 중요한 기준으로 삼아 직업역량 체계를 지속적으로 개선하고 있습니다.
한편, 과학기술부 과학기술경영대학원 전 부교장인 응우옌 반 응이 박사는 직업교육에 AI를 적용하는 것이 국가 인적자원개발 전략을 충족하는 데 중요한 요건이라고 강조했습니다. 그러나 실제로 디지털 표준 연구실을 갖춘 직업교육기관은 약 30%에 불과합니다. 따라서 베트남은 직업교육에 AI 생태계를 구축하여 기관, 데이터, 시뮬레이션 인프라부터 교사 역량, 그리고 경영대학원과의 협력까지 아우르는 통합적인 접근을 통해 정책과 실제의 격차를 줄여야 합니다.
지금부터 2035년까지 베트남의 노동 구조는 고도로 숙련된 인력의 수요 쪽으로 크게 전환될 것이므로, 직업 교육 개발 전략이 특히 중요해질 것입니다.
베트남의 직업교육은 막대한 잠재력에도 불구하고 기술 인프라, 시뮬레이션, 교사 역량, 데이터 표준화 측면에서 여전히 미흡한 점이 있습니다. 따라서 AI 생태계 구축을 위해서는 거시 정책과 시범 모델 구축, 인력 양성과 같은 미시 정책 간의 긴밀한 협력이 필수적입니다.
지금부터 2035년까지 베트남의 노동 구조는 고숙련 인력 수요에 크게 의존하게 될 것이며, 이는 직업 교육 개발 전략의 중요성을 더욱 부각시킬 것입니다. 전문가들은 교육 기관들이 명확한 디지털 전환 로드맵을 수립하고, AI 적용 목표를 설정하고, 인프라에 투자하고, 강사와 관리자를 양성하고, 책임감 있는 기술 사용 문화를 구축해야 한다고 강조합니다. AI는 교사와 학습자의 핵심 역할을 대체하는 것이 아니라 지원 도구로 활용되어야 합니다. 동시에, 교육 효과성을 측정하고 AI가 교육의 질, 산출 기술, 그리고 취업률에 미치는 영향을 평가하는 KPI를 수립해야 합니다.
또한, 인프라, 인적 자원, 교육 방식, 데이터 보안 등의 장벽을 지속적으로 해소해야 합니다. 정책 완성, 투자 확대, 그리고 디지털 인적 자원 교육은 AI가 올바른 방향으로 적용되어 지속 가능한 발전이라는 목표에 부합하기 위한 필수 조건입니다.
출처: https://nhandan.vn/xay-dung-he-sinh-thai-ai-trong-giao-duc-nghe-nghiep-post928517.html
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