실질적 적용과 과제
직업교육에서의 인공지능(AI) 활용은 관리, 교육, 채용의 효율성을 높이고, 기술 자립성과 노동시장 경쟁력을 확보하는 데 필수적이다.
하노이 전자냉동기술대학의 레 비엣 끄엉에 따르면, AI는 모든 분야에 깊은 영향을 미치고 있으며, 특히 생산, 서비스, 기술 혁신을 위한 직접 인력을 양성하는 직업교육 분야에서 그 영향이 두드러진다.
AI는 교직원, 강사, 학생들의 디지털 역량과 적응력을 강화하는 동시에 교수·학습의 질을 높인다. 강사들은 수업 준비 시간을 절약할 수 있고, 학생들은 개인 맞춤형 학습이 가능해지며, 학교는 교육과정 개선을 위한 데이터를 확보할 수 있다.
그러나 AI 도입률은 여전히 낮아, 정기적으로 AI를 활용하는 기관이 10% 미만에 그치고 있다. 이는 숙련된 인력과 데이터 부족, 불균형한 IT 인프라, 미비한 법적 기반과 산학협력 인센티브, 데이터 프라이버시 및 투자비용에 대한 우려 등이 복합적으로 작용한 결과다.
AI는 교직원, 강사, 학생들의 디지털 역량과 적응력을 강화하는 동시에 교수·학습의 질을 높인다. 강사들은 수업 준비 시간을 절약할 수 있고, 학생들은 개인 맞춤형 학습이 가능해지며, 학교는 교육과정 개선을 위한 데이터를 확보할 수 있다.
주요 과제는 기술 및 데이터 전문성을 갖춘 팀의 부재, 불균형한 시설 및 정보기술 인프라, 산학협력을 촉진할 법적·제도적 기반 미비, 학습 데이터 보안 및 높은 기술 투자비용에 대한 우려 등에서 비롯된다.
AI는 프로세스 자동화, 빅데이터 분석, 학습 개인화를 통해 교육성과를 높이고, 교수, 관리, 실습 시뮬레이션, 진로지도, 스마트 채용 등 다양한 분야를 지원한다.
응우옌 타인 훙 전 정부청 국제관계국 부국장은 많은 직업교육기관이 관리 및 교육에 AI를 시범 도입하고 있다고 밝혔다. 예를 들어, 튜터링 시스템, 학생 지원용 챗봇, 신속 피드백 시스템 등이 있으며, 일부 기관은 증강현실(AR)·가상현실(VR)과 AI를 결합해 조립 및 장비 수리 등 단계별 기술 시뮬레이션을 제공하고 있다.
그럼에도 불구하고 인프라, 자원, 실행 역량 측면에서 여전히 도전과제가 남아 있다. 많은 교육기관이 통합된 장비를 갖추지 못했고, 강사 및 관리자 대상 AI 교육도 제한적이어서 병목현상이 발생하고 있다.
직업교육은 실습 중심의 역량을 중시하는 반면, AI는 디지털 및 시뮬레이션 학습에 초점을 맞추고 있어, 실습의 질을 저해하지 않으면서 통합하는 데 어려움이 있다.
권고 및 미래 전망
교육 분야의 더 나은 관리, 교수, 학습, 디지털 전환을 위해 AI 도입은 불가피하다. 성공을 위해서는 인프라, 인적 역량, 교육 방법, 책임 있는 활용 등 다양한 장벽을 극복해야 한다.
베트남 교육훈련부 산하 베트남 교육품질관리국의 레 비엣 안에 따르면, 베트남에는 1천800개 이상의 직업교육기관이 있으며, 이 중 약 400개가 대학이다. 교육부는 직업역량 프레임워크를 정비하고, 디지털 역량과 기술 활용을 핵심 평가 기준으로 우선시하고 있다.
응우옌 반 응이 전 과학기술부 과학기술경영대학 부학장은 AI가 국가 인적자원 전략에 필수적임을 강조하면서도, 현재 표준 디지털 실험실을 갖춘 직업학교는 전체의 약 30%에 불과하다고 지적했다.
베트남은 정책, 데이터, 시뮬레이션 인프라, 교사 역량, 산학협력 등 정책과 실무를 잇는 포괄적 AI 생태계가 필요하다.
그는 베트남이 정책, 데이터, 시뮬레이션 인프라, 교사 역량, 산학협력 등 정책과 실무를 잇는 포괄적 AI 생태계를 구축해야 한다고 강조했다.
큰 잠재력에도 불구하고, 베트남 직업교육은 기술 인프라, 시뮬레이션 역량, 교사 역량, 데이터 표준화 등에서 여전히 격차가 존재한다. AI 생태계 구축을 위해서는 거시적 정책과 시범모델, 인력양성 등 미시적 실천이 긴밀히 연계되어야 한다.
2023년부터 2035년까지 베트남 노동구조는 고숙련 인력 수요 중심으로 크게 변화할 전망이어서, 직업교육 발전 전략의 중요성이 더욱 커지고 있다.
전문가들은 교육기관이 명확한 디지털 전환 로드맵과 AI 활용 목표를 설정하고, 인프라 투자, 강사 및 관리자 교육을 통해 책임 있는 기술 활용 문화를 조성해야 한다고 조언한다. AI는 교사와 학습자의 중심적 역할을 대체하는 것이 아니라 지원 도구로 인식되어야 하며, 교육성과, 역량, 취업률 등 AI의 효과를 측정할 KPI도 마련해야 한다고 강조한다.
인프라, 인적자원, 교육방법, 데이터 보안 등 다양한 장벽은 지속적으로 해소되어야 한다. 정책 완비, 투자 확대, 디지털 인재 양성이 AI 활용을 지속가능한 발전 목표로 이끄는 필수 조건이다.
