중국 연구진이 야간에도 미군의 F-35 스텔스 전투기를 수십 ㎞ 밖에서 포착·추적할 수 있는 미사일 탑재용 레이저 센서 모델을 개발했다고 주장했다. 전파를 흡수하거나 반사해 레이더망을 피하는 스텔스 기술에 대응해 빛을 이용한 탐지 역량을 대폭 끌어올렸다는 설명이다. 다만 군사 전문가들 사이에서는 좁은 레이저 빔의 특성상 실제 광활한 공중전 환경에서 스텔스기를 찾아내기엔 한계가 크다는 회의론도 함께 제기된다. 주간 27.7㎞·야간 61.5㎞ 탐지… “단일광자 라이다” 적용 지난달 30일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국공수도탄연구원 연구진은 최근 중국 학술지 항공병기에 발표한 논문을 통해 미사일 탑재용 ‘단일광자 라이다’(Single-Photon Lidar)의 스텔스기 탐지 가능성을 수치화한 모의실험 결과를 공개했다. 해당 연구원은 중국 인민해방군의 주요 공대공 미사일 연구·개발 및 생산을 담당하는 핵심 기관이다. 라이다(Lidar)는 표적에 레이저를 쏜 뒤 반사돼 돌아오는 빛을 감지해 거리와 형상을 측정하는 기술이다. 이번 연구에 적용된 단일광자 라이다는 극소량의 광자(빛 입자)만 반사돼 돌아와도 이를 포착할 수 있도록 초고감도로 설계됐다. 연구진은 “스텔스기가 레이더 전파를 흡수·산란시키더라도 레이저 빛의 반사까지 완전히 없앨 수는 없다”며 “미사일 규격에 맞춘 지름 100㎜ 렌즈 조건의 시뮬레이션 결과, F-35C 스텔스기를 주간 최대 27.7㎞, 야간 최대 61.5㎞ 거리에서 탐지·추적할 수 있는 것으로 계산됐다”고 밝혔다. 이런 수치는 미군의 단거리 공대공 미사일인 AIM-9X 사이드와인더의 사거리(약 16~32㎞)를 웃돌거나 맞먹는 수준이다. 만약 이 기술이 실제 미사일 요격 체계에 실전 통합된다면, 기존 레이더 사각지대에 있던 스텔스 표적에 대한 치명성을 대폭 높일 수 있게 된다. “넓은 하늘서 바늘 찾기”… 전문가들은 회의론 제기 그러나 이번 발표를 두고 기술적 한계와 실전 적용성에 대한 의문도 만만치 않다. 익명의 한 군사 분석가는 SCMP를 통해 “라이다는 직진성이 강한 얇은 레이저 빔을 사용하기 때문에 광활한 공중에서 고속으로 이동하는 스텔스 표적을 초기에 검색·포착하기 어렵다”며 “초기 단계에서는 단순 거리 측정기 수준에 불과할 수 있다”고 했다. 또한 이번 연구가 수학적·컴퓨터 모의실험에 기반한 모델링 결과일 뿐, 실제 비행 시험이나 미사일 체계에의 통합 시연이 이뤄지지 않았다는 점도 한계로 꼽힌다. 대기 중의 안개, 구름, 연막 등 기상 조건에 따라 레이저 출력이 급격히 저하되는 라이다 특유의 약점 역시 실전 배치의 걸림돌이다. 미·중 스텔스-반(反)스텔스 기술 경쟁 격화 일각에서는 이번 중국의 발표를 미·중 간 격화하는 ‘스텔스 대 반(反)스텔스’(Counter-Stealth) 기술 경쟁의 연장선으로 해석한다. 미국이 F-35와 F-22 등 스텔스 전력을 인도·태평양 지역에 전진 배치하며 압박을 강화하자 중국 역시 양자 레이더, 단일광자 라이다, 적외선 탐색 추적 장비(IRST) 등 비(非)전파 기반 탐지 기술 개발에 박차를 가하고 있다는 것이다. 중국 연구진의 주장이 실제 무기체계 완성으로 이어질지, 혹은 대외적 기술 과시용 시뮬레이션에 그칠지는 향후 실전 검증 여부에 따라 갈릴 전망이다.

성장률·학령인구 변화율 35% 반영전년보다 액수 줄면 국가 차액 보전30년 뒤엔 증가분 1조원 그칠 전망임금·시설·급식비 등 조정 어려워인공지능·특수교육 등 수요 늘어나교육감 등 일괄적 공식 적용 반대부수 법안 지정 땐 부실 심의 우려 내국세 연동 폐지를 골자로 한 지방교육재정교부금 개편의 주사위는 던져졌다. 하지만 국회 입법 절차가 진행 중이어서 최종 적용까지는 아직 시간이 남아있다. 정부안이 그대로 통과될지, 산식이나 보완장치가 수정될지 여부에 관심이 모인다. 29일 교육계에 따르면 정부는 지난 3일 교부금 개편을 골자로 하는 지방교육재정교부금법·미래대응기금법·고등평생교육지원특별회계법을 국회에 제출했다. 현행 교부금은 내국세의 20.79%에 연동된다. 정부는 이를 전년도 교부금에 최근 3년 평균 경상성장률과 학령인구 변화율의 35%를 반영하는 방식으로 바꾸겠다는 입장이다. 기존 내국세 연동 방식과의 차액은 미래대응기금의 ‘교육·인재계정’으로 돌려 영유아·고등·평생교육 등에 쓰는 등 교육 재정을 전반적으로 재편하는 구상이다. 이에 따라 세수 변동에 따른 교부금의 출렁임을 줄이고 생애 전 단계의 교육 투자를 늘릴 수 있다는 게 정부의 설명이다. 새로운 산식으로 계산한 교부금이 전년보다 줄면 국가가 차액을 보전한다. 하지만 교육계는 여전히 반대 입장을 고수하고 있다. 정근식 서울시교육감은 지난 28일 교부금 개편 반대를 위한 전국민주노동조합총연맹(민주노총)과의 정책간담회에서 “고교무상교육, 맞춤형 교실, 스포츠강사, 늘봄학교 등 주요 국가정책사업에서 당초보다 서울시교육청이 추가로 부담하게 된 재원이 약 996억원”이라면서 “국가가 새로운 교육정책을 추진한다면 그에 필요한 재원 대책도 함께 논의할 필요가 있다”고 강조했다. 국회 교육위원회는 지난 16일 교부금 개편안 논의에 앞서 첫 입법공청회를 열어 찬반 의견을 청취했다. 교육위는 향후 법안 심사 및 내년도 예산안 심사에서 새 산식의 타당성과 교육 재정에 미칠 영향을 따질 예정이다. 정부안 산식에 변화가 생길지 여부는 이 과정에서 결정된다. 공청회에서도 견해는 첨예하게 갈렸다. 개편에 찬성하는 쪽은 학생 수 변화와 경제성장·물가를 함께 반영하면 교부금을 더 안정적으로 운용할 수 있다고 봤다. 반대하는 쪽은 학령인구 감소율의 35%를 일률적으로 적용할 근거가 충분하지 않고, 학생 수와 무관하게 늘어나는 교육비가 산식에 빠져 있다고 지적했다. 교육계의 핵심적인 반대 이유는 개편안에 따른 교부금 증가분이 늘어나는 교육 수요에 비해 턱없이 부족하다는 데 있다. 대한민국교육감협의회는 국회가 현행법과 개편안의 교부금 규모를 비교하고, 중장기 누적 차이까지 공개해야 한다고 요구했다. 학생이 줄어도 학교·학급 운영비와 교직원 인건비는 곧바로 줄지 않으며, 돌봄·특수교육·기초학력·학생 마음건강 지원에는 오히려 더 많은 재원이 필요하다는 주장이다. 교육부는 향후 교부금 규모가 내년도 78조 9000억원으로 올해 대비 7조 2031억원 증액된 데 이어 2028년 5조 4000억원, 2029년 5조 8000억원, 2030년 2조 6000억원 늘어날 것으로 내다봤다. 그러나 산식에 적용되는 경상성장률과 학령인구가 점점 줄어드는 점을 감안하면 교부금 증가분은 점차 감소해 30년 뒤에는 1조원대에 그칠 수 있다. 매년 추가로 소요되는 교육예산이 교부금 증가분보다 많아 사실상 적자가 발생할 것이라는 우려가 나오는 이유다. 교육부에 따르면 교육비특별회계 세출예산은 2020년 77조 3326억원에서 2025년 97조 6777억원으로 5년 사이 20조 3451억원 증가했다. 매년 4조 690억원 증가한 셈이다. 구체적인 항목별로 보면 교육 재정 절반 이상을 차지하는 인건비의 경우 2020년 36조 3015억원에서 2025년 49조 3508억원으로 약 36.0% 증가했다. 학교시설여건개선비는 같은 기간 6조 7941억원에서 10조 3150억원으로, 급식비는 3조 6315억원에서 4조 9591억원으로 각각 51.8%, 36.6% 올랐다. 모두 유동적 지출 조정이 어려운 필수 예산이다. 미래교육을 위한 투자도 갈수록 많아지는 추세다. 인공지능(AI) 관련 교육엔 4692억원 투입되던 비용이 5년 사이 1조 4400억원으로 훌쩍 뛰었다. 고교학점제 안착 등을 위한 교육과정운영지원 예산도 2453억원에서 9443억원으로 급증했고, 영재교육 관련 예산은 438억원에서 528억원으로 증가했다. 특수학생, 이주배경학생 등이 증가하면서 학생 개인별 맞춤형 교육 예산도 늘고 있다. 특수교육 예산은 3758억원에서 5369억원으로, 이주배경 관련 예산은 465억원에서 712억원으로 늘었다. 기초학력 향상 지원 예산은 1292억원에서 3289억원으로 올랐다. 현재 지방교육재정교부금법과 고등평생교육지원특별회계법은 교육위에, 미래대응기금법은 재정경제기획위원회에 회부돼 있다. 향후 최종적인 교부금 개편을 위해선 소관위의 법안 심사, 내년도 예산안의 상임위·예결위 심사와 본회의 의결이 필요하다. 예산안의 법정 처리 시한은 12월 2일이다. 다만 3개 법안이 세입예산안 부수 법률안 지정 신청된 만큼 충분한 논의 없이 예산안과 함께 일괄 처리될 가능성도 있다. 교육감들은 각 법안들을 꼼꼼하게 심사해 달라고 요구하고 있어, 예산 부수 법안 지정 여부도 쟁점이 될 전망이다.

새달 13일 예술의전당 콘서트홀정통 클래식과 가곡으로 물들여프라임필·윤소영·황수미 등 출연 몹시도 지독했던 여름이었다. 선선한 바람이 함께하는 가을밤의 낭만이 그래서 더 반갑다. 우수의 정취를 한껏 끌어올리는 시와 음악이 있다면 더할 나위 없을 것이다. 시원한 가을밤에 서정을 더해줄 ‘2026 가을밤콘서트’가 다음달 13일 서울 서초구 예술의전당 콘서트홀에서 열린다. 스물일곱 번째를 맞은 서울신문 주최 가을밤콘서트는 올해 정통 클래식과 가곡으로 채웠다. 1부는 조아키노 로시니의 ‘세비야의 이발사’ 서곡, 요하네스 브람스의 ‘바이올린 협주곡 D장조’로 구성했다. 바이올린 협주곡은 포항시립교향악단 상임지휘자 차웅의 지휘로 프라임필하모닉오케스트라와 바이올리니스트 윤소영이 협연한다. 1997년 창단된 프라임필하모닉오케스트라는 국내외 정상급 지휘자를 영입하고 우수한 기량을 갖춘 연주자들로 단원을 구성하며 교향악은 물론 오페라와 발레 등 극장음악 전문 오케스트라로 전문성을 인정받았다. 매년 4회 이상의 정기연주회를 포함해 연 100회 이상의 공연을 소화한다. 2000년 군포문화예술회관의 상주단체로 선정돼 지역 문화 활성화에도 기여하고 있다. 콘서트의 시작을 알리는 ‘세비야의 이발사’ 서곡은 특유의 밝고 경쾌한 선율로 청중의 이목을 집중시킨다. 로시니 오페라 ‘세비야의 이발사’는 프랑스 희곡 작가 피에르 보마르셰가 쓴 동명의 원작을 각색한 것이다. 서곡을 잠깐만 들어봐도 즐겁고 행복한 분위기가 물씬 풍긴다. 곡명만 보면 다소 낯설 수 있지만, 실제 음악은 많은 관객의 귀에 상당히 익을 것으로 생각된다. 협연자 윤소영은 스페인과 한국을 오가며 활동하고 있다. 한국예술종합학교를 거쳐 독일 쾰른 국립음대에서 자카르 브론을 사사하고 스위스 취리히 국립음대에서 수학했다. 스트라디바리우스 콰르텟 멤버로 활동했으며, 스위스 바젤 심포니 오케스트라 악장을 역임했다. 2002년 예후디 메뉴인 콩쿠르 우승, 2011년 헨리크 비에니아프스키 콩쿠르 한국인 최초 우승, 2010년 미국 인디애나폴리스 국제콩쿠르 등 주요 바이올린 콩쿠르에서 입상했다. 이들이 연주하는 바이올린 협주곡은 브람스가 1878년 작곡한 작품으로 브람스가 남긴 유일한 바이올린 협주곡이다. 3악장으로 구성되며, 연주자의 높은 기교가 요구된다. 오늘날 가장 자주 연주되는 바이올린 협주곡 중 하나다. 2부에서는 소프라노 황수미와 바리톤 길병민이 유명한 오페라 아리아와 가곡을 들려준다. 샤를 구노의 ‘파우스트’에서 화려하고 매혹적인 선율이 돋보이는 ‘보석의 노래’(Air des Bijoux)를 황수미가 부른다. 조르주 비제의 ‘카르멘’에서 투우사의 당당함과 열정이 넘치는 ‘투우사의 노래’(Votre toast, je peux vous le rendre)를 길병민이 노래한다. 황수미는 자코모 푸치니의 ‘잔니 스키키’에서 애절하고도 아름다운 ‘오 나의 사랑하는 아버지’(O mio babbino caro)를 선보인다. 또 로시니의 ‘세비야의 이발사’에서 익살스러운 전개가 돋보이는 ‘소문은 미풍처럼’(La calunnia è un venticello), 이탈리아의 낭만을 가득 품은 체자레 안드레아 빅시오의 ‘사랑의 말 속삭여주오 마리우’(Parlami d’amore, Mariù), 뮤지컬의 경쾌하고 설레는 감정을 담은 ‘밤새도록 춤출 수 있다면’(I Could Have Danced All Night· ‘마이 페어 레이디’ 중), 여성과 남성의 우아한 왈츠 하모니가 어우러지는 ‘입술은 침묵하고’(Lippen schweigen·‘유쾌한 미망인’ 중) 등 다채로운 명곡과 함께 ‘코스모스를 노래함’(이흥렬 작곡, 이기순 시), ‘마중’(윤학준 작곡, 허림 시) 등의 가곡이 무대를 가득 채운다. 황수미는 이날 다양한 언어와 발성을 담은 선곡에 대해 “목소리 색을 바꿔 부르는 게 아니라 곡의 분위기와 가사에 따라 표현이 자연스럽게 달라질 것”이라고 말했다.

수학을 잘하는 학생들 백이면 백 모두 오답노트를 만든다. 오답노트는 자기가 틀린 문제를 정리해 취약한 부분을 파악하고 기억해뒀다가 비슷한 유형이 나오면 곧바로 활용할 수 있게 한다. 문제가 풀리지 않을 때마다 전문가에게 묻는 것이 아니라 오답노트를 만들어 비슷한 문제에 활용하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 카이스트 전산학부, 산업및시스템공학과, 아마존, LG AI연구원 공동 연구팀은 스마트 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 기기-서버 협업 기술 ‘큐어’(CURE·누적 지식 재사용)를 개발했다고 21일 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 8~12일 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 분야 국제 학술대회 ‘유럽 컴퓨터 비전 학회’(ECCV 2026)에서 발표됐다. 스마트폰 같은 기기는 계산 능력과 메모리의 제한 때문에 가벼운 소형 AI를 주로 사용한다. 소형 모델은 간단한 문제는 빠르게 처리하지만 복잡한 문제나 낯선 이미지를 구분할 때는 정확도가 떨어진다. 반면 모든 문제를 고성능 서버의 대형 AI에 맡기면 정확도는 높일 수 있지만 통신량과 서버 연산량이 늘어나 답변 대기 시간은 길어지고 서비스 운영 비용도 커진다. 이를 해결하기 위해 기기의 소형 AI가 먼저 판단하고 어려운 문제만 서버로 보내는 협업 방식이 연구됐지만 서버에서 받은 답을 저장하지 않기 때문에 비슷한 문제가 던져지면 서버에 다시 도움을 반복해 요청해야 하는 단점이 있다. 이에 연구팀은 서버가 알려준 답을 일회성으로 사용하지 않고 기기가 나중에 다시 사용할 수 있는 지식으로 축적할 수 있도록 했다. 큐어는 기기의 소형 AI가 입력을 스스로 처리할 수 있도록 판단하고 해결이 어려운 경우 기기에 저장된 서버 지식을 활용하고 저장된 지식으로도 부족할 때만 서버에 도움을 요청하는 방식이다. 수학 문제를 풀 때 혼자 풀어보고 모르면 배운 내용을 찾아본 뒤 그래도 모를 경우 전문가에게 묻는 것과 같다. 스마트 기기의 소형 AI가 사진 속 특정 차종을 구분하지 못하면 서버의 대형 AI에 답을 요청한다. 이때 큐어는 서버의 판단 결과와 이미지 특성을 기기의 지식 저장소에 반영해 이후 비슷한 차종의 사진을 만나면 앞서 저장된 지식을 참고해 기기에서 직접 판단하는 식이다. 특히 큐어는 서버가 처리한 사진을 하나씩 저장하는 것이 아니라 여러 사진이 공유하는 특징과 서로 다른 점을 요약해 지식으로 보관한다. 이를 통해 이전에 본 사진뿐만 아니라 처음 접하는 유사한 사진을 판단할 때도 축적된 지식을 활용할 수 있다. 연구팀은 기기용 소형 모델과 서버용 대형 모델로 다양한 이미지 분류 데이터셋을 이용한 실험으로 큐어의 성능을 검증했다. 그 결과 모든 입력값을 대형 서버 모델로 처리하는 방식에 근접하는 정확도를 보이면서도 기존 방식보다 서버 호출 횟수를 평균 55.61%나 줄였다. 처리 속도 역시 서버의 지식을 기기에 축적하지 않는 기존 기기-서버 협업 방식보다는 최대 2.80배, 모든 입력을 대형 서버 모델로 처리하는 방식보다 최대 3.67배 빠른 것으로 확인됐다. 서버에 묻는 횟수를 줄여 데이터를 주고받고 답을 기다리는 시간을 단축한 덕분이다. 큐어는 소형 모델과 서버 모델을 별도로 다시 학습시키지 않고도 적용할 수 있다. 더군다나 기존 AI 모델은 그대로 두고 서버에서 얻은 지식을 담는 별도의 저장소를 붙이는 방식이어서 다양한 AI 모델과 서비스에 유연하게 적용할 수 있다는 장점도 갖고 있다. 연구팀에 따르면 이번 기술은 스마트폰뿐 아니라 제한된 기기 자원으로 주변 환경을 인식해야 하는 로봇과 웨어러블 기기에도 응용할 수 있다. 특히 통신이 느리거나 불안정한 환경에서도 로봇이 서버의 답을 기다리지 않고 이전에 얻은 지식을 바탕으로 더 많은 상황을 현장에서 직접 판단하는 데 도움을 줄 수 있다. 이재길 카이스트 전산학부 교수는 “큐어는 높은 정확도를 유지하면서 통신 부담과 응답 시간을 줄여 스마트폰과 로봇, 웨어러블 등 다양한 기기에서 고성능 AI를 효율적으로 활용하는 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

광운대학교 교수학습센터가 광운대 교원들의 AI 활용 수업 사례 7건을 발굴해 공개했다고 18일 밝혔다. 교수학습센터는 지난 7월 13일까지 ‘2026학년도 1학기 AI 활용 수업 사례 공모’를 진행했다. 이번 공모는 AI 활용 이러닝 과정을 이수한 교원들이 실제 수업에 AI를 적용하고 교육 성과를 공유하기 위해 마련됐다. 김영훈 화학공학과 교수는 ‘공학열역학’ 수업에서 ChatGPT, Gemini, NotebookLM 등을 활용해 학생들이 AI의 답을 그대로 받아들이기보다 질문하고 검증하도록 했다. 박수한 로봇학부 교수는 ‘강화학습’ 수업에서 AI 퀴즈를 매주 운영하고 학생들의 오답과 질문을 다음 수업에 반영했다. 부선영 수학과 교수는 ‘수리통계학 및 연습Ⅰ’의 프로젝트 기반 학습에 AI 기반 LMS를 적용해 학생들의 프로젝트 과정에 대한 피드백과 수정을 지원했으며, 이도환 전기공학과 교수는 ‘센서공학’에서 AI를 활용해 논문 탐색부터 데이터 분석·해석, 발표자료 작성까지 실습을 진행했다. 광운대 교수학습센터 관계자는 “앞으로도 AI 활용 수업과 AI 에이전트, AI 기반 교육 모형 등 다양한 현장 사례를 지속적으로 발굴해 사례를 축적하고 확산할 계획”이라고 밝혔다. 이번 공모 사례집은 교수학습센터 웹사이트에서 확인할 수 있다.

88시간. 지난주 오픈AI가 인공지능(AI) 에이전트 1만 개를 동원해 수학 최고 난제 중 하나인 나비에-스토크스 방정식을 정복하는 데 걸린 시간이다. 인류 200년 동안의 난제가 풀렸을 때 수학계에서 날아온 것은 필즈상 수상자 25명이 서명한 항의 서한이었다. AI 속도 조절 논쟁은 미국 정치권으로 번졌다. 오바마 전 대통령이 “제대로 통제하지 못하면 위험해진다”며 대응책을 촉구하자 트럼프 대통령은 “중국과의 경쟁에서 이기는 게 먼저”라고 맞받았다. AI는 원래 난제를 풀라고 만든 기계다. 2016년 구글이 AI로 망막 질환을 판독하는 논문을 내고 신경망 번역으로 통번역 품질을 끌어올렸을 때 세계가 환호했다. 2021년 인실리코 메디슨이 4~6년 걸리던 신약 후보 발굴을 18개월로 줄였을 때 의료계가 들썩였고, 2024년 딥마인드가 50년 묵은 생물학 난제인 단백질 구조 예측을 풀었을 때는 노벨화학상이 수여됐다. 의학, 약학, 통번역 난제를 풀 때 쏟아진 갈채가 수학 앞에서 분노로 바뀐 까닭은 선명하다. 고통의 문제라면 빨리 푸는 것이 능사겠으나, 수학에서는 푸는 과정이 답 못지않게 중요하다. 수학자들은 난제를 정복할 산이 아니라 광맥으로 여긴다. ‘n이 3 이상일 때 xⁿ+yⁿ=zⁿ을 만족하는 자연수 해는 없다’라는 페르마의 정리는 1637년 제시돼 1995년에야 증명됐다. 358년간 푸는 과정에서 타원곡선, 인터넷 암호 기술 등이 파생됐다. 수백 년을 헤매야 얻는 지식을 AI의 88시간이 통째로 건너뛴 것 아닌지, 수학자들은 조바심이 날 수밖에 없다. 갈채와 분노가 곳곳에서 교차한다. 회계·법무 전문가의 판단을 대신하는 AI 앞에선 기대와 불안이 엇갈린다. 영상·음악 등 예술적 표현을 통째로 생성하는 AI 앞에서는 경탄과 두려움이 부딪친다. AI가 사람의 병부터 고쳐 주고, 판단은 그다음, 예술과 수학은 맨 나중이었으면 좋겠다. AI가 같은 생각인지는 지금 아무도 모른다. 홍희경 논설위원

서울시의회 교육위원회 소속 김정우 의원(더불어민주당, 관악5)은 지난 8월 31일부터 9월 11일까지 열린 제339회 임시회에서 교육위원회에 대표발의한 ‘공립학교 설치 조례’ 통과와 함께 주요 업무보고 및 추가경정예산안 심사를 통해 교육 행정의 제도적 개선과 재정 건전성을 강화했다고 14일 밝혔다. 제12대 서울시의회 교육위원회 1호 본회의 통과 법안인 ‘서울시교육청 공립학교 설치 조례 일부개정조례안’은 김 의원의 대표발의로 성사됐다. 이 개정안은 학교를 신설할 때 계획 수립 초기 단계부터 도시계획과 인구통계, 주택 등 각 분야 전문가들이 직접 참여하는 ‘학교설립계획자문위원회’의 설치 근거를 조례에 명확히 규정하는 내용을 핵심으로 담고 있다. 그동안 학령인구가 줄어들고 신도시 택지가 급격히 개발되는 등 급변하는 환경 속에서도 학교 신설 타당성을 공식적으로 검토할 마땅한 기구가 없어 제도적 한계로 지적되어 왔다. 이번 조례 제정을 통해 학교 설립 결정 과정의 투명성이 한층 높아질 것으로 보인다. 아울러 학교를 신설할 때 더욱 정밀한 수요 예측이 가능해져 한정된 교육재정을 효율적으로 운용하고, 지역 주민들의 의견 수용성을 끌어올리는 등 한층 합리적이고 민주적인 의사결정 체계가 확립될 것으로 큰 기대를 모으고 있다. 김 의원은 업무보고 질의에서 학생과 학부모가 겪는 숨은 고충을 짚어내며 불합리한 교육 행정의 기본을 바로잡아야 한다고 강조했다. 특히 특수교육 대상자의 ‘깜깜이 원거리 배정’ 실태와 관련해 고등학교 배치 예산 집행률이 0.4%에 그치고 있는 점을 비판하며, 평가 지표 다각화와 학부모 소통 강화를 요구했다. 도입을 앞둔 AI 서·논술형 채점 시스템과 관련해서는, 학생들이 AI 알고리즘 패턴만을 학습하려는 편법이 발생할 우려를 제기하며 현장 부작용을 면밀히 살피는 단계적 도입을 제안했다. 또한, 시설 공사 예산 집행의 투명성을 담보하는 ‘시민참여 현장검증단’의 중요성을 강조하며 현재 10% 수준에 머물러 있는 검증 대상을 단계적으로 확대 운영할 것을 제안했다. 아울러 교육감 공약 관리 명목으로 예비비가 사용된 점을 지적해 향후 정규 예산 편성을 촉구하고, 구청사 공간의 지역사회 연계 활용 방안 등을 함께 주문했다. 2026년 제2회 교육청 추가경정예산안 심사에서는 시급성이 떨어지거나 산출 근거가 부실한 사업들을 세밀하게 검증했다. 직업계고 AI 역량 강화 예산이 일부 학교에서 중학생 대상 입학설명회나 교원 문화체험·출장비로 부적절하게 편성된 사례를 적발해, 사업 목적에 맞는 예산 집행을 위한 교육청의 철저한 사전 컨설팅을 촉구했다. 전자칠판 보급 사업에 대해서는 추경에 긴급 편성할 사유가 부족하며 투명한 관리 시스템 운영이 전제되어야 한다고 강조했다. 또한 조리종사원 결원 대책으로 도입된 급식실 식기류 렌탈 사업이 결원이 없는 학교까지 무분별하게 지원되던 문제와 특정 학교에 시설 예산이 중복 편성되었다가 감액된 행정 실책을 꼬집으며 세밀한 예산 추계를 요청했다. 반면, 지역 내 쾌적하고 안전한 학습 환경 조성을 위한 사업에는 조속히 예산이 투입될 수 있도록 촉구했다. 특히 주요 학교 시설의 급식시설 전면 개선, 노후 화장실 개선 및 학교 진출입로 조성 등 서울 주요 학교들의 시급한 현안이 이번 추경 예산을 통해 차질 없이 진행될 수 있도록 만전을 기했다. 끝으로 김정우 의원은 “이번 회기는 학교 설립 기준을 정비하는 조례 개정부터 관행적인 예산 편성의 문제점을 짚어내는 추경 심사까지, 입법과 감시라는 의회 본연의 역할에 집중한 시간이었다”며 “앞으로도 현장의 목소리를 제도에 반영하고 소중한 교육 재정이 낭비 없이 올바르게 쓰이도록 정책 개선에 매진하겠다”고 밝혔다.

네이버와 호랑에듀가 공교육 현장에서 활용할 수 있는 AI·디지털 교육 모델 구축을 위해 협력한다. 네이버㈜(대표이사 최수연)와 호랑에듀(대표 유도희)는 학교 현장에 적용 가능한 AI·디지털 교육 서비스를 공동 발굴하기 위한 업무협약을 체결했다고 11일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 네이버 웨일이 보유한 교육 플랫폼 및 디지털 인프라와 호랑에듀의 AI·SW 교육 콘텐츠, 학교 수업 운영 경험을 결합한다. 교육청과 학교에서 실제 수업에 활용할 수 있는 교육 모델을 마련하는 것이 목표다. 네이버와 호랑에듀는 우선 웨일 스페이스 등 네이버 교육 플랫폼에 호랑에듀의 인공지능·소프트웨어 콘텐츠를 연동할 수 있는지 검토하고, 학교 현장에 도입하기 위한 기술적 요건을 함께 조율할 방침입니다. 이후에는 인공지능 교육 모델을 공동으로 개발·시범 운영하고, 교원 대상 연수와 현장 지원까지 협력의 폭을 단계적으로 넓혀갈 계획입니다. 특히 양 측은 단순한 플랫폼과 콘텐츠의 결합을 넘어, 실제 수업 현장에서 교사와 학생들이 지속적으로 활용할 수 있는 실효성 높은 인공지능 교육 체계를 완성하는 데 역량을 집중할 방침입니다. 호랑에듀는 앞서 네이버 웨일 기반의 공교육 수업을 운영하며 현장 경험을 쌓아왔다. 2025년 네이버 웨일 레퍼런스 스쿨 사업에 참여해 4개 특수학교에서 웨일북과 호랑 AI 코스웨어를 활용한 한글 코딩 수업을 진행했다. 당시 수업에서는 학생별 학습 특성과 접근성을 고려해 디지털 기기와 AI·SW 콘텐츠를 결합했으며, 이를 통해 특수학교 환경에서 플랫폼과 교육 콘텐츠를 함께 활용하는 운영 경험을 확보했다. 2026년에는 성남교육지원청과 연계한 ‘온동네 돌봄 교육’ 사업을 통해 초등학교 3~4학년을 대상으로 생성형 AI 교육도 진행했다. ‘네이버 웨일북과 떠나는 하랑이의 AI 첫걸음’을 주제로 웨일북과 호랑의 AI 실험실을 활용해 학생들이 생성형 AI를 직접 경험할 수 있도록 프로그램을 구성했다. 이를 통해 초등학생 대상 생성형 AI 교육 운영 경험을 축적했으며, 학부모 만족도 조사에서도 후속 프로그램에 대한 수요를 확인했다. 호랑에듀는 이러한 현장 노하우를 바탕으로, AI 교육이 일회성 행사에 그치지 않고 정규 학교 수업 안에서 지속성을 가질 수 있도록 체계적인 콘텐츠, 코스웨어, 교원 연수 및 현장 맞춤형 지원을 패키지로 제공한다. 자체 개발한 교육 솔루션 ‘호랑’은 직관적인 한글 프로그래밍 언어 환경을 토대로 기초 코딩부터 생성형 AI 활용까지 아우르는 학습을 지원한다. 특히 교사가 수업 목표와 학생들의 학습 수준에 유연하게 맞춰 커리큘럼을 직접 설계할 수 있으며, 생성형 AI 실습 과정에는 학교 현장의 보안과 정서적 안전을 고려한 엄격한 가드레일 기능이 기본 탑재되어 있다. 이번 협약을 계기로 양사는 개별 학교와 프로그램 단위에서 축적한 AI 교육 사례를 보다 확장 가능한 형태로 발전시킨다는 계획이다. 플랫폼과 교육 콘텐츠, 교원 연수, 현장 운영을 연계해 학교와 교육청에서 지속적으로 활용할 수 있는 AI 교육 모델을 구축한다는 구상이다. 유도희 호랑에듀 대표는 “AI 교육이 모든 학생에게 의미 있게 전달되려면 학생이 쉽게 접근할 수 있는 콘텐츠와 교사가 안정적으로 운영할 수 있는 환경이 함께 마련돼야 한다”며 “네이버의 플랫폼 역량과 호랑에듀의 교육 콘텐츠, 현장 경험을 연결해 학교에서 실제 활용할 수 있는 AI 교육 모델을 만들어가겠다”고 말했다. 네이버 웨일 김효 리더는 “학교 현장에서 AI·디지털 교육이 실질적으로 활용되기 위해서는 플랫폼 기술과 교육 콘텐츠, 현장 운영 역량이 유기적으로 연결돼야 한다”며 “호랑에듀와 함께 양사의 강점을 바탕으로 현장 적용성이 높은 AI 교육 모델을 발굴해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 호랑에듀는 KERIS 공교육 적합성 평가에서 우수 평가를 받았으며 한국과학창의재단의 디지털새싹·클릭온AI 사업, 과학기술정보통신부의 ‘모두의 AI 배움터’ 챌린지형 콘텐츠 사업 등에 참여하며 공교육 분야에서 AI·디지털 교육 경험을 확대하고 있다.

무기 연구·해킹 등 잇단 통제 이탈앤트로픽 수장 “개발 속도 늦춰야”외부 검증·공동 안전 기준 등 제안올트먼·머스크·허사비스도 공감오픈AI , 연내 상장 계획 미루기로 글로벌 인공지능(AI) 기업 수장들이 잇따라 “개발 속도를 늦춰야 한다”고 주장했다. AI가 통제망을 벗어나고 생물무기 연구와 사이버 공격에도 활용되고 있어서다. AI 성능 향상 속도가 인간의 검증과 통제 능력을 앞지를 수 있다는 우려가 커지자 업계 내부에서도 속도조절론이 본격화하는 셈이다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 12일(현지시간) 자신의 블로그에서 “AI 모델의 성능 향상 속도를 늦춰야 한다”고 밝혔다. 독립된 외부 평가자를 기업 내부에 상주시켜 훈련과 위험평가 과정을 점검하고, 주요 개발사들이 공통 안전기준을 마련하자고 제안했다. 기술 개발 중단은 아니지만 안전장치가 성능 향상을 따라잡을 시간을 확보하자는 취지다. 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 xAI CEO, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO도 잇따라 공감을 표시했다. 아모데이 CEO가 첫 번째 위험으로 꼽은 것은 AI의 ‘재귀적 자기개선’이다. AI가 후속 모델의 코드 작성과 실험·평가를 돕고, 성능이 높아진 모델이 다시 다음 AI 개발에 투입되면서 발전 속도가 연쇄적으로 빨라지는 현상을 말한다. 아직 AI가 스스로 다음 모델을 완전히 개발하는 단계는 아니지만 주요 기업은 이미 연구개발 과정에 AI 에이전트를 대규모로 투입하고 있다. 오픈AI는 지난 6일 사내 연구에서 인간 연구자의 하루 노동량과 비교해 3.1배에 이르는 AI 에이전트 작업량을 활용한다고 공개했다. 두 번째 경고는 AI가 실제 통제망을 벗어난 사례다. 오픈AI는 지난 7월 사이버보안 시험 과정에서 일부 AI 에이전트가 인터넷 접속 제한을 우회해 회사 연구 인프라와 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스에 무단 접근했다고 밝혔다. 전 오픈AI 안전 책임자인 스티븐 애들러는 뉴욕타임스에 “업계 전반이 다음 허깅페이스 공격을 막을 준비가 돼 있지 않다”고 경고했다. AI가 수행하는 연구의 수준도 빠르게 높아지고 있다. 오픈AI는 지난 8일 내부 모델과 약 100개의 AI 에이전트를 활용해 나비에·스토크스 방정식 관련 미해결 수학 문제의 해법을 찾았다고 발표했다. 외부 검증은 남아 있지만 AI가 인류 최고 수준의 지적 능력을 따라잡았다는 평가도 나온다. 필즈상 수상자인 허준이 미국 프린스턴대 교수 등 수학자 25명은 11일 성명을 내고 기업 간 성과 경쟁이 인간 연구자의 검증과 학계의 개방적 협업을 훼손할 수 있다고 우려했다. 문제는 높아진 연구 역량이 위험한 분야에도 그대로 쓰일 수 있다는 점이다. 앤트로픽은 10일 공개한 위협정보 보고서에서 클로드를 생물무기 연구와 러시아 연계 사이버 공격, 미사일·무인기 개발 등에 이용하려 한 사례를 공개했다. 여기엔 조류인플루엔자의 포유류 감염 가능성을 높이는 실험 설계를 요청한 사례도 포함됐다. 오픈AI는 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO) 신청서를 냈지만, 올트먼 CEO는 12일 포천과의 인터뷰에서 안전과 정렬 문제를 이유로 연내 상장 계획을 미루겠다고 밝혔다.

경기도의회 교육행정위원회 이윤승 의원(더불어민주당, 고양12)은 지난 7일부터 9일까지 이어진 현장정책회의 일정 가운데 고양 소재 경기도교육청 미디어교육센터를 찾아 급변하는 인공지능 시대에 발맞춘 미디어교육의 실제 운영 실태와 현장 현황을 면밀히 살폈다. 이날 경기도교육청미디어교육센터로부터 ▲학교로 찾아가는 AI·미디어교육 ▲학교급별 교수학습자료 개발·보급 ▲교원 역량 강화 ▲학생 맞춤형 미디어 체험 프로그램 ▲온라인 교육 콘텐츠 운영 등 주요 사업을 보고받았다. 이 의원은 학생들의 프로그램 참여율과 만족도, 미디어 장비 활용 실태, 그리고 찾아가는 미디어교육의 구체적인 운영 방식 등 센터 운영 전반을 세심하게 질의했다. 이어 방송 및 미디어 체험 시설과 학생들의 실제 교육 현장을 직접 꼼꼼히 돌아보며, 학생들에게 보다 실효성 있는 미디어교육 기회를 지속적으로 보장하기 위한 다각적인 제도적 지원 방안을 모색했다. 이 의원은 “AI 시대의 미디어교육은 쏟아지는 정보를 올바르게 이해하고 판단하는 능력을 기르는 것부터 시작하여 학생들이 미디어를 통해 자신의 생각을 표현할 줄 알고 미래를 설계할 수 있도록 돕는 교육이어야 한다”고 강조했다. 이어 이 의원은 “미디어교육센터가 학생들에게 다양한 미디어를 직접 경험할 기회를 제공함으로써 그 경험이 자신의 적성과 진로를 발견하는 과정으로 이어질 수 있도록 역할을 해주길 기대한다”면서 “학교 현장에서도 많은 학생이 미디어교육을 경험할 수 있도록 학생 참여 중심의 교육 기회를 지속적으로 확대해 줄 것”을 당부했다. 한편, 이 의원은 인공지능 기술의 발전과 디지털 미디어 환경 변화에 대응하기 위해 학생 대상 미디어 리터러시 교육을 보다 두텁게 시행할 수 있는 기반을 마련하고자 ‘경기도교육청 미디어 리터러시 교육 지원 조례’ 개정을 준비하고 있다. 끝으로 이 의원은 이번 현장정책회의에서 양주교육지원센터, 경기도교육청안전체험교육관, 경기도교육청율곡연수원, 김포교육지원청, 경기도교육청4.16생명안전교육원 등을 방문해 경기 북부지역 교육현장을 직접 살펴보고, 안전체험교육과 생명존중교육, 교직원 교육연수, 시설개선 등 기관별 주요 현안을 보고받으며 현장의 애로사항과 정책적 지원이 필요한 사항을 점검했다.

AI융합대학‘AI건축융합학과’신설 지역의료인재전형 신설학교생활기록부 비교과(출결) 반영 단국대학교는 2027학년도 수시모집에서 전체 모집 인원 5133명의 61%인 3135명(천안 1553명, 죽전 1582명)을 선발한다고 10일 밝혔다. 단국대에 따르면 2027학년도부터 AI 기술과 건축 분야의 융합 인재 양성을 위한 ‘AI건축융합학과’를 신설해 수시 및 정시에서 총 20명을 선발한다. ‘지역의료인재전형’도 신설했다. 단국대 천안캠퍼스는 지역의료인재(진료권, 광역권) 전형을 신설해 의예과를 학생부종합전형으로 총 15명을 선발한다. 진료권 지원 자격은 충청 지역(대전·세종·충남·충북) 소재 중학교에서 입학일부터 졸업일까지 모든 교육과정을 이수·졸업하고 해당 재학 기간 동안 해당 지역에 거주한 학생이다. 2027학년도부터 학교생활기록부 비교과 영역인 출결 상황을 전형 요소에 새롭게 반영한다. 지역균형선발, 학생부교과우수자, 지역메디바이오인재, 실기우수자 전형에서는 비교과(출결)를 5% 반영하며, 체육특기자 전형에서는 10%를 반영한다. 학생부종합전형은 △DKU인재(서류형) 686명 △DKU인재(면접형) 216명 △지역의료인재(진료권), (광역권) 15명 △군사학과 30명 △SW인재 34명 △창업인재 12명 △기회균형선발 142명 △사회적배려대상자 117명 △교육기회배려자 143명 △농어촌학생 108명 △특수교육대상자 29명 등 9개 전형에서 총 1532명을 선발한다. DKU인재(면접형) 1단계에서는 학생부 100%, 2단계에서는 1단계 성적 70%와 면접 30%를 합산해 반영한다. DKU인재(서류형)는 학생부 100%를 반영하며, 학업 역량(학업 성취도, 탐구력) 반영 비율이 면접형보다 높다. 지역메디바이오인재(천안)는 의예과가 국어, 수학(미적분·기하), 영어, 탐구(과탐 중 2개 과목 평균) 중 수학 포함 3개 영역 합 4등급 이내, 치의예과는 5등급 이내, 약학과는 6등급 이내를 적용한다. 학생부교과우수자(천안)는 인문·자연·체육계열은 국어, 수학(확통·미적분·기하), 영어, 탐구(사탐·과탐 중 1개 과목) 중 2개 영역 합 8등급 이내 수능최저학력기준을 적용한다. 학생부교과전형은 지역균형선발(죽전) 242명, 학생부교과우수자(천안) 517명, 지역메디바이오인재(천안) 42명으로 총 801명을 선발한다. 학생부 교과를 95%, 비교과(출결) 5% 반영(체육교육과는 교과, 비교과(출결), 실기 반영)하며 수능최저학력기준을 적용한다. 학생부 교과 성적은 반영 교과 내 학생 이수 전 과목을 반영하며 학년별, 교과별 가중치는 없다. 지역균형선발(죽전)은 국내 정규 고등학교 졸업(예정)자로서 3개 학기 이상 교육과정을 이수하고 소속 고등학교장 추천을 받아야 지원할 수 있다. 논술우수자(죽전)는 총 310명을 모집한다. 학생부 교과 10%, 논술 성적 90%를 반영하며, 학생부 교과의 등급 간 점수 차가 적어 논술 성적이 합격을 좌우할 전망이다. 수시모집 원서 접수는 11일 오후 6시까지 온라인으로 진행된다.

3000여편 비틀스 곡 제목·가사 차용최다 인용 10곡은 1584편에 등장“대중적인 게 일반 독자 이해 넓혀” 세계적인 K팝 그룹 방탄소년단(BTS)은 2019년부터 미국 주요 언론과 음악계에서 영국의 전설적인 밴드 비틀스와 비교되며 집중 조명됐다. 비틀스는 해체된 지 50년이 지났음에도 여전히 많은 사람의 사랑을 받고 있다. 그들은 역대 최다 음반 판매 기록과 함께 빌보드 1위 곡 최다 보유 기록을 갖고 있으며 대중음악을 예술의 영역으로 끌어올렸다는 평가까지 받고 있다. 그런데 비틀스의 음악이 과학계에도 상당한 영향을 미치고 있다는 재미있는 분석 결과가 나와 눈길을 끈다. 네덜란드 델프트공과대(DUT) 전기공학·수학·컴퓨터과학부, 왕립 통신사 KPN, 응용과학연구소 ICT 전략·정책부, 네이메헌 라드바우드대 법학부, 비틀스 팟캐스트 ‘팹포캐스트’ 공동 연구팀은 과학 논문 3000편 이상이 비틀스의 노래 제목과 가사를 빌려 쓴 것으로 확인했다. 비틀스가 과학 커뮤니케이션에 가장 큰 영향을 준 음악가라는 사실을 밝혀낸 이 연구 결과는 미국 공공도서관에서 발행하는 국제 학술지 ‘플로스 원’ 9월 10일 자에 실렸다. 연구팀은 비틀스의 노래 제목과 가사가 과학 논문에 얼마나 자주 등장하는지 알아보기 위해 비틀스 음악 전곡을 살펴봤다. 대신 비틀스가 직접 작곡하지 않은 곡, 한 단어짜리 제목, 일상 영어 표현에서 많이 쓰이는 제목을 사용한 곡을 제외한 112곡을 분석했다. 그다음 학술 데이터베이스 ‘스코퍼스’에서 논문 제목 전체가 비틀스 음악의 가사나 제목과 같은 어순으로 들어간 논문을 검색했다. 비틀스 음악 발표 연도 이전에 나온 논문들은 제외했다. 이렇게 수집한 2만 58편의 논문을 대상으로 오픈AI의 챗GPT-4o 미니 모델로 “논문 제목이 해당 노래의 언어유희에 해당하는가”를 살펴봤다. 그 결과, 노래 제목을 그대로 인용한 논문은 2048편, 가사를 정확하게 인용한 것은 189편, 제목과 가사를 재치 있게 비틀어 쓴 언어유희 사례는 각각 555편, 408편으로 확인됐다. 비틀스 인용은 의학과 사회과학 분야가 가장 많았지만 컴퓨터과학, 환경과학, 예술, 인문학 등 특정 분야에 국한되지 않은 것으로도 확인됐다. 연구팀은 비틀스 노래 중 가장 많이 인용된 10곡은 1584편의 논문에 등장했다고 밝혔다. 가장 자주 인용된 노래는 ‘The Long and Winding Road’(798건), ‘With a Little Help from My Friends’(209건), ‘Here, There and Everywhere’(129건)이었다. 이 제목들은 연구의 여정, 협력, 발견이라는 과학 연구 과정을 절묘하게 비유하는 표현이라고 연구팀은 설명했다. 코로나19 장기 후유증인 롱코비드와 관련한 논문의 제목은 ‘The lung and winding road’(폐와 굽이진 길)였고 수학 군론(Group Theory)을 활용한 양자컴퓨팅 논문 제목은 ‘Here comes the SU(N)’이었다. ‘All You Need Is Love’(필요한 것은 사랑뿐)를 변형한 제목도 학술 문헌에 다수 등장했는데 ‘All you need is sleep’(필요한 건 잠뿐)이 대표적이다. 특히 2017년 발표된 논문 ‘Attention is all you need’(필요한 건 주의력뿐)는 스코퍼스 기준 8만 9737회 인용돼 21세기 들어 지금까지 가장 영향력 있는 과학 논문 중 하나로 꼽힌다. 연구를 이끈 가브리엘 부델 DUT 박사는 “이번 연구가 과학자들에게 주는 교훈은 분명하다”며 “잘 고른 인용문은 일반 독자들도 연구 성과에 쉽게 다가갈 수 있게 한다”고 설명했다. 부델 박사는 “대중문화가 학술 커뮤니케이션을 어떻게 형성하는지에 관한 이해를 넓히는 데 도움이 될 것”이라고 덧붙였다.

인간 감시 피한 AI 90년 수학 난제도 88시간 만에 해결 오픈AI의 인공지능(AI)이 인간과 기계를 가르던 경계를 잇달아 넘고 있다. 대학수학능력시험에서 만점 수준의 성능을 보인 최신 모델은 이번에는 컴퓨터 접속자가 사람임을 확인하려 만든 문제를 48단계까지 모두 풀었다. 오픈AI의 더 강력한 내부 모델은 상금 100만 달러(약 13억 3000만원)가 걸린 수학 난제의 해법을 제시했다. AI의 광범위하고 빠른 고도화에 범용인공지능(AGI)에 대한 기대도 커지고 있지만, 인간이 AI를 끝까지 통제할 수 있겠냐는 우려도 확산하고 있다. 오픈AI 개발자 샤리프 샤밈은 8일(현지시간) 엑스(X)에 최신 모델 ‘GPT-6 아스트라’가 캡차(CAPTCHA)를 본뜬 브라우저 게임 ‘로봇이 아닙니다’를 푸는 모습을 공개했다. 캡차는 사람은 알아볼 수 있지만 자동화 프로그램은 풀기 어렵게 문제를 내 접속자가 사람인지 확인하는 방식이다. 아스트라는 일그러진 문자를 읽고 여러 사진에서 신호등이 찍힌 칸을 골랐으며, 비슷한 이미지 속 쿠키와 개도 가려냈다. 48단계를 모두 통과한 뒤에는 ‘인간 증명서’를 받았다. 아스트라는 앞서 한국 수능에서도 전 과목 만점 수준의 결과를 냈다. 오픈AI는 같은 날 인간이 약 90년간 풀지 못한 수학 난제의 해법도 내놨다. 자사 내부 AI가 미국 클레이수학연구소(CMI)의 ‘밀레니엄 7대 수학 난제’ 가운데 하나인 나비에-스토크스 문제를 해결했다고 주장한 것이다. CMI는 2000년 7개 난제에 각각 100만 달러의 상금을 걸었고, 지금까지 공식적으로 해결된 것은 푸앵카레 추측 하나뿐이다. 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기 같은 유체의 움직임을 설명하는 공식으로 일기예보와 항공기·자동차 설계, 혈류 분석 등에 쓰인다. 난제의 핵심은 매끄럽게 흐르던 유체에서도 어느 순간 소용돌이가 걷잡을 수 없이 빨라져 유속 같은 값이 무한대로 치솟는 ‘특이점’이 생길 수 있느냐다. 오픈AI는 165쪽 분량의 논문에서 특정 조건에서는 이런 특이점이 유한한 시간 안에 생길 수 있음을 증명했다고 밝혔다. AI 에이전트 가동 88시간 만에 해법에 도달했고, 아스트라를 이용해 증명 보조 도구 ‘린’(Lean)으로 논리를 검증하는 데 17시간을 더 썼다. 다만 난제 해결로 공식 인정받으려면 수학계의 검증과 CMI의 판단을 거쳐야 한다. 이준상 연세대 기계공학부 교수는 “최종적인 타당성과 학문적 의미는 전문가들의 검증이 필요하지만 AI가 계산 보조를 넘어 인간이 풀지 못한 수학적 난제의 증명을 탐색하고 형식적으로 검토하는 새로운 연구 도구로 발전할 가능성을 보여 준 사례”라고 의미를 부여했다. 이번 오픈AI의 난제 해결 발표 전부터 연구 우선권을 둘러싼 논란도 불거졌다. 이 난제를 앤트로픽 소속 수학자 레벤트 알푀게와 함께 별도로 연구한 트리스탄 벅매스터 뉴욕대 교수는 오픈AI가 양측의 연구 결과를 함께 발표하자며 알푀게를 저자 명단에서 빼달라는 취지의 요구를 했다고 지난 7일 주장했다. 오픈AI는 부인했다. AI 성능이 빠르게 높아지면서 통제 가능성을 둘러싼 우려도 커지고 있다. 오픈AI를 거쳐 앤트로픽에서 AI 모델 학습을 연구해 온 제이컵 콕슨은 최근 회사를 떠나며 인간의 개입 없이 스스로 성능을 높이는 AI가 개발 경쟁 속에서 통제를 벗어날 가능성을 경고했다. 그는 “가장 공격적인 시나리오 가운데 상당수가 현실화하는 방향으로 가고 있다”며 “내년 말이면 이미 상황이 통제 불능에 빠질 수도 있다”고 말했다. 한편 오픈AI 코리아는 이날 출범 1주년 기자간담회를 열고 국내 챗GPT 엔터프라이즈 도입 규모가 1년 새 약 28배 늘었다고 밝혔다. ‘챗GPT 워크’와 코딩 에이전트 ‘코덱스’의 국내 주간 활성 이용자도 6개월 만에 14배 증가했다.

경제협력개발기구(OECD)의 ‘국제 학업성취도 평가(PISA) 2025’에서 한국 학생 읽기 점수가 501점으로 역대 최저를 기록했다. 2009년 539점에서 16년간 38점이 빠졌다. 지난 6월 공개된 2025년 국가수준 학업성취도 평가에서 고2 국어 기초학력 미달 비율이 사상 처음으로 10%를 넘더니 문해력에 관한 국내외 지표가 같은 방향을 가리킨다. 한국만의 일은 물론 아니다. OECD 평균 읽기 점수는 10년 새 28점 추락했다. 수학은 22점 하락한 데 비해 읽기 점수 하락이 훨씬 가팔랐다. 글을 훑어 읽으며 오답을 내는 ‘성급한 독자’가 전 세계적으로 두 배 늘었고, 긴 글의 후반부로 갈수록 집중력이 급감하는 현상도 확인됐다. OECD는 소셜미디어와 숏폼 콘텐츠 이용이 늘어나면서 읽기 동기와 태도에 복합적 영향을 미쳤다고 분석했다. 우리 학생들의 문해력이 아시아 경쟁국들에 비해 유독 심하게 떨어졌다는 데 문제의 심각성은 더 크다. 2015년에는 중국보다 23점 높았는데 이제는 26점 뒤처졌다. 2009년 우리가 앞섰던 싱가포르·일본·대만에도 모두 역전당했다. 이에 교육부는 ‘책 읽는 학교 문화 조성’ 사업을 1000개교에서 3000개교로, 질문 중심 수업 선도학교를 104개교에서 308개교로 늘리는 대책을 냈다. 독서교육 강화는 역대 정부가 되풀이한 처방이다. 기존 독서교육이 왜 문해력 문제를 해결하지 못하는지 원인 분석 없이 같은 처방을 확대만 하는 것은 성의 있는 대책이라 할 수 없다. 읽기 교육의 앞날은 갈수록 어둡다. 숏폼의 영향부터 청소년 디지털 환경의 허용 범위까지 제대로 대처할 방안을 찾지 못한 가운데 생성형 인공지능(AI)까지 등장했다. 엎친 데 덮쳐 길을 잃은 셈이다. 이 순간에도 AI 요약에 길들여지는 아이들은 왜 긴 글을 읽어야 하는지 의구심을 품는다. 정보를 비판적으로 읽는 능력은 AI 시대에 오히려 더 절실한 역량이다. 그 역량을 길러낼 획기적인 교육 전략을 설계하는 데 힘을 모아야 한다.

오픈AI가 지난 8일(현지시간) 미국 클레이 수학 연구소가 제시한 ‘밀레니엄 7대 수학 난제’ 중 하나인 ‘나비에-스토크스 방정식’에 관련한 문제를 해결했다고 주장하면서 전 세계 연구자들의 관심이 쏠리고 있다. 동시에 인공지능이 수학 난제를 해결했다는 주장이 나오면서 수학자들의 깐깐하고 집요한 검증이 본격적으로 시작됐다. 나비에-스토크스 방정식은 뉴턴의 제2법칙인 가속도의 법칙(F=ma)을 물이나 공기같이 연속적으로 흐르는 유체에 적용한 미분방정식이다. 1822년 프랑스의 공학자 클로드 루이 나비에가 처음 제안했고 1845년 영국 물리학자 조지 가브리엘 스토크스가 점성 관련 부분을 보완해 현재의 형태로 만들어 200년 넘게 공학 분야에서 중요하게 다뤄지고 있다. 이 방정식은 물방울이나 공기 분자 하나의 움직임을 모두 계산하는 것은 불가능하기 때문에 유체 전체를 하나의 연속적 흐름으로 보고 계산하는데 유체의 움직임을 결정하는 3가지 핵심적인 힘인 압력, 점성, 마찰외력을 삽입한 것이 특징이다. 이 방정식은 일기 예보, 항공기·우주선·자동차 설계, 인체 내 혈류 이동 분석 등 현대 과학과 공학의 다양한 분야에 사용되는 필수 공식이다. 재미있는 점은 이 방정식을 풀어서 사용하는 것이 아니라 근삿값을 구해 사용한다는 것이다. 밀레니엄 난제는 다양하게 사용되는 이 공식이 수학적으로 치명적인 미해결 문제를 안고 있다는 부분에서 시작한다. 밀레니엄 난제의 핵심은 “처음에 매끄럽고 잔잔하게 흐르던 물이라도 시간이 지나면 소용돌이가 무한히 빨라지면서 수식 계산값이 무한대가 되는 특이점이 발생할 수 있을까”이다. ‘매끄럽다’는 의미는 유속이 무한대가 되지 않고 물리적으로 예측 가능한 상태를 유지하는 것이며 ‘특이점’은 특정 지점에서 유속이 무한대가 돼 방정식이 붕괴하는 상태를 말한다. 즉 매끄럽게 시작된 3차원 유체의 움직임이 계속 매끄러움을 유지하는지 아니면 유한한 시간 안에 특이점이 발생할 수 있는지에 대한 해를 구하라는 것이다. 물속에서는 아무리 강한 유동이 발생해도 마찰로 인해 약해지거나 사라지게 된다. 그렇지만 유체 스스로의 운동이 점성의 진정 효과를 이겨내고 무한대로 움직일 수 있는가를 묻는 이 질문은 순수한 수학적 문제에 해당한다. 현실 속 물이나 공기는 무한대의 속도로 움직일 수 없기 때문이다. 만약 방정식에서 값이 무한대가 되는 특이점이 존재한다면 나비에-스토크스 방정식이 극한 상황에서 자연 현상을 완벽하게 설명하지 못한다는 뜻이다. 수학자들은 이런 난제를 풀기 위해 노력했지만 아직 명확한 해답을 찾지 못했다. 이런 상황에서 오픈AI가 내부 AI 모델을 이용해 난제를 풀었다고 주장하고 나선 것이다. AI의 해답에 따르면 방정식은 붕괴할 수 있다. 유체가 항상 매끄럽게 흐른다는 추측과 달리 유체가 특정한 조건에 놓이면 유속이 무한대로 치솟는 특이점이 유한한 시간 안에 실제로 발생할 수 있다는 점을 수학적으로 증명했다는 것이다. AI가 찾아낸 붕괴의 형태는 소용돌이(vortex)가 안쪽으로 나선형을 그리며 빨려 들어가면서 스파게티 면처럼 축 방향으로 끝없이 길어질 때다. 중심부가 계속 좁아지면서 회전이 빨라지고 결국 속도가 무한대로 치달으면서도 전체 에너지는 유한하게 유지된다. 떡줄 사람은 생각도 않는데오픈AI “상금은 받지 않겠다”오픈AI는 165페이지 분량의 논문과 함께 ‘린’이라는 특별한 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 공개했다. 인간의 수학 증명 과정에서 논리적 비약이나 오류가 없는지 기계적으로 검증해주는 시스템인 린이 “AI가 제시한 논리 전개 과정에는 수학적 비약이나 오류가 없다”고 결론을 내렸다는 일종의 자기 채점 결과까지 제시한 것이다. 그렇다면 과연 밀레니엄 난제가 완전히 풀린 것인가라는 질문에 대해서는 모호한 결론을 내릴 수밖에 없다. 클레이 수학연구소가 제시한 ‘나비에-스토크스 존재성과 매끄러움’ 항목에는 4가지 조건을 증명하라고 제시하고 있다. 오픈 AI가 증명한 것은 “바깥에서 매끄러운 힘을 계속 가하면 유체가 특이점에 도달할 수 있다”는 결과에 해당하는 2가지 조건만 해법을 제시했다. 물론 규정상 네 가지 조건 중 하나만 증명해도 되지만 수학자와 물리학자들이 정말 궁금해하는 “아무런 힘도 주지 않은 자연스러운 흐름이 스스로 깨질 수 있는가”라는 부분에 대해서는 인공지능도 답을 내놓고 있지 못한 상태다. 게다가 수학계와 밀레니엄 난제를 주관하는 클레이 수학연구소(CMI)는 난제 해결 주장에 대해서 엄격하고 보수적으로 접근하기 때문에 공식적인 해결로 인정받기 위해서는 여러 단계를 거쳐야 한다. 우선 세계 최고 권위의 수학 학술지에 공식 게재돼야 하고 논문 출판 이후 최소 2년 동안 전 세계 수학자들의 검증을 거쳐 ‘일반적 수용’을 받아야 한다. 이 과정을 거치면 CMI가 특별 위원회를 꾸려 최종 검토 후 밀레니엄 문제 해결을 공식 선언하게 되는 것이다. 이런 혹독한 검증을 거쳐 오픈AI의 주장이 맞다고 결론나면 ‘밀레니엄 7대 난제’ 중 두 번째로 해결되는 것이다. 첫 번째는 은둔 수학자로 알려진 그리고리 페렐만이 2002~2003년 풀어낸 ‘푸앵카레 추측’이다. 다른 연구자 데이터 학습 의혹 제기연구 데이터 누출, 윤리 위반 가능성도전문가들 검증 필요성 제기하지만AI 새로운 연구도구로 부상은 인정또 하나의 문제는 연구에 대한 저작권이 누구에게 있는가에 대한 것이다. 뉴욕대 수학과 트리스탄 벅마스터 교수가 관련 연구를 수행 중에 오픈AI 모델을 사용했다고 알려지면서 시스템에 입력한 질문과 아이디어를 오픈AI 모델이 학습해 난제를 해결한 것 아니냐는 의혹을 제기했기 때문이다. 오픈AI 측은 벅마스터 교수의 의혹에 답변을 하지 않고 자기들이 1만개 AI 에이전트를 동원해 자체적으로 풀어냈다고 주장하고 있다. 이에 대해 임성빈 고려대 통계학과 교수는 “오픈AI가 벅마스터 교수에 대한 명확한 답변을 내놓지 않고 있는 것은 연구 데이터 누출 및 윤리 위반이라는 심각한 문제를 내포하기 때문에 관련 학계에서는 이번 성과를 마냥 긍정적으로만 평가하기엔 아쉬움이 있다”며 “연구자들의 아이디어 누출이 수학에서만 발생하지 않고 다른 과학 분야에서도 충분히 발생할 수 있기 때문에 연구자들은 연구 보안과 생산성 사이의 딜레마 가운데 진지하게 이 문제를 생각해볼 필요가 있다”고 말했다. 임 교수는 “이 사건 때문에 연구자들로 하여금 해외 AI 사용을 금지하는 규정의 근거가 될까봐 우려도 된다”고 덧붙였다. 이준상 연세대 기계공학부 교수는 “최종적인 타당성과 학문적 의미는 전문가들의 검증이 필요하지만 AI가 계산 보조를 넘어 인간이 풀지 못한 수학적 난제의 증명을 탐색하고 형식적으로 검토하는 새로운 연구 도구로 발전할 가능성을 보여준 사례라는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 한편, 클레이 수학연구소가 100만 달러(13억 3786만 원)의 상금을 걸고 제시한 7대 밀레니엄 난제는 △푸앵카레 추측 △나비에-스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 △버치-스위너턴다이어 추측 △호지 추측 △P-NP 문제 △리만 가설 △양-밀스 질량 간극 가설이다.

인공지능(AI)의 실제 모습이 각인되기 시작한 것은 2016년 3월 이세돌 9단과 바둑 AI ‘알파고 리’와의 대국이다. 인공지능이 개발되면 체스, 바둑, 장기 등 보드게임으로 능력을 측정하곤 한다. 인간의 사고와 의사결정 능력의 집약체라고 보기 때문이다. 그런데 보드게임을 마주했을 때 사람과 AI의 경향성 자체가 완전히 다르다는 사실이 새로 밝혀졌다. 서울대 물리·천문학부, 이탈리아 파르마대 수학·물리·컴퓨터과학과, 오스트리아 복잡계 과학 허브 공동 연구팀은 사람끼리 둔 대국과 AI끼리 둔 대국 총 2400판의 체스 게임을 한 수씩 분석한 결과 인간은 판이 복잡하게 얽히면 상황을 정리하려고 하지만 AI는 얽힌 상태를 훨씬 오래 그대로 끌고 가려고 한다는 사실을 확인했다고 8일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 물리학회에서 발행하는 ‘APS 오픈 사이언스’에 실렸다. 연구팀은 최정상 그랜드마스터 대국 1200판과 세계 최강 AI 엔진끼리 겨루는 공식 대회인 TCEC에서 스톡피시와 릴라 체스 제로가 맞붙은 2019~2024년 대국 1200판을 분석했다. 사람과 AI의 대국이 아니라 각각의 대국에서 나타나는 패턴을 비교하기 위한 것이다. 연구팀은 이번 연구에서 ‘전략적 긴장’이라는 새로운 기준을 제시했다. 체스에서 긴장은 서로 잡을 수도, 잡힐 수도 있는 기물이 맞물려 있는데도 교환을 실행하지 않은 상태를 말한다. 기물은 킹, 퀸, 룩, 비숍, 나이트, 폰 등 체스 게임에서 사용되는 말을 통칭하는 단어다. 긴장 상태에서 교환을 실행하면 판은 단순해지지만 버티면 양쪽 모두 ‘지금 잡게 되면 다음 수는 어떻게 될까’를 계속 계산하고 고민해야 하는 부담이 생긴다. 연구팀은 잠재된 복잡함을 숫자로 바꾸기 위해 선수들이 한 번 둘 때(반수)마다 체스판을 관계망으로 변환했다. 기물과 서로 노리고 있는 빈 칸을 점으로 놓고 곧바로 잡을 수 있는 관계(공격), 잡히면 되잡을 수 있는 관계(수비), 상대가 들어오면 잡을 수 있는 빈 칸(통제) 등 세 종류로 구분했다. 이렇게 만든 그물망이 얼마나 촘촘한지를 ‘최대 고유값’으로 요약했다. 체스판은 8×8, 64칸이기 때문에 관계망의 점은 최대 64개다. 값이 클수록 앞으로 벌어질 수 있는 일의 가짓수가 많고 동시에 작은 실수 하나가 판 전체로 번질 위험도 크다. 긴장 곡선의 모양은 양쪽이 비슷했다. 시작할 때는 기물이 멀리 떨어져 있어 낮다가 서로 다가서며 치솟고 30~60반수 구간에서 정점을 찍은 뒤 내려왔다. 정점 자체는 오히려 사람이 더 높았다. 그랜드마스터들이 40반수 무렵까지 따라가는 오프닝 정석이 원래 기물 충돌이 빽빽한 국면이기 때문이다. 차이는 정석 구간이 끝난 뒤부터 나타났다. 정석이 끝나고 스스로 계산해야 하는 구간에 들어서면 사람은 기물을 교환하며 판을 빠르게 정리했지만 AI는 얽혀 있는 국면을 훨씬 오래 유지했다. AI 대국은 판에 남은 기물 수도 더 많았고 관계망의 연결선과 고리도 더 촘촘한 것으로 확인됐다. 긴장을 견디는 힘은 실력과 계산 자원에 비례한 것으로 나타났다. 사람의 경우 플레이어의 능력을 수치로 계산한 엘로 점수가 높을수록 누적 긴장이 거의 직선으로 늘었고 같은 실력이라도 생각할 시간이 긴 클래식 대국이 속기나 초속기 대국보다 높게 나왔다. AI도 몇 수 앞까지 내다보는 탐색 깊이가 늘어날수록 긴장이 커졌다. 사람의 대국은 공격 관계가 수비 관계보다 많은 쪽으로 치우쳤고 기물마다 짊어진 부담의 편차도 컸다. 반면 AI는 공격과 수비가 고르게 분포했고 기물별 역할도 비교적 균등한 것으로 나타났다. 그러나 기물 하나당 긴장은 사람 쪽이 내내 높았다. 즉 사람은 기물을 자주 교환해 숫자를 줄이는 대신 남은 기물에 더 무거운 짐을 지우는 방식으로 두고 있었다는 말이다. 연구팀에 따르면 승부가 갈리는 시점은 대체로 30반수 전후로 긴장이 정점에 이르기 전으로 나타났다. 인간 게이머가 판을 단순화하는 행위는 승리의 원인이 아니라 결과라는 뜻이다. 이미 유리해진 쪽이 상대의 반격 여지를 줄이려 기물을 맞바꾸는 것이지 맞바꿈으로써 이기는 것이 아니다. 실제로 40반수 시점에서 폰 1개 이상 앞서 있을 때 최종 승리 확률은 사람 대국이 약 71%, AI 대국은 약 59%였다. 사람이 체스판에서 단순화하려는 성향은 적응적 태도라고 연구팀은 설명했다. 복잡한 판을 계속 정확히 계산하려면 막대한 인지 자원이 드는데 작업기억과 주의력에 한계가 있는 사람은 감당 가능한 수준으로 판을 줄여 정확도를 지키는 쪽을 택한다는 것이다. 체스 한 판을 지는 단기 손해보다 에너지를 아끼고 범용적 지능을 유지하는 장기 이득이 크다는 진화적 맞교환이라는 뜻이다. 연구를 이끈 에드워드 리 서울대 교수는 “체스는 지능 시스템이 눈앞의 기회와 장기적 결과를 저울질하는 방식을 통제된 환경에서 파악할 수 있게 해주는 좋은 연구 수단”이라며 “AI가 복잡성을 증폭시킨다면 협상이나 경제 경쟁, 갈등 같은 다른 전략적 상황에서는 어떨지 추론해볼 수 있다”고 말했다. 연구팀에 따르면 계산 능력이 커진 AI가 긴장을 오래 유지하는 쪽으로 움직인다면 더 복잡한 대치가 가능해지지만 오판의 대가도 커질 수 있다. 현실의 협상과 분쟁은 체스와 달리 정보가 불완전하고 규칙도 고정돼 있지 않아 직접 비교에는 신중해야 한다고 연구팀은 지적했다.

우리나라 최초의 민립공익법인인 재단법인 백병원에 뿌리를 둔 인제대학교가 개교 47주년을 맞아 전공 선택의 부담을 줄이는 교육혁신에 속도를 내고 있다. 전국 4개 백병원을 운영하는 재단의 지원을 바탕으로 인제대는 최근 5년간 약 920억원의 법인 전입금을 지원받았다. 대학평가연구원 대학법인평가에서 법인전입금 비율 전국 3위, 법정부담금 부담률 100%를 기록했다. 교육 투자도 전국 최상위 수준이다. 부산·경남지역 사립대 가운데 학생 1인당 교육비 투자액이 2263만원으로 가장 많고, 학생 1인당 연평균 장학금은 약 450만원이다. 교육비 환원율도 293.6%에 달한다. 특히 인제대는 의과대학·약학대학·간호대학·의생명보건대학 등 의생명계열을 갖추고 있으며, 백병원을 활용한 실습 교육과 재학생 및 가족 대상 진료비 감면 혜택도 제공한다. 교육 체계에서 가장 눈에 띄는 변화는 전공자율선택제 확대다. 인제대는 신입생 대부분을 세부 학과가 아닌 계열모집이나 자유전공학부로 선발해 입학 후 1년간 다양한 전공을 탐색하도록 한다. 이후 2학년부터 자신의 진로에 맞는 학과를 성적이나 인원 제한 없이 선택할 수 있다. 학기 말 기준 최대 2회까지 계열 변경도 가능하다. 김명찬 인제대 입학처장은 “AI 기술의 급격한 발전으로 미래 직업 세계의 불확실성이 커진 시대에는 일찍 전공을 결정하기보다 스스로 전문성을 개발해 나가는 메타전문성이 중요하다”며 “1년간 자신을 탐색하고 전공을 경험하는 과정이 학생들의 장기적인 경쟁력을 높일 것”이라고 말했다. 입학 후에는 책임진로학사지도교수가 신입생을 대상으로 1대 1 맞춤 상담을 진행한다. 전공캠프와 전공박람회, 학과 교육과정 설명회, 전공 컨퍼런스 공모전 등도 운영해 학생들의 전공 선택을 돕는다. 국제화 프로그램도 강화하고 있다. 19개국 101개 대학과 교류협정을 맺고 교환학생과 단기연수 등을 운영하며, 교육국제화역량 인증대학과 정부초청외국인장학생(GKS) 관리 우수대학으로 선정됐다. 2008년부터는 세계 23개국을 대상으로 110개 프로젝트, 약 900억 원 규모의 보건의료·교육 분야 ODA 사업을 추진하고 있다. 이러한 성과를 바탕으로 올해 처음 참여한 영국 THE(Times Higher Education) 세계대학 영향력 평가에서 국내 21위, 부·울·경 사립대 1위를 기록했다. 교육부 4주기 대학기관평가인증에서는 모든 평가 영역 기준을 충족해 5년 인증을 획득했다. 2024년에는 경남 사립대 최초·단독으로 글로컬대학 사업에 본지정돼 김해시와 함께 올시티 캠퍼스 모델을 구축하고 있다. 기숙사는 5개 동, 1천800여 명을 수용할 수 있으며 부산·양산·창원·울산 등을 연결하는 통학버스도 하루 93회 운행한다. 전민현 인제대 총장은 “학생 한 명 한 명의 교육 가치를 극대화하는 혁신 대학으로 거듭나고 있다”며 “전공 선택의 부담 없이 자신의 적성에 맞는 진로를 찾고 미래 사회를 이끌 인재로 성장할 수 있도록 교육 시스템을 지속 발전시키겠다”고 말했다. 인제대는 2027학년도 수시모집에서 전체 모집인원의 92.3%인 1645명을 12개 전형으로 선발한다. 이 가운데 60.4%를 계열모집(전공자율선택제)으로 모집한다. 단 계열모집과 자유전공학부 신입생이 2학년 학과 선택을 할 때 응급구조학과는 51명으로 인원이 제한된다. 2027학년도에는 지역의사전형도 신설한다. 의사면허 취득 후 의무복무지역에서 10년간 근무할 지역의사 15명을 선발한다. 부·울·경 광역권 4명, 거창권 1명, 김해권 3명, 진주권 2명, 창원권 4명, 통영권 1명이다. 지원 자격과 전형 방법 등은 수시모집 요강을 확인해야 한다. 수시모집은 학생부교과와 면접 전형을 중심으로 선발한다. 학생부교과 전형은 교과 성적 100%, 면접 전형은 교과 70%와 면접 30%를 반영한다. 의예·약학, 지역인재Ⅰ, 지역의사 전형은 1단계 학생부교과 100%로 5배수를 선발한 뒤 2단계에서 1단계 성적 80%와 면접 20%를 반영한다. 의예과·약학과·간호학과·글로컬리더스학부를 제외한 대부분의 모집 단위에는 수능 최저학력기준이 적용되지 않는다. 의예과와 약학과는 국어·영어·수학·과학탐구 등 4개 영역을 기준으로 별도 최저학력기준을 적용하며, 간호학과와 글로컬리더스학부도 각각 기준이 있다. 지난 7일 시작한 원서접수는 11일까지 인터넷으로 진행한다. 학생부교과·면접 전형 합격자는 11월 20일, 의예과·약학과·간호학과·글로컬리더스학부 합격자는 12월 18일 발표할 예정이다. 인제대는 수시 최초 합격자 가운데 정원 내 모집 대상자(의예과·약학과·간호학과 제외)에게 첫 학기 수업료 100만 원의 장학 혜택을 제공한다.

멕시코에서 수학 전공자가 의학을 제치고 가장 높은 연봉을 받는 것으로 나타났다. 멕시코 경쟁력연구소(IMCO)가 4일(현지시간) 발표한 ‘2026 학과 비교 보고서’에 따르면 수학과 졸업생의 월평균 수입은 2만 9887페소(약 240만원)로 분석 대상 65개 학사 전공 중 1위를 차지했다. IMCO는 수학 전공자의 소득이 최근 몇 년간 41% 가까이 늘어나 분석 대상 학과 중 가장 높은 실질 소득 증가율을 기록했다고 설명했다. 수학은 인공지능(AI), 빅데이터 분석, 알고리즘, 금융 퀀트 분석 등 첨단·고부가가치 분야의 필수 학문으로 꼽힌다. 지난 3년간 1위를 지켜온 의학(2만 7823페소)은 2위로 밀려났다. 이어 금융, 건축, 정치학, 전자·기계공학 졸업자들이 2만 5000페소 이상을 받으면서 고소득 전공 상위권에 이름을 올렸다. 반면 소득이 가장 낮은 전공은 교육과정 설계 및 교육학이었다. 월평균 수입이 1만 5934페소(약 130만원)로, 수학과의 절반 수준에 불과했다. 교육 상담, 사회복지, 문학도 하위권에 머물렀다. IMCO는 “대졸자가 고졸자보다 평균 74% 높은 수입을 올리는 등 대학 교육의 경제적 유인은 여전히 크다”면서도 “학과별 고용 안정성과 실업률, 비공식 고용 비율 등을 종합적으로 고려한 진학 선택이 필요하다”고 설명했다. 한편 멕시코는 2022년 국제학업성취도평가(PISA)에서 81개국 중 51위를 기록했다. 수학에선 66%, 과학에선 51%, 읽기에선 47%의 학생들이 최소한의 학업 역량도 갖추지 못한 ‘기초학력 미달’ 상태인 것으로 나타났다. 이는 모두 OECD 평균을 크게 밑도는 수치다. PISA는 OECD 회원국과 비회원국을 포함해 3년마다 실시하는 세계 최고 권위의 학력 평가다.

서울특별시의회 교육위원회 선정환 의원(더불어민주당·종로구 제2선거구)은 서울시교육청을 상대로 AI 시대 교육은 기술을 도입하는 것에 그쳐서는 안 되고 사용자인 교사의 편의성을 높이고, 교사의 책임 문제에도 대응책을 마련할 것을 주문했다. 먼저 선 의원은 서울시교육청의 ‘K-STEM Bank(교구 공유 은행)’ 운영과 관련해 학교 현장에서 보다 편리하게 활용할 수 있는 시스템 구축이 필요하다고 말했다. K-STEM Bank는 서울시교육청 등이 보유한 수학·과학·융합교육 교구와 AI·SW 교구, 첨단 기자재 등을 학교가 공동으로 활용할 수 있도록 하는 교구 공유 시스템이다. 선 의원은 실제 이용자인 교사의 입장에서 시스템을 설계해야 한다며, UI·UX가 현장 중심으로 구성돼 예약 과정이 직관적이고 간편한지 세심하게 살펴볼 것을 요청했다. 아울러 교사가 직접 기관을 방문해 교구를 수령하고 반납하는 데 따른 시간적 부담을 줄이기 위해, 학교까지 배송하고 사용 후 회수하는 ‘도어 투 도어’ 서비스를 확대할 필요가 있다고 제안했다. 선 의원은 “좋은 취지의 K-STEM Bank가 또 하나의 행정 절차가 되어서는 안 된다”며 “교사가 필요한 교구를 쉽게 찾고 간편하게 신청해 바로 활용할 수 있는 현장 중심의 공유 플랫폼으로 발전시켜 달라”고 말했다. 이어 AI 평가 시스템이 지닌 공정성과 신뢰성, 그리고 교사의 책임 문제를 짚으며 현장 적용 과정에서 예견되는 부작용에 철저히 대비하라고 요구했다. 특히 AI가 특정 단어나 표현에 편향되어 학생 답안을 오작동하거나, 필기 인식 과정에서 답변을 바르게 읽어내지 못하는 오류까지 꼼꼼히 검증해야 한다고 지적했다. 또한 서울시교육청이 추진 중인 CBT 방식과 종이 답안 인식 방식의 비교·개발 현황을 점검하며, 학생들의 다채로운 필체와 표현 방식을 매끄럽게 포착할 수 있도록 평가 시스템의 완성도를 부단히 높여야 한다고 덧붙였다. 선 의원은 AI 도입으로 교사의 단순 채점 업무가 줄어들더라도, 오히려 AI가 낸 결과를 교사가 일일이 검증하는 새로운 업무가 가중될 수 있다고 우려했다. 따라서 기술 도입 그 자체에 매몰되지 말고 실제 학교 현장에서 교사들의 업무 부담이 실질적으로 경감되는지를 기준으로 정책을 따져봐야 한다고 역설했다. 마지막으로 선 의원은 시대 흐름에 따라 교육 현장의 AI 도입은 불가피하지만 그 속에서도 아이들의 창의성과 기존 교육이 지닌 고유의 가치는 지켜져야 한다고 강조했다. AI와 교사, 학생이 상생하는 교육 환경을 구축할 수 있도록 교육청과 유관 기관의 세심한 대책 마련을 촉구했다.

서울시의회 교육위원회 박상근 의원(더불어민주당·도봉2)은 지난 1일 진행된 제339회 임시회 교육위원회 업무보고에서 사교육비 경감과 공교육 경쟁력 강화를 위한 서울시교육청의 실효성 있는 대책 마련을 강력히 촉구했다. 이날 박 의원은 학부모들의 경제적 부담을 가중시키는 높은 사교육 의존도를 지적하며, 학교 현장이 중심이 되는 튼튼한 공교육 학습 환경을 조성해 공교육에 대한 신뢰를 근본적으로 회복해야 한다고 강조했다. 박 의원은 정책국을 대상으로 한 질의에서 수학 교육과 사교육 과열 현상을 짚으며 “학생들이 유명 일타 강사의 강의를 굳이 찾아 듣지 않더라도, 초·중·고 정규 교육과정만 충실히 따라가면 충분히 문제를 해결하고 원하는 대학에 진학할 수 있는 환경을 만들어야 한다”고 강조했다. 이어 미래 역량 함양을 위해 추진 중인 서·논술형 평가 및 AI 보조 채점 시스템 도입과 관련해 교육 현장의 우려를 전달했다. 박 의원은 “평가 방식이 서·논술형으로 전환될 경우 초등학교 단계부터 사교육 논술 학원이 우후죽순 생겨나는 부작용이 발생할 수 있다”며 “오롯이 공교육 안에서 수업과 평가를 연계해 학생과 학부모의 불안 심리를 덜어줄 수 있는 명확한 신뢰 구축과 홍보가 선행되어야 한다”고 지적했다. 아울러 문항 개발, 루브릭 작성, 개별 피드백 제공 등 행정적 업무가 가중되어 현장 교사들이 겪을 부담을 우려하며, 새로운 평가 제도가 학교 현장에 안착할 수 있도록 교육청 차원의 실효성 있는 지원책을 조속히 마련할 것을 촉구했다. 아울러 업무보고서 133페이지에 수록된 수학·과학 융합 교육 추진 현황을 점검하며 정책의 실효성을 따져 물었다. 박 의원은 “분절적인 교과 체제와 입시 위주의 지도 환경 속에서 교사들에게 타 과목 연구를 독려하기 위해서는 연구회 지원 등 실질적인 유인책(인센티브)이 뒷받침되어야 한다”고 언급했다. 특히 중·고등학교 진학에 따라 급증하는 ‘수포자(수학 포기자)’ 문제를 지적하며 “초등학교 고학년 단계부터 학업 성취도가 낮은 학생들을 세심하게 챙기지 못하면 상위권 위주의 수업으로 흘러 다수 학생이 학습을 포기하게 된다”고 꼬집었다. 이에 실생활 연계 교육 및 기초 수리력 강화 정책을 내실 있게 추진해 줄 것을 주문했다. 박 의원은 “교육 제도가 급변할수록 공교육이 중심을 잡고 학생 한 명 한 명의 학습 성장을 책임져야 한다”며 “공교육만으로도 역량을 충분히 키울 수 있다는 믿음을 줄 수 있도록 교육청이 총력을 기울여 달라”고 당부하며 질의를 마쳤다.