Analysis of AI Course Operations and Curriculum Structure in National and Public Universities - A Convergence-Based and Multidisciplinary Comparative Study -

본 연구는 국내 4년제 국⋅공립대학을 대상으로 인공지능(AI) 관련 교과목의 운영 현황과 구조적 특성을 규명하는 데 목적이 있다. 최근 UNESCO, OECD, 교육부 등에서 AI 역량 표준과 책임 있는 AI 활용 가이드라인을 제시하고 있으나, 국내 대학들의 교과 구성·운영을 전국 단위에서 정규화하여 비교한 연구는 부족하다.<br/> 이에 본 연구는 Google 기반 탐색조사를 통해 49개 대학 중 AI 교과를 2과목 이상 운영하는 30개교를 선정하고, 공식 교과과정표와 강의계획서를 분석하여 교과명, 수준, 운영 형태, 융합도 등의 정보를 수집하였다. 또한 기초–핵심–응용–프로젝트로 구성된 여섯개 교과군(A~F)과 구조(S), 수준(L), 형태(T), 운영 체계(O), AI+X 융합도(X), 심화도(D)의 여섯 변수를 적용하여 정량·정성 분석을 수행하였다.<br/> 분석 결과, 국⋅공립대학의 AI 교과는 평균 6.9과목, 과목군 다양성 4.4개로 나타났으며, AI+X 융합 교과 비율은 29.8%, 심화 교과 비율은 27.5%로 확인되었다. 일반 국립대는 학부 기반의 기초·핵심 체계를, 과학기술원은 고급·심화형 교과 중심의 연구지향 구조를, 공립대는 지역 산업과 연계된 실무·프로젝트 중심 구조를 보였다.<br/> 이러한 결과는 국⋅공립대학의 AI 교육이 기초 중심 단계에서 융합·심화·산학 기반의 고도화 단계로 전환되고 있음을 시사하며, 향후 AI 교과 표준모델 구축과 융합전공 설계, 교육정책 수립에 중요한 기초자료를 제공한다.