AI를 쓸 줄 아느냐고 묻던 시대는 지났습니다.
이제는 그걸로 무엇을 만들었느냐를 묻습니다.

그래서 AI 과목 몇 개를 새로 여는 것으로는 부족했습니다. TANGRAM은 무엇을 가르칠지, 누가 가르칠지, 그 내용을 어떻게 계속 최신으로 유지할지를 한꺼번에 바꾸는 일입니다.

학생에게는 전공에 AI를 얹어 결과물을 끝까지 만들어 보는 수업이 생기고, 가르치는 분들께는 혼자 준비하지 않아도 되는 팀과 지원이 생깁니다. 동서대학교 TANGRAM 사업단이 「2026 대학 AI 기본교육과정 개발 지원사업」의 일환으로 그 체계를 만들고 있습니다.

이 페이지에 자주 나오는 AX는 AI Transformation의 줄임말로, AI를 도구로 몇 번 써 보는 데 그치지 않고 배우고 가르치는 방식 자체를 바꾼다는 뜻입니다.

우리가 믿는 것

AI가 전공을 대체하는 시대가 아니라, 전공을 증폭하는 시대를 만듭니다.
학생은 창작자로, 교수는 설계자로 — 동서대학교가 K-콘텐츠 AX 교육의 기준이 되겠습니다.

AI는 여러분의 전공을 없애지 않습니다.
다만 전공만 아는 사람과, 전공에 AI를 얹은 사람의 거리를 벌립니다.

그림을 아는 사람이 AI로 그릴 때, 이야기를 아는 사람이 AI로 쓸 때 결과가 달라집니다. 전공은 짐이 아니라 출발선입니다. TANGRAM이 하려는 일은 그 출발선에 AI를 쥐여 주는 것입니다.

무엇을 목표로 하나요

어떻게 하나요 — 다섯 갈래

거창한 계획은 대개 첫 학기에 무너집니다.
그래서 순서를 정해 뒀습니다.

다섯 갈래로 나눠 하나씩 굴립니다. 앞의 것이 되어야 뒤의 것이 됩니다.

1. 추진 체계수업을 만들기 전에 굴러갈 판부터 깝니다. 총장 직속 사업단과 실무팀을 두고, 배운 것을 쌓아 다음에 들을 과목을 추천해 주는 시스템(Mydex), 마음껏 실습할 공간(AI-Zit), 유료 AI 도구 이용 지원까지. 배우려 할 때 걸림돌이 되는 것부터 치우자는 뜻입니다.
2. 교육과정사업에서 가장 큰 몫입니다. 전교생이 듣는 AI 기초교양과, 전공을 깊이 파고드는 소단위전공(MD)을 만듭니다. MD는 정규 전공만큼 길지는 않지만 이수하면 정식으로 인정되는 작은 전공이라고 보시면 됩니다.
3. 교수자 역량강의를 듣고 끝나는 연수가 아닙니다. 프로그램을 마치면 손에 내 과목에 바로 쓸 수 있는 수업 설계안이 남고, 교수 세 분이 한 팀이 되어 실제 강의를 함께 만듭니다.
4. 공유·확산여기서 검증을 통과한 수업과 자료를 우리 안에만 두지 않습니다. 지역의 대학·기관과 나누고, 온라인으로 여는 것도 추진합니다.
5. 성과 관리잘 되고 있는지를 학기 끝에 몰아서 확인하지 않습니다. 학습 기록으로 계속 살펴보고, 확인된 것을 다음 학기 수업에 바로 반영합니다.

각 갈래의 자세한 내용은 이 페이지를 계속 내려가면 섹션별로 이어집니다.

그래서 무엇이 달라지나요

달라지는 것을 한 줄로 말하면,
AI를 쓰는 사람에서 AI로 설계하는 사람으로.

말이 추상적이니 지금과 앞으로를 나란히 놓겠습니다.

자주 나오는 세 가지 이름

낯선 이름이 몇 개 나옵니다. 어려운 개념은 아닙니다. 각각이 없애려는 것이 무엇인지만 보면 됩니다.

왜 동서대인가

해 본 적 없는 사람은
어디서 막히는지 모릅니다.

애니메이션, 게임, 웹툰. 동서대학교가 오래 잘해 온 것들입니다. 여기에 더해 자체 IP로 AI 애니메이션을 처음부터 끝까지 만들어 본 경험과, 정부 지원 AI 융합 교육 사업을 수행해 온 실적이 쌓여 있습니다.

그래서 남이 만든 사례를 소개하는 수업이 아니라, 직접 부딪혀 본 것을 가르치는 수업이 됩니다. 어느 지점에서 결과가 무너지고 무엇을 바꾸면 살아나는지는 겪어 본 사람만 압니다.

사업단 구성

• 강승훈사업단장

  소개 문구가 들어갈 자리입니다.

• 이준석교수

  소개 문구가 들어갈 자리입니다.

• 고영리교수

  소개 문구가 들어갈 자리입니다.

• 송종근교수

  소개 문구가 들어갈 자리입니다.

• 황성환연구교수

  소개 문구가 들어갈 자리입니다.

• 김민정담당

  소개 문구가 들어갈 자리입니다.

프로필 사진과 소개 문구는 확정되는 대로 교체됩니다.

이 페이지 여행법

스크롤 한 번으로 다섯 세계를 통과합니다. 공방(사업단 소개)에서 출발해 활주로(AI 기초교양) → 대장간(소단위전공 MD) → 개발실(교수자 역량강화)을 지나 발사대(공유확산)까지, 천천히 내려가 보세요.

첫 달 내내 설명만 듣는 수업으로는
아무도 AI를 못 쓰게 됩니다.

그래서 순서를 뒤집었습니다. 먼저 만들어 보고, 왜 그렇게 됐는지를 나중에 이해합니다. 전공이 무엇이든 몇 학년이든 같은 자리에서 출발하고, 필수 교과가 기본기를 세우면 선택 교과가 흥미를 넓힙니다.

전교생이 듣도록 설계된 교양 교과입니다. 학년·전공 제한이 없습니다.

무엇을 배우나요

네 과목입니다. 앞의 둘은 모두가 듣고, 뒤의 둘은 끌리는 쪽으로 골라 들으면 됩니다.

한 학기가 흘러가는 방식

세 덩어리로 나뉩니다. 이론 → 도구 → 내 것으로. 마지막에는 반드시 손에 남는 결과물이 하나 나옵니다.

1. Core 1~5주AI가 어떻게 답을 만드는지, 그리고 윤리·개인정보·저작권. 무엇을 믿고 무엇을 의심할지 배웁니다.
2. Tool 6~12주데이터의 종류와 구조를 읽는 법, 공공데이터 다루기, 프롬프트 설계. 같은 주제로 요약형·설명형·창의형 프롬프트를 각각 짜서 결과가 어떻게 달라지는지 직접 비교합니다.
3. Context 13~15주배운 것으로 프로젝트 하나를 완성합니다. 예를 들어 우리 동네 생활 가이드를 만들고, AI로 콘텐츠를 생성한 뒤 데이터를 근거로 발표합니다.

실제로 무엇을 만들게 되나요

"AI 써 봤어요"와
"AI로 이거 만들었어요"는 다릅니다.

과목마다 결과물이 다르지만, 공통점은 하나입니다. 끝나면 남는 게 있습니다.

이 수업이 지키는 것

• 어려운 코딩부터 시키지 않습니다. 만들어 보고 나서 원리를 이해합니다.
• 같은 과목이어도 전공에 따라 조합이 달라집니다. 하나의 정답 경로가 없습니다.
• 재료는 애니메이션, 게임, 웹툰. 동서대가 가장 잘하는 것으로 배웁니다.
• AI가 내놓은 답을 그대로 믿지 않는 법을 함께 가르칩니다. 쓰는 법만 배우면 반쪽입니다.

수업이 끝나도 이어집니다

유료라서 못 해 봤다는 말이
안 나오게 하는 것도 교육입니다.

실습 전용 공간 AI-Zit가 두 구역으로 운영됩니다. 선후배 튜터링과 과제 피드백을 받는 코칭Zone, 고사양 장비와 유료 AI 도구로 작업하는 데이터워크Zone입니다. 실습 수강생에게는 AI 이용료를 지원해 비용 때문에 시도를 못 하는 일이 없게 합니다.

포트폴리오에 "수강함"이라고
적을 일은 없습니다.

학교에서 만든 것 중에 끝까지 간 게 몇 개나 되나요. 대부분 기획서에서 멈추고, 잘 되면 데모까지 갑니다. 그 다음이 없습니다.

그래서 이 과정은 네 단계를 끝까지 걷게 만들어 두었습니다. 기획 → 제작 → 완성 → 세상에 내놓기. 앞 단계에서 만든 것이 다음 단계의 재료가 되기 때문에, 중간에 버리고 새로 시작할 일이 없습니다. 수료할 때 남는 것은 이수증이 아니라 작품입니다.

전공 불문, 전교생 누구나 이수할 수 있습니다. 게임학과가 아니어도 게임을 만들 수 있다는 뜻입니다.

소단위전공(MD)이 뭔가요

이름이 딱딱한데, 뜻은 간단합니다. 전공을 통째로 바꾸지 않고 얹는 작은 전공입니다. 정규 전공만큼 길지 않지만 이수하면 정식으로 인정되고, 타전공 학점 인정 제도와도 연결됩니다.

쉽게 말해 — 본전공은 그대로 두고, 여기에 "AI로 웹툰 만들 줄 아는 사람" 한 줄을 더 붙이는 것입니다. 아래 세 가지 중에 고르면 됩니다.

세 과정이 함께 지키는 규칙

셋 중 하나를 고르라고 했지만,
사실 섞어도 됩니다.

• 학과 경계를 묻지 않습니다. 게임 과정을 듣다가 웹툰 모듈을 가져와도 됩니다. 이야기를 잘 쓰는 게임 개발자, 게임처럼 분기되는 웹툰 — 그런 게 나오라고 열어 둔 것입니다.
• 전공자와 비전공자를 같은 속도로 몰지 않습니다. 그림을 그려 본 사람과 처음 잡아 보는 사람이 같은 과제를 받으면 한쪽은 지루하고 한쪽은 포기합니다. 난이도를 조절하는 장치를 따로 둡니다.
• 이수하면 소단위전공(MD)으로 정식 인정되고, 타전공 학점 인정 제도와 연계됩니다. 들은 시간이 기록으로 남습니다.

연수 이수증 한 장으로
수업이 바뀌지는 않습니다.

세 시간짜리 특강을 듣고 나오면 그 자리에서는 다 알 것 같습니다. 그런데 막상 강의계획서를 열면 어디부터 손대야 할지 모르겠습니다. 그러다 학기가 시작되고, 결국 작년 파일을 다시 엽니다.

그 반복을 끊는 것이 이 프로그램의 목적입니다. 듣고 끝나는 연수를 아예 폐기했습니다. 대신 내 수업의 실제 문제를 팀으로 붙들고, 그 결과물이 다음 학기 강의계획서가 되게 합니다. 나올 때 손에 남는 것이 있어야 연수입니다.

트리니티 — 3인 1팀

AI를 몰라서 못 한다는 말이
성립하지 않게 만들었습니다.

혼자 다 알아야 시작할 수 있다면 대부분은 시작을 못 합니다. 그래서 수업 하나를 세 사람이 나눠 맡습니다.

셋은 문제 정의 → 함께 설계 → 실제 수업에 적용(코티칭) → 표준 모듈로 공유를 한 바퀴 돕니다. 마지막 단계가 중요합니다. 한 팀이 넘은 벽은 다음 팀이 다시 넘지 않습니다. 같은 고생을 학과마다 반복하지 않게 하려는 것입니다.

30시간, 무엇을 하나요

강의를 듣는 시간이 아니라 만드는 시간입니다. 특히 마지막 12시간이 이 프로그램의 핵심입니다.

1. Core · 4시간AI 윤리, 저작권, 개인정보처럼 대학이 공통으로 지켜야 할 기준. 온라인이라 편한 시간에 들으시면 됩니다.
2. Choice · 6시간계열마다 필요한 게 다릅니다. 예체능과 공학이 같은 걸 들을 이유가 없으니, 내게 맞는 모듈만 골라 담습니다.
3. Design · 8시간대면 워크숍. 남의 사례를 보는 게 아니라 내 과목의 설계안을 그 자리에서 만듭니다.
4. Build · 12시간실제 수업에 넣어 보고 고칩니다. 끝나면 내 교과목 전용 AX 수업 가이드라인이 남습니다. 평가 기준과 부정행위 대응까지 포함해서요.

목표는 하나입니다 — 강의실에 그대로 들고 들어갈 수 있는 상태.

막혔을 때 부를 곳

밤 열한 시에 에러가 나면
누구한테 물어보나요.

그 답이 "없다"였기 때문에 많은 시도가 중간에 멈췄습니다. 그래서 상시로 붙잡을 수 있는 곳을 따로 만들었습니다.

여기서 모인 사례는 그냥 사라지지 않습니다. 어떤 도구가 자꾸 말썽인지가 쌓이면 그 도구를 교육과정에서 빼는 근거가 되고, 해결한 방법은 리포트로 정리돼 다른 교수님들께 돌아갑니다.

들인 시간이 그냥 사라지지 않게

솔직히 말하면, 이런 일은 해도 티가 잘 안 납니다. 그래서 남도록 만들어 두었습니다.

AI-Master 인증제입니다. 단계별로 공식 인증서가 나오고, 수업 설계·교안 개발·코티칭 참여는 교원 업적평가에 반영됩니다. 브릿지 역할을 맡으면 활동비가, AI 교수로 코티칭에 들어가면 강의 부담 경감이 따라옵니다. 우수 사례로 뽑히면 사례집에 공동 저자로 이름이 올라갑니다.

잘 만든 수업을 우리만 쓰면,
그건 자산이 아니라 재고입니다.

좋은 강의자료가 담당 교수의 노트북 안에서만 사는 경우가 많습니다. 그 교수가 안식년을 가면 그 수업도 같이 쉽니다. 그렇게 사라진 것이 대학마다 얼마나 될까요.

그래서 검증을 통과한 것은 내보내는 것을 기본값으로 두었습니다. 지역의 대학·기관과 나누고, 온라인으로 여는 것도 추진합니다. 나간 수업이 밖에서 겪은 일은 다시 우리 강의실로 돌아옵니다.

무엇을 어떻게 나누나요

"자료 공유합니다" 하고 파일 하나 던지는 것으로는 아무도 못 씁니다. 받는 쪽이 그대로 수업을 열 수 있는 상태로 묶어서 보냅니다.

• 영상강의, 수업자료, 워크북, AI 사용 매뉴얼, 검증된 프롬프트, 역량 평가표까지 한 묶음으로.
• 낱개 학습블록, 교과 한 과목 패키지, 그 대학 사정에 맞춘 키트 — 세 가지 크기로 준비합니다. 필요한 만큼만 가져가면 됩니다.
• 공개 강좌는 대학 밖 누구나 들을 수 있게 여는 것을 추진합니다. 재학생이 아니어도 됩니다.

잘한 사람은 기록으로 남습니다

좋은 수업일수록 가둬 두면 낡습니다

이 교육과정은 완성형이 아니라
계속 고쳐 쓰는 물건입니다.

잘 굴러간 모듈은 다음 학기의 권장 경로로 올라갑니다. 낡은 모듈은 검증을 거쳐 내려가고 최신 기술로 교체됩니다. 반응이 좋았던 교수자 프로그램은 정규 교수법으로 상시 운영으로 바뀝니다.

한 학기가 끝나면 그 결과가 곧바로 다음 학기 설계에 들어갑니다. 그래서 이 수업들은 언제나 지금의 AI와 같은 시간대에 있습니다.

우리가 그리는 다음 장면

잘 만든 수업 하나가 한 강의실에서 끝나지 않는 것. 여기서 통한 방법이 옆 대학의 교실에서도 통하고, 그 경험이 다시 우리를 고치게 하는 것. 그게 이 사업의 끝 그림입니다.

함께하고 싶거나 궁금한 것이 있으시면 — 참여·문의로 연락 주세요.

"이런 것까지 물어봐도 되나" 싶은 것도
물어보셔도 됩니다.

수강 신청 방법이 헷갈리거나, 내 전공에서 뭘 들으면 좋을지 모르겠거나, 수업에 AI를 넣고 싶은데 어디서부터 손대야 할지 막막하거나 — 전부 저희가 받는 질문입니다.

어디로 물어보면 되나요

위 연락처는 아직 자리표시입니다. 대표 번호와 메일 주소가 확정되는 대로 교체됩니다.

찾아오시려면

동서대학교 TANGRAM 사업단
부산광역시 사상구 주례로 47 동서대학교 ○○관 ○층

건물·호실은 사업단 사무실 배치가 확정되면 채워 넣습니다.

학생이라면 먼저 이걸 보세요

물어보기 전에 답이 이미 있을 수도 있습니다.

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