AI로 무엇을 만들었느냐보다 누구의 어떤 문제를 풀었느냐가 중요해지고 있다. 베이징시 교육위원회가 10월 27일 공개한 제2회 대학생 ‘인공지능+’ 혁신대회 공지는 이런 변화를 보여 준다. 기업이 실제 과제를 제시하고 대학생이 해법을 내는 방식이다. 수업에서 배운 기술을 산업 현장과 연결하려는 시도라는 점에서 눈길을 끈다.
대회는 베이징시 교육위원회가 주최하고 베이징공업대(北京工业大学)가 맡아 운영한다. 공지에 따르면 문제는 모두 11개다. 기업이 방향을 정한 과제와 열린 창작 과제를 함께 두었다. 다만 열린 과제도 기업이 정한 방향과 경기 규칙 안에서 진행한다. 원하는 프로그램을 아무렇게나 제출하는 경진대회와는 출발점이 다르다.
이 방식의 특징은 기술 선택보다 문제 파악이 먼저라는 데 있다. 예를 들어 물건의 불량을 찾는 일이 과제라면, 화려한 화면보다 실제 불량을 얼마나 제대로 구별하는지가 중요하다. 이는 특정 출제 문제의 내용을 옮긴 것이 아니라 대회의 취지를 이해하기 위한 예시다. 학생은 사용자와 작업 조건을 알아야 자신이 만든 도구의 쓸모를 설명할 수 있다.
평가 과정도 그 취지와 연결된다. 대학 안에서 먼저 참가팀을 고르고, 기업별 선발을 거쳐 시 단위 오프라인 결선으로 이어진다. 기업 선발에서는 현장 시험과 시스템 실행, 결과 시연, 전문가 문답 등을 과제 특성에 맞게 활용한다고 안내했다. 보고서에 적힌 설명과 실제로 작동하는 결과를 함께 볼 수 있도록 구성한 것이다.
대학생 교육에서 이런 차이가 중요한 이유는 정답이 미리 적혀 있지 않은 문제가 많기 때문이다. 시험에서는 주어진 조건을 이용해 답을 찾지만, 현장에서는 어떤 조건이 빠졌는지부터 물어야 한다. 자료가 부족한지, 처리 시간이 너무 긴지, 다른 사람이 사용하기 어려운지 살피는 과정도 문제 해결의 일부다. 이번 대회는 그 과정을 평가 대상으로 끌어오려 한다.
여러 전공이 함께 참여할 여지도 있다. 공지는 전공과 학문 분야를 넘는 팀 구성을 권장한다. AI 프로그램을 다루는 학생만으로 끝나는 일이 아니라는 뜻이다. 문제를 설명하는 사람, 자료를 정리하는 사람, 결과를 사용자의 눈으로 점검하는 사람이 협력할 수 있다. 다만 팀 구성이 다양하다는 사실만으로 좋은 성과가 보장되는 것은 아니다. 각자가 맡은 일이 분명해야 한다.
중국의 대학에서 AI 수업을 늘리는 흐름을 볼 때, 시간표에 새 과목이 들어갔는지만 살피면 중요한 부분을 놓칠 수 있다. 학생이 실제 자료를 다뤄 보는지, 오류가 났을 때 원인을 찾아 설명하는지, 다른 사람과 결과를 고쳐 보는지도 봐야 한다. 이번 대회는 이런 수업 밖 경험을 제공할 수 있는 장치다. 실제 학습 효과는 참가 이후의 결과를 통해 따로 평가해야 한다.
기업에도 질문이 남는다. 기업이 과제를 낸다고 해서 대학생이 당장 상용 제품을 완성해야 하는 것은 아니다. 교육 목적의 대회라면 시도와 실패에서 배울 공간이 필요하다. 사용 가능한 자료와 기술 지원이 충분한지, 평가 기준이 이해하기 쉽게 공개되는지가 중요하다. 학생이 해결할 수 있는 범위와 기업이 기대하는 수준을 맞춰야 협력이 지속될 수 있다.
참가를 고려하는 학생에게는 일정 구분이 특히 중요하다. 공지는 대학 예선 추천, 기업 선발, 최종 결선을 서로 다른 단계로 제시한다. 학교 내부 일정이 전체 대회 일정과 같다고 생각해서는 안 된다. 팀을 꾸리고 지도교수와 의논한 뒤 공식 안내에서 자기 학교의 접수 절차를 확인하는 순서가 필요하다. 신청서 제출만으로 결선 진출이 정해지는 것은 아니다.
팀원 사이에는 처음부터 결과를 기록하는 습관도 도움이 된다. 어떤 자료로 시험했는지, 잘못된 결과가 얼마나 나왔는지, 고친 뒤 무엇이 달라졌는지 남겨 두면 발표가 구체적으로 바뀐다. 단순히 ‘정확도가 높다’고 쓰는 대신 어떤 상황에서 잘되고 어디에서 어려운지 설명할 수 있다. 이런 기록은 대회가 끝난 뒤에도 학생 자신의 배움을 보여 주는 자료가 된다.
AI가 만든 결과를 그대로 믿는 태도도 경계할 필요가 있다. 보기 좋은 답변과 실제로 맞는 답변은 다를 수 있다. 학생이 결과를 다시 확인하고 판단한 흔적이 있어야 교육의 의미가 살아난다. 이는 대회 공지에 없던 성과를 주장하는 것이 아니라 실제 문제를 풀겠다는 목표에서 따라 나오는 과제다. 기술을 사용하는 능력에는 틀린 결과를 알아보는 힘도 포함된다.
이번 대회가 중국 대학 전체의 교육 변화를 대표한다고 단정할 수는 없다. 하나의 지역 대회 공지만으로 전국 학생의 실력을 판단할 수도 없다. 그럼에도 기업의 문제, 대학의 학습, 실행 중심의 평가를 한 과정으로 묶었다는 방향은 분명하다. AI 교육의 성패를 프로그램 사용 횟수보다 해결 과정에서 찾으려는 시도로 읽을 수 있다.
참가 준비에는 마감일의 구분도 필요하다. 공식 공지는 최초 온라인 신청을 11월 7일까지, 대학의 선발 추천을 25일까지로 제시했다. 최종 결선은 12월 26일 예정이므로 작품을 고칠 시간도 단계에 맞춰 계획해야 한다.
결국 대회의 흥미로운 점은 AI라는 이름보다 질문의 변화에 있다. ‘어떤 모델을 썼나’에서 ‘누구에게 어떤 도움이 됐나’로 시선이 움직인다. 학생이 이 질문에 자료와 실행 결과로 답할 수 있다면, 대회는 작품 전시를 넘어 배움의 장이 될 수 있다. 다음에 확인할 것은 멋진 구호가 아니라 학생들이 실제 문제를 어떻게 이해하고 고쳤는지다.
[참고자료]
베이징시 교육위원회｜제2회 대학생 인공지능+ 혁신대회 공지 · 2026-10-27
https://jw.beijing.gov.cn/gjc/gzdt_15687/202610/t20261027_4920027.html
企业出题，大学生用AI解决真问题
北京市教委10月27日公布第二届大学生“人工智能+”创新大赛安排。比赛由北京工业大学承办，共设11道赛题，强调真实场景和产业需求，经过高校推荐、企业选拔和线下决赛。跨学科团队需要说明问题、展示成果并接受评审。赛事提供实践机会，但不能仅凭通知断言教学效果。AI教育的重点，是让学生解释自己的方案如何解决问题，而不只是展示工具。
[어휘풀이]
赛题 / sàití / 대회 출제 문제
场景 / chǎngjǐng / 상황·장면
需求 / xūqiú / 수요·필요
推荐 / tuījiàn / 추천하다
选拔 / xuǎnbá / 선발하다
团队 / tuánduì / 팀
评审 / píngshěn / 심사하다
方案 / fāng’àn / 방안
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