[서울=뉴시스]윤현성 기자 = 인공지능(AI)이 빠르게 답을 내놓는 시대에 엔지니어에게 필요한 역량을 '정답 찾기'가 아닌 '좋은 질문 만들기'에서 찾은 교육모델이 제시됐다. 기술 문제를 산업 생태계와 공급망, 정책, 지정학 등 여러 관점에서 바라보고 반대 근거까지 검토하도록 해 비판적 사고와 판단 과정을 훈련하는 방식이다.

연세대학교 AI반도체 혁신연구소는 지난 13일 키프로스 파포스에서 열린 국제 공학교육 학술대회 'IEEE FIE 2026'에서 질문과 비판적 사고를 구조화한 '3×3 나인 렌즈' 교육모델을 발표했다고 17일 밝혔다.

이번 모델은 '엔지니어에게 질문하는 법 가르치기' 연구를 통해 개발됐다. 국가 AI반도체 인재양성사업에서 활용하는 'SEMI 프레임워크'를 기반으로 했다. SEMI는 기술 전문성, 산업 생태계의 기회 발굴, 성장 확장, 통합적 전략 판단을 결합한 인재양성 모델이다.

국제전기전자공학자협회(IEEE)와 미국공학교육학회(ASEE)가 공동 개최한 IEEE FIE 2026은 올해 '대규모 언어모델 시대의 공학·컴퓨팅 교육'을 주제로 열렸다.

행사에서는 단순히 AI를 잘 활용하는 방법을 넘어, 인간이 어떤 질문을 던지고 AI의 답변을 어떻게 비판적으로 검토하며 독립적으로 판단할지를 교육하고 평가하는 문제가 주요 의제로 다뤄졌다.

'3×3 나인 렌즈'는 서로 다른 사고 관점을 각각 하나의 '렌즈'로 보고, 사고의 범위와 인식의 깊이를 3×3 형태로 결합한 질문 체계다.

학생들은 하나의 기술 문제를 기술 자체만 보는 데서 그치지 않고 산업 생태계와 공급망, 정책, 지정학 등으로 범위를 넓혀 질문한다. 자신이 전제로 삼고 있는 숨은 가정이나 기존 주장에 반하는 근거도 함께 살펴보도록 했다.

질문의 범위를 단계적으로 확장하면서 '왜 그렇게 판단했는지'까지 따져보게 한 것이 특징이다. 이를 통해 추상적인 질문 능력과 비판적 사고를 실제 수업 활동으로 구체화하고, 학생이 어떤 과정을 거쳐 결론에 도달했는지도 관찰·평가할 수 있도록 설계했다.

연구진은 실제 대학원 반도체 전략 수업에도 이 방식을 적용했다. 4개 학기 동안 학생 72명이 작성한 에세이 108편을 분석했다.

학생에게 자유롭게 의견을 제시하도록 했을 때는 기존에 익숙한 관점에서 크게 벗어나지 않는 경향이 나타났다. 반면 과제에서 반대되는 근거까지 검토하도록 명확히 요구하자, 주장이나 정보를 검증하면서 추론하는 경향이 강화된 것으로 나타났다.

연구진은 이를 토대로 구조화된 질문 방식이 교육에 활용될 가능성을 제시했다. 학생의 추론 과정을 관찰하고 평가하는 과정에는 AI 기반 분석도 보조 수단으로 활용했다.

이번 연구는 연세대 연구진이 지난 9월 세계공학교육포럼(WEEF 2026)에서 발표한 '전략적 문해력' 연구의 후속 성과다.

앞선 연구가 기술과 산업을 여러 관점에서 바라보며 혁신과 확장의 기회를 찾는 역량에 초점을 맞췄다면, 이번 연구에서는 한 단계 더 나아가 실제로 어떤 질문을 만들고 이를 토대로 어떻게 판단할 것인지에 대한 구체적인 방법론을 제안했다.

임준서 연세대 AI반도체 혁신연구소장은 "미래의 엔지니어는 AI의 답변에서 빠진 관점을 발견하고 다음에 무엇을 질문해야 할지 판단할 수 있어야 한다"며 "기존의 해결 방법을 개선해야 할 때와 문제 자체를 새롭게 정의해야 할 때를 구분하는 판단력을 기르는 것이 중요하다"고 말했다.

한편 이번 연구와 연세대 AI반도체 혁신연구소의 인재양성 프로그램은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 '산학연계 AI반도체 선도기술 인재양성사업' 지원을 받아 수행되고 있다.

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