대학 행정 AX 교육: 서울과학기술대학교 교직원들의 행정 업무를 효율화하다
대학 행정 AX 교육,
기능보다 교직원이 실제로 수행하는 업무를 다뤄야 합니다.
안녕하세요, 데이터다이빙입니다.
대학 행정에서는 다양한 형태의 자료가 만들어집니다. 프로그램 운영실적과 학생 수요를 바탕으로 새로운 사업을 기획하고, 졸업생의 취업현황 데이터를 정리해 지원 방향을 검토합니다. 기획한 프로그램과 행사를 학생들에게 알리기 위한 홍보 콘텐츠도 필요합니다.
이처럼 하나의 부서 안에서도 문서 작성과 데이터 분석, 콘텐츠 제작이 함께 이루어지기 때문에 생성형 AI의 일반적인 기능만 소개하는 교육으로는 실제 업무와의 접점을 찾기 어렵습니다.
어떤 자료를 다루는지, 그 자료가 어떤 행정 문서와 결과물로 이어지는지를 교육에 반영해야 교직원이
자신의 업무에서 AI를 활용할 수 있습니다.
서울과학기술대학교는 2025년 데이터다이빙의 AX 세미나를 접한 뒤 교직원 대상 교육을 문의했습니다. 교육 대상은 취업진로본부 소속 교원과 행정 직원, 컨설턴트 등으로, 학생의 진로와 취업을 지원하기 위한 기획·데이터·홍보 업무를 수행하고 있었습니다.
이번 글에서는 서울과학기술대학교와 함께 진행한 ‘대학 행정 AX 교육’에 대해 소개합니다.
교직원이 실제로 다루는 업무를 교육 과정으로
취업진로본부의 업무는 서로 분리되어 있지 않습니다.
프로그램 운영실적과 학생 수요를 검토해 새로운 사업을 기획하고, 취업현황 데이터를 분석해 지원이 필요한 영역을 살펴봅니다. 기획된 사업과 행사는 학생들에게 전달할 수 있는 홍보 콘텐츠로 제작해야 합니다.
이번 대학 행정 AX 교육은 이러한 업무의 연결을 반영해 세 가지 과정으로 구성했습니다.
보편적인 예제 위주의 데이터를 사용하는 대신 취업지원 프로그램, 학생 수요조사, 졸업생 취업현황,
취업·진로 행사 등 취업진로본부 교직원에게 익숙한 업무 상황을 교육에 반영했습니다.
교육생이 AI 기능을 개별적으로 익히는 데 그치지 않고, 자신이 평소 다루는 자료가 문서와 분석 결과,
홍보 콘텐츠로 발전하는 과정을 직접 경험할 수 있도록 설계했습니다.
운영실적과 학생 수요를
보고서와 기획서로 연결하다
첫 번째 과정에서는 프로그램 운영실적과 학생 수요조사 형태의 자료를 바탕으로 새로운 프로그램을 기획했습니다.
행정 업무에서 생성형 AI를 활용하려면 단순히 문장을 생성하는 것보다, 업무의 배경과 목적을 AI가 이해할 수 있도록 전달하는 과정이 먼저 필요합니다. 같은 자료를 사용하더라도 무엇을 기획하는지, 누구를 위한 문서인지에 따라 필요한 정보와 구성은 달라지기 때문입니다.
교육생들은 주어진 자료를 검토한 뒤 새로운 프로그램의 방향을 구체화하고, 기획에 필요한 정보를 추가로 조사했습니다. 이후 수집한 내용을 행정 문서의 목적에 맞게 구조화하며 보고서와 계획서의 초안을 발전시켰습니다.
생성형 AI가 제안한 내용을 그대로 사용하는 것이 아니라, 조사한 정보의 근거와 문서의 논리, 기관에서
활용하기 적절한 표현인지 검토하는 과정도 함께 다뤘습니다.
완성된 기획 내용은 표와 단계형 구조 등으로 시각화했습니다.
여러 항목으로 구성된 계획을 한눈에 파악할 수 있는 자료로 재구성하며, 아이디어 도출부터 보고와
공유까지 이어지는 행정 문서 작성 과정을 경험했습니다.
취업현황 데이터를
분석과 시각화 결과로 전환하다
대학의 행정 데이터에는 학과와 졸업연도, 취업 여부, 취업 기업과 산업 분류 등 다양한 정보가
포함됩니다.
하지만 데이터가 축적되어 있어도 표기 방식이 일정하지 않거나 확인이 필요한 값이 섞여 있으면 원하는
기준으로 현황을 파악하기 어렵습니다. 데이터를 보고와 의사결정에 활용하려면 먼저 분석할 수 있는 구조로 정리하는 과정이 필요합니다.
두 번째 과정에서는 취업진로본부의 업무와 유사한 졸업생 취업현황 데이터를 활용했습니다. 교육생들은 원본 데이터의 구조를 살펴보고, 생성형 AI와 Excel을 활용해 분석에 필요한 형태로 자료를 정리했습니다.
정리된 데이터는 학과와 산업 등 업무에 필요한 기준으로 분석하고 시각화했습니다. 단순히 표를 정돈하는 데 그치지 않고, 취업현황에서 확인되는 특징을 보다 빠르게 파악하고 향후 지원 방향을 검토할 수 있는
자료로 발전시켰습니다.
교육에서는 결과를 만드는 과정만큼 그 결과가 원본 데이터와 일치하는지 확인하는 과정도 함께 강조했습니다. AI가 제안한 작업을 그대로 적용하기보다 담당자가 결과를 검토하고, 실제 행정자료로 활용할 수
있는지 판단하도록 했습니다.
행사 정보를
포스터와 쇼츠 콘텐츠로 확장하다
취업진로본부에서는 프로그램을 기획하고 취업현황을 관리하는 것뿐만 아니라, 학생들이 행사와
지원 프로그램에 참여할 수 있도록 관련 정보를 효과적으로 전달해야 합니다.
같은 행사 정보라도 포스터와 카드뉴스, 영상, 안내용 발표자료는 서로 다른 방식으로 구성해야 합니다.
모든 정보를 한 화면에 담기보다 전달 대상과 매체에 따라 핵심 메시지와 정보의 우선순위를 조정하는 과정이 필요합니다.
따라서 세 번째 과정에서는 취업·진로 행사 정보를 바탕으로 다양한 홍보 콘텐츠를 제작했습니다.
교육생들은 행사의 목적과 대상, 반드시 전달해야 하는 정보를 먼저 정리한 뒤 포스터와 홍보 이미지로
발전시켰습니다. 생성된 결과물은 행사 정보의 정확성과 가독성, 이미지 품질, 기관의 공식 자산 반영 여부를 기준으로 검토했습니다.
포스터 제작 이후에는 캠퍼스에서 진행되는 취업행사의 장면과 분위기를 이미지로 구현하고,
이를 쇼츠 영상용 콘텐츠로 확장했습니다.
하나의 행사 정보를 정적인 홍보물에만 사용하는 것이 아니라, 학생들에게 전달되는 여러 형식의 콘텐츠로 발전시키는 전체 제작 흐름을 경험할 수 있도록 구성했습니다.
교육 내용만큼 중요한 것은
실습에 집중할 수 있는 환경
생성형 AI 교육은 강의자료만으로 완성되지 않습니다.
교육생이 직접 도구에 접속하고 결과물을 만들어야 하기 때문에 개인별 장비와 계정 환경, 프로그램 설치 여부가 교육 참여에 영향을 줄 수 있습니다. 특히 여러 도구를 함께 활용하는 과정에서는 실습 환경을 미리 준비하는 것이 중요합니다.
데이터다이빙은 교직원들이 원활하게 실습할 수 있도록 노트북 대여를 지원하고, 교육에 필요한 프로그램과 계정 환경을 사전에 안내했습니다. 교육 당일에는 출석부를 준비하고 수강생의 진행 상황을 확인하며
실습을 지원하고, 또한 장시간 이어지는 교육에 집중할 수 있도록 도시락 업체를 별도로 소싱해 식사를
제공했으며, 다과를 포함한 현장 운영도 함께 준비했습니다.
교육 내용과 강사만 제공하는 데 그치지 않고 노트북 기기 대여와 출석 관리, 식사와 다과까지 운영 전반을 지원함으로써 담당자의 준비 부담을 줄이고, 교육생이 실습에 집중할 수 있는 환경을 마련하여 안정적인
교육을 운영할 수 있었습니다.
대학 행정 AX 교육의 출발점은
실제 업무를 이해하는 것
이번 과정은 기술적으로 복잡한 기능을 익히는 데 목적을 둔 교육이 아니었습니다.
취업진로본부에서 반복되는 보고서와 기획서 작성, 취업현황 데이터 분석, 행사 콘텐츠 제작 업무를 중심으로 생성형 AI의 활용 범위를 구체화하는 데 집중했습니다.
같은 생성형 AI를 사용하더라도 제조업과 공공기관, 대학 행정에서 필요한 교육은 다릅니다.
구성원이 다루는 자료와 반복하는 업무, 최종적으로 만들어야 하는 결과물이 서로 다르기 때문입니다.
서울과학기술대학교 대학 행정 AX 교육은 기관의 범위에서 멈추지 않고, 취업진로본부라는 구체적인
부서의 업무까지 반영했습니다. 교육의 난이도나 기술적인 복잡성보다 교직원이 자신의 업무와 AI의 접점을 발견하고, 직접 결과물을 만들어보는 경험에 초점을 맞췄습니다.
데이터다이빙은 앞으로도 기관의 업무 환경과 교육 대상, 실제 산출물을 고려해 생성형 AI가 현업의 변화로 이어질 수 있는 맞춤형 교육을 설계하겠습니다.
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