의사·간호사·약사·변호사·건축사처럼 법이 대학 과정을 요구하는 길이 있고, 교양·기초 프로그래밍처럼 대학 밖에서도 충분히 배울 수 있는 목표가 있습니다. 같은 대학도 목표에 따라 가치가 다릅니다. 확인된 수치는 공식 통계·법령·논문으로, AMS 판단은 "AMS 분석"으로 표시하고, 자료가 없는 칸은 비워 둡니다.
"AI가 교수보다 무조건 낫다"는 결론은 근거가 없습니다. 지금까지의 연구는 설계된 AI 튜터가 특정 과목에서 효과가 클 수 있고, 답만 주는 AI는 오히려 학습을 줄일 수 있다는 두 방향을 함께 보여 줍니다. 사실 학습·튜터링·글쓰기 피드백·문제 해결·동기·장기 기억을 항목별로 비교한 대학 수준 연구가 쌓이면 이 칸을 채웁니다.
AI 학습의 위험
환각
없는 사실·출처를 그럴듯하게 만듭니다.
오래된 정보
학습 이후 바뀐 법·기술·통계를 모를 수 있습니다.
계산 오류
중간 단계 계산을 틀리고도 자신 있게 답합니다.
얕은 이해
답을 받아 적기만 하면 이해한 느낌만 남습니다.
과의존
안전장치 없는 GPT 사용 집단은 AI를 뗀 시험에서 쓰지 않은 집단보다 17% 낮았습니다(PNAS 2025, 고교 수학).
공식 자격 없음
AI 학습은 학위·면허가 되지 않습니다.
물리적 실습 한계
장비·환자·현장을 다루는 경험은 대신하지 못합니다.
인강과 AI는 순서가 다릅니다
인강
정해진 60강
→순서대로 시청
→모르는 부분은 다시 보기
AI
질문
→현재 수준 확인
→아는 부분 생략
→필요한 부분만 설명
→즉시 후속 질문
인강은 모두에게 같은 순서를 주고, AI는 학습자의 현재 수준에서 시작합니다. 대신 AI는 틀린 설명을 확인해 줄 사람이 없다는 위험을 함께 가집니다.
LECTURE REPLACEMENT MAP
전공별로 AI가 강의를 얼마나 대신할 수 있나
퍼센트 점수를 매기지 않았습니다. 이론 설명은 대부분 AI가 도울 수 있지만, 실습·면허·연구 지도가 강의와 묶인 전공일수록 대학 밖으로 옮기기 어렵습니다. 각 전공에서 AI가 할 수 있는 것과 어려운 것을 이유로 적었습니다(AMS 분석).
생산성 · 희소성 · 매출 기여 · 문제 해결 · 협상 · 실행 · 책임감(오너십) · 시장 크기
GPA is not identical to market value. 학점은 정해진 범위를 정해진 시간 안에 익혔는지를 보여 줍니다. 소득과 사업 성과는 거기에 더해 희소성, 매출 기여, 협상·실행, 일하는 시장의 크기에 좌우됩니다. 학점이 쓸모없다는 뜻이 아니라, 두 가지가 서로 다른 것을 잰다는 뜻입니다.
NEED-FIRST LEARNING
학년 순서가 아니라 필요한 것부터
Curriculum-first
1학년
→2학년
→3학년
→4학년
Need-first
지금 풀 문제
→필요한 지식 찾기
→이미 아는 것 빼기
→부족한 것만 학습
→바로 적용
예: 화학공학을 전공해 미적분·물리·열역학·이동현상을 이미 아는 사람이 기계설계를 이해하려 한다면, 기계공학 4년을 다시 할 필요 없이 정역학·재료역학·동역학·기계요소·진동 중 필요한 부분만 고르면 됩니다.
AI GAP LEARNING PLANNER
이미 아는 것 (고쳐도 됩니다)
University Path
기계설계 이해를 위해 학과 4년 과정을 처음부터 — 교양·필수·이미 배운 기초까지 다시
AI Gap Learning
정역학, 재료역학, 동역학, 기계요소설계, 진동, CAD·도면목표에 필요한 9개 주제 중 6개
건너뛰는 것
미적분, 일반물리, 재료과학
학습 시간은 목표 수준과 현재 실력에 따라 달라 임의로 정하지 않았습니다. 장비·안전이 필요한 실습(재료시험·공작 등)은 이 경로로 대신되지 않습니다.
ADULT RESKILLING
이미 학위가 있다면, 새 분야를 위해 대학에 다시 가야 할까
성인 비형식 학습 참여율(25–44세 / 45–64세)16% / 15%OECD 평균 52% / 45%
"학위 필요도" 점수 하나 대신 여섯 축을 따로 봅니다. 고용주 학위 필터와 네트워크 가치는 측정 자료가 없어 비워 두었습니다.
인문학
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
낮음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
높음
역사
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
낮음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
높음
경제
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
낮음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
높음
경영
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
낮음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
높음
법학
License Dependency · 면허 의존
높음
Equipment Dependency · 장비 의존
낮음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
높음
Credential Value · 자격 가치
높음
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
일부
수학
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
낮음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
높음
통계
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
낮음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
높음
컴퓨터공학
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
낮음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
높음
기계공학
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
높음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
일부
화학공학
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
높음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
일부
전기전자
License Dependency · 면허 의존
일부
Equipment Dependency · 장비 의존
높음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
일부
건축
License Dependency · 면허 의존
높음
Equipment Dependency · 장비 의존
일부
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
높음
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
일부
의학
License Dependency · 면허 의존
높음
Equipment Dependency · 장비 의존
높음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
높음
Credential Value · 자격 가치
높음
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
일부
간호
License Dependency · 면허 의존
높음
Equipment Dependency · 장비 의존
일부
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
높음
Credential Value · 자격 가치
높음
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
일부
생명과학
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
높음
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
일부
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
일부
디자인
License Dependency · 면허 의존
낮음
Equipment Dependency · 장비 의존
일부
Employer Degree Filter · 고용주 학위 필터
근거 자료 없음
Credential Value · 자격 가치
낮음
Network Value · 네트워크 가치
근거 자료 없음
AI Lecture Substitutability · 강의 AI 대체
높음
대표 직업
의사
면허 필수 — 의학 전공 대학(또는 의전원) 졸업 후 국가시험 대학 매우 높은 의존 AI 이론 학습 보조
소프트웨어 개발자
면허 없음 — 학위 요구는 회사별로 다름 대학 회사·직무에 따라 다름 AI 교육 대체 가능 영역이 큼. 포트폴리오가 높은 가치를 가질 수 있음
역사·인문 학습자
면허 없음 대학 지식 학습은 낮음, 전문 연구는 높음 AI 지식 학습은 AI·책·다큐·MOOC로 가능. 사료 비판·연구 훈련은 대학원 가치가 큼
DEGREE INFLATION · EMPLOYMENT FILTER
하버드경영대학원·Burning Glass Institute(2024)는 2014~2023년 미국 채용공고에서 학위 요건을 뺀 직무가 크게 늘었지만, 실제 비학위자 채용은 평균 약 3.5% 늘어나는 데 그쳤다고 분석했습니다. 공고 문구와 실제 채용 필터는 다를 수 있다는 뜻입니다. 한국 채용공고에서 학위 필수·우대·무관과 경력·포트폴리오·자격 요건을 추출하는 분석은 아직 하지 않았습니다.
교원 인건비 · 직원 인건비 · 학생 교육(실험실습·도서 등) · 연구 · 시설 · 일반관리 · 홍보 · 장학금 · 적립금 · 기타
학교별 비중은 대학알리미의 교비회계 결산서로 계산할 수 있지만 아직 불러오지 않았습니다. 전국 평균 비중도 공식 발표에서 찾지 못해 숫자를 넣지 않았습니다.
학교 회계 구조
교비회계
등록금·국고보조금 등으로 학교를 운영하는 회계. 등록금회계와 비등록금회계로 나뉩니다.
등록금회계
등록금 수입과 그 지출. 학생 입장에서 가장 직접적인 부분입니다.
비등록금회계
국고보조금·기부금·법인전입금 등 등록금 외 수입과 그 지출.
법인회계
학교법인(사학재단)의 회계. 법정부담금·법인전입금이 여기서 학교로 갑니다.
산학협력단회계
연구과제·기술이전 수입과 지출.
RESEARCH VALUE · TEACHING vs RESEARCH
Research Quality ≠ Teaching Quality. 교수의 일은 강의·연구·행정으로 나뉘고, 연구 실적(논문·인용·특허·연구비·기술이전·산학협력)이 높다고 학생 강의가 좋다는 보장은 없습니다. 교수 개인을 평가하지 않으며, 학과 단위 공개 자료(연구비·강의 부담)만 다룹니다.
시설 가치
실험실 · 도서관 · 체육관 · 기숙사 · 전산실 · 스튜디오 · 임상실습실
시설별 실제 이용 빈도와 투자비를 함께 공개하는 공식 자료는 찾지 못했습니다(미확인).
UNIVERSITY PROFILE
학교별 프로필은 아래 항목을 대학알리미 원자료로 채울 예정이며, 지금은 어떤 학교도 임의 값으로 채우지 않았습니다: 연 등록금, 장학금, 재학생, 전임교원, 교원 1인당 학생 수, 학생 1인당 교육비, 연구 실적, 취업률, 감사 이력, 재무(교비·법인·산학협력단), 조달 이슈.
PROCUREMENT WATCH
대학이 산 물건은 시장가와 비교해 합리적인가
의자·컴퓨터·장비·공사 같은 계약을 같은 사양의 시장가와 비교합니다. 계약 원문(나라장터·학교 공개 계약)이 확인된 건만 사례로 올리고, 현재 등록된 사례는 없습니다. 직접 비교해 볼 수는 있습니다.
품목: 두 가격을 입력하세요
이 계산은 입력한 값으로만 하며 저장하지 않습니다. AMS가 공개하는 조달 사례는 계약 원문이 있는 것만입니다.
분류: 가구, 컴퓨터, 장비, 공사, 리모델링, 소프트웨어, 유지보수, 급식, 용역 · 기록 항목: 품목, 수량, 계약금액, 단가, 업체, 계약방법(일반·제한·수의), 입찰 참여 수, 시장 기준가
RED FLAGS
반복 수의계약
경쟁 없이 같은 방식이 반복되면 가격 검증이 약해집니다.
이례적 단가
같은 사양의 시장가와 차이가 크면 사양·조건 확인이 필요합니다.
계약 후 금액 증액
설계 변경·추가 공사로 금액이 늘어난 이유를 봐야 합니다.
특수관계 거래
법인 임원·친족 관련 업체와의 거래는 공식 자료로만 표시합니다.
같은 업체 반복 낙찰
반복 자체는 정상일 수 있어 입찰 참여 수와 함께 봐야 합니다.
감사 지적
교육부·감사원 지적은 처분 결과까지 함께 적습니다.
경쟁 없는 입찰
단독 응찰·유찰 반복은 조건이 특정 업체에 맞춰졌는지 볼 단서입니다.
위 항목은 비리 확정이 아니라 위험 신호입니다. 확정은 감사 처분·판결로만 표시합니다. 업체와 법인·직원의 관계(친족·전 직장·반복 계약·관계사)는 공식 자료가 있을 때만 적습니다.
AUDIT · PRIVATE-SCHOOL MISCONDUCT
대학 돈은 어디로 갔나
의혹·감사 지적·수사·기소·유죄 확정·무죄·행정 처분·종결을 구분합니다. 확정되지 않은 사건은 확정처럼 쓰지 않으며, 사학 전체를 일반화하지 않습니다.
서남대 등 (설립자 이홍하) 유죄 확정
2007년 1월~2012년 8월 · 교비 유용, 횡령
설립자가 서남대·한려대 등 자신이 세운 학교의 교비 등 약 1,003억 원을 횡령한 혐의로 재판을 받았습니다.
2016년 5월 대법원에서 징역 9년·벌금 90억 원 확정. 서남대는 2018년 2월 폐교했습니다.
미국은 기숙사·식비(Room & Board)와 학자금 대출 구조가 따로 커서 등록금만으로 비교하면 안 됩니다. 한국은 학사 이상 교육비 중 정부 부담이 48%로 OECD 평균(68%)보다 낮아 가계 부담 비중이 큽니다. 학자금 대출은 2025년 4년제 재학생의 14.3%(46만 3,764명)가 이용했습니다. 일본·유럽 비교와 국가별 평균 부채·상환은 아직 넣지 않았습니다.