[Paper] 산업과 함께하는 온라인 다기관 연구 수준 소프트웨어 엔지니어링 코스 교육 - 경험 보고서

Source: arXiv - 2512.01523v1

개요

이 논문은 두 대학이 공동으로 제공한 대학원 수준의 “AI in Software Engineering” 과정을 산업 전문가들의 활발한 참여와 함께 진행한 선구적인 실험을 보고한다. 포스트‑COVID 시대의 완전 온라인 교육에 대한 편안함을 활용하여, 깊은 전문 지식이 부족한 기관도 최첨단 연구‑지향 커리큘럼을 제공하면서 학생들에게 실제 현장의 도전을 직접 접할 수 있는 기회를 제공할 수 있음을 보여준다.

주요 기여

• 다기관, 연구‑수준 교육을 위한 재현 가능한 모델 – 학술 자원과 산업 전문성을 완전 온라인 환경에서 결합.
• AI‑기반 SE 주제를 통합한 커리큘럼 설계 (예: 자동화 테스트, 결함 예측, 코드 합성)와 산업 사례 연구 및 실시간 도구 시연.
• 구조화된 산업‑강사 파트너십 프레임워크, 여기에는 게스트 강의 일정 관리, 멘토링 루프, 공동 평가 루브릭이 포함됨.
• 학생 성과에 대한 실증적 증거, 참여 지표, 프로젝트 품질, 학습 효과 인식 등을 포함.
• 유사 과정을 시작하려는 소규모 또는 자원 제한 부서를 위한 가이드라인 및 모범 사례 권고.

방법론

1. 코스 공동 설계 – 두 대학의 교수진이 학습 목표, 주간 주제, 평가 기준을 일치시킴. 산업 파트너는 현재 R&D 초점에 맞는 모듈을 공동 저술하도록 초대됨.
2. 전달 플랫폼 – 단일 학습 관리 시스템(LMS)에서 녹화 강의, 실시간 Q&A 세션, 협업 작업 공간(GitHub 저장소, Slack 채널)을 호스팅.
3. 교육 역할
   • 학술 책임자: 이론을 정리하고 과제를 채점하며 학문적 엄격성을 보장.
   • 산업 멘토: 실제 사례를 제시하고 도구 시연을 제공하며 프로젝트 멘토링을 수행.
4. 학생 프로젝트 – 팀은 학기 전체에 걸친 연구‑지향 프로젝트를 수행하며, 산업 파트너의 백로그에서 문제를 선택함. 프로젝트는 학술 및 산업 감독자 모두에 의해 반복적으로 검토됨.
5. 데이터 수집 – 저자들은 정량적 데이터(출석률, 과제 점수, 프로젝트 성적)와 정성적 피드백(설문, 포커스 그룹)을 학생, 교수, 산업 멘토로부터 수집함.

결과 및 발견

이 결과는 학술‑산업 온라인 혼합 모델이 높은 학문적 기준을 유지하면서 실질적인 산업 관련성을 제공할 수 있음을 시사한다.

실용적 함의

• 대학을 위해 – 소규모 또는 특수 부서는 새로운 교수진을 채용하지 않고도 “전문 지식 차용”을 통해 대학원 포트폴리오를 확대할 수 있다.
• 산업을 위해 – 기업은 최첨단 연구에 조기에 접근하고, 동기 부여된 학생들과 파일럿 도구를 시험하며, 잠재적 인재를 발굴할 수 있다.
• 개발자 및 기술 전문가를 위해 – 이 코스 형식은 대학과 협업한 MOOC 또는 내부 교육 프로그램을 통해 이론과 실시간 산업 사례를 결합한 팀 역량 강화 템플릿을 제공한다.
• 커리큘럼 디자이너를 위해 – 구조화된 멘토링 루프(학술 → 산업 → 학생)는 사이버 보안, 데이터 엔지니어링, 양자 컴퓨팅 등 다른 적용 CS 분야에도 적용 가능하다.

제한점 및 향후 연구

• 자원 조정 – 기관 및 산업 파트너 간 일정 조율이 어려웠으며, 전담 프로그램 매니저가 필수적이었다.
• 평가 정렬 – 학술적 엄격성과 산업 중심 산출물 간 균형을 맞추기 위해 루브릭을 반복적으로 다듬어야 했다.
• 두 기관을 넘어선 확장성 – 본 연구는 두 대학만을 대상으로 했으며, 더 큰 컨소시엄으로 확장할 경우 추가적인 물류 부담이 발생할 수 있다.
• 미래 방향 – 저자들은 비동기식 마이크로러닝 모듈, AI‑생성 코드 자동 채점, 졸업생 경력 추적을 통한 장기 영향 측정 등을 실험할 계획이다.

저자

• Pankaj Jalore
• Y. Raghu Reddy
• Vasudeva Varma

논문 정보

• arXiv ID: 2512.01523v1
• 분류: cs.SE, cs.AI
• 출판일: 2025년 12월 1일
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