2027–2030 교육과정 개편 · 전공별 사전자료

글로벌비지니스AI전공 교육과정
개편안

현재 운영 중인 교과목을 학생이 이해하기 쉬운 모듈 체계로 재구성하는 것이 이번 개편의 핵심입니다. 기준 충족은 6/9 에서 8/9 로 올라갑니다.

2026.08.17글로벌융합대학 글로벌비지니스AI전공회의자료 v1.0사전자료 v5

AI교육혁신원이 제시한 개편 목적

「미래형 융복합교육 2.0 기반 전주기 교육 실행체계 구축」

목적 1

학생이 이수 경로를 스스로 찾을 수 있게

교과목을 나열하는 방식에서 벗어나, 진로와 연결된 모듈 단위로 묶어 「이 묶음을 들으면 무엇을 할 수 있다」를 학생이 알 수 있게 합니다.

목적 2

선언과 실행을 일치시키기

전공 개요·교육목표·차별성에 적어 둔 내용이 실제 교과목으로 구현되어 있는지 확인하고, 어긋난 곳을 이번에 맞춥니다.

목적 3

대학 특성화와 잇기

바이오·헬스케어(Bio)와 AI 전환(AX)이라는 대학의 방향이 전공 교육과정에 실제로 드러나도록 합니다.

목적 4

전주기 실행체계로

교육과정 편성에서 끝나지 않고 운영·성과관리까지 이어지는 체계를 갖춥니다.

지켜야 할 기준 아홉 가지

개편 전 — 현행 교육과정 기준

6 / 9 충족

기준요구현재판정
모듈 수4~8개6개충족
모듈당 과목 수4~5과목A 7 · B 4 · C 4 · D 4 · E 5 · F 4충족
모듈 학점12학점 이상전 모듈 충족충족
교과목 총수40개 이내28개 · 84학점충족
전공필수3~4개0개미충족
모듈마다 대표 교과목 1개모듈당 1개미지정 6개미충족
Bio Core · Bio각 1개 이상Bio Core 0 · Bio Plus 0 · AX 2미충족
Ⅰ-1 전공능력과 모듈 전전부 일치일치충족
모든 교과목이 하나의 모듈전부 편성전부 편성충족

어떻게 바꾸었는가

교과목을 진로와 연결된 6개 모듈로 묶었습니다

모듈연결 진로이 묶음을 들으면대표교과목과목유형
A 비즈니스 코어글로벌 비즈니스경영학 기초 이해경영학원론7기본
B 마케팅글로벌 비즈니스소비자 분석 및 마케팅 기획국제마케팅4기본
C 회계재무글로벌 비즈니스재무제표와 금융의 이해재무회계4기본
D 경영기획글로벌 비즈니스조직·기술경영과 기업전략 수립경영전략론4기본
E 데이터분석데이터 분석데이터 수집·분석 및 시각화파이썬프로그래밍기초5AI 전환
F AI활용데이터 분석AI 모델의 이해와 응용 개발머신러닝이론과실습4AI 전환

개편 전

28과목

모듈 6개

개편 후

28과목

모듈 6개 · 84학점 · 그대로

전공필수 3과목 — 경영학원론 · K-Studies · 파이썬프로그래밍기초

전공이 내건 것

모듈 재편에 맞추어 다시 쓴 Ⅰ-1 기본정보

전공 개요경영학전공과 AI의료데이터학전공의 교과를 결합하여, 경영 판단력과 AI·데이터 활용 능력을 함께 갖춘 인재를 양성한다. 외국인 학생을 대상으로 단일 전공으로 운영하며, 전공 63학점(전공필수 12·전공선택 51)에 마이크로디그리를 포함하여 졸업 이수 118학점으로 구성한다.
진로 분야글로벌 비즈니스, 데이터 분석
(융합 진로) 비즈니스 애널리틱스, AI 활용 기획
교육목표경영학의 기초 이론과 기능별 전문지식을 갖추어 글로벌 기업 환경에서 의사결정할 수 있는 인재를 양성
데이터 수집·분석과 AI 활용 능력을 배양하여 경영 문제를 데이터로 해결하는 인재를 양성
한국의 사회·문화·산업에 대한 이해(K-Studies)를 바탕으로 한국과 자국을 잇는 인재를 양성
차별성타 대학 유사/관련 학과: 국제경영학과, 글로벌비즈니스학과, 경영정보학과
우리 대학의 차별성: 경영학전공과 AI의료데이터학전공의 검증된 교과를 결합하여 운영하고, 외국인 학생 단일 전공 체제에 맞추어 마이크로디그리를 포함한 63학점 전공과정으로 구성함

선정한 진로

진로 4개 — 모듈과 하나씩 짝을 이룹니다

진로하는 일왜 지금 필요한가
글로벌 비즈니스기업의 마케팅·재무·조직 관리 업무를 수행하며 국제 시장 진출 전략을 기획함
한국 기업과 자국 시장을 연결하는 사업 개발 업무를 담당함
한국 기업의 해외 진출과 외국 기업의 국내 진출이 늘어 이중 문화·언어 인력 수요가 지속됨
경영 기초와 어학을 함께 갖춘 인력의 활용 범위가 넓음
데이터 분석데이터를 수집·정제·분석하고 시각화하여 경영 의사결정을 지원함
머신러닝 모델을 활용해 예측과 분류 과제를 수행함
전 산업에서 데이터 분석 인력 수요가 확대되고 있음
경영 지식을 갖춘 데이터 인력은 특히 부족함
[융합]
비즈니스 애널리틱스
경영 문제를 데이터 분석 과제로 정의하고 분석 결과를 전략으로 연결함데이터 기반 의사결정이 보편화되어 경영과 분석을 잇는 인력의 가치가 높아짐
[융합]
AI 활용 기획
AI 기술의 활용 가능성을 검토하고 서비스·앱 개발 기획에 반영함AI 도입이 전 산업으로 확산되며 기술과 기획을 함께 이해하는 인력이 요구됨

개편 후 충족 현황

확정안 기준 — 위 개편 내용을 반영한 결과

8 / 9 충족

기준요구현재판정
모듈 수4~8개6개충족
모듈당 과목 수4~5과목A 7 · B 4 · C 4 · D 4 · E 5 · F 4충족
모듈 학점12학점 이상전 모듈 충족충족
교과목 총수40개 이내28개 · 84학점충족
전공필수3~4개3개 (경영학원론, K-Studies, 파이썬프로그래밍기초)충족
모듈마다 대표 교과목 1개모듈당 1개전 모듈 지정충족
Bio Core · Bio각 1개 이상Bio Core 0 · Bio Plus 0 · AX 2미충족
Ⅰ-1 전공능력과 모듈 전전부 일치일치충족
모든 교과목이 하나의 모듈전부 편성전부 편성충족

아직 지키지 못한 기준

제출 전에 판단이 필요한 1개 항목

Bio Core · Bio

Bio Core · Bio Plus · AX 각 1개 이상 Bio Core 0 · Bio Plus 0 · AX 2

Bio Core · Bio Plus 없음 — 태그를 올리거나 사유를 적어야 합니다.

생성 과정에서 남긴 알림
편성표를 그대로 심은 확정안 (LLM 미사용, 신설 교과목 없음)

종합의견

사전자료 마지막 칸에 적어 낼 내용

[편성 근거] 본 전공은 자체 교과목을 두지 않고 경영학전공과 AI의료데이터학전공의 교과를 가져와 구성함. 「교육과정 편성표_글로벌융합학부(글로벌비지니스AI)(안)_v1」에 따라 28과목 84학점을 6개 모듈로 편성하였으며, 신설 교과목은 없음.
[교과 배치] AI의료데이터학전공이 제공하는 9과목(파이썬프로그래밍기초·데이터마이닝·데이터시각화·텍스트마이닝·보건의료데이터분석·파이썬프로그래밍고급·머신러닝이론과실습·AI기초·앱개발프로그래밍)은 2학년 1학기부터 3학년 1학기까지 배치됨. 3학년 2학기 이후에는 AI의료데이터학전공 제공 교과가 없으며, 경영학전공 교과로 구성함.
[학점 구조] 교양 52학점(기초 40·소양 2·균형 10) + 전공 63학점(전공필수 12·전공선택 51) + 일반선택 3학점 = 졸업 이수 118학점. 1·2전공 없이 단일 전공을 이수하는 외국인 학생을 감안하여 한국인 기준(126학점)보다 낮게 설정함.
[담당교수] 데이터마이닝·데이터시각화·텍스트마이닝은 편성표에서 담당교수가 미정 상태임.
[요청사항] 본 전공은 두 전공의 교과를 공유하여 운영하므로, 개설 시기와 정원 배분에 대한 학사 협의가 필요함.

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회의에서 쓰실 파일

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