차의과학대학 미래형 융복합교육 2.0 기반 전주기 교육 실행체계 구축을 위한

전공별 사전자료

대학명	글로벌융합학부
전공명	글로벌비지니스AI전공

목차

I. 교육목표 체계

1. 기본정보

2. 선정 진로 주요 내용

II. 교육과정 개편사항(2027~2030)

III. 모듈형 이수체계 설계

1. 모듈 구성 및 유형 검토

2. 융합 진로 영역

3. 나노디그리 후보 검토

4. 현장실무연계 교과·비교과 운영 현황 및 계획

5. 종합의견 및 요청사항

[부록] 작성 참고 자료

2023~2026학년도 교육과정

모듈별 교육과정 운영 현황

전공 내 융합진로 현황

타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

Ⅰ. 교육목표 체계

전공에 대한 해당 교육목표체계는 2026 차대 길라잡이 기준으로 작성됨

전공의 1.기본정보, 2.선정 진로 주요 내용 중 수정·보완이 필요한 사항은 빨간색 굵은 글씨로 표기함

- 그대로 유지할 경우 별도 표기 없음

기본정보

대학명	글로벌융합학부
전공명	글로벌비지니스AI전공
전공 개요	경영학전공과 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 분야	글로벌 비즈니스, 데이터 분석
	(융합 진로) 비즈니스 애널리틱스, AI 활용 기획
교육목표	경영학의 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
차별성	타 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
전공능력 체계	진로	전공능력
전공능력 체계	글로벌 비즈니스
전공능력 체계	글로벌 비즈니스	소비자 분석 및 마케팅 기획
전공능력 체계	글로벌 비즈니스	소비자 분석 및 마케팅 기획
전공능력 체계	글로벌 비즈니스	소비자 분석 및 마케팅 기획
전공능력 체계	데이터 분석	소비자 분석 및 마케팅 기획
전공능력 체계	데이터 분석	소비자 분석 및 마케팅 기획

2. 선정 진로 주요 내용

진로 후보	하는 일	향후 전망
글로벌 비즈니스	기업의 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 분석	데이터를 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 연결함	데이터 기반 의사결정이 보편화되어 경영과 분석을 잇는 인력의 가치가 높아짐
[융합] AI 활용 기획	AI 기술의 활용 가능성을 검토하고 서비스·앱 개발 기획에 반영함	AI 도입이 전 산업으로 확산되며 기술과 기획을 함께 이해하는 인력이 요구됨

Ⅱ. 교육과정 개편 방향

<공통 작성 사항>

<부록>의 2026학년도 교육과정 표를 참고하여, 2027학년도 교육과정에서 실제 운영할 전공 교과목을 직접 입력함

교과목 수는 운영 규정에 따라 최대 40개 이내 구성을 원칙으로 하며, 25~30개 내외 구성도 가능함

‘전공필수’는 전공필수 과목에 한하여 ‘v’로 표시하며, 전체 전공 교과목 중 3~4개 이내로 선택함

‘학년’, ‘학기’, ‘교과목’, ‘학점’은 2027학년도 운영 기준으로 작성함

‘모듈 번호’는 해당 교과목이 연계되는 모듈 번호를 작성하며, 모듈 미연계 과목은 ‘-’로 표시함

- 기존 모듈에 연계되는 경우, 부여된 알파벳 모듈 번호 작성

- 신규 모듈로 구성하거나 기존 모듈명을 변경할 예정인 경우, 빈 칸에 신규 모듈명 또는 변경 예정 모듈란에 모듈명을 빨간색으로 수정하여 직접 작성

- 모듈 연계가 없거나 판단이 어려운 경우 공란으로 둘 수 있으며, 향후 나노디그리 구성 가능성을 검토함

- 교과목은 모듈에 중복 편성하지 않고, 가장 연계성이 높은 1개 모듈에만 포함하여야 함

표에 입력된 예시는 작성 방식 안내를 위한 참고용이며, 전공별 실제 작성 시에는 예시 행을 삭제 또는 하단에 바로 2027학년도에 운영할 교과목을 직접 입력함

<개편 적용 교과목 작성 사항>

‘개편사항’: 유지(’23~’26)’와 ‘신설/변경’으로 구분하여 작성

- 유지(’23~’26)’: 2023~2026학년도 운영 교과목을 2027학년도에도 유지하는 경우 ‘v’로 표시함

- 신설/변경’: 2027학년도에 새롭게 개설하거나 기존 교과목의 명칭, 학점, 학년·학기, 성격 또는 주요 내용이 변경되는 경우 ‘신설’ 또는 ‘변경’으로 표시함

- 2027학년도에 운영하지 않는 기존 교과목은 본 표에 입력하지 않으며, 필요 시 부록의 현재 교과목 목록을 참고하여 별도 검토함. 단, 폐지 과목은 본 양식에 별도 기입하지 않음

‘사유 및 내용’: 신설 또는 변경 사유, 변경 내용, 특성화·모듈 연계 사항 등을 간단히 작성하며, 유지 과목은 공란으로 함

모듈명
A		B		C		D		E			F
비즈니스 코어		마케팅		회계재무		경영기획		데이터분석			AI활용
2027~2030 교육과정 개편 안
학년	학기		전공 필수		교과목		학점		모듈 번호	개편 사항				사유 및 내용
										유지 (’23~’26)		신설/변경
2학년	1		v		경영학원론		3		A	v				전공필수 (외국인 학생 단일 전공 기준) / 경영학전공 제공
2학년	1				회계원리		3		A	v				경영학전공 제공
2학년	1				기술경영론		3		A	v				경영학전공 제공
2학년	2				마케팅원론		3		A	v				경영학전공 제공
2학년	2				조직행동론		3		A	v				경영학전공 제공
2학년	2				재무관리		3		A	v				경영학전공 제공
4학년	2		v		K-Studies		3		A	v				전공필수 (외국인 학생 단일 전공 기준) / 경영학전공 제공
3학년	1				국제마케팅		3		B	v				경영학전공 제공
3학년	2				서비스마케팅		3		B	v				경영학전공 제공
4학년	1				국제경영학		3		B	v				경영학전공 제공
4학년	2				소비자심리		3		B	v				경영학전공 제공
3학년	1				재무회계		3		C	v				경영학전공 제공
3학년	2				금융시장론		3		C	v				경영학전공 제공
4학년	1				원가관리회계		3		C	v				경영학전공 제공
4학년	2				투자론		3		C	v				경영학전공 제공
3학년	1				경영전략론		3		D	v				경영학전공 제공
3학년	2				헬스케어경영조직론		3		D	v				경영학전공 제공
4학년	1				비즈니스혁신과트렌드		3		D	v				경영학전공 제공
4학년	2				인적자원관리		3		D	v				경영학전공 제공
2학년	1		v		파이썬프로그래밍기초		3		E	v				전공필수 (외국인 학생 단일 전공 기준) / AI의료데이터학전공 제공
2학년	1				데이터마이닝		3		E	v				AI의료데이터학전공 제공 · 담당교수 미정
2학년	1				데이터시각화		3		E	v				AI의료데이터학전공 제공 · 담당교수 미정
2학년	2				텍스트마이닝		3		E	v				AI의료데이터학전공 제공 · 담당교수 미정
2학년	2				보건의료데이터분석		3		E	v				AI의료데이터학전공 제공
2학년	2				파이썬프로그래밍고급		3		F	v				AI의료데이터학전공 제공
3학년	1				머신러닝이론과실습		3		F	v				AI의료데이터학전공 제공
3학년	1				AI기초		3		F	v				AI의료데이터학전공 제공
3학년	1				앱개발프로그래밍		3		F	v				AI의료데이터학전공 제공
학점 총계							84

Ⅲ. 모듈형 이수체계 설계

모듈 구성 및 유형 검토(필수)

<모듈 구성>

2027학년도 교육과정 개편 후 기준으로 전공별 모듈 구성안을 작성함

진로: 교육목표체계에서 설정한 진로 분야 중 해당 모듈과 연계성이 높은 분야 작성

전공능력: 교육목표체계에서 설정한 전공능력 중 해당 모듈과 연계되는 전공능력 작성

모듈명: 기존 모듈명을 참고하되, 2027학년도 개편 후 교과목 구성, 연계 진로, 전공능력 및 특성화 유형이 드러나도록 필요 시 보완하여 작성함

- 모듈명 검토 예시

유형	점검 포인트	보완 방향
단계·성격 포괄형	기본·심화·실무·융합·코어 등 단계·성격 중심 표현으로 학습영역이 넓게 제시됨	단계·성격 + 학습영역 또는 특화 분야 병기 (ex: 광고PR 기본/심화 (2개 모듈) → 광고PR 기초·조사 / 광고PR 전략기획 / 광고PR ·헬스캠페인(3개 모듈 재구성)
기능 불명확형	응용·융합·실무 등 기능 표현은 있으나, 적용 대상이나 학습영역이 다소 넓게 제시됨	기능 표현 앞에 실제 교과목군의 학습영역 또는 적용 분야를 보완 ex: 헬스케어융합 → 헬스케어 경영기획 융합)
산업·성과 포괄형	산업 분야와 기대성과는 제시되나, 세부 학습영역이 다소 포괄적으로 표현됨	실제 교과목군을 기준으로 정책·R&D·사업화·규제 등 학습영역을 구체화 (ex: 디지털보건 산업 가치창출 → 보건의료 R&D·사업화)
직무·기능 포괄형	생산·기획·관리·분석 등 직무·기능 표현만으로는 실제 교과목군의 학습 범위가 넓게 해석될 수 있음	구성 교과목의 공통 기능을 기준으로 학습영역 또는 활용 분야를 보완 (ex: 바이오의약 생산 → 바이오의약 산업·특허)
특성화 연계가능형	향후 Bio Core·Bio Plus·AX 연계 가능성이 명칭만으로는 충분히 보이지 않을 수 있음	모듈 성격에 따라 Bio Core·Bio Plus·AX 태그를 부여하고, 필요 시 명칭을 함께 보완 (ex: 가급적 ‘AI’, ‘바이오 ‘등의 키워드는 특성화와 관련된 모듈명에 반영)

교과목: 해당 모듈을 구성하는 교과목을 작성하며, 모듈당 4~5개 내외 구성을 권장하며, 부득이하게 그 이상 교과목으로 구성하는 경우, 비고에 반드시 사유를 작성

- 동일 교과목은 중복 편성하지 않고 가장 연계성이 높은 1개 모듈에만 포함함

- 5개를 초과하는 모듈은 1개까지 허용

대표 교과목: 모듈의 학습 방향, 연계 진로, 특성화 유형을 가장 잘 보여주는 교과목 1개만 ‘v’ 표시

특성화 유형: 모듈 단위로 Base, Bio Core, Bio Plus, AX 중 선택하며, 각 전공은 Bio Core·Bio Plus·AX 중 1개 이상의 특성화 유형 도출을 원칙으로 함

- Base: 전공의 기초·핵심·실습 역량을 구성하는 전공 일반형 모듈

- Bio Core: Bio R&D 또는 바이오메디컬 핵심지식·기술 중심 모듈

- Bio Plus: 전공 고유 영역을 헬스케어 맥락의 실무·현장 적용과 연결하는 모듈

- AX: AI·데이터 기반 분석, 기획, 창작, 사업화 요소를 포함하는 모듈

비고: 기존 모듈 분리·통합, 명칭 변경, 신규 모듈 등의 변경사항이나 5개를 초과하는 모듈 구성 사유에 대하여 추가 검토 의견 작성

작성양식
No.	진로	전공능력	모듈명	교과목	대표 교과목	특성화 유형	비고
A	글로벌 비즈니스	경영학 기초 이해	비즈니스 코어	경영학원론	v	Base	경영학전공 제공 6과목 + K-Studies
				회계원리
				기술경영론
				마케팅원론
				조직행동론
				재무관리
				K-Studies
B	글로벌 비즈니스	소비자 분석 및 마케팅 기획	마케팅	국제마케팅	v	Base
				서비스마케팅
				국제경영학
				소비자심리
C	글로벌 비즈니스	재무제표와 금융의 이해	회계재무	재무회계	v	Base
				금융시장론
				원가관리회계
				투자론
D	글로벌 비즈니스	조직·기술경영과 기업전략 수립	경영기획	경영전략론	v	Base
				헬스케어경영조직론
				비즈니스혁신과트렌드
				인적자원관리
E	데이터 분석	데이터 수집·분석 및 시각화	데이터분석	파이썬프로그래밍기초	v	AX	AI의료데이터학전공 제공 (2학년 배치)
				데이터마이닝
				데이터시각화
				텍스트마이닝
				보건의료데이터분석
F	데이터 분석	AI 모델의 이해와 응용 개발	AI활용	파이썬프로그래밍고급		AX	AI의료데이터학전공 제공 (2-2 ~ 3-1 배치)
				머신러닝이론과실습	v
				AI기초
				앱개발프로그래밍

2. 융합 진로 영역(선택)

학생의 진로 확장을 위해 타 전공과 연계 가능한 융합진로 수요 또는 아이디어를 작성함

2026 차대 길라잡이에 이미 제시된 진로 외에, 전공 교육과정 개편 과정에서 추가 검토가 필요한 신규·확장 진로를 작성함

진로명: 직업, 직무, 산업 분야 또는 융합 전문분야를 작성함

하는 일: 해당 진로에서 수행하는 주요 업무, 활용 기술, 적용 분야를 2~3개 항목으로 작성함

향후 전망: 산업 수요, 사회적 필요, 기술 변화, 지역·현장 수요 등을 중심으로 해당 진로의 필요성을 간략히 작성

전공 모듈: 해당 진로와 직접 관련되는 본 전공의 모듈명을 작성함

희망 전공: 해당 진로를 구체화하기 위해 연계가 필요한 타 전공명을 작성함

희망 전공 모듈: 연계가 필요하다고 판단되는 타 전공의 모듈명 또는 교육내용을 작성함. 정확한 모듈명을 알기 어려운 경우 필요한 학습영역이나 역량을 작성할 수 있음

진로명	하는 일	향후 전망	전공 모듈	희망 전공	희망 전공 모듈
[융합] 비즈니스 애널리틱스	경영 문제를 데이터 분석 과제로 정의하고 분석 결과를 경영 전략으로 연결함	데이터 기반 의사결정이 보편화되어 경영과 분석을 잇는 인력의 가치가 높아짐	비즈니스 코어 모듈 데이터분석 모듈	경영학전공	데이터분석융합 모듈
[융합] AI 활용 기획	AI 기술의 활용 가능성을 검토하고 서비스·앱 개발 기획에 반영함	AI 도입이 전 산업으로 확산되며 기술과 기획을 함께 이해하는 인력이 요구됨	AI활용 모듈 경영기획 모듈	AI의료데이터학전공	AI활용 코어 모듈

3. 나노디그리 후보 검토(선택)

나노디그리는 특정 학습영역이나 융합역량을 짧은 단위로 이수할 수 있도록 구성하는 소단위 이수 경로임

나노디그리는 6학점 기반 2개 교과목으로 구성

나노디그리는 앞서 모듈 구성에 포함되지 않은 교과목을 활용하여 구성

- 동일 교과목이 모듈과 나노디그리에 중복 포함되지 않도록 검토

앞서 교육과정 개편 중 모듈 편성 후 남는 소수 교과목, 특정 진로·역량과 연계 가능성이 있으나 독립 모듈로 구성하기 어려운 교과목은 나노디그리 후보로 우선 검토함

나노디그리 후보명: 2개 교과목의 공통 학습영역, 활용 분야, 진로 방향이 드러나도록 작성함

주요 학습 내용: 두 교과목을 함께 이수했을 때 학습할 수 있는 핵심 지식, 기술, 적용 분야를 중심으로 작성함

기대 효과: 이수 후 학생이 갖출 수 있는 이해, 수행 가능성, 심화학습 및 진로 탐색 기반을 중심으로 작성함

나노디그리 후보명	구성 가능 교과목	주요 학습 내용	기대 효과
해당 없음	-	편성표의 28과목을 6개 모듈에 모두 편성하여 잔여 교과목이 없음	-

4. 현장실무연계 교과·비교과 운영 현황 및 계획(선택)

전공에서 운영 중인 교과 및 비교과 기반 현장실무연계 활동과 향후 운영을 검토 중인 활동 계획을 함께 작성함

현재 운영하고 있지 않더라도, 전공 교육과정, 모듈, 나노디그리, 융합진로와 연계하여 향후 필요하다고 판단되는 프로젝트형·실무형 활동을 작성할 수 있음

본 항목은 신규 프로그램 운영을 즉시 확정하기 위한 것이 아니라, 전공별 현장실무연계 활동의 현재 수준과 향후 확대·신규 운영 가능성을 확인하기 위한 선택 작성 항목임

단순 기관탐방뿐 아니라 현장 문제 해결, 산업체 과제 수행, 전문가 멘토링, 실무 산출물 제작, 성과공유회 등 프로젝트형 활동을 포함하여 작성할 수 있음

교과목 일부 주차, 캡스톤디자인, PBL, 실습, 세미나, 비교과 프로그램, 단기 집중 프로그램, 부트캠프, 해커톤 등 다양한 운영 형태를 작성할 수 있음

연계기관/전문가: 기업, 병원, 연구소, 공공기관, 지자체 내용 외에도 산업체 전문가, 창업가, 데이터·AI 전문가, 현장 실무자 등을 포함할 수 있음

운영현황: 현재 운영 여부, 운영 주기, 참여 대상, 운영 규모 또는 미운영 사유를 간략히 작성함

향후 운영 계획: 신규 운영, 확대 운영, 프로젝트형 전환, 전문가 피드백 강화, 산출물 평가, 타 전공 공동 운영, 현장 데이터 활용 등 향후 추진 방향을 작성함

대학 지원 요청사항: 기관 섭외, 전문가 풀 구축, 현장활동비, 프로젝트 운영비, 성과공유회 운영, 안전관리, 협약 지원 등 필요한 지원을 작성함

구분	프로그램/ 교과목명	운영방식	연계기관/ 전문가	운영현황	향후 운영 계획	대학 지원 요청사항
-	작성 필요	-	-	-	-	-

5. 종합의견 및 요청사항

교육과정 개편과 관련하여 전공 컨설팅 과정에서 추가 의견 수렴, 검토, 조정이 필요한 사항을 자유롭게 작성함

- 교과목 개편, 모듈 구성, 특성화 유형, 나노디그리, 현장실무연계 활동, 비교과 연계, 전공 간 융합 수요 등 앞선 항목에서 충분히 설명하기 어려운 의견을 작성할 수 있음

- 컨설팅팀에 검토를 요청하고 싶은 사항과 대학 차원에서 지원 또는 제도 보완이 필요한 사항을 구분하여 작성할 수 있음

특정 교과목명이나 모듈명이 확정되지 않은 경우에도, 전공 운영상 우려되는 점이나 향후 논의가 필요한 방향을 작성할 수 있음

- 본 항목은 작성 내용이 즉시 반영되거나 확정되는 것을 의미하지 않으며, 향후 전공 컨설팅 및 대학 교육과정

검토 과정에서 참고하기 위한 의견 수렴 항목임

종합의견 및 요청사항

[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.

부록

2023~2026학년도 교육과정

모듈별 교육과정 운영 현황

전공 내 융합진로 현황

타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

1. 2023~2026학년도 교육과정

모듈 구성
A		B			C	D	E		F
비즈니스코어		경영기획			마케팅	회계재무	헬스케어융합		데이터분석 융합
No.	학년		학기	기존 교과목				학점		모듈구분
1	2		1	경영학원론				3		A
2	2		1	회계원리				3		A
3	2		1	기술경영론				3		A
4	2		2	마케팅원론				3		A
5	2		2	조직행동론				3		A
6	2		2	재무관리				3		A
7	4		2	K-Studies				3		A
8	3		1	국제마케팅				3		B
9	3		2	서비스마케팅				3		B
10	4		1	국제경영학				3		B
11	4		2	소비자심리				3		B
12	3		1	재무회계				3		C
13	3		2	금융시장론				3		C
14	4		1	원가관리회계				3		C
15	4		2	투자론				3		C
16	3		1	경영전략론				3		D
17	3		2	헬스케어경영조직론				3		D
18	4		1	비즈니스혁신과트렌드				3		D
19	4		2	인적자원관리				3		D
20	2		1	파이썬프로그래밍기초				3		E
21	2		1	데이터마이닝				3		E
22	2		1	데이터시각화				3		E
23	2		2	텍스트마이닝				3		E
24	2		2	보건의료데이터분석				3		E
25	2		2	파이썬프로그래밍고급				3		F
26	3		1	머신러닝이론과실습				3		F
27	3		1	AI기초				3		F
28	3		1	앱개발프로그래밍				3		F

No.	진로	전공능력	모듈명	교과목
A	글로벌 비즈니스	경영학 기초 이해	비즈니스 코어	경영학원론
				회계원리
				기술경영론
				마케팅원론
				조직행동론
				재무관리
				K-Studies
B	글로벌 비즈니스	소비자 분석 및 마케팅 기획	마케팅	국제마케팅
				서비스마케팅
				국제경영학
				소비자심리
C	글로벌 비즈니스	재무제표와 금융의 이해	회계재무	재무회계
				금융시장론
				원가관리회계
				투자론
D	글로벌 비즈니스	조직·기술경영과 기업전략 수립	경영기획	경영전략론
				헬스케어경영조직론
				비즈니스혁신과트렌드
				인적자원관리
E	데이터 분석	데이터 수집·분석 및 시각화	데이터분석	파이썬프로그래밍기초
				데이터마이닝
				데이터시각화
				텍스트마이닝
				보건의료데이터분석
F	데이터 분석	AI 모델의 이해와 응용 개발	AI활용	파이썬프로그래밍고급
				머신러닝이론과실습
				AI기초
				앱개발프로그래밍

2. 모듈별 교육과정 현황(2026)

3. 전공 내 융합진로 현황

진로명	하는 일	향후 전망	전공 모듈	타 전공	타 전공 모듈
[융합] 비즈니스 애널리틱스	경영 문제를 데이터 분석 과제로 정의하고 분석 결과를 경영 전략으로 연결함	데이터 기반 의사결정이 보편화되어 경영과 분석을 잇는 인력의 가치가 높아짐	비즈니스 코어 모듈 데이터분석 모듈	경영학전공	데이터분석융합 모듈
[융합] AI 활용 기획	AI 기술의 활용 가능성을 검토하고 서비스·앱 개발 기획에 반영함	AI 도입이 전 산업으로 확산되며 기술과 기획을 함께 이해하는 인력이 요구됨	AI활용 모듈 경영기획 모듈	AI의료데이터학전공	AI활용 코어 모듈

4. 타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

1) 국내 대학 운영 사례

대학	운영 사례	주요 내용	전공 적용 포인트
한양대학교 ERICA	IC-PBL	산업체·지역사회·공공기관이 제시한 실제 문제를 수업 프로젝트로 해결	전공 교과목 내 팀 프로젝트를 실제 기관·기업 과제와 연계
아주대학교	파란학기제	학생이 스스로 프로젝트를 설계하고 한 학기 동안 자기주도적으로 수행	전공 기반 자기설계 프로젝트 또는 비교과 프로그램으로 활용
연세대학교	사회혁신 프로젝트	지역사회, 공공기관, 기업, NGO 등과 연계하여 사회문제 해결 프로젝트 수행	지역사회·공공문제 기반 교과 또는 비교과 프로젝트로 확장
서울대학교	현장기반 글로벌·사회공헌 프로그램	국내외 현장 탐방, 조사, 프로젝트 수행 및 결과 발표	전공별 국내외 현장 탐방, 조사, 집중 프로그램으로 운영
기타 국내 대학 현장실무연계 다수 사례 유형	캡스톤디자인·산학협력 프로젝트	산업체 수요 기반 과제 수행, 시제품·기획서·분석보고서 등 산출	전공별 대표 교과목 또는 졸업 프로젝트와 연계
	장기현장실습	기업, 연구소, 병원, 공공기관 등에서 일정 기간 실무 경험	실습 교과목, 방학 중 비교과, 진로탐색 프로그램으로 활용
	창업·사업화 비교과	창업지원단, 창업보육센터, 외부 멘토와 연계하여 BM, 시제품, IR 자료 개발	Bio, Health, AX 특성화 모듈과 연계한 비교과 프로그램으로 활용

2) 현장실무연계 프로그램 주요 운영 유형 예시