[르포] 공장처럼 움직이는 교실…공정 설계하고 로봇 제어 ‘척척’

아산스마트팩토리마이스터고
스마트공장·드론 등 실제 장비로 수업
지필평가 대신 프로젝트·수행평가 늘려
AI 역량 키워 산업현장 맞춤 인재 양성

아산스마트팩토리마이스터고 학생들이 협동로봇 제어 실습실에서 로봇팔의 동작을 점검하며 과제를 수행하고 있다./김남형 기자

지난 15일 충남 아산시 아산스마트팩토리마이스터고 지능형제조시스템실. 모니터 안에는 실제 생산설비를 가상공간에 구현한 '디지털트윈'이 펼쳐져 있었다. 학생들은 화면에서 공정에 필요한 모듈을 조합하고 작동 순서를 설정한 뒤 시뮬레이션을 돌렸다.

가상공간에서 설계하고 검증한 공정은 센서와 가공·조립 장치로 구성된 실습실 내 제조시스템에 적용됐다. 학생들은 화면 속 공정과 실제 장비가 연동되는 과정을 통해 스마트공장의 작동 원리를 익힌다.

PLC(프로그램 가능 논리제어장치) 기반 기계제어기술실에서는 독일 지멘스의 PLC 모듈을 활용한 수업이 한창이었다. 학생들은 PLC에 타이머와 센서 조건을 입력해 차량과 보행자 신호등이 순서에 맞춰 작동하는 제어 알고리즘을 구축하고 있었다. 산업 현장에서 사용하는 제어 프로그램을 다루며 설비 자동화의 기초를 익히는 과정이다.

조동헌 아산스마트팩토리마이스터고 교장은 "로봇과 PLC 등을 따로 가르치는 데 그치지 않고, 장치들을 네트워크로 연결해 공장 전체 시스템을 이해하도록 교육한다"고 말했다.

학생들이 스마트팩토리 실습실에서 화면에 띄운 로봇 제어 코드를 함께 점검하고 있다. /김남형 기자

같은 시각, 로봇 시스템 유지보수실에서는 사람과 함께 작업하는 협동로봇과 산업용 로봇 제어 실습이 진행됐다. 학생들은 비전센서로 제품의 오차를 식별하고 파이썬 코딩으로 로봇의 좌표와 동작 범위를 설정했다. 생성형 인공지능(AI)에 필요한 기능을 입력해 코드를 만든 뒤 불필요한 단계를 줄이고 동작을 수정하는 연습도 병행했다.

수정한 코드가 실제 장비의 움직임으로 이어지자 학생들은 모니터와 로봇을 번갈아 확인했다. 로봇이 입력한 좌표대로 제품을 집어 옮기면 옆 학생과 화면을 가리키며 다음 동작을 점검했다.

산업용 드론 전공심화동아리 학생들은 실습실에서 기체를 조립하고 야외 운동장에서는 자동비행 경로를 설정해 정해진 지점에 착륙시키는 훈련을 반복했다. 학교는 앞으로 생성형 AI를 로봇과 드론 등 물리적 장치에 접목하는 '피지컬 AI' 교육도 강화할 계획이다.

직접 장비를 다루는 실습 중심 수업은 학생들에게도 학교의 매력으로 꼽혔다. 한 학생은 "주변의 추천을 받고 학교를 찾아봤는데, 기계를 직접 다루는 수업이 많다는 점이 마음에 들었다"고 말했다.

안소담 아산스마트팩토리마이스터고 교사가 자동화 제어 장비의 작동 원리를 설명하고 있다. /김남형 기자

수업 도구뿐 아니라 평가 방식도 달라지고 있다. 학교는 지필시험을 줄이고 학생이 직접 결과물을 만드는 프로젝트·수행평가를 확대하고 있다.

조 교장은 지난해 중간고사 기간 새벽 4시30분 기숙사에서 학생들이 밤새 시험공부를 하는 모습을 본 뒤 암기식 시험에 쓰는 시간을 프로젝트와 실무 학습에 활용하는 편이 낫다고 판단했다. 학교는 올해 중간고사를 치르는 과목을 줄였고 내년부터 전 교과의 중간고사를 없앨 계획이다.

마이스터고의 이 같은 변화는 산업 전환에 맞춰 기술 인재를 조기에 양성하려는 정부 정책과 맞닿아 있다. 정부는 산업계 수요를 반영해 반도체와 AI 등 신산업 분야의 실무형 교육과정을 확대하고 있다. 교육부는 이를 위해 지난달 반도체와 AI 분야 마이스터고 6곳을 새로 지정했다. 신규 학교가 개교하면 전국 마이스터고는 65곳으로 늘어난다.

학생들이 제작 중인 대형 드론. /김남형 기자

기존 직업계고의 학과 개편도 진행 중이다. 교육부는 올해 82개교 117개 학과를 재구조화 대상으로 선정해 AI·로봇·반도체 등 신산업 수요를 반영한 교육과정으로 바꿀 계획이다. 선정 학과는 준비 기간을 거쳐 2028학년도부터 신입생을 모집한다.

다만 학교와 학과를 늘리는 것만으로 산업 현장의 변화에 대응하기는 어렵다. 산업 기술에 맞춰 교육과정과 교원의 전문성을 높이고, 학생들이 AI를 실제 설비와 직무에 적용할 수 있는 역량을 길러야 한다는 지적이 나온다.

조 교장은 "산업 현장의 요구를 계속 확인하며 교육과정을 정교화해 왔다"며 "앞으로는 AI를 어떻게 활용하고 실제 직무에 적용할 것인지가 가장 중요한 과제가 될 것"이라고 말했다.