미 4년제 대학 AI 학부 프로그램 350개 이상 확인…전공 요건 학교별 차이 커

미국 4년제 대학에서 운영되는 인공지능(AI) 학부 프로그램이 전공, 부전공, 집중과정, 인증과정 등을 포함해 350개를 넘는다는 조사 결과가 공개됐다. AI 관련 전공을 검토하는 학생과 학부모는 학교명이나 프로그램 명칭보다 실제 필수 과목과 졸업 요건을 확인할 필요가 있다.

Felix Muzny, Carolyn Jones, Carter Ithier, Hasnain Sikora, Hrutika Harshadbhai Patel, Carla E. Brodley 연구진은 2026년 5월 14일 arXiv에 공개한 ‘Mapping AI Programs in the U.S.’ 보고서에서 미국 4년제 대학 569곳을 조사했다고 밝혔다. 연구진은 이 표본이 2023년 미국 컴퓨터과학 학부 졸업생의 86%를 대표한다고 설명했다.

보고서에 따르면 조사 대상 569개 대학 중 249곳, 44%가 하나 이상의 AI 관련 학부 프로그램을 두고 있었다. 2026년 4월 기준으로는 AI 전공 73개와 AI 부전공 89개가 확인됐으며, 이 가운데 공개된 졸업요건을 분석할 수 있었던 전공 66개와 부전공 87개가 별도 검토됐다.

AI 전공의 학점 요건은 학교별 차이가 컸다. 분석 대상 전공의 평균 전공 필수 학점은 65.5학점이었다. 120학점 학사학위 기준으로 전공 관련 요구 비중은 30.0%에서 88.9%까지 차이가 났고, 필수 AI 과목 학점도 최소 3학점에서 최대 42학점까지 범위가 넓었다.

과목 구성에서도 차이가 확인됐다. 분석 대상 AI 전공의 92%는 일반 AI 과목을 요구했고, 77%는 머신러닝 과목을 요구했다. 딥러닝, 책임 있는 AI 또는 윤리, 자연어처리 과목은 각각 3분의 1을 조금 넘는 전공에서 필수 과목으로 포함됐다. AI 부전공에서는 일반 AI 과목 요구 비율이 78.2%였고, AI 윤리 관련 필수 과목 비율은 24.1%로 전공의 37.9%보다 낮았다.

연구진은 같은 AI 프로그램 명칭을 사용하더라도 실제 교육 내용은 대학별로 다를 수 있다고 지적했다. 일부 프로그램은 컴퓨터과학 핵심 과목과 수학·통계 과목 비중이 높고, 다른 프로그램은 응용 AI, 데이터과학, 윤리, 캡스톤 프로젝트 비중이 상대적으로 높다. 지원자는 전공명, 랭킹, 홍보 문구만 보지 말고 필수 과목 목록, 선수과목, 졸업학점, 실습·프로젝트 요건을 함께 확인해야 한다.

보고서와 함께 공개된 CICMap 도구는 대학별 AI 프로그램 위치와 요구사항을 검색할 수 있도록 설계됐다. 연구진은 지도와 데이터가 대략 한 학기에 한 번 갱신되며, 대학 웹사이트 구조나 새 프로그램 공개 시점에 따라 누락 또는 지연이 있을 수 있다고 설명했다.

AI 전공을 검토하는 학생은 지원 전 각 대학 공식 카탈로그와 학과 안내에서 최신 요건을 다시 확인해야 한다. 편입생은 기존 컴퓨터과학·수학·통계 과목의 인정 여부를, 유학생은 전공 명칭과 STEM OPT 적용 가능성, 학비와 장학금 조건을 학교별로 따로 확인할 필요가 있다.