미래 대학은 더 적은 이론이 아닌 더 많은 이론을 요구한다
Por que a universidade do futuro exige mais teoria, não menos
Folha de Sao Paulo
Luiz Cláudio Costa
PT
2026-04-10 10:00
Translated
데카르트의 방법적 회의나 홉스의 자연 상태를 전통적인 강의식 수업 없이 어떻게 가르칠 것인가? 이것은 대학의 변화 필요성을 주장한 후 받은 정당한 질문이다. 그 답은 보기보다 덜 역설적이다. 만약 우리가 이론을 보존하고 싶다면, 일관된 강의식 수업의 패권에서 그것을 해방시켜야 한다.
더 읽기 (04/09/2026 - 22h00)
정년퇴직한 정교수이며, 교육평가원 전 원장; 저서로 '인공지능이 인류에 미치는 영향'(Appris 출판사) 및 '인공지능 - 작동 원리와 윤리, 신념, 인간 존재에 대한 도전'(Vozes 출판사)
데카르트의 방법적 회의나 홉스의 자연 상태를 전통적인 강의식 수업 없이 어떻게 가르칠 것인가? 이것은 대학의 변화 필요성을 주장한 후 받은 정당한 질문이다. 그 답은 보기보다 덜 역설적이다. 만약 우리가 이론을 보존하고 싶다면, 일관된 강의식 수업의 패권에서 그것을 해방시켜야 한다.
대학의 기능이나 교수의 가치, 더욱이 이론의 중앙성이 문제가 되는 것은 아니다. 변화하는 것은 학습의 구조이다. 변화의 필요성은 대학의 종말을 의미하지 않는다. 오히려 변혁의 시대에 대학이 보여온 역사적 적응 능력을 드러낸다.
전통적 모델에서 강의식 수업은 시작이자 과정이며 종료이다. 새로운 모델에서는 강의가 패권을 잃지만 고귀함을 얻는다. 거대한 전달의 표준에서 벗어나 적절한 순간을 차지한다. 즉, 학생이 이미 경험하고, 토론하고, 가설을 검증하고, 실패한 후 종합과 해석, 개념적 밀도가 필요한 시점이다. 교육학적 논리가 역전된다. 먼저 문제, 그 다음 개념이고, 먼저 경험, 그 다음 그것을 조명하는 이론이다.
이러한 역전은 인공지능이 지식의 인프라에 통합되었기 때문에 규모 있게 가능해졌다. 인공지능이 개별 학습 경로를 추적하고, 속도를 조정하고, 학습 증거를 기록하고, 지속적인 피드백을 제공할 수 있게 한다. 이는 알고리즘의 지원 없이는 산업적 모델에서 실행 불가능한 것이다.
의과대학 학생이 현실적인 시뮬레이션에서 혼잡한 응급실에서 어떤 환자를 먼저 치료할지 결정해야 하는 상황을 상상해보라. 학생은 칸트를 듣기 전에 이 딜레마를 경험한다. 강의식 수업에 도착했을 때, 더 이상 수동적인 관찰자가 아니다. 의미를 갈구하고 있다. 이론은 세상과 경쟁하지 않는다. 세상에서 태어난다.
학습은 더 이상 수용이 아니라 능동적이고 개인화된 과정이 된다. 이러한 논리는 인문학에만 국한되지 않는다. 정확한 과학, 보건, 공학에도 동등하게 적용된다. 이론은 경험과 단절되어 있을 때가 아니라 경험과 연결될 때 더욱 견고해진다.
실습, 시뮬레이션, 공개 과제, 구두 시험으로 나타나는 새로운 모델은 더 적은 판단, 자율성, 책임이 아니라 더 많은 것을 요구한다. 훈련은 반복이고, 지식은 해석이다. 데카르트, 홉스, 칸트가 들어오는 곳이 바로 이 공간이다. 전통이 사라지는 것이 아니라 새로운 활기를 얻는다.
인공지능은 이러한 변혁의 구조적 요소이다. 교수를 대체하지 않으며, 그 영향력을 확대한다. 교과과정과 강좌의 평가 기준으로 훈련된 "교육적 쌍둥이"는 학습 경로를 조직하고, 격차를 파악하고, 개인화된 경로를 제시할 수 있다. 역사상 처음으로 규모와 품질 사이의 역사적 딜레마를 극복했다. 하지만 인공지능은 윤리적 의식이 없고, 갈등을 중재하지 않으며, 도덕적 판단을 행사하지 않는다. 그리고 바로 이 지점에서 교수의 역할이 더욱 중요해진다.
대학은 국가의 인간적, 사회적, 경제적 발전의 주요 구조적 요소로 남아있다. 전문가, 과학자, 리더십과 가치를 형성하는 곳이다. 논의는 그 관련성에 대한 것이 아니라 그 구조에 관한 것이다.
변혁은 대학이 실패했기 때문에 발생하는 것이 아니라, 세상이 빨라졌기 때문에, 그리고 인공지능이 우리가 학습하고, 가르치고, 평가하는 방식을 근본적으로 변화시켰기 때문에 발생한다. 역사의 모든 주요 단계에서 대학은 사람과 사상의 형성을 주도했다. 인공지능 시대에, 이 책임은 감소하지 않고 증가한다.
오늘날 졸업한 젊은이는 이론을 거부하지 않는다. 무관성을 거부한다. 데카르트, 칸트, 홉스를 거부하지 않는다. 세상이 여전히 아날로그인 것처럼 그들을 배우는 것을 거부한다. 강의식 수업은 계속된다. 끝나는 것은 그것으로 충분하다는 착각이다. 더 적은 전달, 더 많은 형성. 더 적은 일상, 더 많은 목적. 더 적은 교육, 더 많은 인간성.
동향 / 논쟁
서명이 있는 기사는 신문의 의견을 반영하지 않습니다. 브라질과 세계의 문제에 대한 논의를 촉진하고 현대 사상의 다양한 경향을 반영할 목적으로 게재됩니다.
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데카르트의 방법적 회의나 홉스의 자연 상태를 전통적인 강의식 수업 없이 어떻게 가르칠 것인가? 이것은 대학의 변화 필요성을 주장한 후 받은 정당한 질문이다. 그 답은 보기보다 덜 역설적이다. 만약 우리가 이론을 보존하고 싶다면, 일관된 강의식 수업의 패권에서 그것을 해방시켜야 한다.
대학의 기능이나 교수의 가치, 더욱이 이론의 중앙성이 문제가 되는 것은 아니다. 변화하는 것은 학습의 구조이다. 변화의 필요성은 대학의 종말을 의미하지 않는다. 오히려 변혁의 시대에 대학이 보여온 역사적 적응 능력을 드러낸다.
전통적 모델에서 강의식 수업은 시작이자 과정이며 종료이다. 새로운 모델에서는 강의가 패권을 잃지만 고귀함을 얻는다. 거대한 전달의 표준에서 벗어나 적절한 순간을 차지한다. 즉, 학생이 이미 경험하고, 토론하고, 가설을 검증하고, 실패한 후 종합과 해석, 개념적 밀도가 필요한 시점이다. 교육학적 논리가 역전된다. 먼저 문제, 그 다음 개념이고, 먼저 경험, 그 다음 그것을 조명하는 이론이다.
이러한 역전은 인공지능이 지식의 인프라에 통합되었기 때문에 규모 있게 가능해졌다. 인공지능이 개별 학습 경로를 추적하고, 속도를 조정하고, 학습 증거를 기록하고, 지속적인 피드백을 제공할 수 있게 한다. 이는 알고리즘의 지원 없이는 산업적 모델에서 실행 불가능한 것이다.
의과대학 학생이 현실적인 시뮬레이션에서 혼잡한 응급실에서 어떤 환자를 먼저 치료할지 결정해야 하는 상황을 상상해보라. 학생은 칸트를 듣기 전에 이 딜레마를 경험한다. 강의식 수업에 도착했을 때, 더 이상 수동적인 관찰자가 아니다. 의미를 갈구하고 있다. 이론은 세상과 경쟁하지 않는다. 세상에서 태어난다.
학습은 더 이상 수용이 아니라 능동적이고 개인화된 과정이 된다. 이러한 논리는 인문학에만 국한되지 않는다. 정확한 과학, 보건, 공학에도 동등하게 적용된다. 이론은 경험과 단절되어 있을 때가 아니라 경험과 연결될 때 더욱 견고해진다.
실습, 시뮬레이션, 공개 과제, 구두 시험으로 나타나는 새로운 모델은 더 적은 판단, 자율성, 책임이 아니라 더 많은 것을 요구한다. 훈련은 반복이고, 지식은 해석이다. 데카르트, 홉스, 칸트가 들어오는 곳이 바로 이 공간이다. 전통이 사라지는 것이 아니라 새로운 활기를 얻는다.
인공지능은 이러한 변혁의 구조적 요소이다. 교수를 대체하지 않으며, 그 영향력을 확대한다. 교과과정과 강좌의 평가 기준으로 훈련된 "교육적 쌍둥이"는 학습 경로를 조직하고, 격차를 파악하고, 개인화된 경로를 제시할 수 있다. 역사상 처음으로 규모와 품질 사이의 역사적 딜레마를 극복했다. 하지만 인공지능은 윤리적 의식이 없고, 갈등을 중재하지 않으며, 도덕적 판단을 행사하지 않는다. 그리고 바로 이 지점에서 교수의 역할이 더욱 중요해진다.
대학은 국가의 인간적, 사회적, 경제적 발전의 주요 구조적 요소로 남아있다. 전문가, 과학자, 리더십과 가치를 형성하는 곳이다. 논의는 그 관련성에 대한 것이 아니라 그 구조에 관한 것이다.
변혁은 대학이 실패했기 때문에 발생하는 것이 아니라, 세상이 빨라졌기 때문에, 그리고 인공지능이 우리가 학습하고, 가르치고, 평가하는 방식을 근본적으로 변화시켰기 때문에 발생한다. 역사의 모든 주요 단계에서 대학은 사람과 사상의 형성을 주도했다. 인공지능 시대에, 이 책임은 감소하지 않고 증가한다.
오늘날 졸업한 젊은이는 이론을 거부하지 않는다. 무관성을 거부한다. 데카르트, 칸트, 홉스를 거부하지 않는다. 세상이 여전히 아날로그인 것처럼 그들을 배우는 것을 거부한다. 강의식 수업은 계속된다. 끝나는 것은 그것으로 충분하다는 착각이다. 더 적은 전달, 더 많은 형성. 더 적은 일상, 더 많은 목적. 더 적은 교육, 더 많은 인간성.
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Como ensinar a dúvida metódica de Descartes ou o estado de natureza em Hobbes sem uma aula expositiva tradicional? Essa foi a pergunta -legítima- que recebi após defender, neste espaço, a necessidade de mudança na universidade. A resposta é menos paradoxal do que parece: se quisermos preservar a teoria, precisamos libertá-la da hegemonia da aula expositiva permanente. Leia mais (04/09/2026 - 22h00)
Professor titular aposentado, é ex-presidente do Inep; autor de 'O Impacto da Inteligência Artificial na Humanidade' (ed. Appris) e 'Inteligência artificial - Funcionamento e Desafios à Ética, às Crenças e à Existência Humana' (ed. Vozes)Como ensinar a dúvida metódica de Descartes ou o estado de natureza em Hobbes sem uma aula expositiva tradicional? Essa foi a pergunta —legítima— que recebi após defender, neste espaço, a necessidade de mudança na universidade. A resposta é menos paradoxal do que parece: se quisermos preservar a teoria, precisamos libertá-la da hegemonia da aula expositiva permanente.
Não está em jogo a função da universidade, nem o valor do professor, muito menos a centralidade da teoria. O que muda é a arquitetura da aprendizagem. A necessidade de transformação não anuncia o fim da universidade —ao contrário, revela sua histórica capacidade de adaptação em momentos de ruptura.
No modelo tradicional, a aula expositiva é começo, meio e fim. No novo modelo, ela perde hegemonia, mas ganha nobreza. Deixa de ser o padrão massivo de transmissão e passa a ocupar o momento certo: o espaço de síntese, interpretação e densidade conceitual, quando o estudante já experimentou, debateu, testou hipóteses e errou. Inverte-se a lógica pedagógica: primeiro o problema, depois o conceito; primeiro a experiência, depois a teoria que a ilumina.
Essa inversão só se tornou viável em escala porque a inteligência artificial integrou-se à infraestrutura do conhecimento. É a IA que permite acompanhar percursos individuais, adaptar ritmos, registrar evidências de aprendizagem e oferecer feedback contínuo —algo impraticável no modelo industrial sem apoio algorítmico.
Imagine um estudante de medicina que, em uma simulação realista, precisa decidir qual paciente priorizar em uma emergência lotada. Ele vive o dilema antes de ouvir Kant. Quando chega à aula expositiva, não é mais um espectador passivo —está sedento por sentido. A teoria não disputa com o mundo; nasce dele.
Aprender deixa de ser recepção e passa a ser um processo ativo e personalizado. Esse raciocínio não se limita às humanidades. Vale igualmente para as ciências exatas, da saúde e engenharias. A teoria ganha densidade quando se conecta à experiência —não quando apartada dela.
O modelo que emerge, com práticas, simulações, desafios públicos e bancas orais, exige mais julgamento, autonomia e responsabilidade, não menos. Treinamento repete; conhecimento interpreta. É exatamente nesse espaço que entram Descartes, Hobbes e Kant. Longe de desaparecer, a tradição ganha fôlego.
A inteligência artificial é o fator estruturante dessa transformação. Não substitui o professor; amplia seu alcance. Um "gêmeo pedagógico", treinado no currículo e nas rubricas do curso, pode organizar percursos, identificar lacunas e sugerir caminhos personalizados. Pela primeira vez, superamos o dilema histórico entre escala e qualidade. Mas a IA não tem consciência ética, não media conflitos, não exerce julgamento moral —e é justamente aí que o papel do professor se torna ainda mais central.
A universidade continua sendo o principal fator estruturante do desenvolvimento humano, social e econômico das nações. É nela que se formam profissionais, cientistas, lideranças e valores. O debate não é sobre sua relevância, mas sobre sua arquitetura.
A transformação não ocorre porque a universidade fracassou, mas porque o mundo acelerou —e porque a inteligência artificial alterou profundamente como aprendemos, ensinamos e avaliamos. Em todas as grandes fases da história, foi a universidade que liderou a formação de pessoas e ideias. Na era da IA, essa responsabilidade não diminui, aumenta.
O jovem formado hoje não rejeita a teoria. Rejeita a irrelevância. Não recusa Descartes, Kant ou Hobbes. Recusa aprendê-los como se o mundo ainda fosse analógico. A aula expositiva permanece. O que termina é a ilusão de que ela basta. Menos transmissão, mais formação. Menos rotina, mais propósito. Menos instrução, mais humanidade.
TENDÊNCIAS / DEBATES
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