AI 시대에 대비한 자녀 진로 지도: 유망 전공, 미래 직업 전망과 고교 준비 전략

인공지능(AI) 기술의 급격한 발전은 우리 아이들이 살아갈 미래의 학업 선택과 직업 환경을 크게 바꾸고 있습니다. 특히 미국 고등학교에 재학 중인 자녀를 둔 학부모라면, 어떤 전공 분야가 미래에 유망할지, 그리고 고등학교에서 어떤 준비를 해야 할지 궁금하실 텐데요. 이 글에서는 AI 시대에 수요가 증가할 것으로 예상되는 주요 전공 분야와 그 전공이 연결되는 산업·직업을 살펴보고, 향후 10년간 미국에서 고임금·고수요로 전망되는 직종을 최신 데이터를 바탕으로 정리해 드리겠습니다. 또한 자녀가 고등학생 때부터 AI 시대를 대비하기 위해 선택하면 좋은 수업과 효과적인 과외활동을 폭넓게 제안하여, 학부모님들이 자녀의 진로 지도에 활용할 수 있도록 쉽게 설명하고자 합니다. 미국의 고등학교 커리큘럼과 대학 입시 동향을 고려한 전문적이면서도 이해하기 쉬운 정보들을 함께 알아보겠습니다.

1. AI 기술 발전이 가져올 유망 전공 분야

AI의 발전은 거의 모든 산업에 변화를 일으키며, 이에 따라 관련 전공 인재에 대한 수요도 급증하고 있습니다. 세계경제포럼(WEF) 등 국제 기관들은 2025~2030년 사이 기술, 공학, 보안분야의 직업이 가장 빠르게 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 이런 추세에 비추어 볼 때, AI 시대에 유망한 전공 분야로 다음과 같은 예시들을 들 수 있습니다. 각 전공별로 배울 내용과 연결될 산업 및 직업을 구체적으로 살펴보겠습니다.

컴퓨터 과학 (Computer Science)

AI 시대의 기본 중의 기본 전공으로 꼽히는 분야입니다. 컴퓨터과학 전공에서는 프로그래밍, 자료구조, 알고리즘 등을 배우며, 이는 AI 기술의 핵심 원리를 이해하는 토대를 제공합니다. 컴퓨터과학 전공자는 소프트웨어 개발자, AI 솔루션 개발자, 시스템 엔지니어 등 IT 산업 전반의 다양한 직업으로 진출할 수 있습니다. 거의 모든 업계에서 소프트웨어와 AI를 활용하고 있으므로, 빅테크 기업은 물론 금융, 제조, 서비스 분야까지 광범위한 산업에서 수요가 높습니다. 특히 AI에 특화된 머신러닝 엔지니어나 AI 연구원으로 성장할 경우, 미래 유망 직종에 직접 뛰어들 수 있는 길이 열립니다.

인공지능 및 머신러닝 (AI & Machine Learning)

인공지능 자체를 전공하거나 컴퓨터과학 내 머신러닝 분야에 집중하는 경로입니다. 머신러닝 전공은 AI 알고리즘의 개발과 응용에 초점을 맞춘 전문 분야로, AI의 핵심 기술을 다룹니다. 이 전공을 통해 자율주행차의 AI 시스템 개발자, AI 소프트웨어 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등으로 진출할 수 있으며, 빅데이터를 학습하고 예측 모델을 만드는 업무에 참여하게 됩니다. AI/ML 전공자는 IT 기업의 AI 연구소, 스타트업의 AI 개발팀, 클라우드 컴퓨팅 기업의 머신러닝 전문가 등으로 활약하며, 의료나 금융 같은 도메인에 특화된 AI 모델 개발자로도 일할 수 있습니다. 한편 챗GPT와 같은 자연어 처리(NLP) 기술이 각광받으면서, 컴퓨터 공학과 언어학의 융합 전공인 전산언어학(Computational Linguistics)도 주목받고 있습니다. 이는 AI가 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 하는 기술로, 해당 전공자는 챗봇 개발자, 음성인식 시스템 엔지니어, 검색 엔진 언어처리 전문가 등으로 활동하게 됩니다.

데이터 사이언스 및 통계학 (Data Science & Statistics)

“데이터는 AI의 연료”라는 말처럼, AI 시대에는 데이터를 다루는 능력이 필수적입니다. 데이터사이언스 전공은 대용량 데이터를 수집·분석·해석하는 법을 배우는 분야로, 많은 AI 응용기술이 모델 학습과 개선을 위해 데이터에 의존하기 때문에 매우 중요한 역량입니다. 이 전공을 통해 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 머신러닝 전문가로 성장할 수 있으며, 금융, 의료, 마케팅, 제조 등 업종을 불문하고 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 모든 산업에서 수요가 높습니다. 통계학 역시 데이터 해석의 기반 학문으로, 통계 전공자는 통계 분석가, 보험 계리사(보험수리사), 연구기관 데이터 전문가 등으로 일할 수 있습니다. 예를 들어 보험·금융 분야의 계리사는 수리통계 및 데이터분석 능력을 활용하는 직업으로, 2020년대 후반까지 약 22%의 고용 증가가 예상되는 유망 직종입니다. 전반적으로 데이터 사이언스/통계 전공자는 AI 모델 개발부터 비즈니스 데이터 분석까지 폭넓은 역할을 수행하며, AI 발전과 함께 그 가치는 더욱 높아질 것입니다.

로봇공학 및 자동화 (Robotics & Automation)

로봇공학은 AI와 기계공학이 만나는 분야로, 로봇의 설계, 제작 및 작동 원리를 배웁니다. 로봇 분야는 현재도 빠르게 성장하는 산업이며, 특히 로봇에 AI 기술을 적용하는 것이 점점 중요해지고 있습니다. 로봇공학 전공자는 로봇 소프트웨어 엔지니어, 자동화 시스템 엔지니어, 드론 개발자, 물류 자동화 전문가 등으로 진출할 수 있습니다. 산업 현장에서 제조 공정을 자동화하는 산업용 로봇, 가정과 의료 현장에서 활용되는 서비스 로봇, 그리고 자율주행 자동차까지 모두 로봇공학과 AI의 결합 산물입니다. 예를 들어 자동차 업계는 전통적인 기계공학에 AI를 융합한 자율주행차 개발 인력을 크게 필요로 하고 있으며, 전기차와 자율주행 기술의 발전으로 자동차 공학(Automotive Engineering) 전공자에게도 AI 관련 지식이 요구되고 있습니다. 로봇공학을 전공하면 이처럼 제조, 물류, 자동차, 항공우주 등 다양한 산업 분야에서 AI 시대의 핵심 인재로 활약할 수 있습니다.

사이버보안 (Cybersecurity)

AI 발전과 함께 사이버보안 분야도 중요도가 높아지고 있습니다. 기업과 정부의 디지털 자산이 늘어날수록 해킹과 사이버 공격에 대비한 보안 전문가 수요가 커지고 있는데요. 사이버보안 전공 혹은 컴퓨터과학에서 정보보안 분야를 집중적으로 공부하면 정보보안 분석가, 보안 엔지니어, 네트워크 보안 관리자 등의 직업으로 진출할 수 있습니다. 현재도 사이버보안 전문가는 미 정부를 비롯해 금융, 헬스케어, IT 기업 등에서 매우 인력 수요가 높은 분야이며, 미국 노동통계국(BLS)에 따르면 “디지털 시대에 민감한 정보를 지키는 일이 우선순위가 되면서 정보보안 분석가가 향후 가장 빠르게 성장하는 직업 중 하나”로 꼽힙니다. 실제로 정보보안 분석가의 향후 10년간 고용증가율은 약 33%로, 전 직종 평균(5% 내외)을 훨씬 상회할 전망입니다. AI 기술이 사이버 공격에도 활용되는 시대인 만큼, 이를 막아낼 AI 기반 보안 솔루션 개발자나 AI 보안분석 전문가 같은 직무도 등장하고 있어, 관련 전공자의 역할은 더욱 다양해질 것입니다.

전기·컴퓨터공학 및 IoT (Electrical/Computer Engineering & IoT)

AI 시대에는 하드웨어와 인프라 분야의 혁신도 함께 진행되고 있습니다. 전기공학(Electrical Engineering)이나 컴퓨터공학(Computer Engineering) 전공을 통해 AI 연산을 위한 반도체 칩 설계, 사물인터넷(IoT) 기기 개발, 클라우드 컴퓨팅 인프라 구축 등의 분야로 진출할 수 있습니다. 예를 들어 AI 모델을 빠르게 학습시키기 위한 GPU/AI 가속기 칩 개발자, 5G 통신망과 연결된 IoT 시스템 엔지니어, 클라우드 시스템 아키텍트 등이 해당 전공자의 진로가 될 수 있습니다. 산업계에서는 제조 공장의 스마트 팩토리 구축, 스마트 시티 인프라, 자율주행차를 위한 센서 네트워크 등 IoT와 AI를 결합한 프로젝트들이 활발하며, 이를 이끌 인력이 요구되고 있습니다. 이러한 하드웨어·네트워크 분야 지식은 AI 소프트웨어와 결합되어야 비로소 빛을 발하기 때문에, AI 시대의 토대가 되는 숨은 강자라 할 수 있습니다. 전기/컴퓨터공학 전공자는 빅테크 기업의 하드웨어 엔지니어, 통신사의 네트워크 엔지니어, 에너지 분야의 스마트 그리드 엔지니어 등 다양한 산업에서 핵심 역할을 맡게 됩니다.

바이오정보학 및 헬스테크 (Bioinformatics & Health Tech)

AI 기술은 의료 및 바이오 분야에서도 혁신을 일으키고 있어, 의학과 데이터과학의 융합 전공에 대한 수요가 늘고 있습니다. 바이오인포매틱스(생물정보학)나 의료정보학(Health Informatics) 전공을 통해 생명과학 데이터 분석, AI 신약 개발, 의료 영상판독 AI 등의 분야로 진출할 수 있습니다. 예를 들어 유전체 데이터를 다루는 바이오정보학자는 AI 알고리즘을 활용해 질병 관련 유전자를 분석하고 신약 개발에 기여하며, 의료정보 학전공자는 전자의무기록(EMR)과 헬스케어 빅데이터를 분석하여 의료 서비스 개선에 나설 수 있습니다. BLS의 직업 전망에 따르면 전반적인 헬스케어 분야는 고령화 등으로 향후 10년간 가장 큰 일자리 성장을 보일 분야이며, 특히 AI를 활용한 의료 서비스와 신약 연구의 수요가 커질 것으로 예상됩니다. 따라서 의학 지식과 컴퓨팅 기술을 겸비한 융합 인재는 제약회사, 바이오테크 스타트업, 의료기관의 데이터 분석팀, 정부 보건기관 등에서 각광받고 있습니다. 이밖에도 UX/UI 디자인이나 인지과학(Cognitive Science)처럼 AI 시스템과 인간의 상호작용 측면에 초점을 맞춘 전공들도 중요해지고 있습니다. AI 제품이 우리 사회 곳곳에 쓰이면서, 사용자가 편리하고 윤리적으로 AI를 활용하도록 돕는 UX디자이너나 AI 윤리 전문가에 대한 관심도 차츰 높아지고 있습니다.

참고: 위에서 소개한 전공 이외에도 수학, 통계학, 물리학, 전기공학 등 기초 과학·공학 분야 전공이 AI 경력에 큰 도움이 됩니다. 결국 AI 기술은 여러 분야의 지식을 요구하므로, 자신의 적성과 관심에 맞는 분야에 AI를 접목시키는 융합형 인재가 향후 중요해질 것입니다. 예를 들어 금융에 관심이 많은 학생은 금융공학(Financial Engineering)이나 비즈니스 애널리틱스 전공으로 AI 시대의 핀테크(FinTech) 전문가가 될 수 있고, 환경 문제에 관심이 있다면 환경공학에 데이터 분석 기술을 더해 스마트 에너지 솔루션 개발자로 성장하는 식입니다.

2. 향후 10년간 미국 고임금·고수요 직종 전망 (2025~2035)

미국 노동통계국(BLS)의 최신 직업 전망치를 살펴보면, AI 기술 발전과 인구구조 변화 등으로 특정 분야의 직업에 높은 성장세가 예상됩니다. 특히 의료·헬스케어 분야와 첨단 기술 분야가 향후 10년간 두드러진 성장과 높은 연봉을 함께 보여줄 것으로 보입니다. 아래는 2025년부터 2035년까지 높은 임금과 높은 수요가 기대되는 대표적인 직종들입니다 (성장률은 2023~2033년 미국 고용증가율, 연봉은 2024년 기준 중앙값).

• 간호사(Nurse Practitioner) – 고용 +46% 증가 전망, 중간연봉 약 $129,000. 의사 수요를 부분적으로 대체하며 일차 진료를 담당하는 고급 간호인력으로, 고령화와 의료수요 증가로 폭발적인 성장이 예상됩니다.
• 데이터 과학자(Data Scientist) – 고용 +36% 증가, 중간연봉 약 $112,600. 각 산업에서 빅데이터를 활용한 의사결정이 중요해지면서, 데이터 분석 및 머신러닝 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다.
• 정보보안 분석가(Information Security Analyst) – 고용 +33% 증가, 중간연봉 약 $124,900. 기업과 기관의 사이버보안 강화 움직임에 따라, 네트워크 및 데이터 보안 전문가의 수요가 크게 늘어날 전망입니다.
• 의사 보조(Physician Assistant) – 고용 +28% 증가, 중간연봉 약 $133,000. 의사와 팀을 이루어 진료를 수행하는 의료 전문직으로, 의료 서비스 확대에 따라 높은 성장률과 높은 보상을 모두 기대할 수 있습니다.
• 의료·보건 서비스 매니저(Medical and Health Services Manager) – 고용 +29% 증가, 중간연봉 약 $118,000. 병원, 요양시설 등에서 운영 관리 및 의료 서비스 조정을 담당하는 관리직으로, 의료산업 확대와 경영 효율화 수요에 힘입어 성장세가 큽니다.
• 컴퓨터 및 정보 연구과학자(Computer & Information Research Scientist) – 고용 +26% 증가, 중간연봉 약 $140,900. 첨단 컴퓨팅 기술과 AI 알고리즘 연구를 주도하는 직종으로, 빅테크 연구개발(R&D) 부문에서 특히 수요가 많습니다.
• 소프트웨어 개발자(Software Developer) – 고용 +18% 증가, 중간연봉 약 $132,300. 모든 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 소프트웨어 엔지니어에 대한 꾸준한 수요가 유지되고, 클라우드 및 AI 응용 소프트웨어 개발자로서 높은 연봉을 기대할 수 있습니다.
• 액추어리(보험계리사, Actuary) – 고용 +22% 증가, 중간연봉 약 $125,800. 보험 및 금융 분야에서 위험 분석과 프라이싱을 담당하는 전문가로, 수리통계와 AI를 활용한 예측이 중요해지며 전문인력 수요와 보수가 증가하고 있습니다.

이 외에도 물류 전문가(Logistician)나 재무 분석가(Financial Analyst)처럼 다양한 분야에서 기술 발전과 경제 변화에 따른 새로운 기회가 창출되고 있습니다. 예컨대 전력 발전 부문에서는 친환경 에너지로 전환이 이루어지며 풍력 터빈 기술자 등의 직종이 60%에 달하는 매우 높은 성장률을 보일 전망입니다. 다만 이러한 직종은 연봉 수준은 중간 정도이므로, 고임금과 고성장을 겸비한 직업군은 주로 상기한 기술/의료 분야에 집중되는 경향이 있습니다. 전반적으로 볼 때 AI와 데이터 활용 능력, 첨단 기술 지식을 갖춘 전문직과, 인구 고령화 및 삶의 질 향상 추세에 따른 의료·복지 분야 전문직이 앞으로도 미국 취업 시장을 견인하는 양대 축이 될 것으로 예상됩니다. 학부모님들께서는 이러한 흐름을 참고하여 자녀가 흥미를 느끼는 분야와 미래 유망 직종의 교집합을 찾을 수 있도록 조언해 주시는 것이 좋겠습니다.

3. 고등학생의 AI 시대 대비를 위한 교육과 과외활동 제안

미국 대학 입시에서는 학생의 학업 이수 과정과 과외활동 성취 모두를 종합적으로 평가합니다. 따라서 고등학생 때부터 관련 분야의 지식과 역량을 쌓고 열정을 입증하는 것이 중요합니다. 특히 AI나 첨단기술 분야로의 진로를 목표로 한다면, 어떤 고교 과목을 듣고 어떤 특별활동에 참여하는지가 대학 입학사정관에게도 큰 어필이 됩니다. 아래에서는 학년에 관계없이 고등학생들이 AI 시대를 대비하기 위해 선택하면 좋을 과목 및 프로그램과 권장 과외활동을 정리합니다.

고교에서 선택할 추천 과목 (AP, IB, Dual Enrollment 등)

• 수학 과목: 수학은 AI의 언어라고 할 정도로 중요합니다. 고등학교 재학 중 미적분(Calculus)까지 수강하여 탄탄한 기초를 닦는 것이 좋습니다. 가능하다면 통계(Statistics)도 배우면 데이터 해석 감각을 키울 수 있습니다. AI 알고리즘에는 선형대수 등의 개념도 활용되므로, IB 과정의 경우 Mathematics: Analysis & Approaches HL과 같은 심화 수학을 택하는 것을 권장합니다.
• 컴퓨터 과학 과목: 학교에 개설된 프로그래밍/컴퓨터과학 수업은 가능한 한 수강하는 것이 좋습니다. AP 과정을 제공한다면 AP Computer Science A(Java 프로그래밍 초급) 또는 AP Computer Science Principles(컴퓨터과학 개론)을 듣는 것이 도움이 됩니다. 이를 통해 기본적인 코딩 역량을 기르고, 문제해결 능력을 배양할 수 있습니다. 만약 IB 과정 학교라면 IB Computer Science HL을 선택해 알고리즘과 자료구조를 깊이 있게 학습할 수 있습니다. 학교에 해당 과목이 없다면, 지역 커뮤니티 칼리지의 코딩 수업을 이수(Dual Enrollment)하거나 온라인 MOOC 강좌를 활용하는 방법도 있습니다.
• 과학 및 공학 과목: AI가 응용되는 분야에 따라 과학 과목 선택도 달라질 수 있습니다. 예를 들어 로봇공학에 관심이 있다면 물리(Physics)와 공학 개론 과목을 통해 기계의 원리와 전자회로 기초를 익혀두는 게 좋습니다. 바이오/의료 AI에 흥미가 있다면 생물학(Biology)이나 화학(Chemistry) 심화과정을 수강해두면 대학에서 관련 전공을 소화하기 유리합니다. 또한 AP Physics C, AP Biology 등 AP과목은 대학 학점 인정을 받을 수도 있어 도전해볼 만합니다.
• 기타 인문·사회 과목: AI 윤리나 기술정책에 관심이 있다면 철학, 경제, 사회학 등도 균형 있게 수강하여 시야를 넓히는 것이 좋습니다. 미국 대학들은 폭넓은 교양을 갖춘 이공계 인재를 선호하므로, 주전공 분야 외에 다양한 분야의 수업에서 좋은 성과를 내는 것도 중요합니다.

학업 Tip: AI에 관심 있는 학생이라면, 가능하다면 고교 과정에서 미적분, 통계, 컴퓨터과학 기초를 꼭 다져두는 것이 좋습니다. 이러한 기초 위에 대학에서 머신러닝, 데이터사이언스 등의 고급 과목을 수강할 때 훨씬 수월하게 따라갈 수 있습니다.

실력을 키우고 열정을 보여줄 과외활동 아이디어

• 코딩/로봇 동아리 참여: 학교에 컴퓨터과학 클럽, 로봇공학 클럽, 해킹 동아리, 데이터과학 동아리 등이 있다면 적극적으로 참여하세요. 동아리에서 친구들과 프로젝트를 만들고 대회에 나가 성과를 내는 것은 팀워크와 문제해결력을 기르는 동시에, 대입 자기소개서에 어필할 수 있는 훌륭한 경험이 됩니다. 만약 학교에 관련 동아리가 없다면, 직접 창설해 보는 것도 리더십을 발휘하는 좋은 방법입니다. 예를 들어 AI에 관심 있는 학생들끼리 AI 연구회를 만들어 정기적으로 스터디하거나 작은 AI 프로젝트를 같이 해볼 수 있습니다.
• 공식 대회 및 해커톤 참가: 실력을 겨루고 창의성을 발휘할 수 있는 경진대회에 도전해 보세요. FIRST 로봇대회나 VEX 로봇대회에 학교 대표팀으로 출전하면 로봇 설계 및 프로그래밍 실전 경험을 쌓을 수 있습니다. 또한 해커톤(Hackathon)에 참가하면 단기간에 팀과 함께 창의적인 프로그래밍 프로젝트를 완성해볼 수 있습니다. 해커톤과 AI 경진대회는 요즘 고교생 대상도 많이 열리고 있는데, 이러한 경험을 통해 실제 AI 모델을 만들어보고 문제를 해결하는 능력을 키울 수 있습니다. 예컨대 캐글(Kaggle) 같은 데이터 분석 대회나 인공지능 아이디어 공모전 등에 참가해 수상할 경우 대입 시에도 큰 강점이 됩니다.
• 과학 연구 및 인턴십 경험: 관심 분야가 뚜렷하다면, 연구 프로젝트에 도전해보는 것을 추천합니다. 고등학생도 참가할 수 있는 여름방학 대학 연구실 인턴십이나 과학 캠프 프로그램이 많습니다. 예를 들어 스탠퍼드 대학의 AI4ALL 같은 프로그램은 소수 고교생들을 선발해 AI 교수 및 연구진과 함께 프로젝트를 수행해볼 기회를 줍니다. 직접 논문을 찾아 읽고 소규모 연구를 수행해보면, 해당 분야에 대한 깊은 이해와 열정을 보여줄 수 있습니다. 또한 인근 대학 교수님께 연구 참여를 문의하거나, 의료·기업 연구소의 고등학생 인턴 포지션에 지원할 수도 있습니다. 짧게는 수주일에서 길게는 방학 전체를 활용하여 인턴십을 하면 실제 현장의 문제해결을 배울 수 있고, 멘토로부터 추천서도 받을 수 있는 등 얻는 것이 많습니다.
• 개인 프로젝트 및 경진대회 출품: 스스로 공부한 내용을 바탕으로 작은 AI/프로그램 프로젝트를 완성해보는 것도 큰 도움이 됩니다. 예를 들어 간단한 웹사이트나 앱을 만들거나, 라즈베리파이(Raspberry Pi) 같은 보드로 미니 로봇을 제작해 볼 수 있습니다. 이런 개인 프로젝트는 Github 등에 코드를 공개하거나 학교 과학경진대회에 출품하면 객관적으로 실력을 보여줄 증빙이 됩니다. 특히 오픈소스 커뮤니티에 참여해 오픈소스 프로젝트에 기여해보는 것도 권장됩니다. 오픈소스에 코드 기여를 하면 전 세계 개발자들과 협업하며 실제 소프트웨어 개발 경험을 쌓게 되고, 자신의 작업물이 공개적으로 남아 있어 포트폴리오로 활용하기 좋습니다.
• 관련 분야 봉사 및 기타 활동: 꼭 코딩만이 아닌, AI와 연관된 다양한 창의적 활동도 고려해보세요. 예를 들어 과학 올림피아드나 수학 경시대회에 도전하는 것은 기초 학문 역량을 키우는 데 도움이 됩니다. 또한 지역 사회의 문제를 AI로 해결하는 봉사 프로젝트를 기획해볼 수도 있습니다. (예: 노인복지센터에 AI 스피커 활용법을 교육해드리는 봉사 등.) 이러한 활동은 사회적 책임 의식을 갖춘 공학도로 성장하는 밑거름이 됩니다.

활동 Tip: 대학 입학사정관들은 지원 전공에 대한 열정과 성취를 과외활동에서 확인하고자 합니다. 따라서 위의 활동들 중 자녀가 흥미를 느끼는 것 몇 가지를 지속적으로 깊이 있게 참여하도록 이끌어 주세요. 한두 개의 프로젝트라도 본인이 주도적으로 만들어낸 결과물이 있다면 입시에서 큰 강점이 됩니다. 또한 이런 활동을 통해 얻은 교내 지도교사의 멘토링, 대회 수상, 추천서 등도 대학 준비에 도움이 될 것입니다.

맺음말: 미래를 준비하는 우리 아이들을 위해

AI를 비롯한 첨단 기술의 발전으로 지금의 학생들이 맞이할 미래는 빠르게 변화하고 있습니다. 하지만 핵심은 변하지 않습니다. 어떤 시대에도 필요한 역량은 새로운 것을 학습하는 능력과 문제를 해결하는 창의성입니다. 고등학교 시절은 이러한 기초 학습 능력과 태도를 기르는 때입니다. 학부모님께서는 자녀가 스스로 자신의 흥미를 탐색하면서도, 본 글에서 제시한 방향을 참고하여 미래 유망 분야에 대한 준비를 균형 있게 해나갈 수 있도록 지도해 주세요.

미국의 교육 제도는 열려 있습니다. 고등학생 때 다양한 도전을 해보고 실패와 성공을 거듭한 경험은 대학 진학 후에도 큰 자산이 될 것입니다. 앞으로 10년, 20년 후에도 살아남고 번창할 분야는 분명 존재합니다. 우리 자녀들이 AI 시대의 파고를 타고 올라탈 수 있도록, 오늘의 작은 노력과 선택들이 모여 큰 방향을 결정할 것입니다. 부모님의 꾸준한 관심과 지지 속에, 아이들이 다가올 미래를 두려움보다 기대감으로 준비할 수 있기를 바랍니다.

감사합니다.

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