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AI가 인간의 역할을 점차 대체하고 있는 전환기에서 기업의 채용 과정에서 면접은 시대의 흐름에서 기업에 필요로 하는 인재상을 판별하는 절차라고 할 수 있다. 이러한 맥락에서 채용 면접은 기업의 인재 선발 도구로만 이해하는 것을 넘어 시대에 필요한 인재상의 역량 따라서 기업의 면접은 AI 시대에 인간의 고유한 역량이 무엇인지를 논의할 수 있는 가장 밀도 높은 공간이라고 볼 수 있다. 따라서 대학에서의 면접 교육이 나아가야 할 방향은 현시점에서 중요한 과제라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 면접 수업에 참여했던 학습자들이 겪은 실제 경험을 토대로 경험의 본질을 규명하고 AI 시대 면접 수업이 나아가야 할 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 지오르기의 현상학적 연구 방법을 적용해 면접 수업 참여 경험이 있는 6명의 학생을 대상으로 반구조화된 심층 인터뷰를 수행하였다. 본 연구 결과 연구 참여자들은 면접에서의 평가 기준이 정형화된 답변에서 벗어나 지원자의 사고 과정과 인간 고유 역량에 점차 중점을 두고 있다는 것을 학습자의 경험을 통해 드러났다는 점이다. 향후 AI 도구 활용과 더불어 학습자의 사고 과정과 경험의 의미를 자신의 고유성과 함께 잘 전달할 수 있도록 표현력을 함양하는 데 중점을 두어야 한다고 사료된다. 본 연구는 교육 현장에서 실제 참여자가 겪은 경험을 토대로 AI 시대 교육 연구의 방향성을 인간 중심의 본질 탐구라는 관점에서 조명했다는 점에서 의의가 있다.

In a transition era where artificial intelligence (AI) is increasingly replacing human roles, corporate job interviews are critical for identifying candidates suited for the times. In this context, employment interviews must be understood as more than mere selection tools; rather, they represent a primary arena for exploring what constitutes uniquely human competencies in the AI age. Consequently, delineating the future direction of interview education in universities has emerged as a crucial task at this juncture. This study aims to elucidate the essence of learners’lived experiences with interview courses and to propose a future approach to interview education in the AI era. To this end, this study employed Giorgi’s phenomenological research method to conduct semi-structured in-depth interviews with six students who had participated in interview classes. The findings revealed that, based on the participants’ experiences, the evaluation criteria in interviews have shifted from standardized responses toward an increased emphasis on applicants’ thought processes and inherently human competencies. Therefore, this study suggests that interview education in the AI era should expressive subjectivity, empowering learners to externalize their thoughts and individual essence in tandem with AI tools. The significance of this study lies in its phenomenological approach, which provides navigational insights for future research by centering on human essence within the educational fields.

The emergence of generative AI has introduced new challenges in translator training. Through in-depth interviews of eight translator trainers, this study aims to explore the changes experienced by graduate-level translator trainers in the AI era, how they are adapting to these developments, and their perspectives on translation competence, trainees’ use of AI for their translation and the future direction of translator training. The study first examines major translation competence models along with their relevance to graduate-level translator training and reviews recent trends in research on neural machine translation-based post-editing. It then discusses the latest trends in machine translation research, questioning the traditional dichotomy between human and machine translation. Additionally, the study introduces the concepts of augmented translation and machine translation literacy, exploring their possible educational applications. The study finds that the trainers were opposed to trainees’ use of AI in translation on the grounds that it will hinder the development of translation competence. They were also found to be skeptical about the relevance of translation competence models, as well as machine translation post-editing, to graduate-level translator training. The findings suggest that it is the trainers themselves, rather than the trainees, who need education on machine translation literacy. The paper concludes by discussing the implications of the interview findings for graduate-level translator training and translation studies.