EDUCATION × CARE

특수교육과
AI 전망

개인별 지원과 관계 형성은 자동화가 어렵고, 보조 기술을 사람에게 맞게 연결하는 역할이 크게 늘고 있습니다.

개별화 지원보조 기술 활용가족 협력수요 확대

TRANSITION SCORE · 전환 점수83/100확장형

지금 전공의 핵심 활동이 AI와 보완 관계입니다. 강점을 넓혀 다음 역할로 확장하세요.

77개 전공 중 사람 우위 상위 3%

업무 변형 압력26정형 업무가 AI로 옮겨가는 강도

사람 우위88관계·판단·감각처럼 사람에게 남는 비중

전환 여유86다음 역할로 옮겨 심을 강점의 두께

업무 변형 · 압력이 큰 일

사람에게 남는 일

특수교육과에서 시작하는
2035년의 다음 역할

직업 이름이 아니라 전공에서 이미 익힌 활동 패턴으로 골랐습니다. 각 역할 가이드에서 첫 90일 준비 경로를 확인하세요.

복잡한 절차를 사람에게 맞게 안내하는 현장 감각

촉감·소리·몰입을 제품과 공간에 되돌리는 감각

사람의 신호를 읽고 데이터로 번역하는 감각

FIRST 7 DAYS · 첫 7일 미션

보조 기술 하나를 골라 실제 사용자가 막히는 지점을 관찰하고 개선 제안 세 줄을 쓴다.

흥미·강점·가치·학습 여력을 6개 질문으로 합쳐 나만의 다음 역할과 전환 시계를 확인하세요.

방법론 참고: 국제노동기구(ILO), Generative AI and Jobs 2025, WEF Future of Jobs 2025, O*NET Content Model. 전환 점수는 업무 변형 압력과 사람 우위를 비교한 탐색 지표이며 취업률·소득·고용 통계가 아닙니다.