[거꾸로 가는 한국 교육: 수학 포기 허용, 소득별 쿼터제] 인공지능과 빅데이터 모든 과목은 수학이 베이스, 수학을 포기하는 순간 앞으로 일자리 창출은 요원해짐, 해외 교육만이 살길인가?

안녕하세요, 비지트입니다.

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요즘 비지트는 비즈니스 분석, 데이터 분석 및 데이터 사이언스, 인공지능 학과에 대한 info session 개최와 여러 데이터를 분석해 포스팅하며 미래 생존에 대비 패러다임을 리딩하고 있습니다. 그런데, 얼마 전 포스트 코로나 시대 교육 토론회 내용을 보면서 암담함을 멈출 수가 없었습니다. 고교 학점제에서 수학을 하고 싶지 않은 학생들에게는 수학을 선택하지 말도록 해야 한다. 이 이야기를 듣는 순간 비지트는 뜨악하는 깊은 한숨만이 나오더군요. 거기다가 대입에 소득별 쿼터제를 도입하자? 이 내용을 보는 순간, 하..... 정말 교육 시스템이 아주 제대로 거꾸로 간다라는 판단이 들었습니다.

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모든 포커스가 대입에 맞춰져 있고 입시 위주로 고교 학점제를 따는 것이 중요하다는 패턴인데, 이런 방식으로 인재 양성하면 비즈니스 분석, 데이터 분석 및 데이터 사이언스, 인공지능 학과의 인재 양성은 영원히 요원해집니다. 비지트가 얼마 전 개최했던 미국의 11개 비즈니스 분석, 데이터 분석, 데이터 사이언스 학과들의 공통된 특징은 미적분은 기본에, 확률과 통계를 대학 수준에서 분명히 요구하더라는 점입니다. 즉 정량적인 데이터를 다루려면 수학은 기본 중에 기본으로 공부를 해야 하는 것이죠.

 

‘포스트 코로나 시대 고교 체계의 쟁점과 과제’를 주제로 발제한 이범 교육평론가는 ‘포용적 고교학점제’가 필요하다고 주장했다. 그는 이를 위한 첫 번째 조건으로 ‘필수 이수 단위’ 폐지를 들었다. 예를 들어 수학을 공부하고 싶지 않은 학생들에게는 그렇게 할 수 있는 기회를 열어줘야 한다는 것이다. 두 번째로는 이수과목이 복잡해지는 만큼 대입도 복잡해져야 한다는 고정관념에서 탈피해야 한다는 것, 인문계 패러다임에서 벗어나 개설 과목을 훨씬 다양화 해야 한다는 것 등을 조건으로 제시하고 온라인 학점취득도 적극적으로 인정해야 한다고 설명했다.

 

대입에 ‘소득별 쿼터제’를 도입할 것도 제안했다. 고교학점제의 전제조건인 내신 절대평가가 시행되면 상대평가로 인한 ‘균등 선발효과’가 붕괴돼 명문대 입학자 가운데 서울·강남·고소득층 비율이 더 높아질 우려가 있으므로 이를 보완하기 위해 ‘소득별 쿼터제’를 검토해 볼만하다는 것이다. 예를 들어 어느 대학의 경영학과에서 100명의 학생을 선발하는데 총 합격자의 1/2에 쿼터제를 적용할 경우, 소득 1·2분위에서 모집정원의 10%를 선발하고 3·4분위에서 10%, 5·6분위에서 10%, 7·8분위에서 10%를 선발한 뒤, 나머지 모집정원의 50%는 소득분위와 상관없이 기존 방식대로 선발한다는 것이다.

출처: 한국교육신문

 

 

그리고 양질의 일자리도 줄어드는 판국에, 소득별 쿼터제로 이른바 소득 중심으로 할당을 하여 대학만 입학을 시키겠다는 것인데, 인공지능 분야에 수학과 통계 그리고 전체적인 정보 융합 능력을 가진 인재를 스크리닝 하는 방법이나 양성하는 시스템적 접근보다는 대학 입학률에 초점을 맞춘 쿼터제로 입학 숫자 맞추기식, 실제 잠재력과 능력을 가진 학생들에게 얼마나 기회가 갈지 의문일 뿐만 아니라, 특히 학생들이 민감하게 작용하는 소득별 쿼터제 꼬리표를 단 대입으로 얼마나 그 고난을 이겨내고 능력을 발휘할지도 의문입니다.

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4차 산업혁명, 디지털 트랜스 포메이션에 코로나로 인해서 세계 대공황 보다 더한 고통을 모두가 안고 있는 것이 지금의 현실입니다. 이러한 시점에서 큰일을 해 낼 인재들을 찾고 육성하는 것은 국가가 해야 할 일 중의 가장 큰일입니다. 그런데 아직도 과거 패러다임의 대학 입학 숫자 맞추기 식의 안은, 앞으로 물밀듯이 몰려올 경제 구조나 기업의 변화를 인지하지 못하는 교육제도라는 생각밖에 들지 않습니다.

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무조건 해외 교육이 우수한 건 아니지만, 분명한 건 시대를 리딩 하는 교육제도를 제공하고 있다는 것은 확실합니다. 모든 학교가 평준화가 될 수가 없고 모든 학생들이 평준화가 될 수는 없습니다. 특히, 이렇게 힘든 상황이 지속될 경우는 하향 평준화보다 뛰어난 인재를 발굴 육성하는 방향으로 가야 지속될 위기를 극복해 나가는 힘을 키워내야 합니다.

 

해외 대학, 대학원은 이미 수학, 통계, 그리고 정량 데이터 분야의 능력을 갖춘 학생들을 대학이나 대학원 패스웨이에서 트레이닝 시킨 후 데이터 사이언스나 인공지능 전공으로 학생들을 선발하기 시작했습니다. 그러면 아무런 수학 능력이 없는 학생들이 이런 해외 대학이나 대학원에 진학이 가능할까요? 즉, 고교선택과목제라고 하더라도 수학은 반드시 필수로 들어가야 합니다.

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수학 말고 다른 걸 좋아하는 걸 하게 하겠다는 다양성에 무게를 두겠다는 의미 같지만, 사실은 수학은 앞으로 우리가 하루 세끼 밥을 먹듯이 먹어야 하는 주식입니다. 지금 현 교육 체계에서 수학을 하지 말라고 한다면, 선택하지 않을 학생들이 거의 대부분일 것입니다. 다른 잘하는 것이 있어서가 아니라 그냥 수학이 싫어서겠죠. 그런데, 수학을 정답 맞히기 식이 아니라, 삶에 연결되게 이해할 수 있도록 가르치면 어떻게 돌까요? 교육부가 고민해야 하는 것은 수학을 포기하게 하는 게 아니라, 수학을 재미있고 비주얼 하게 가르치는 방법에 대한 논의가 앞으로 더 현장에서 이루어져야 하고 제도적으로 서포트 해야 할 부분입니다.

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마지막으로 미국에서 인공지능 분야로 1등을 달리고 있는 카네기 멜론 대학의 통계와 데이터 사이언스 전공 학과 과목 소개 비디오를 링크합니다. 비지트의 학생도 올 2020 가을에 카네기 멜론에 입학을 앞두고 있습니다만, 머신러닝 분야가 인공지능 분야에서 핵심이고 그 부분은 수학과 통계라는 베이스를 강조합니다. 단순히 인공지능, 데이터 사이언스뿐만 아니라, 경제 등 응용 사회과학 분야도 이제 데이터 사이언스를 공부하려면 수학을 해야 한다는 메시지를 전달하고 있습니다. 이런데도 수학을 싫다고 수학을 포기하도록 지도하는 것이 포스트 코로나 시대의 진정한 교육자들의 모습인지 비지트는 다시 한번 생각해 보게 됩니다.

https://youtu.be/20zGekEK1DA