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[김동철의 블로그] Big Data: 고등 교육김동철 / 데이타솔루션 총괄본부 전무(공학박사)

   
▲ 김동철 / 데이타솔루션 총괄본부 전무(공학박사)

[아이티데일리] 2013년도 4대그룹 신입 직원 채용에 인문계를 20페센트 이공계를 80페센트 채용한다는 언론보도를 보고 있다. 슬픈 인문계란다. 고등학교와 대학교를 통틀어 이공계 대비 인문계 학생이 1.5배 라는 사실은 비극적이기까지 하다. 사회의 구조를 바꿔야 하는가 교육의 구조를 바꿔야 하는가? 사회의 구조는 생존 게임이므로 혁신의 선봉에 서있다고 하여도 과언이 아니다. 그러나 교육 제도의 변화는 법이 변하는 속도와 비슷하게 느린 변화의 대상으로 유명하다. 어느 날 갑자기 닥친 비자발적 실업문제는 전공을 무시하고 입시를 넘기고 보자는 졸업장 위주의 사회가 만들어낸 당연한 사회적 단편이라고 불 수 있다. 지면에서는 기업 수요와 미스패치라는 타이틀로 시작한다.

기업들이 필요한 인재가 이공계라서 관련 인재를 등용한다는데 누가 뭐라고 할 것인가? 과거를 돌아보면 이공계가 취업하기 힘든 시절도 있었을 것이다. 이러한 문제는 이공계를 구분 짖는 고등학교로 거슬러 올라가서 시작된다. 문과와 이과를 구분 짖는 중대한 문제를 현재의 고등학교에서는 어떻게 다루고 있는가? 고등학교 이상의 자녀를 둔 학부모들은 한 두 번씩의 경험이 있을 것이다. 학교에서 종이 한 장씩을 나누어 주고 집에서 부모님과 상의하여 작성하라는 것이다. 이렇게 하루 아침에 문과와 이과의 구분이 나뉘게 된다. 그리고 학생은 단순히 수학을 영어보다 잘한다는 이유로 이과를 선택하고 죽어도 수학은 적성이 아니라는 이유로 문과를 택하는 경우가 허다하다. 7-8년 이전에 그렇게 문과를 선택한 사람들이 오늘날에 취직이 안 된다고 아무리 떠들어 봐야 소용없다. 이미 오래 전에 가볍게 결정한 내용이 그렇게 심각한 사회적 이슈를 제공하고 내가 거기의 한복판에 있을 줄 누가 알았겠는가?

문과와 이과의 선택 문제는 상당히 전문적인 상담을 필요로 한다. 예를 들어 통계학과는 다분히 고등 수학적인 분야이다. 그러나 통계학과가 문과에 속해 있는 대학들이 상당수 있다. 어떻게 수학은 도저히 못하겠다는 사람들이 대학에 가서는 통계학을 전공할 수 있을까? 또한 절대적으로 문과적인 경제학과도 고학년이 될수록 계량경제의 벽을 넘어야 하는데 모두 수학 또는 통계 과목이다. 다들 어렵지만 대체로 잘들 해내고 있다. 이 사례는 문과생 들도 본인이 필요하면 대학과정의 수학을 잘 해낼 수 있는 반증이다.  고등학교 시절 문과 이과를 결정 짓는 중요한 순간에 학생들의 선호도에 따라 미래의 사회문제를 일으킬지도 모르는 결정을 해버리는 이러한 현상을 어찌해야 하는가? 학생들은 사춘기의 한복판이고 부모들은 자녀들에게 끌려 다니고 학교는 책임을 피하고 싶은 상황에서 결국 학생들의 의견대로 결정을 지어 버리고 마는 것이다. 사실 학생들은 장래에 대한 청사진을 그리기엔 이직 너무 어리다. 또한 문과 이과를 가르기에도 어리다고 볼 수 있다. 고등학교 수준의 교육에서는 굳이 문이과를 따지지 않아도 열거한 사례에서처럼 대학이나 사회에서 충분히 역량을 발휘할 수 있는 분야를 찾을 수 있다.

빅데이터적인 시각으로 본다면 대학에서 절대적으로 이과인 공대를 선택한 학생들과 절대적으로 문과적 성향인 경영학과 학생들의 데이터를 비교해 보는 것도 좋겠다. 이과생중에서 문과적인 성향을 가지고 있는 학생과 그 반대의 사람들을 가지고 모델을 만들어 보는 것이다. 물론 그러한 집단들 모두가 고등학교에서 문이과로 나뉘어 교육을 받은 상태임으로 대다수가 이미 알고 있는 방향으로 표현될 것이지만 의미 있는 소수가 다른 결과를 보일 것으로 예측된다. 그것으로 충분하다. 고등학교 학생 시절에는 미래에 대한 구체적인 구상 역량이 없다고 가정하고 현재 그들이 보이고 있는 문이과에 대한 편견은 절대적인 것이 되어서는 안 된다. 미래의 직업에 대한 충분한 설명이 있은 후에 본인들이 꼭 하고 싶은 일을 찾아서 하도록 가이드 하는 것이 학교의 의무이다.

예측 모형 분야에서는 학생의 현재 학습 능력과 수준을 감안하여 원하는 장래의 직업을 가지고 성공하려면 몇 년이 걸리는지를 계산해 낼 수 있다. 그리고 어느 분야에 어느 정도의 공부나 투자가 필요한지를 쉽게 알려 줄 수도 있다. 그렇게 된다면 학생들은 손쉬운 방향으로 타협하거나 아니면 좀 더 오래 걸리는 직업을 짧은 기간에 가질 수 있도록 도전 할 것이다. 학생으로부터의 데이터에 의지해서 본인의 미래와 장래의 사회문제를 일으킬 결정을 하는 것은 빅데이터 시대에 우선적으로 손봐줘야 하는 과제이다. 수학만 잘하는 학생의 장래 희망이 법관이면 사회와 학교는 이러한 학생을 어찌해야 하는가? 문과도 아니고 이과도 아닌 직업들도 수 없이 많은데 학생들은 대부분 모르고 있다. 고등학교에 문이과 구분을 없애든지 아니면 문과와 이과를 모두 잘하고자 하는 학생들을 위한 새로운 공통과를 만든다면 어느 정도 해결이 가능하다. 문이과의 특성화고인 외고와 과고가 있으니 나머지 고등학교는 그런 구분은 없애도 되지 않을까? 그렇다고 해도 문이과의 오래된 구분을 하루 아침에 변경 할 수는 없으므로 문이과를 경험한 후, 대학을 졸업하고 사회활동을 하고 있는 기성세대의 데이터를 바탕으로 빅데이터적인 문이과 선택의 모델을 만들어야 한다.

대학과정 이후에 세상에 존재하는 직업들은 문이과의 구분으로 나뉘지 않는다. 제도가 만드는 이분법적인 틀 속에서 가치관이 부족한 학생들이 피해자가 되고 있다. 문이과가 확연하게 존재하는 유일한 고등학교와 대학교의 인생구간을 누구도 피할 수는 없다. 학교나 정부가 개인개인에 맞는 진로 설계를 해줄 수 없다면, 학생 개개인 또는 부모와 함께 자체적으로 빅데이터적인 분석을 하는 수 밖에 없다. 학생의 능력과 취향에 맞는 직업들을 나열해 놓고 어려운 순위와 가능성의 순위를 매긴다. 그리고 이 절차를 중학교 때부터 문이과를 결정하기 이전까지 반복해면서 성향의 변화를 가지고 미래를 예측하는데 이용한다. 이것은 자체적인 빅데이터 접근방법이다.

핀란드의 학교에서는 초등학교에서부터 직업에 대한 교육을 체계적으로 실시하며, 다양한 직장을 방문하여 직업에 대한 이해도를 높인다고 한다. 그리고 필요에 따라 이과와 문과를 바꿀 수 있다고 한다. 이러한 행동이 일어난다면 직업에 대한 이해로 인해 문이과의 변경을 요구한 것이므로 본인 스스로의 가치관이 상당한 수준에 있다고 봐야 할 것이다. 이런 식으로 방향을 잡아간다면 미래에 음식점을 경영해보고 싶은 학생이 당장 영어 수학을 못한다고 비관하는 일은 없을 것이다. 그리고 행복은 성적순이 아니라는 사실도 일찍 깨달을 수 있을 것이다.      
 

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