2024년 대학수학능력시험이 오는 16일에 치러진다. 매년 대학수학능력시험(수능)을 보는 날에는 유난히도 추웠던 기억이 있는데, 올해는 추위와 함께 비까지 온다는 기상예보가 있어서 걱정이다. 짓궂은 날씨와 상관없이 수험생 모두 자신의 능력을 마음껏 펼쳤으면 하는 바람이다.

필자도 올해 수능을 준비하는 수험생을 둔 학부모이다. 그러다 보니 주변에 많은 수험생과 학부모들로부터 대학 입시와 관련된 많은 이야기와 정보를 자연스럽게 접하고 있다.

필자가 대학 입시를 준비했을 때는 자기 적성보다는 수능 성적에 맞춰서 대학을 선택하는 일이 비일비재했다. 최근에는 사회 인식이 변화하면서 자기 적성에 따라서 대학을 선택하는 경우가 늘어나고 있기는 하지만, 여전히 수능 점수에 맞추어 대학을 선택하는 모습을 주변에서 심심치 않게 만나게 된다.

또, 적성에 맞춰 진학을 선택했더라도 목표가 변경되어 전과하거나 학교를 그만두고 진로를 변경하는 모습도 쉽게 볼 수 있다. 이런 미래에 대한 불안감들은 매년 N수생이 증가하는 모습으로 이어지고 있다. 이러한 현상들은 최근 심각한 사회적 이슈가 되고 있으며, 학생에게는 불안감 가중을 교육기관에는 경영상의 어려움을 주고 있는 상황이다.

이러한 현상을 해결하고자 과거부터 대학 중도탈락을 위한 많은 연구가 이뤄지고 있고, 최근에는 에듀테크 기술을 활용한 다양한 성공 사례들도 등장하고 있다.

가장 대표적인 사례로는 미국의 애리조나 주립대학교(Arizona State University: ASU)의 적응형 학습(Adaptive Learning)을 말할 수 있다. ASU는 커리큘럼 및 평가 체계가 매우 세분(Granularity) 되어 미시적인 성적/역량 관리를 제공하며, 학습 데이터 분석에 따른 코스 자체를 활용하여 개인별 재설계(backward-design)를 지원한다. 다시 말하면, 학생의 성취도, 관심사에 따라서 개인화된 맞춤형 학습을 지원한다는 것이다. 이를 통해서 ASU는 학생의 중도 탈락률을 82% → 14%로 절감하는 성과를 달성하였다.

대한민국에서도 에듀테크 기술을 이용하여 학생의 중도탈락을 방지하는 사례가 나오고 있다. 중앙대학교는 AI 기반 학습자 맞춤형 교육 서비스를 제공하고 있으며, 원광디지털대학교는 AI 기반 학생 중도탈락, 메타인지 분석 서비스를 제공하고 있다. 또한, 배화여자대학교에서도 AI 기반의 중도탈락예측, 중도포기 예측 등의 서비스를 준비하고 있다.

이러한 서비스들은 학생의 입학에서 졸업까지 학생의 교육 이력, 성취도, 결과 등을 데이터로 관리하여, 학생의 적성과 성취도에 맞는 맞춤형 학습 지원과 교육 관리를 지원하고 있다. 데이터 분석을 통해 학생들이 학업 성취도를 높이고 전공과 맞지 않는 학생들은 비교과 수업을 추천하여, 중도탈락을 하지 않고 학업을 마무리할 수 있도록 도와주는 것이다. 최근에는 이보다 한 단계 더욱 발전하여 학생의 학습환경 등의 기타 변수까지 예측하고, AI 기반의 튜터링 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다.

초·중·고 시절부터 학생 성장 포트폴리오를 관리하고 이러한 이력들을 통해, 자신의 진로를 결정하고 진학하는 것이 가장 바람직하겠지만, 필자의 자녀처럼 자신의 미래에 대한 뚜렷한 목표를 정하지 못한 학생들은 대학에 진학해서 성공적으로 학업을 마무리할 수 있는 체계적인 지원이 필요하다.

과거처럼 교수의 역량에만 기대어 교수 주도형 강의를 통해 학생을 지도·관리하는 것보다는 객관적이고 신뢰성 있는 데이터를 기반으로 학생을 보조하고 지원하면 학생의 꿈과 미래 인재 양성에 긍정적인 성과가 나오리라 기대된다.