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미래 인재로 키우는 미국식 자녀교육법 - 전 세계 교육전문가들이 주목하는 미래인재육성 프로젝트
김종달 지음 / 책들의정원 / 2019년 3월
평점 :

구글이 선정한 최고의 미래학자이며, 미래 사회와 기술 연구의 최첨단을 달리는 다빈치 연구소 소장인 "토마스 프레이(Thomas Frey)"는 최근 "전 세계 대학의 절반이 20년 이내 문을 닫을 것" 이라 전망한 바있습니다.
이는 대학 기관들이 빠른 속도로 경쟁력을 잃어 갈 것이며, 전통적 대학교육의 몰락을 의미합니다. 실제 미국의 경우, 대학 졸업생 중 30만명 이상이 최저 임금의 일자리에서 근무하고 있으며, 우리나라 또한 50만명 이상의 대졸 실업자를 양산해 내는 실정입니다.
대학의 이름값도 예전만 못합니다. 취업과 수입을 보증하는 전공이 중요하다며, 안정된 고수입을 보장하는 전문직으로 몰려다니고, 오직 교육의 목표가 그곳에 있는 양, 부모와 자식 모두 만사를 제쳐놓고 오직 잘나가는 전공학과에 진학하는 것만을 소망하는 시대가 되었습니다.
그러나 인기 학과의 시대 또한 저물고 있습니다. 안정된 일자리를 제공하는 학과가 있다면 교육의 답은 너무나 간단합니다. 인기 학과에 진학할 때까지 계속 공부, 재수, 삼수... 를 거듭하면 되지요. 문제는.... 안정된 일자리 자체가 사라지고 있다는 겁니다. 그간 안정적 고수익 전문직으로 여겨지던 의사, 변호사, 회계사 등의 일자리에 인간을 능가하는 지적 능력의 인공지능(AI)이 서서히 침투하고 있기 때문입니다.
그래서 항간에는 기존 의사와 변호사의 일을 인공지능이 먼저 선점하기에, 기존 의사와 변호사들의 파이를 인공지능이 먼저 가져가고, 그들의 입으로 들어가는 것은 인공지능이 먹다 남긴 파이라는 우스갯 소리도 나오고 있답니다.
오늘 소개해 드리는 <미래 인재로 키우는 미국식 자녀 교육법>에서는 다가오는 시대에는 명문 대학도 유망 학과도 미래에는 통하지 않음을 강조합니다. 사회구조의 급격한 변화와 첨단 ICT 기술의 발전으로 인해 일자리 전 분야에서 펼쳐지는 일자리 증발의 문제는 곧 4차 산업혁명이라는 전 세계적 산업 패러다임의 변화에 기인합니다. 당연히 아이의 미래를 대비하는 부모에게는 4차 산업혁명을 정확히 바라볼 줄 아는 혜안이 필요한 이유입니다.
한 가지 주목할 사실은...
저자의 지적과 같이, 어쩌면 마케팅적 요소가 강한 메타포적 의미의 4차 산업혁명 보다는 실제 미래 일자리를 대신하게 될 인공지능 기술에 집중해야한다는 것입니다. 사물인터넷(IoT)나 빅데이터(Big data) 등의 기술은 아이의 경쟁자가 아닌 아이가 이용해야할 도구일 뿐입니다. 따라서 우리가 흔히 알고 있는 인공지능의 3가지 착각을 깰 필요가 있을 것 같습니다.
1. 인공지능은 인간이 만든 지적능력을 지닌 존재이며 이미 우리 생활속의 작은 영역에 자리 잡고 있다. (계산기, 알람시계, 도어락 등도 인공지능의 범주) 따라서 인공지능은 무시무시한 능력의 존재가 아닌 우리가 일상에서 적응해야 할 존재이다.
2. 인공지능은 이미 인간의 의식이나 감정을 학습하여, 인간만큼 혹은 그 이상의 능력을 발휘하고 있다.
3. 인공지능은 기하급수적 발전이 아닌 단계적 발전을 거듭해 나간다. 특히 인간의 뇌를 응용한 다층 신경망 구조를 모방한 인공지능 알고리즘은 궁극적으로 인간의 뇌의 작동 방식과 원리를 규명해 나감에 따라 발전과 정체를 거듭할 뿐, 점진적이고 기하급수적 발전은 기대할 수 없다.
저자는 미래 교육의 핵심을 3가지 측면에서 규명하고 있습니다. 미국교육협회, OECD 그리고 세계경제포럼(다보스포럼)에서 주장하는 핵심역량 중 공통점을 추려 3가지로 압축하여, 우리나라의 현 교육에 접목할 수 있는 방법을 제시하고 있는 것이 이채롭습니다.
1. 사교력 : 불확실한 미래도 기발하고 탄탄하게 해결하는 아이
2. 자립력 : 스스로 삶을 개척하는 아이의 잠재력
3. 연합력 : 외부의 힘으로 성공을 키우는 아이
사교육 열풍이 불고 있는 "코딩"과 유대인들의 자녀교육법인 "하브루타" 그리고 융합적인 사고력과 문제해결 능력을 배양하는 "STEAM", STEAM 교육을 실현하는 "PBL(프로젝트 기반 학습)", 대학교육의 새로운 대안으로 떠오른 나노학위(MOOC) 등의 학습법을 제시하며, 입시중심의 대한민국 현 교육과의 접목을 시도하고 있습니다.
미래 일자리의 생존 프레임은 '직업'에서 '작업'으로 시야를 돌릴때 선명하게 드러납니다. 인공지능이 대체하는 것은 직업이 아니라 그 직업의 일부를 이루는 작업입니다. 즉, 하나의 인공지능이 한 사람의 일자리를 1:1로 대체하지 않습니다. 여러 사람의 몫을 대체하기도 하고 한 사람이 수행하는 작업 중 일부만 수행할 수도 있는 것이지요. 당연히 핵심 작업을 잘하는 사람은 생존할 확률이 높습니다.
미래가 불안한 우리아이들의 일자리를 지키는 방법은 인공지능이 대체하기 힘든 그런 작업의 경쟁력을 높여주는데 포인트를 맞춰야 합니다. 본서를 통해 그 실마리를 찾을 수 있기를 바랍니다.