해외 대학의 커리큘럼 설계 방식 (교수 vs. 시스템)

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필자에게 데이터 사이언스로 해외 유학을 준비한다면서 한국 대학과 차별되는 해외 대학의 차이는 무엇이며, 어떤 기준으로 학교를 선택해야하는지를 묻는 분들이 있다. 그 분들께 데이터 사이언스를 가르치는 커리큘럼을 먼저 보시라 조언을 드리면, 해당 학과의 교수진이 누구인지를 먼저 파악해야되는게 아니냐고 반문을 하신다. 마음 속에는 교수진이 누구인지 그렇게 중요하지 않은데, 왜 저런 질문들이 나올까하는 궁금증이 있었다.

질문주신 분들이 아마 일반 학원들처럼 1명의 스타 강사 의존형 시스템이 아니라, 학교가 갖는 커리큘럼의 위력을 보지 못하셨기 때문이라는 생각이 들기도 했다. 우리나라 대학들이 커리큘럼을 탄탄하게 운영하는 곳이 거의 없고, 노력하는 극소수의 교수 몇몇의 고급 강의 컨텐츠가 아니면 학생들이 알아서 공부해야하는 교육 시스템을 갖고 있기 때문이다.

적어도 1류 교육 시스템 아래에서는 교육의 질은 연구 분야처럼 소수의 엄청난 실력자 몇 명에 의존하는 부분을 제외하면, 모두 학교 자체가 보유한 커리큘럼의 역량에 달려있는데, 오늘은 이 부분을 좀 더 구체적으로 지적해본다.

국내에서 대학원이 설립되는 방식

특정 산업이 트렌드라며, 그 트렌드를 밀어주는 정치인이 되고 싶은 분들이 정부 지원금을 배정한다. 교육부는 흐름에 맞춰 어떤 이름을 가진 전공을 만들고, 특정 조건을 충족시키는 교수진을 뽑고, 학생을 뽑으면 지원금을 준다고 공문을 보낸다. 이제 교수들끼리 전쟁이 시작된다. 학교 간 경쟁은 당연하고, 교내에서 전공 간 경쟁, 전공 내 경쟁에 피가 튄다. 특히 자기 전공에서 그 지원금을 가져와서 학생 숫자를 유치해야 학내 정치에서 승리하는 몇몇 관련 전공 교수진들이 치열하게 ‘교내 정치’를 시작한다.

그렇게 자기 전공으로 그 신규 전공을 만들게 된 리더급 교수진들은 미국의 비슷한 프로그램에 맞춰 그럴듯한 이름의 과목들을 만들고, 조교수들에게 수업들을 배정한다. 그러다 인력 채용에 한계가 오면, 외부 채용으로 ‘강사’ 또는 ‘겸임교수’를 채용한다. 강의료는 시간당 15만원, 많게는 25만원, 그래서 한 학기 3 x 16 = 48시간에 약 1,000만원 남짓을 쓴다. 그러나, 한 학기 1,000만원에 세계적인 수준의 강의를 해 줄 수 있는 인력은 존재하지 않을 것이다. 이를 위해 어떤 학교 교수 타이틀을 준다는 식으로 회유하거나, 교수 자리를 구하고 있는 연구실 출신 대학원생들에게 자리를 배정해줄 것이다.

이렇게 채용된 ‘교수’들이 제대로 된 강의를 구성할 확률은 적을 것이다. 그동안 가르치던 내용, 본인의 지도교수가 작성한 강의노트를 그대로 가져온다. 본인이 배웠던 내용과 신규 전공의 관점이 다르지만, 학생들의 의아해하지만, 강의에 대한 보상이 적으므로 이를 보완하려고 하지 않는다. 정부지원금 선정된 학교도 몇 군데 없기에 경쟁도 없고, 특별히 경쟁해봐야 학교 명성이 올라가지도 않는다. 결정적으로, 학생들을 쉽게 가르치고, 좋은 학점을 주면 강의평가가 좋게 나오고, 윗 사람들과 좋은 관계를 유지하면 자기 자리는 탄탄하게 지켜진다.

몇 년이 지나서 학생들이 취직해보니, 학교에서 배운 지식들이 유용하지 않다고 불평하지만, 강의 교수는 이를 모른체하고 정부 과제・기업 프로젝트를 따서 돈을 많이 벌었으면 상관없다는 태도로 일관한다. 그런데, 성과물이 나오지 않으니 트렌드가 끝나 교육부가 지원금을 끊고, 해당 학과는 폐과 절차를 밟게 되고, 학생들은 선・후배도 없는 낙동강 오리알 신세로 전락한다.

이런 이유로 학생들이 XXXX융합학과 라는 전공 어떻게 생각하는지 선배들에게 조언을 구하면, 선배들은 차라리 통계학과, 컴퓨터공학과 처럼 평범한 학과가서 혼자서 공부하라고 조언한다. 그 전공들을 가봐야 교수와 강의 수준이 같기 때문이다. 우리나라 교육 구조상 공부는 교수가 시켜주는 것이 아니라, 학생이 알아서 해야한다. 우리나라 대학들의 CS가 AI라는 전공을 ‘잡아먹은’ 구조가 위의 설명과 정확히 맞아들어간다.

해외에서 대학원이 설립되는 방식

해외 대학원 설립방식은 국내와는 상황이 다르게 흘러간다. 물론 정부가 지원금을 많이 주기도 하지만, 일단 하버드, MIT, 예일, 스탠포드 급의 초특급 명문대는 글로벌 시장 트렌드를 보고, 그 외에 지역별 주립대들은 각 주별 시장 수요를 보고 전공 인원, 월급 줄 수 있는 교수진 숫자 등을 판단한다. 학교는 정부 지원금으로만 운영되는게 아닌, 학생들 등록금과 동문 후원금으로 운영되기 때문이다. 주변에 좋은 학교들이 많기 때문에 경쟁 대학에서 무슨 과목을 개설하는지 유심히 지켜보고, 더 좋은 커리큘럼을 개발하기 위해 고민하다가 그런 주제를 가르칠 수 있는 교수진도 모색한다.

자기 학교에 있는 교수들, 타 대학에 있는 교수들만 찾아다니는게 아니라, 업계에 있는 뛰어난 실력자들에게도 적극적인 러브 콜을 보낸다. 업계 경쟁만해도 치열한데, 교수 오퍼까지 들어가니 실력자들의 몸 값은 몇 배로 뛴다. 그렇게 뽑아온 교수진의 강의 퀄리티가 기대 이하라면 학생들이 떨어져나가기 때문에 프로그램 관리자(Program Coordinator)가 강의 진행 상황을, 최소한 첫 해에는, 매우 세심하게 확인한다. 이 덕분에, 학생들이 따라올 수 있는 한계치와 받을 수 있는 학생의 훈련도에 맞추는 미세조정이 끝나기 전까지는 강의 퀄리티가 계속 올라가는 경쟁이 꾸준히 이어진다.

특정 주립대가 아니면 학교도 사업의 일환이기 때문이고, 학생이 고객이기 때문에 교수 또한 좋은 교육을 공급하기 위해 굉장히 많은 노력들을 한다.

고급 커리큘럼이란?

강의력이 뛰어난 교수진이 받쳐준다면 개별 강의의 퀄리티는 끌어올릴 수 있다. 그러나, 좋은 강의를 모두 합친다고 커리큘럼 전체의 퀄리티가 좋아지는 것은 아니다. 그 전공의 목적에 맞는 강의가 되어야하기 때문이고, 이런 지식들은 단계별로 쌓아올려야하기 때문이다. 따라서 강의 순서를 맞추고, 그 순서를 학생들이 하나씩 밟아갈 수 있도록 모든 교육이 알차게 짜여져야 고급 커리큘럼이 된다.

이러한 목표를 달성하기 위해, 다음과 같은 절차를 밟는다.

특정 교육과정이 반드시 가르쳐야하는 대주제들, 소주제들을 뽑는다.
그걸 가르칠 수 있는 기초 지식을 정리한다.
프로그램이 공식 학위인정 기관에서 승인 받을 수 있도록 학점 요건, 커리큘럼 이름 등을 확정한다.
학점 요건에 맞게 기간을 설정한 뒤,
1. 시장 경쟁력과 장기 생존이 가능한 가격 설정
2. 신입생의 훈련도 레벨을 어디로 정할지 확정 후 신입생 요강 공개
3. 졸업생이 어느 퀄리티로 배워서 졸업할지 확정 후 졸업 요건 확정
대주제, 소주제를 각 과목별로 분배
각 과목별로 세부 커리큘럼 확정
1. 시험문제들 목록 도출
2. 연습문제 목록 도출
3. 강의노트 작성
신임 교수진 채용시
1. 연습문제, 시험문제를 보여준 후, 그걸 풀 수 있도록 강의노트를 만들라고 지정

시험문제 ⇒ 연습문제 ⇒ 강의노트

위의 커리큘럼 구성 절차에서 한국인의 눈에 의아한 부분은 강의의 방향이 시험문제 ⇒ 연습문제 ⇒ 강의노트 로 이어지는 구조일 것이다. 그러나, 이와 같이 구성되어야 교수가 바뀌어도 교육과정이 유사한 형태로 계속 이어질 수 있다. 즉, 시험문제 스타일과 내용이 이미 나와있고, 연습문제도 정해져있기 때문에, 교수자는 약간의 자기 스타일이 추가된, 학교 커리큘럼에 맞춘 강의노트를 만들게 된다.

이를 위한 필수적인 사항은 프로그램 관리자가 커리큘럼을 완벽하게 파악하고 있어야한다는 것이다. 어떤 과목이 어떤 실력을 테스트하고, 다른 어떤 과목과 어느 부분에서 겹치도록 만들고, 그 과목을 들었을 때 어느 정도의 지식이 있어야 그 다음 레벨로 도전할 수 있는지를 세부적으로 지정할 수 있어야 한다. 우리나라는 어떤 사건이 발생하면 부하직원들이 대응해야되는 구조지만, 영미권은 윗 사람이 나와서 대응하고, 부하직원은 정말 급한 일이 아니라면 대기하는 구조다. 위의 시스템도 마찬가지로, 프로그램 관리자에게 막중한 부담이 가해지는 반면, 과목별 교수들은 자기 일만 집중하면 되는 구조가 된다. 필자의 그간 사업 경험상, 잘 모르는 분야를 새로 도전하면 시행 착오를 겪어야하니 기획이라는게 거의 불가능했기에 구성원들이 힘들어질 수 밖에 없었다. 반면 ‘기획’에서 모든 지식을 꿰고 있으면, 미래 발생 가능한 상황에 맞춰 유연한 ‘기획서’를 뽑아낼 수 있게 된다.

필자가 봐왔던 고급 커리큘럼들은 공통적으로 오랜 세월의 경험치가 쌓인 결과물들이었다. 그 학교들도 초창기에는 교수 1-2명의 역량에 많이 의존할 수밖에 없었겠지만, 그렇게 몇 년간 학생들을 배출하면서 순서를 조절하고, 필요한 내용을 추가하면서 지금의 커리큘럼이 나왔을 것이다. 이를 가르칠 수 있는 교수진을 구성하다보면 나중에는 학교마다 ‘색채’라는게 정해지기도 했을 것이다.

유럽 최상위권 대학들은 기말고사가 매년 (거의) 똑같네요?

유럽 최상위권 대학들을 보면 매년 기말고사 시험 문제 유형이 거의 동일하다. 심지어 가르치는 교수진이 거의 다 바뀌어도 유형을 고정한 상태에서 교수들에게 약간의 옵션을 주는 방식이다. 졸업하는 학생들이 직장에서 해야하는 업무를 예측하고 수요에 맞춘 커리큘럼이기 때문이다.

교수들이 임의대로 강의내용을 바꾸게 되면, 학생들이 시험 문제를 풀지 못해 교수는 해고된다. 수능 문제를 못 푸는 교육을 하면 학원 선생님이 퇴출되는 것과 같은 구조다.

이런 짜여진 교육 시스템은 교수가 누구인지가 상대적으로 덜 중요해진다. 핵심은 커리큘럼의 퀄리티다. 이는 주로 Teaching school이 교육 프로그램을 만드는 방법인데, Teaching school 교수는 연구를 잘 해서 노벨상을 노리는 사람이 아니라, 주어진 커리큘럼을 학생들에게 잘 전달하는 사람이다. 이런 Teaching school에는 연구실적이 화려한 교수가 올 필요가 없다. 커리큘럼에서 가르치라고하는 내용을 무사히 다 가르칠 수만 있으면 충분하다. 되려 학교의 커리큘럼에 적합한 교수를 찾는게 중요해진다.

Teaching school이라는 개념이 안 익숙한 한국인들의 오해

이렇게 문제 유형이 정해져있다고 하면, 한국식으로 교육 받은 사람들은 기출문제가 쌓이기 때문에 학점 받기 유리하지 않겠냐고 반문하기도 한다. 필자의 석사 시절, 10년치 기출문제 풀고 기말고사를 들어갔는데도 여전히 어려웠다. 전 세계에서 탁월한 학생들을 모았던 필자의 석사 프로그램에서 최소 30%는 학위 과정 중에 퇴출됐고, 또 30%는 졸업을 못했다.

필자도 국내에서 암기만 하면 학점을 잘 받는 것을 알만큼 훈련을 받은 사람이었는데, 석사 과정에서는 새로운 문제 하나는 항상 새로운 도전 하나였다. 마치 방법론은 다 알고 있는데, 데이터가 달라져서 마치 새 논문을 쓰는 난이도와 같았다고 느껴졌었다. 기말고사의 4문제를 3시간 안에 전부 풀기 위해서는 눈은 변형된 문제 구조를 순식간에 파악하고, 손은 쉬지않고 계속 써야한다. 이렇게 좋은 문제를 만들면, 답안지 쓸 시간도 부족할 뿐만 아니라 시험자의 서술 답안에 논리의 구멍이 뚫릴 수 밖에 없다. 즉, 기출문제를 아무리 보더라도 지식의 깊이 수준에 따라 점수의 최대치가 결정된다.

이것이 국내 방식의 교수의 개인 역량 의존형 커리큘럼보다 시험문제 ⇒ 연습문제 ⇒ 강의노트 형태로 컨텐츠를 만드는 Teaching school 시스템의 교육 결과물이 더 좋은 이유다. 문제 유형 자체가 문제 출제를 하는데 엄청난 노력을 요구하고, 그 문제를 풀도록 답을 외워도 답안지에 논리적 결함이 생기고, 엄청난 시간을 투입하면서 개념을 이해하는 과정을 거쳐야 겨우 합격점을 받고 졸업하게 된다.

국내 대학원의 현실 – Fail in Research, Fail in Teaching, and Fail in Education

냉정하게 국내 대학원의 현실을 한번 돌아보자. 평균적으로 대학원생들의 95%는 학벌 세탁을 위해, 5%는 박사 유학 추천서를 위해 석사 2년을 희생한다. 공대는 정부 과제, 기업 프로젝트를 완수하기 위한 작은 컨설팅 업체 방식으로 운영된다. 면접 때 전공 지식이 얼마나 있는지를 치밀하게 면접하는 학교, 전공은 거의 없다. 파이썬 할 수 있는지 면접 질문하고, 그 질문 후 곧바로 면접이 종료되는 수 많은 데이터 사이언스 석사 학위 면접 후기들은 필자의 한국 대학에 대한 편견을 확인시켜 줄 뿐이었다.

우리나라 대학은 교육부의 압박이 있기 때문에 Teaching school이 아닌, 연구 성과가 좋은 학교를 목표로 해야한다. 그런데, 필자의 경험상 한국의 대학은 수준 낮은 학회지를 K-SCI으로 인정해느냐의 싸움, 그래서 교수들의 논문 실적으로 인정되느냐로 교수들끼리 싸우는 정치판이 되었다고 언급해왔다. 또한 글로벌 경쟁력이 없는 절망적인 연구에, 교육에 신경써서 커리큘럼을 잘 만드는 것은 더더욱 아니라는 사실을 장기간 언급해왔다.

K-SCI가 글로벌 학계에서 논문 실적이 낮은 한국 교수들을 대상으로 논문을 인정해주는 저널이고, 대부분은 연구가 아닌 정도의 논문들이 주를 이루고 있다는 것을 고려해보면, 대학교라는 곳이 정부에서 연구를 위해 국민의 혈세로 지원금을 출자해주었더니 기업의 하청 프로젝트도 연구라고 포장하는 기관이 되어 버린 것이 씁쓸한 작금의 현실이다.

나가며 – 학교 이름값? 교수가 유학한 학교? Teaching의 퀄리티!

필자가 여러차례 언급한대로, 우리나라는 지식후진국이다. 최근 AI 열풍에 대학들이 ‘Data Science’, ‘Artificial Intelligence’라는 이름을 넣은 학위・비학위 과정들을 만들면서 교수진이 어느 학교에서 공부했는지를 홍보해오는 것을 볼 수 있다. Teaching의 퀄리티를 제대로 인지할 수 없는 일반 대중에게 그나마 합리적인 잣대가 될 수 있다는 공감대는 있지만, 교수진 대학원 학위 이름에 의존하는 학원식 홍보는 우리가 얼마나 ‘지식후진국’인지를 단적으로 보여준다.

최소한 대학 교수로 이름을 내세우려면 암기식 학점으로 덕에 갔던 대학원 학교 이름이 아니라, 1타 강사의 대학 교수 버젼에 해당하는 네이처(Nature), 사이언스(Science) 같은 자기 학문에서 존경 받을 수 있는 탑 저널에 논문이 있는 분을 내세워야되는 것 아닌가 생각이 든다.

지식 선진국들의 교육은 교수 몇 명에 대한 의존형 아닌, 커리큘럼의 파워에 좌우된다. 교수들은 언제든지 그 학교를 떠날 수 있지만 커리큘럼은 영원히 남는 ‘시스템’이 되기 때문이다. 그리고 소비자인 학생들은 커리큘럼으로 공부하지, 교수 이름과 학교로 공부하지 않는다. 학생들의 인생을 바꿔주는 것은 배운 지식이기 때문이다. 그렇게 지식선진국들이 대학 교육을 높은 퀄리티로 유지할 수 있는 ‘시스템’을 만들어왔다.

그간 한국에서는 보기 힘들었을 교육 방식이라고 생각되는데, 한국에서도 지식인들이 힘을 합쳐 위처럼 수준 높은 Teaching school 하나 나왔다는 이야기를 들어봤으면 좋겠다.