미래지향적 대입제도 개선 방안 연구

한편, 확률값이 두 번째로 높은 시나리오는 ‘학생주도형 교육과정-절대평가 및 상대평가 병행을 통한 등급화 유지-직무경험 및 자격증 증시-학생 맞춤형 고사 중심’으로 이어지는 ‘S10’시나리오가 13.19%로 나타났다. 교육과정 수권체계는 학생주도형 교육과정으로 운영되며 절대평가와 상대평가가 여전히 병존하며 등급화가 유지 된다. 학위가치는 지금보다 반감되고 학생의 특성이 고려된 학생 맞춤형 고사가 시행될 것으로 예측되었다. 이 시나리오는 학생주도형 교육과정을 운영하지만 학생평가는 여전히 등급화를 유지하므로 뒤이어 선발방법에서 학생맞춤형 방식으로 학생을 선발하더라도 학생평가에 따른 등급화를 활용하게 될 가능성이 높다. 이와 같은 경우 대학이 학생을 자율적으로 선발은 하지만 초·중등교육 단계에서 여전히 학생평가는 현재 상태와 유사하므로 대학이 완벽한 의미의 자율적인 선발을 가정하는 S2와는 차이가 있을 수밖에 없다. 이와 같은 이유로 S10은 ‘비경쟁 기반 중앙정부 주도 학생 맞춤형 대입제도’로 명명하였다. 분석을 통해 S2 ‘학습자 자율성 기반 맞춤형 학생 선발’, S10 ‘비 경쟁 기반 중앙정부 주도 학생 맞춤형 대입제도’, S11‘경쟁기반 중앙정부 주관 대입제도’등 세 가지 시나리오가 최종적으로 도출되었다. 시나리오가 도출되면 이에 대해 타당성(개연성), 차별성, 도전성, 유용성 등 네 가지 기준에 적합한가를 검토해야 한다. 이에 연구에서 도출된 세 가지 시나리오에 대해 대입제도 전문가 1명, 시나리오 방법론 전문가 1명에게 본 시나리오의 도출과정 및 타당도 검토를 의뢰하였고 검토 내용은 다음과 같다.먼저, S2 시나리오에 대해서는 탐색적 시나리오 및 규범적 시나리오에서 각각 40.68%, 57.63%의 확률값을 보이며 다른 시나리오와 비교할 때 압도적인 우위를 보이고 있었다. 또한, 내용적인 측면에서도 장래 도래하게 될 학생역량의 중요성, 고등교육 분야 교육과정 및 수업의 변화 등을 고려해 볼 때, 본 시나리오의 타당도가 가장 높다는 의견을 제시하였다. 한편, 시나리오 차별성과 관련하여 S2 시나리오는 다른 시나리오와 비교할 때 차별적으로 볼 수 있으며, S10과 S11은 초 중등 교육 분야의 평가를 제외하면 큰 차이가 없을 수 있다는 점을 제시하였다. 미래사회는 인구구조, 경제 및 산업구조, 사회 및 문화 측면의 변화와 과학기술의 발달이 주요 변화 동인으로 전망되었다. 먼저 저출산 고령화에 따른 학령인구의 급격한 감소, 다문화 및 탈북가정의 증가, 외국인 학생 수의 증가 등 인구구조의 변화 등은 대학입학자원의 감소와 다양화에 영향을 미칠 것으로 예상된다. 대학입학정원의 고등학교 졸업자수 초과현상이 가시화되면서 현재보다 대학진학 경쟁이 완화될 것이며 신입생 선발이 가능한 대학과 학생의 충원이 목적인 대학으로 양분될 것으로 예측되었다. 학령인구는 감소하지만 다문화, 탈북가정, 외국인 학생, 성인층 및 노인층 등 다양한 대상으로 확대되어 대학의 특화된 평생교육 제공 등이 경쟁력으로 부각될 수 있을 것이다. 다음으로 4차 산업혁명과 과학기술의 발달 등은 단순히 지식을 암기하는데 그치지 않고 실제 활용하고 응용할 수 있는 역량을 요구하게 될 것이다. 이러한 변화에 따라 대학입시에서 활용되는 전형요소가 학생 개인의 역량을 측정하는 방식으로 변화될 것이다. 이밖에도 인공지능이나 과학기술로서 대체되기 어려운 영역인 비인지적 역량으로서 협업능력과 감성역량 등도 주요 역량이 될 것으로 예측된다. 최근 10년간 권역별 인구 이동 추이를 살펴보면 수도권과 제주권, 충청권은 인구 증가율이 높은 반면 호남권과 강원권은 인구 유출로 인한 인구 감소가 두드러지게 나타나고 있다. 또한 채성주(2016: 18)의 연구에 따르면 2015년 전국 시·도 간 전입인구와 전출 인구의 차이를 통한 순이동 건을 비교하였을 때 경기, 세종, 제주, 충남, 인천 지역의 경우 전입이 전출을 초과하였고, 서울, 부산, 대구, 광주, 대전, 전북, 전남, 경북 지역은 전출이 전입을 초과한 것으로 나타났다. 이러한 인구 이동은 일자리 등 산업 경제적 기반이 조성되어 있는 지역으로 청년인구가 유입되는 것이 하나의 중요한 원인으로 대두되는데(이상림, 2014: 53, 김상원, 이훈래, 2016: 738), 생산 가능인구가 점차 줄어드는 인구구조의 변화와 맞물려 특정 지역의 경우 고령화와 공동화가 급속하게 진행될 수 있다는 우려가 현실화되고 있다. 최근 국내에서 미래창조과학부 미래준비위원회, KISTEP, KAIST가 발간한 미래전략보고서(2017)는 다음과 같은 다섯 가지 트렌드가 향후 국내 미래 일자리 환경 변화에 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 첫째, 사회 환경 측면에서 가치와 지식 창출을 위한 휴먼 네트워크 강화 트렌드가 증가할 것이고 둘째, 기업 문화 측면에서 기업의 역할과 개인 직업관이 변화하며 1인 기업이 증가하는 등 기업의 의미와 역할 변화가 두드러질 것으로 예측하였다. 이에 따라 셋째, 고용 환경의 불안정성이 커질 수 있어 일자리의 양극화가 심화될 가능성이 있고, 데이터에 기반 하여 인적관리를 강화하는 추세가 뚜렷해질 것으로 보았다. 넷째, 자가 고용이나 창조 서비스업 등 아이디어가 중요한 경제적 가치로 활용되는 직업이 더욱 강조될 것이며, 다섯째, 언제 어디서나 일할 수 있는 유연한 업무 환경이 더욱 확대될 것으로 전망하였다. 이러한 일자리 환경 변화의 트렌드는 기존 직업의 고부가가치화, 직업의 세분화와 전문화, 융합형 직업의 출현, 과학기술 기반의 새로운 직업 탄생이라는 형태로 직업구조의 변화를 가져올 것으로 예측되고 있다. 한편, 본 연구의 시나리오 도출을 위한 개별 요소는 하나의 요인에 두 개의 상반된 내용요소를 포함하고 있으므로 시나리오의 개별 요소는 모두 8가지가 된다. 4개의 요인이 각각 2개의 요소를 가지고 있으므로 모든 경우의 수는 ‘2×2×2×2=16’총 16가지의 시나리오가 도출될 수 있다. 여기에 본 연구에서 고려하는 시나리오는 탐색적 시나리오와 규범적 시나리오 모두를 고려하므로 최종적으로 나타날 수 있는 모든 시나리오는 32가지가 된다. 최종시나리오 도출은 각각의 경우의 수에 대한 확률값을 도출하여 최종적으로 선정하는 방식을 취하였다. 즉, 2차 전문가 조사에 응답한 대상자를 전체 모집단으로 가정하고 16가지 시나리오가 생성되는 각각의 사례수를 확률로 보고 그 값을 구하였다. 이렇게 구해진 확률값 가운데 가장 확률 값이 높은 시나리오 두 가지를 탐색 및 규범적 시나리오의 최종시나리오로 도출하였다. 면접은 수시전형에서 주요 전형요소인 학교생활기록부를 보완하는 전형요소로 활용되고 있다. 대학별 교사로서 면접은 현재 학생부 종합전형에서 주요 전형요소로서 대학별 반영비율은 0~50%로 편차가 크지만 학교생활기록부의 기록내용에 변별력이 크지 않다는 점 때문에 면접에서 당락이 좌우되는 경향도 있다. 면접은 대체로 서류평가 후 2단계 평가에서 적용되며 모집인원의 3~4배의 인원을 대상으로 하므로 대학 측에서는 선발비용의 부담이 다른 전형요소에 비해 크다. 면접은 서류 기반 면접과 제시문 기반 면접으로 구분된다. 서류 기반 면접의 경우, 학생이 제출한 서류의 내용을 토대로 학업 내용 등을 확인하는 면접이며 제시문 기반 면접은 공통질문을 활용하여 학생들의 논리적 사고력을 측정하기 위한 것이다. 주로 서울시내 주요 대학들에서 실시되며 일반면접에 비해 변별력이 크다.