미래지향적 대입제도 개선 방안 연구

대학관련 분야의 핵심적인 영향요인 도출 역시, 앞서 검토했던 윌슨매트릭스를 활용하여 두 단계 과정을 거쳐 최종적인 요인을 2개로 도출하게 된다. 먼저, 대학교육 관련 영향요인의 개별 요인의 확실성의 평균값의 격차를 구하고 확실성 평균값 격차의 전체 평균을 X축의 기준으로 설정한다. 이와 같이 설정하는 이유는 매트릭스의 사분면의 기준을 확정하기 위함이다. 확실성은 전체 20개 요인에 대한 전체 평균은 1.806으로 나타났으며, 중요도 평균은 0.844로 나타났다. 이를 기준으로 20개 요인의 확실성과 중요도 쌍을 산점도 상에 나타내고 살펴보면 아래 그림과 같다. 위 그림을 살펴보면 전체 14개 요인들 가운데 2사분면에 위치한 요인은 3번(대학개방화), 4번(학위가치), 6번(정부대학정원통제), 13번(학생선발방법) 등 네 가지 요인이 된다. 이어, 두 번째 단계로 다섯 개의 요인들 가운데 중요도가 가장 높은 요인은 4번(학위가치), 13번(학생선발방법)이 되며, 이 요인들이 대학교육 및 대입제도 환경 관련 분야의 최종 요인이 된다. 이와 같은 과정을 도식화하여 제시하면 아래 그림과 같다. 한국 사회가 직면한 또 다른 특징적인 인구구조 변화 양상은 다문화 및 탈북가정 학생 수의 증가이다. 세계화·국제화의 확대로 국가 간 이동과 이주가 용이해지면서 우리 사회에도 국제결혼을 통한 결혼 이민자나 외국인 근로자의 수 증가에 따른 국제결혼가정과 외국인 가정의 증가가 두드러지게 나타나고 있다. 교육부 자료에 따르면 다문화가정 학생 수는 2005년 7,695명에서 2012년 46,954명, 2015년에 82,536명으로 10년 사이 약 10.7배가 증가 하였다. 또한 부모 중 한 명 이상이 북한이탈주민이고 중국 등 제 3국에서 출생한 경우도 포함한 탈북청소년 중에서 초·중·고등학교에 재학 중인 학생 수는 2007년 687명에서 2015년 2,475명으로 8년 사이에 약 3.6배 증가하여 점차 증가하는 추세를 보이고 있다. 이처럼 대학입시가 각 성별로 다른 시험지, 다른 시험과목 구성, 다른 시험 시간으로 운영되지만, 대학별 신입생 모집이 지역할당제로 이루어져 각 지역의 수준과 인구, 규모 등의 기준에 따라 지역별로 모집 학생 수를 발표하기 때문에 각 성별로 다른 시험 운영체제에 따른 유·불리 현상은 없다. 예를 들어 베이징 대학에서 각각의 성별로 베이징 200명, 상하이 150명, 광둥 100명 식으로 학생수를 할당하게 되고, 베이징대에 진학하고자 하는 상하이 출신 학생은 베이징대에 지원한 상하이 학생 중 150위 안에 들면 합격하는 방식이다. 따라서, 다른 성 출신 학생의 점수와는 상관이 없으며 경쟁이 필요하지 않다. 이러한 지역할당제는 해마다 까오카오(高考)가 끝나면, 교육부와 각 대학에서 지역별로 전형차시별 커트라인 점수를 발표하고 이 기준에 부합하는 학생 중 입시사정 점수의 상위 순으로 선발하게 된다. 이 커트라인을 확정하는 과정에서 거시적 기준(인구규모, 지역여건 등)과 미시적 기준(전년도 입시현황 등)의 요소가 반영되어 매년 지역에 할당되는 대학별 모집 인원은 변동된다. 그러나 이러한 지역할당제 방식은 해당 대학 내 지역별 학생 수준의 차가 크게 날 수 밖에 없으며 합격 기준과 문항의 난이도에 따른 지역별 배분 등이 해마다 문제가 되고 있다. 4차 산업혁명의 확대로 사회와 개인, 기술 간 상호 연결성이 더욱 강조되면서 인공지능, 정보 통신 등 다양한 기술에 대한 관심 및 활용 노력이 증대되고 있다. 특히 사물인터넷, 클라우드 컴퓨터, 빅데이터 분석, 모바일과 인공지능과 같은 정보통신 기술의 혁신과 융합은 세계적으로 주목을 받고 있으며 기존 경제 사회 시스템의 근간을 흔들고 있음은 전 세계적으로 쉽게 확인되고 있다. 결국 미래에는 과학정보기술의 발달에 기초하여 사회와 기술이 동시에 발전하게 되고, 이를 통해 다시 사회와 기술이 진화하는 혁신과 융합의 동시적 발현이 일상적으로 나타나게 된다고 예측된다. 한국정보화진흥원(2012)이 도출한 미래 기술의 5대 트렌드를 살펴보면, 인간 삶의 진화, 융합의학의 성장, 친환경 에너지 기술의 실용화, 신소재, 신제품의 등장, 및 디지털 패치워크의 도래와 같이, 인간과 하나 되고 산업을 변화시키며 세상을 연결하는 IT에 대한 관심과 요구가 점차 증대되고 있는 것을 확인할 수 있다. 이에 대해 손병호 외(2017: 7)는 ‘초연결성’과 ‘초지능화’의 확대에 기반해 기술, 산업, 사물과 인간 간 경계가 모호해지는 ‘대융합’의 시대가 도래할 것이라고 전망하였다. 이러한 인공지능 기술의 발전은 시스템의 효율성을 증대시켜 생산가능 인구가 감소하고 있음에도 불구하고 창의, 감성 등이 필요한 업무에 인간이 보다 집중할 수 있도록 유도할 것으로 예측된다. 예를 들어 환자의무기록을 이용하여 바이오와 인공지능, ICT의 융합을 활용해 치료한 경우와 일반적인 치료 방법을 활용한 경우를 비교하였을 때 인공지능을 활용한 경우의 치료 결과와 비용이 보다 효율적인 것으로 조사된 결과(Bennett & Hauser, 2013)는 인공지능 기술을 활용할 때 신속 정확한 의사결정이 가능해지므로 다소 부족한 수의 인력이라도 효율적 운영을 통해 사회가 요구하는 기능에 집중할 수 있음을 시사 하는 사례라 할 수 있다. 반상진 외(2013: 193)는 통계청의 장래 인구추계 자료를 활용하여 고교 졸업생 수가 2013년 63만 명에서 2020년 46만 명으로 급감하며 대학입학정원을 2013년 기준으로 동결하였을 때 2020년 이전에 대학입학자 보다 입학정원이 더 많은 역전현상이 발생할 것이라 예측한 바 있다. 또한 학생 수 급감은 교원 수급 정책에 직접적인 영향을 미치거나(이영 외, 2013: 74) 교육시설 재배치(신동식, 이종국, 2011: 114, 김경애 외, 2015: 42, 최호순, 2015: 12) 등 교육체제운영에 영향을 미칠 뿐 아니라 이에 근거해 공교육 재정 감축이 가시화되면서 교육재정 확보가 어려워질 수 있는 반면, 한편으로 학생 개인의 관심과 특성, 재능을 반영하고 이에 집중하는 유연한 개별화 혹은 맞춤형 교육이 증가할 수 있는 기회를 제공한다(김경애 외, 2016: 140-141)는 주장도 대두되고 있다. 인공지능의 발달 및 관련 기계 및 기술의 급속한 발전으로, 단순 반복적 업무나 저숙련 업무 노동자의 일이 대체되면서 고용 불안정성이 더욱 증가하고 이들의 고용률이 낮아질 것으로 예측되고 있다. 국가 차원에서도 저숙련 노동을 담당하는 외국인 인구의 국내 유입으로도 확인할 수 있는 바와 같이, 국가 산업의 기본 인력을 확보하기 위한 국가 간 경쟁으로 인해 인구가 개발도상국에서 선진국으로 이동하는 추세가 지속되고 있다. 따라서 저숙련 저임금 인력 제공이 주요한 국가의 경우 실업과 인구 유출이 증대하는 반면, 세계화된 고급 인력 시장을 갖추어 국가 경쟁력을 증대시키고자 하는 국가의 경우 더욱더 유능한 인재를 확보하기 위한 다양한 노력과 경쟁이 요구되고 있다. 반면, 창의력이나 감정을 다루는 업무를 담당하는 경우나 정보통신기술이나 첨단제조분야와 관련된 전문 고급 인력의 경우 기계 대체나 자동화가 어렵기 때문에 이들에 대한 사회적 수요는 꾸준히 이어지는 추세가 유지될 것으로 전망된다. 이러한 일자리 양극화는 4차 산업혁명이 확산되면서 더욱 증대될 것으로 전망되며, 이러한 고용 시장의 변화는 결국 노동자들의 임금에도 영향을 미쳐 소득격차로 인한 빈부격차가 심화될 것으로 예상되고 있다.