영국의 교육 제도 및 학습 환경 분석과 시나리오 기법의 절차, 유형 및 특징에 관한 고찰 doc_id PCY_201805250356180331_11

앞서 설명한 영국의 선지원제도는 A레벨이나 이에 준하는 시험을 치르고 공식적인 점수가 발표되기 전에 개별학습자에 대한 예상시험점수만으로 대학교에 지원한 후 A레벨 시험이 발표된 이후에 최종적으로 당락이 결정되기 때문에 학습자의 정확한 실제 점수를 바탕으로 지원할 수 없는 단점이 있다. 사립학교에 비해 공립학교 학습자들에 대한 교사들의 예상점수 그리고 부유한 지역의 학습자들에 비해 빈곤한 지역의 학습자들에 대한 교사들의 예상점수가 낮아서 입시에 불리하다는 점이 꾸준히 제기되어 왔다. 이렇게 교사들이 예상하는 개별학습자의 A레벨 예상점수가 이후에 획득하게 될 실제점수보다 낮은 경우 하향지원으로 인해 실제로 입학이 가능한 곳보다 낮은 곳에 입학하는 문제점이 발생하고, 반면에 예상점수가 실제점수보다 높은 경우에는 상향지원을 하여 결국 A레벨 점수가 발표된 이후에 지원한 곳 모두에서 탈락하고 마지막으로 Clearing의 기회에 의존해야하는 결과가 발생한다. UCAS(2011)가 발간한 ‘UCAS 입학과정검토’ 보고서에 따르면 지원자에 대한 예상점수는 51.7%가 실제점수와 동일하였고, 41.7%는 실제점수보다 예상점수가 높았다고 한다. 전체적으로 지난 10년간 과외를 받은 학습자의 비율은 7% 증가하였고, 특히 사립학교 학생들이 공립학교 학생들에 비해 과외를 받을 가능성이 약 두 배 높은 것으로 나타났다. 반면에 상대적으로 빈곤한 학습자는 과외를 받을 가능성이 낮았으며, 런던의 경우에는 공립중등학교에 다니는 학습자들 중 42%가 과외를 받은 경험이 있다고 답한 것으로 보아 공사립을 막론하고 런던의 학생들이 과외를 받는 비율이 매우 높았다. 이와 더불어 서튼재단(2015)이 실시한 ‘2015년 과외 설문조사’ 결과에 따르면 영국 전역에서 지난 10년간 과외를 받는 중등학교 학습자의 비율이 3분의 1 이상 증가하였으며, 2015년에는 25%를 기록하였다. 이 설문조사 질문내용들 중 과외를 받는 주된 이유를 묻는 질문에 특정 시험을 준비하기 위해서라는 답변이 52%로 가장 높았다고 한다. 교사의 학생평가에 대한 전문성은 부단한 자기연찬과 노력을 통해 증진된다는 점을 고려할 때, 학생평가에 대한 전문적인 연수 및 자료 제공은 필수적이다. 학생평가에 대한 각 교과별 교사 연수, 교과연구회별 학생평가의 전문성 확보를 위한 회의와 연수 등이 활성화되어야 한다. 이와 같은 연수과정은 단위학교, 지역교육청, 시·도교육연수원 등 다각적 차원에서 진행될 수 있다. 다양한 연수과정을 개설하고 운영하는 것 못지않게 중요한 것이 교사 자신이 학생평가의 전문성이 충분한지 성찰하는 과정도 필요하다. 교원자격을 취득하여 임용시험이라는 관문을 통과한다고 해서 자동적으로 전문성이 확보되는 것은 아니므로 학생평가에 대한 연수와 함께 자신의 전공 교과에 있어 학생평가의 새로운 방법과 측면을 수용하기 위한 자세도 중요하다. 시나리오 기법의 적용 절차는 연구주제, 연구기간 및 연구비 등을 고려하여 변형된 틀이 활용될 수 있으나 일반적으로 다음과 같은 절차에 따라 진행된다. 먼저, 미래에 대해 묻고자 하는 연구 주제를 명확히 하여 중심 이슈를 선정하게 된다. 이 과정은 연구주제를 보다 명확하게 확정짓는 것과 관련이 있으며, 향후 도달하게 될 미래 모습을 중심이슈로 설정하는 것이 일반적이다. 이 단계에서 중요한 것 가운데 하나는 추후 개발하게 될 시나리오의 시간범위에 따라 고려되는 이슈 범위가 영향을 받을 수 있으므로 시나리오 작성에 앞서 예측의 시간범위를 정해야 한다는 점이다. 중심이슈를 명확히 확정하고 나면, 다음 단계로 조사 주제에 영향을 미칠 수 있는 미래이슈 관련 요인을 선정하고 분석하게 된다. 이 과정에서는 요인을 정의하고 요인이 얼마나 중요하게 보일 수 있는지 선정하는 단계라 할 수 있다. 이 단계에서 고려되어야 할 사항으로는 STEEP(사회, 기술, 경제, 환경, 정책) 요소들이 포함되어야 한다는 점이며, 최종적으로 도출되는 시나리오는 요인에 기반하여 도출되므로 요인을 정의하는 것이 중요하고 이를 응답 대상자에게 제시하는 방식은 다양하게 구성될 수 있다. 시나리오 기법 분야에서 최종적으로 몇 개의 시나리오를 도출해야 적정하다고 볼 수 있는가에 대해 정해진 정답은 없다. 다만, 대부분의 미래 연구자들은 대략 3~6개 정도의 시나리오가 최종적으로 도출되는 것을 추천하고 있으며(Amer et al, 2013), Durance & Godet(2010)는 시나리오의 가능한 조합의 순수한 규모가 압도되지 않기 위해 4개에서 6개를 개발할 것을 추천하고 있다. 또한, GBN(Global Business Network)와 SIR(Sanford Research Institute)는 두 가지 가설에 따른 네 가지 시나리오를 제안하고 있으나, 이와 같은 방식은 세부 하위 주제나 중요한 세부사항들을 무시하게 되는 등 지나치게 단순화된 것으로 볼 수 있다(Amer et al, 2012). Bezold(2010)은 가장 예측 가능하고, 무엇이 잘못되었는지 파악 가능할 정도로 도전적이며, 놀라울 정도로 성공적인 비전이 있는 가능성을 기준으로 시나리오가 개발되어야 함을 언급하였다. 앞선 연구자들이 주로 시나리오의 수를 언급한 반면, Bezold(2010)는 준거를 기준으로 시나리오의 수를 확정해야 한다는 점에 있어 차이가 있다. 마지막으로 시나리오 기법 연구의 세 번째 부류로, 장기간의 계획을 위한 시나리오 플래닝 개념을 제안한 ‘La prospective’가 있다. 이 부류 연구는 1960년대 후반부터 1970년대까지 DATAR (the Office for Regional Planning and Development)라는 프랑스 정부조직이 주도해 왔기 때문에 ‘프랑스 학파(French school)’로 회자되고 있다(Amer et al, 2013). 이 부류 연구에서 미래는 미리 결정되지 않은 현재의 일부분으로 보고 있다. 즉, 이 방법론을 활용하는 연구에서 미래는 연구자가 창조하고 모델링 될 수 있는 것으로 가정하고 있으며, 미래연구는 숨겨진 잠재력과 위험 그리고 현 세계를 보다 잘 이해하는 데 목적을 두고 있다. 이 방법론의 주요 특징으로는 정책결정자들에게 비전을 제시하기 위해 이상적인 미래 이미지와 규범적인 시나리오를 제시한다는 데 있다. 이상의 내용을 정리하면 다음과 같다. 시나리오 기법은 크게 연구 참여자의 직관력이나 통찰력에 의존하는 정성적 접근(qualitative approach)이 있으며 ‘직관적으로 파악하는 학파(Intuitive logics school)’가 이러한 접근 방법을 적용한다. 측정 가능한 변인들로부터 미래를 예측하는 방식의 수량적 접근(quantitative approach)은 ‘확률론적 수정 경향(probabilistic modified trends : PMT)’학파와 ‘프랑스 학파(French school)’로 회자되는‘La prospective’학파에서 주로 사용하고 있다. 이와 같은 구분은 절대적인 것이 아니며, 실무적으로는 양자를 혼용하거나 연구주제와 맥락에 따라 연구자들이 취사선택하여 활용한다.