04.05
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[기고] 2020년 STEM 교육 5대 트렌드이종민 매스웍스코리아 대표
 
 

[컴퓨터월드] 현재 STEM(Science·Technology·Engineering·Mathematics) 분야 전공 학생들은 향후 업계에 진출 후, 21세기 인류의 삶과 밀접하게 연관되는 문제들을 해결해야 하는 임무를 맡을 것으로 예상된다. 미국의 엔지니어링 및 기술 연구기관 NAE(National Academy of Engineering)에서 전 세계 기술 리더와 사상가들을 대상으로 실시한 설문 조사 결과에 따르면, 미래의 STEM 분야 전문가들은 ‘지속가능성’, ‘건강’, ‘보안’, ‘삶의 질’ 영역에서 중요 기술적 이슈들을 해결해야 할 것이다.

그러나 국내에서는 4차 산업혁명으로 인해 단순 작업을 요하는 직종은 사라지고 신규 기술과 관련한 새로운 직종이 창출되는 등 일자리 구조가 변화함에 따라, 업계가 요구하는 인력과 공급 간 격차가 발생할 것으로 예측된다.1) 2018년 소프트웨어정책연구소의 발표에 따르면, 미래의 유망한 기술 분야인 AI, 클라우드, 빅데이터, 증강/가상현실 영역에서 약 3만 2천 명의 인력이 부족할 전망이다.2) 과학기술 분야 인력수급 문제의 심각성을 인식한 정부는 2018년 ‘4차 산업혁명 선도인재 집중양성 계획’을 발표하면서 인재양성기관 설립 및 운영, 글로벌 인재 육성 등의 정책을 통해 미래 유망 기술 및 혁신 성장 분야의 선도 인재 1만 명을 양성하겠다고 밝혔다.

이에 이번 기고문을 통해서는 2020년에 부상할 STEM 커리큘럼 개발, 교육 및 학습 관련 5가지 트렌드들을 살펴보고, 이러한 트렌드들이 학생들의 문제 해결 능력을 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보고자 한다.

   
▲ 이종민 매스웍스코리아 지사장


1. 학생의 STEM 수업 내용 응용력에 대한 ‘실제적인 평가(Authentic Assessment)’를 통해 ‘실제적인 학습(Authentic Learning)’ 강화

실제적인 평가란 교사들이 전문 툴을 통해 학생들이 수업에서 배운 내용을 프로젝트에 얼마나 잘 적용하는지 그 능력을 평가하는 것을 의미한다. 인터랙티브 툴 및 기술은 학생들의 학업 진척도에 대한 정확한 측정을 도우며, 학생들의 참여율(engagement)을 증가시켜 보다 나은 학습 결과를 얻어갈 수 있도록 지원하면서 학생들의 실제적인 학습을 촉진할 것으로 기대된다.

실제로 지금 전 세계 많은 교육기관의 교수들이 웹 브라우저 기반 코딩 과제 자동 출제 및 평가 시스템인 ‘매트랩 그레이더(MATLAB Grader)’와 같은 제품을 커리큘럼에 적용하기 시작하고 있다. 매트랩 그레이더를 수업 과정에 활용하는 교수들은 학생들이 제출한 솔루션에 대해 즉각적인 피드백을 제공하고, 수업 중 자동으로 학생들의 코딩 결과물을 채점하고 있다. 이러한 평가 시스템은 개별 학생의 학습 성과를 보다 손쉽게 평가하도록 돕는다.

   
▲ 그림1. 매트랩 그레이더 (1) - 코딩 과제 수행 (자료: 매스웍스)
   
▲ 그림1. 매트랩 그레이더 (1) 자동 채점 (자료: 매스웍스)
   
▲ 그림2. 매트랩 그레이더 (2) - 학생들의 학습 성과 분석 ① (자료: 매스웍스)
   
▲ 그림2. 매트랩 그레이더 (2) - 학생들의 학습 성과 분석 ② (자료: 매스웍스)

2. 단순한 ‘코딩 학습’에서 ‘학습을 위한 코딩’으로 전환

컴퓨팅적 사고력은 문제 해결, 시스템 설계 및 인간의 행동 이해를 지원하며, 이러한 컴퓨팅적 사고력을 함양하기 위한 교육이 보다 활성화될 것으로 보인다. 프로그래밍의 원리를 이해하고 학습하는 교육과정을 통해 학생들은 컴퓨팅적 사고력을 길러 복잡한 문제를 보다 작은 단위의 문제들로 세분화한 뒤 규칙들을 기반으로 이를 보다 용이하게 처리하는 훈련을 할 수 있다. 결과적으로, 컴퓨팅적 사고력에 기반한 창의적인 문제해결 능력 향상을 목적으로 한 교육은 미래를 위해 준비된 인재들을 양성하는 데 기여한다.

매스웍스(MathWorks)의 매트랩(MATLAB)은 다수의 컴퓨팅 영역들에 걸쳐 협업이 가능한 공동의 프로그래밍 언어로서 컴퓨팅적 사고력을 함양할 수 있도록 돕는다. 뿐만 아니라, 과학자와 엔지니어들은 매트랩의 대량 데이터 수집 및 분석 기능을 활용해 복잡한 문제를 보다 효율적이고 효과적으로 해결할 수 있다.


3. 전세계적인 교육 협업을 촉진하는 온라인 툴

지난 10년 동안 많은 학생들이 온라인 학습을 통해, 업계에서 사용되는 개념, 원칙 및 기술을 바탕으로 문제를 해결하는 프로젝트에 참여해 왔다. 2020년에는 보다 많은 나라에서 온라인 학습 전략을 강화하면서, 오프라인 커리큘럼에서 벗어나 프로젝트 및 전 세계적인 협업을 통해 실제 문제를 해결하는 데 초점을 둔 커리큘럼으로 전환할 것으로 예상된다.

현재 전 세계 교사들은 글로벌 커뮤니티에 공개된 코드를 이용하며, 이러한 코드를 깃허브(GitHub), 매트랩 드라이브(MATLAB Drive)와 같은 공용 클라우드 기반 스토리지에서 손쉽게 액세스, 공유 및 버전 관리할 수 있다. 이를 통해 이들은 보다 실질적이고 효과적인 수업 전략 및 활동을 준비할 수 있게 됐다.


4. ‘이중 언어’ 능력(컴퓨터 과학 기술+영역별 전문 지식)을 지닌 엔지니어에 대한 수요 증가

원래 AI와 데이터 과학(Data Science) 기술은 컴퓨터 과학(Computer Science)과 통계 분야에서 주로 사용돼 왔지만, 다른 분야에서도 해당 기술에 대한 수요가 전반적으로 급속히 증가했다. 이로 인해 AI 기술을 다양한 전문 분야의 엔지니어링과 결합할 수 있게 됐다. 학계에서는 이러한 새로운 패러다임을 ‘이중 언어’ 능력으로 바라보고, 화학, 신호 처리, 전기 설계 등과 같은 영역별 교육과정에 컴퓨팅 및 AI 교육을 통합하고 있다.

교육 기관과 업계는 전 세계 여러 국가의 다양한 업계들에서 ‘이중 언어’ 능력을 갖춘 인재에 대한 실질적인 수요가 늘어나지만, 이러한 능력을 갖춘 인재 수는 부족할 것으로 예상한다. 이러한 미스매치를 해소하고자 학계와 업계는 커리큘럼 지원 및 ‘단 11줄의 매트랩 코드로 딥러닝하기(Deep Learning in 11 Lines of MATLAB Code)’와 같은 교육 자료를 통해 인재 양성 협력을 강화하고 있다.

‘이중 언어’ 능력을 갖추기 위한 기술과 지식을 보다 심층적으로 학습한 STEM 전공 학생들은 이러한 툴 사용법뿐 아니라, 툴 사용이 필요한 상황과 시기를 보다 잘 이해할 수 있다.

   
▲ 그림3. ‘단 11줄의 MATLAB 코드로 딥러닝하기’ 교육영상 ① (자료: 매스웍스)
   
▲ 그림3. ‘단 11줄의 MATLAB 코드로 딥러닝하기’ 교육영상 ② (자료: 매스웍스)

5. 자기 주도형 학습 옵션의 증가

최근 많은 학생들이 뉴스를 통해 AI를 접하면서 이를 배워보고 싶어 한다. 이 때 무작정 AI 영역에 뛰어드는 것보다는 통계 또는 강화학습과 같이 전문적인 기술 영역에서 역량을 쌓는 데 집중하는 것이 좋다.

이러한 전문 기술을 갈고 닦을 의지를 충분히 갖고 있는 학생들을 위해 다음과 같은 다양한 온라인 학습 기회가 존재한다.

• 자기 주도형 온라인 튜토리얼
 - 매트랩을 위한 딥러닝 온램프(Deep Learning Onramp for MATLAB)
 - 시뮬링크 온램프 (Simulink Onramp)스테이트플로우 온램프(Stateflow Onramp)

• 온라인 공개 수업(Massive Open Online Course, MOOC) 시스템
 - 에덱스(Edx), 코세라(Coursera)


이러한 교육 프로그램에서 제공하는 수업들은 AI를 보다 이해하기 쉽게 설명해줄 수 있다. 이를 통해 엔지니어는 AI가 자신이 이미 알고 있었던 기술과 연관 깊으며, 과거에 배운 시스템 식별(System Identification) 또는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 동일한 콘셉트를 갖고 있다는 것을 깨달을 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 새로운 용어를 습득하여 팀의 요구사항을 보다 효과적으로 파악하는 한편, AI에 대한 기본적인 활용 방법 및 성공적인 구현 방법을 알게 돼 팀 협업을 촉진하고 기술 활용의 자신감을 높일 수 있다.


결론 - STEM 전공 인재들이 다양한 전문 분야를 넘나들며 활약할 수 있도록 교육 환경을 조성해야

최근 사람들 사이에서 다음 세대의 삶의 질을 높이기 위해서는 가르치고 배우는 방식을 바꿔야 한다는 인식이 높아지고 있다. 이를 위해서는 STEM 전공 학생들이 새로운 콘셉트, 시스템 및 접근방식을 바탕으로 다양한 전문 분야를 포괄하는 환경에서 어렵지 않게 학습할 수 있도록 여건 조성이 필요하다.

다학제적 융합능력을 갖춘 STEM 인재 양성을 위해 학계와 업계는 기존의 교수법, 그리고 학생들이 커리큘럼을 소화한 정도를 평가하는 전통적인 교육 방식을 변화시키고 있다. 새로운 교육 방식은 개별 학생이 현실의 도전 과제 해결을 위해 툴 및 기술을 사용하고 적용하는 능숙도를 평가한다.

2020년에는 학계와 업계의 협력적인 관계가 지금보다 더욱 강화될 것이다. 업계는 교수 또는 교사들에 대한 전폭적인 지지를 통해 학생들의 목표 달성을 도와 차세대 엔지니어 및 과학자들을 육성할 것이고, 학계는 업계의 지속적인 혁신을 지원하기 위해 높은 기술 숙련도로 미래에 대응할 수 있는 인력을 길러낼 것이다.

1) 김승균, 임상우, 김홍영, 과학기술 인력양성 정책 동향 (한국과학기술기획평가원(KISTEP), 2019), p.3
2) 이동현, 허정, 김정민, 유망 SW분야의 미래일자리 전망 (소프트웨어정책연구소(SPRi), 2018), p.3

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