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다가오는 지식정보 융합사회
창의성·융복합성 길러주는 교육이 해답

5세대 이동통신, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅테이터 등을 핵심 키워드로 하는 4차 산업혁명 시대가 시작됐다. 변화와 혁신의 속도는 빨라졌고 새로운 형태의 기술과 산업이 속속 등장하고 있다. 이에 발맞춰 각 분야에서는 4차 산업혁명에 대비한 대응방안 마련에 고심하는 분위기다. 과학교육계 역시 4차 산업혁명에 적응하고 앞서가는 인재를 키우기 위한변화가 필요한 시점이다. 과학교육의 운영 사례를 중심으로 4차 산업혁명에 대응하기 위한 교육의 방향에 대해 살펴보고자 한다.

1차 산업혁명은 증기기관과 기계의 발명으로 인한 공정의 자동화, 2차 산업혁명은 전기 동력으로 촉발된 대량생산체제 구축, 3차 산업혁명은 컴퓨터와 정보통신기술의 발전으로 인한 정교한 정보화 및 자동화로 정리된다면 4차 산업혁명은 ‘초연결성(Hyper Connectivity)’과 ‘초지능성(Hyper Intelligence)을 특징으로 하여 더 많은 사람과 사물이 연결되고 인공지능과 기계학습 기술을 통해 사물이 인지능력과 학습능력을 갖출 것으로 예상된다.

1, 2, 3차 산업혁명 시기에는 새로운 기술 혁신으로 편의성 증대, 생산성 향상, 일자리 창출 등 대부분 긍정적인 변화를 일으켰지만 4차 산업혁명은 사회 전 분야에 걸친 인공지능의 침투로 기계가 사람의 노동력을 대치해 일자리 감소 등의 부정적 결과도 초래할 것으로 보인다.

직업상황을 포함해 사회 전반이 빠르게 변화하는 4차 산업혁명시대에 성공적으로 대처하려면 과학교육은 어떤 방향으로 나가야 하는가. 이에 대해 서울로봇고등학교 신상열 교장은 5가지 키워드를 해답으로 제시한다. 신 교장은 “4차 산업혁명을 준비하기 위해서는 이론과 탁상공론이 아닌 통섭(consilience)과 융합(convergence), 창의(creativity), 감성(emotion), 협업(collaboration) 교육을 실질적으로 실시해 지속적이고 자기주도적인 학습능력을 신장해야 한다”고 말했다.

음성 및 오디오 신호처리, 음성인식, 음성합성, 음성코딩 등을 연구하는 김남수 서울대 전기·정보공학부 교수는 융복합과 독창성을 중요한 요소로 꼽는다. 김 교수는 “인공지능은 과거의 데이터를 바탕으로 학습해 지식을 얻는 기계학습으로 구현되기 때문에 창의적이고 복합적인 사고를 요구하는 분야는 침범하지 못할 것”이라며 “창의적이고 복합적인 사고 능력이 배양될 수 있도록 교육 시스템을 개편하고 직능 개발에 있어서도 새로운 패러다임에 대처할 수 있도록 준비해야 한다”고 강조했다.

통섭·융합 등에 기반 둔 자기주도학습 주력

서울로봇고등학교는 우리나라의 미래산업을 이끌어 갈 차세대 성장동력산업인 로봇산업에 부응하기 위해 로봇분야에 소질과 적성이 있는 학생들을 선발해 로봇 영마이스터(Young Meister)로 육성하는 전국 유일의 로봇분야 산업수요 맞춤형 고등학교다.
서울로봇고는 교육공동체의 소통과 화합을 통한 통섭, 융합, 감성, 창의, 협업에 중점을 두고 4차 산업혁명에 부응할 수 있는 역량을 기르는데 주력하고 있다. 실제로 첨단로봇과의 경우 전기, 전자, 컴퓨터는 물론 인문학과 예술에 이르기까지 학문을 전체적으로 다루고 있어 통섭이 매우 중요한 부분을 차지하고 있다.

서울로봇고는 학생들이 지속적으로 자기주도하에 어떤 주제에 대해 스스로 학습할 수 있는 학습능력을 갖추는데 주력한다. 학생들이 자신이 공부하고 싶은 전공분야에 스스로 주도적으로 참여해 교육활동을 할 수 있도록 하는 것이다. 대표적인 프로그램으로 캡스톤 설계와 창작로봇경진대회가 있다.
캡스톤 설계는 학생들이 3년간 학문을 통섭해 배운 지식을 융합해 스스로 주제를 정하고 주제에 따라 로봇 창작물을 직접 설계, 제작, 시험하는 등 엔지니어링 전 과정을 거치면서 산업 현장에서 필요한 개발 과정을 경험하도록 한다. 주어진 목표를 달성하기 위한 다양한 방법들을 개발하고 토론하는 과정에서 팀워크 능력까지 배양한다. 독창적인 로봇을 만드는 과정을 통해 자기주도적으로 통섭, 융합, 창의, 감성, 협업 교육을 종합적으로 하는 셈이다.

그런가하면 창작로봇경진대회는 학생들의 창의력 제고와 실습수업 의욕 고취, 로봇제작 의욕 확산을 위해 실시하며 학생들의 다양한 아이디어 및 창의적인 생각을 제품화하는 능력을 계발하도록 도움을 준다. 서울로봇고는 교내 학생을 대상으로 하는 로봇경진대회뿐 아니라 서울 소재 중학생을 대상으로 하는 대회도 열고 있다.

자기주도적인 교육활동은 수업을 통해서도 이뤄지고 있다. 김형만 마이스터부 교사는 “교사 주도하에 매뉴얼대로만 가르치는 것이 아니라 학생들이 한 학기 수업을 스스로 구성하고 연구를 거쳐 최종적으로 결과물을 만들어내도록 하는 프로젝트 수업을 적극적으로 추진하고 있다”고 말했다.

자율동아리도 빼놓을 수 없다. 20여 개의 동아리는 전교생의 1/3이 참여할 만큼 활발히 운영되고 있다. 드론, 로봇, 사물인터넷(IoT) 등 정규교과나 4차 산업혁명의 핵심활용기술들에 관심 있는 학생들이 스스로 주제를 정해 친구들과 함께 연구활동을 하며 결과물을 취업에 활용하기도 한다.

학교는 학생들이 동아리를 원활히 운영하고 활동할 수 있도록 아낌없이 지원한다. 소모품 구입 등을 위한 예산을 충분히 배정하는 한편, 통섭·융합활동용 실습동 건물의 한 층을 전부 할애하고 있다. 필요에 따라 산업체 전문가를 초빙해 특강 및 담당교사와 협력수업(Co-teaching)을 진행하기도 한다. 자율동아리의 비중을 높이고 학생들이 자율적으로 대회 참가 및 주도적 기술능력향상 유도에 힘쓴 덕분에 서울기능경기대회, 전국기능경기대회, 특성화고교생사장되기 창업대회 등 각종 대회에서 우수한 수상 실적을 거두고 있다.

신상열 교장은 “서울로봇고는 학교 특성상 4차 산업혁명과 가장 근접해있으며 선두에 서서 4차 산업혁명을 대비한 교육을 가장 먼저 실천하고 있는 학교”라며 “교육과정 편성부터 교육활동, 교수학습활동, 평가, 피드백에 이르기까지 4차 산업혁명을 위한 교육을 광범위하게 실시하고 있다”고 말했다.

창의력·문제해결력 향상 위한 교육 필요

1994년 설립 이래 영상, 음향, 음성 관련 미디어기술과 통신기술 관련 연구를 해오고 있는 서울대뉴미디어통신공동연구소는 최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 5세대 이동통신을 비롯해 인공지능, 미디어 등 4차 산업혁명과 밀접한 다양한 연구 주제를 많이 다루고 있다.
그 가운데 2007년 국가 지정 연구실로 선정된 휴먼인터페이스연구실은 김남수 교수 지도 아래 박사과정과 석사과정 연구생들이 음성 신호 처리 및 알고리즘 구현과 응용에 관한 연구를 수행하고 있다.

대표적으로 ·대용량 연속어 인식 시스템, 화자인식, 화자적응, 발음검증, 인식 시스템의 신뢰도에 관한 연구를 수행하는 음성 인식, ·음향학적 모델링, 자연음 합성, 운율제어 기법을 개발하는 음성 합성, ·잡음제거, 반향제거, 신호분리 등의 기법을 개발하는 음성 강화, ·저장 및 전송의 효율화를 위한 저 전송률, 고 음질의 음성 및 오디오 부호화기에 대한 연구를 수행하는 음성 코딩 및 오디오 코딩 등을 연구하고 있다.
휴먼인터페이스연구실을 이끌며 서울대뉴미디어통신공동연구소 소장을 맡고 있는 김 교수는 4차 산업혁명시대를 맞아 지식정보 융합사회에 필요한 인재양성 교육에 초점을 맞춰야 한다고 강조한다.

“기본 지식은 결국 과거의 사례들을 전달하는 형태인데 그것은 인공지능이 학습을 통해 얼마든지 습득 가능합니다. 따라서 과거의 사례들을 모아 가르치기보다 새로운 문제를 제시하고 스스로 답을 찾도록 하는 것이 올바른 학습방법이죠. 결국 교육에서 중요한 것은 배운 지식의 활용 여부가 아닌 문제해결력을 갖고 있느냐 없느냐 입니다.”

과학 지식을 습득하는 것보다 창의력이나 문제해결력 향상을 위한 교육에 중점을 둬야한다는 게 김 교수의 생각이다. 한 예로 2018년부터 초중고 교육과정을 통해 소프트웨어 의무교육을 시행하는 것에 대해서는 올바른 해결책이 아니라고 단언한다. 김 교수는 “소프트웨어 코딩 능력을 키우는 것도 일정 부분 필요하지만 그보다는 새로운 문제를 해결할 수 있는 논리적 사고력과 문제해결력을 길러야한다”며 “4차 산업혁명 시기에는 제조, 소비, 서비스를 아우르는 전체 생태계를 고려할 수 있는 능력이 있어야 하기에 종합적 사고를 배양하는 교육을 강화하는 것이 필요하다”고 설명했다.

김 교수가 제시하는 교육 방법은 소설을 읽고 쓰는 것이다. 짧은 소설보다는 긴 분량의 허구로 이뤄진 창작 소설을 읽고 창조적으로 이야기를 만드는 것이 기초교육에 있어서는 훨씬 더 중요하다는 것이 그의 생각이다. 아울러 책을 빨리 읽기 보다는 짧은 글이라도 몇 번씩 되새김질하면서 숨은 뜻을 찾아내야한다고 강조한다. 그래야 이야기를 창작할 때 완벽한 각본을 만들 수 있다는 것이다.

또한 수학이나 과학에 있어서는 어려운 문제에 도전하는 것이 중요하다고 말한다. 김 교수는 “문제해결력을 가지려면 풀 수 있든 없든 간에 어려운 문제를 오랫동안 생각해보는 연습을 해야한다”고 전했다. 디지털 시대에 오히려 아날로그식 교육이 해법이 될 수 있다는 얘기다.

단계별 4차 산업혁명 교육 커리큘럼 갖춰야

교육과정은 단계별로 체계적으로 다뤄지는 것이 중요하다. 이에 대해 김남수 교수는 초·중·고·대학별로 단계를 나누어 초등학교에서는 가장 기초적이고 광범위한 것을 가르치고 학년이 올라갈수록 점차 세분화되고 전문적인 내용을 가르쳐야한다고 조언했다.

“4차 산업혁명시대에 있어 중요한 능력은 창의력과 문제해결력이기 때문에 초중고에서는 기술 교육을 배제하고 오히려 독서와 창작에 시간을 할애해야 합니다. 초등학교에서는 소설이나 만화책을 읽음으로써 허구의 세계에 대해 창작하고 생각할 수 있는 능력을 배양시켜줘야 합니다. 중고등학교서는 창의력 및 생각을 기술적인 부분과 융합시켜 구현하도록 교육하는 게 좋습니다.”

한발 더 나아가 대학에서는 4차 산업혁명으로 전통적인 산업·경제·사회의 구조가 변화될 것에 대비해 산업·경제 생태계 전반을 들여다볼 줄 아는 능력을 배양시켜야 한다고 진단한다.

김 교수는 “공대생이라고 해도 공학적인 지식뿐 아니라 새로운 경제 패러다임에 대한 교육과 생태계 전반을 볼 수 있는 교육을 해야 한다”고 전했다. 즉 다양한 분야를 융복합해서 새로운 개념의 사업을 만들어낼 수 있도록 해야 한다는 것이다. 김 교수는 “관련된 개별 교과목은 대학에 다 있기 때문에 어떤 방식으로 강의를 들어야할지 코디네이션해주는 것이 중요하다”고 밝혔다.

신상열 교장은 학교와 교육청의 역할과 책임을 특히 강조한다. 먼저 학교는 4차 산업혁명에 따르는 물리적인 교수학습 환경과 관련 산업체 등과의 협력 체제를 신속하고 적극적으로 구축해야 하고 교원의 전문성 신장에 능동적으로 대응할 수 있도록 준비해야하며 기존의 개별 교과만이 아닌 통섭적인 교수학습 준비 및 교수(teaching)가 필요하다고 말한다. 이와 함께 교육청에는 전향적인 자세가 필요하다고 주장한다.

“학교에서 4차 산업혁명에 따른 준비를 잘 할 수 있도록 교육청 등에서도 보다 유연하고 신속하게 재정적, 행정적으로 지원할 수 있는 방안을 선제적으로 강구해 학교에 자율성을 주면서 4차 산업혁명에 능동적으로 대응할 수 있도록 해야 합니다.”

지능정보사회로 진입하는 4차 산업혁명 시대를 이끌 원동력은 로봇이나 인공지능이 대체할 수 있는 기술이나 노동이 아니다. 기본 지식 전달에서 벗어나 새로운 문제를 정의하고 창의성을 가지고 자기주도적으로 해결할 수 있는 역량을 길러주는 과학교육이 더욱 중요해질 것만은 분명하다.

 신상열 서울로봇고등학교 교장 

글로벌적 소통능력과 문학적 소양 겸비한 인재 양성 주력

“기술, 예술, 문화가 공존하는 글로벌 명품 첨단 로봇 마이스터고를 만드는 것이 서울로봇고의 비전입니다. 이를 실현하기 위해 소통과 화합을 통한 바른 인성과 창의적 전문성을 갖춘 행복한 로봇 명장을 육성하는 것을 학교의 교육목표로 삼고 있습니다.”

신상열 서울로봇고등학교 교장은 지난해와 올해에 걸쳐 4차 산업혁명에 맞춰 학과 개편 및 교육과정 개편을 추진하고 있다. 신 교장은 “시간지연 효과(time lag effect)가 나지 않도록 학과 개편 및 교육과정 개편을 적극적, 능동적으로 시행하고 있다”며 “가급적이면 정규교육과정에서 4차 산업혁명에 필요한 것들을 소화할 수 있도록 교육과정을 구축하는 데 초점을 두고 있다”고 말했다.

1학년 교육과정에서는 융복합 전공 기초능력을 배양하고 2학년 때는 전문화된 심화교육을 하며 3학년 때는 산업수요맞춤형 교육을 실시한다. 각 단계별로 부족한 부분은 방과후활동 및 자율동아리를 통해 보충한다. 즉 교육기회의 평등을 지키면서 수준별·능력별 교육을 실시하고 뒤처지는 학생을 위해서는 별도 교육을 실시한다는 것이다. 이와 함께 통섭을 4차 산업혁명 시대의 중요 역량으로 판단해 글로벌적인 소통능력과 문학적인 소양을 겸비하는데도 주력하고 있다.

신 교장은 “독일, 스위스, 오스트리아 등에 일반화된 일·학습 병행시스템인 듀얼교육(Duale Ausbildung)시스템과 핀란드의 보통교육 및 한 사람의 낙오자도 없는 교육을 혼합하는 한편 4차 산업혁명 시대에 적합한 학생을 양성하기 위해 개인의 다름을 인정하는 교육을 실시하는 것을 추구한다”고 말했다.
신 교장은 4차 산업혁명에 발맞춰 5대 중점 추진 과제를 정하고 전력을 다해 매진하고 있다. “소통과 화합으로 스스로 참여하고 협력하는 새 학교문화 조성, 100% 취업률 및 취업의 질 향상을 위한 우수 산업체 발굴 확대, 행복한 로봇 영마이스터 육성에 부합하는 교원 전문성 신장 지원, 국가직무능력표준(NCS) 기반 직업교육과정 및 군 특성화 교육과정 안정적 도입과 운영 및 학생 맞춤형 성장경로(Career Path)시스템 구축 및 학력신장 지원을 실현하는데 최선을 다할 계획입니다.”

 서울대뉴미디어통신공동연구소 탐방인터뷰 

“창의적인 역량과 복합적인 사고를 키워드로 삼아야 합니다”

강서고등학교 1, 2학년 19명과 숭문고등학교 2학년 7명으로 이루어진 탐방단이 김남수 교수가 수장으로 있는 서울대뉴미디어통신공동연구소를 방문해 음성 신호 처리 및 알고리즘 구현과 응용에 관해 설명을 듣고 질의응답 하는 시간을 가졌다.
 김영한 학생 | 머신러닝 기술을 적용해 소리의 잡음을 제거할 때 비슷한 2개의 소리가 있는 경우 어떻게 해결하나요?
 김남수 교수 | 잡음을 제거할 때 머신러닝 기술을 이용할 수도 있고 기계학습 과정 없이 잡음을 없앨 수도 있습니다. 예를 들어 같은 자동차라도 매번 다른 소리를 내기 때문에 한 가지 패턴을 적용하기보다 평균 특성을 이용해 소리를 제거합니다. 따라서 학습에 사용된 잡음과 약간 다른 잡음이라도 잘 제거할 수 있는 것이죠. 머신러닝의 특성은 기계학습 과정에 사용된 것뿐 아니라 그것과 비슷한 것들에도 적용될 수 있다는 것입니다.
 심규헌 학생 | 예전에 문자 음성 변환 어플을 사용했을 때 글씨체가 달라지니 인식을 못했습니다. 시각장애인을 위해 문자를 음성으로 변환해주는 기술에서 그러한 문제는 없나요?
 김남수 교수 | 요즘은 기술이 좋아져서 글씨체가 바뀌어도 얼마든지 잘 인식할 수 있습니다. 한 가지 말하고 싶은 것은 상품이나 기술에 있어 중요한 것은 기능만이 아니라 사용자의 선호도를 고려했느냐입니다. 예를 들어 시각장애인은 E북을 음성으로 듣는 것보다는 비장애인이 책장을 넘기면서 책을 읽는 방식대로 책을 읽고 싶어 합니다. 우리 연구실은 그런 기능을 시각장애인에게 제공하기 위해 연구를 하고 있습니다.
 지현우 학생 | 음성 인식 기술에서 기계는 사람 목소리의 높낮이나 톤에 상관없이 음성을 인식할 수 있나요?
김남수 교수 | 물론입니다. 우리 신체를 악기라고 가정했을 때 성대는 관악기의 리드에 해당합니다. 음성 인식은 악기의 소리만 듣고 악보를 그릴 수 있는 기술입니다.
 김영한 학생 | 기계 목소리에 다양한 감정을 담는 과정이 궁금합니다.
 김남수 교수 | 우선 감정을 화남, 슬픔, 즐거움, 공포스러움 등 몇 가지 카테고리로 나눈 뒤 그에 따른 음성을 모읍니다. 그리고 평상시 사람이 말할 때와 비교해서 에너지가 어느 부분에서 얼마나 커지고 작아지는지를 파악한 뒤 분석해 기계에 학습을 시킵니다. 그런 과정을 거치면 요구하는 감정에 맞춰 문장이나 단어를 소리 내게 됩니다.
 유선호 교사 | 4차 산업혁명이 도래하면 미래는 어떻게 바뀔까요. 미래유망직종은 무엇입니까?
 김남수 교수 | 예측하기 어렵지만 확실한 것은 새로 생기는 일자리보다 없어지는 일자리가 훨씬 많다는 것입니다. 여러분은 단순노동이나 단순지식을 요구하는 직업만 없어질 거라 생각하겠지만 그것뿐 아니라 바둑기사나 작곡가, 기자 등 창의력을 요구하는 일까지도 기계가 대신할 것입니다. 좋은 방법은 기계가 하지 못하는 것을 하는 것입니다. 인공지능은 기계학습을 하기 때문에 과거 경험에 의한 데이터가 있는 부분은 굉장히 잘하지만 학습하지 못한 것들은 하지 못합니다. 그러니 기존에 없었던 새로운 개념의 일을 해야겠죠. 또한 인공지능은 아직 여러 분야의 복합적인 사고를 요구하는 일은 하지 못합니다. 따라서 한 분야를 깊이 있게 아는 것보다는 폭넓게 아는 것이 중요합니다.