[한국대학신문 황정일 기자] 2월 9일부터 11일까지 전국의 대학들이 2022학년도 대입 정시모집 합격자 등록이 예정돼 있다. 전국의 51만 수험생이 응시한 2022 수능 이후 합격자 등록이 시작되고 수험생들의 최종 선택에 따라 대학들의 향방에도 변화가 생길 것으로 보인다.

수능 종료 이후 합격자 등록까지 눈앞에 둔 상황이라 대입 레이스도 막바지에 이르렀다. 대학가 내 위기설은 끊이질 않고 있다. 학령인구 감소로 인한 신입생 모집 문제는 지방은 물론 수도권, 심지어 서울권 대학까지도 꾸준하게 야기되고 있기 때문이다. 출산율 저하에 따른 인구 감소는 결국 학령인구 감소까지 이어져 대학의 소멸을 야기할 위험에 직면했다.

실제로 2021학년도 대입에서 수험생 숫자가 대학 입학정원보다 적은 ‘데드 크로스’가 처음으로 발생했다. 전국에서 대학 입학정원 미달 사태가 발생하면서 교육부도 대학 구조조정에 박차를 가하는 중이다. 재정지원을 중단해 자연스럽게 퇴출 구조를 만들겠다는 계획이다.

이런 대학가 위기는 지역대학에서 더욱 심각한 양상을 띠며 나타난다. 각 지역을 대표하는 주요 국립대 합격생 10명 중 8명이 입학을 포기한다는 자료가 지난 10월 국회 교육위원회 김병욱 의원실에서 공개되며 화제가 되기도 했다. 인구 감소로 인한 신입생 모집 문제는 물론, 증가하는 입학 포기율, 신입생 자퇴, 재학생 이탈도 큰 폭으로 증가하며 지역대학, 나아가 지역의 위기로까지 이어지고 있다.

이치럼 지역대학의 위기가 국공립대까지 번지고 있는 가운데, 위기의 대학가에는 체계적인 대책 마련이 절실하다는 목소리가 높다. 단순히 대학의 정원을 조절하는 것만으로는 미충원 문제를 해결하기 어렵다는 것. 지역거점 국립대인 한 대학교의 경우 최근 5년간 학생 4000여 명이 자퇴서를 내고 학교를 떠나기도 했다. 뿐만 아니라 지방 주요 9개 국립대의 전체 자퇴생 수를 살펴보면 5년 새 1300여 명 증가했다.

전문가들은 입을 모아 지방대를 포함한 전체 대학의 정원 감축과 지방인재 취업 확대, 교육조직 개편, 교육투자, 학생관리 시스템 구축 등을 논의해야 한다고 말한다. 학생들을 선제적으로 관리할 수 있는 다방면의 대책이 필요하다는 주장이다.

■ 미충원 문제 해결 위한 시스템 구축의 해결책은 AI = 이런 대학가의 위기 속에서 국내 대학들이 미충원 문제를 해결하기 위해 외국으로 눈을 돌리고 있다. 해외에서는 이미 여러 해 전부터 많은 대학들이 미충원 문제의 해결책으로 AI(인공지능)를 활용해 왔다. AI를 활용한 학생관리와 학습지원을 통해 학생들의 중도탈락 문제를 해결함으로써 미충원과 관련된 여러 문제의 해법을 찾은 것이다.

한 예로 미국 애리조나주립대(ASU)는 지난 2019년 빅데이터와 AI를 활용해 개별 학습자 고유의 강점과 약점을 파악한 후 분석내용을 학생관리에 적용했다. 이를 통해 과거 82%에 달하던 중도탈락률을 14%로 감소시켰다.

이탈리아의 바리 알도 모로 대학교(The University of Bari Aldo Moro)는 국적, 출생지역, 학습 관련 데이터, 거주지역, 성별 등의 데이터를 활용해 AI를 기반으로 한 학생 선제 관리 솔루션을 진행했다. 그 결과 80%의 정확도로 학생들의 중도 탈락을 예측하는 수치를 얻었다.

이처럼 해외 유수의 대학들은 AI를 학생관리에 적용, 80%의 정확도로 중도탈락을 예측하고, 중도탈락률을 82%에서 14%까지 감소시키는 등 높은 수치를 기록하는 효과를 얻었다. 이미 연구가 진행된 해외사례를 참고해 국내에서도 학령인구 감소와 급변하는 사회 대응을 위한 교육부의 여러 지침에 따라 새로운 관리 시스템을 갖추려는 움직임이 필요하다.

■ 알고리즘랩스, 재학생 탈적예측 및 선제적 관리 시스템 개발 = AI 커스터마이징 플랫폼 기업 ‘알고리즘랩스’는 대학가에 고질적으로 자리 잡은 미충원 문제와 취업난 속 진로에 대한 불확실성으로 인한 불안·걱정 증폭, 이에 따라 결국 학교 중도이탈로 이어지는 문제를 해결해주고 있다.

알고리즘랩스는 AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션을 구축했다. 이전에 회사는 먼저 기업을 대상으로 HR(인사관리) 솔루션을 제공하며 인사 관련 승진 적합도, 직무연수 추천 정확도 등의 분야에서 업무 효율성을 향상시킨 바 있다. 특히 AI 기반 기업 탈적 예측 솔루션을 통해 고위험군 인재 이탈과 퇴사자를 70~85% 이상 예측하기도 했다.

손진호 알고리즘랩스 대표는 “AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션으로 학교는 개인 맞춤형 관리를 제공함으로써 탈적을 예측할 수 있고, 학생들은 학교의 선제적 밀착 케어로 졸업은 물론 취업까지 성공적인 학교생활을 이어갈 수 있으리라 생각한다”고 강조한다.

알고리즘랩스의 AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션은 자퇴생이나 장기 휴학생, 학사경고 대상자 등 재학생의 중도이탈을 약 90% 내외로 예측할 수 있다. AI를 기반으로 학생들의 탈적을 예측함으로써 학교가 탈적 고위험군의 학생을 선제적으로 관리할 수 있는 시스템이다.

90% 내외에 달하는 높은 예측률에 힘입어 전국 유수의 대학교가 학생 선제 지원을 위한 AI 도입을 알고리즘랩스와 논의 중이다. 대학들이 적극적으로 학생들을 관리하기 위해 시스템 구축 마련에 나선 것이다.

■ 연세대 미래캠퍼스 AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션 도입 = 이런 AI 도입 흐름 속에서 연세대학교 미래캠퍼스가 발빠르게 시스템 도입에 나섰다. 지난 1월 말, 알고리즘랩스와 ‘AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션’ 구축을 위한 업무협약을 체결한 것이다. 협약에 따라 알고리즘랩스는 중도탈락자를 예방하고, 재학생을 대상으로 전공을 추천하는 ‘AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션’을 연세대 미래캠퍼스에 제공할 예정이다.

알고리즘랩스의 ‘AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션’ 중 ‘전공 추천 시스템’은 신입생들의 개인별 성향과 기존 재학생들의 자료를 모은 빅데이터를 취합·분석해 제공된다. 이를 통해 ‘자율융합계열(무전공)’로 입학한 후 전공을 선택하게 될 연세대 미래캠퍼스 신입생들의 전공선택을 효과적으로 지원할 것으로 기대된다.

연세대 미래캠퍼스 뿐 아니라 알고리즘랩스의 AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션을 도입한 한 지방 사립대의 경우 탈적 예측 정확도가 95%에 달하는 높은 결과치를 얻기도 했다. 경남의 한 사립대는 교내 데이터를 먼저 제공한 후 솔루션 도입을 논의하고 있다.

한편 알고리즘랩스는 독자적으로 개발해 특허를 받은 ‘AI 옵티마이저 플랫폼’ 구축 사업을 통해 전 산업 영역에 AI를 적용하고 있다. 전문가 없이도 인공지능을 개발하고 구축하며 지속적인 성능개선까지 가능하다는 특장점을 살려 AI 대중화를 목표로 한다.

AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션 역시 AI 옵티마이저 플랫폼을 통해 제공된다. 학생들의 다양한 데이터를 취합, 수집해 2000여 개의 AI 파이프라인을 활용해 문제요소를 종합적으로 분석, 판단함으로써 개인화된 결과치를 도출한다.

도출된 정보는 플랫폼에서 가시성 높은 형태로 제공된다. 전체 학생 현황과 함께 세분화된 설정 선택에 따라 전과, 교수상담 등 지도편달이 필요한 학생을 ‘도형화 그래프’로 한눈에 제시한다. 이를 기반으로 교직원과 교수진이 빠르게 파악할 수 있도록 했다. 세부적인 학생정보는 ‘평면 수치화’ 및 개인별 상세 페이지 등 직관적인 내용으로 볼 수 있다.