[한국대학신문 황정일 기자] 학령인구 감소, 충원율 유지 등 대학가의 고민이 깊어만 간다. 코로나19 팬데믹의 영향으로 비대면으로의 전환이 급속히 진행됨에 따라 학생관리의 어려움 역시 점차 커지고 있다. 온라인 중심의 대학생활로 인해 학생들의 애교심, 자긍심이 줄어들고 있는 현실이다. 학생관리를 위한 다양한 시스템 구축이 필요한 이유다.

이런 가운데 연세대학교 미래캠퍼스(부총장 권명중)에서 ‘AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션’을 도입해 학생관리에 적극적으로 나서고 있어 관심을 모은다. 연세대 미래캠퍼스가 발빠르게 도입한 시스템은 AI 플랫폼 기업 알고리즘랩스(대표 손진호)의 솔루션으로, 대학은 이를 통해 교수-학생 간 거리를 좁히는 1:1 케어 시스템을 마련하고자 힘쓰고 있다.

양 기관은 최근 ‘AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션’ 구축을 위한 업무협약을 체결했다. 협약의 주요 내용은 공동발전을 위한 정보의 상호 교환, 산학 간 발전에 기여할 수 있는 제반사항 마련, 빅데이터 기반의 AI 학생지원체계 구축 및 학습경로제공 관련 사업 진행 등이다. 알고리즘랩스는 중도탈락자를 예방하고, 전공을 추천하는 솔루션을 구현한다.

권명중 연세대 미래캠퍼스부총장은 “이번 업무협약을 통해 연세대 미래캠퍼스가 인공지능 기반의 선제적 지원 시스템을 확립하게 될 것”이라며 “전공추천 등 개인 맞춤형 관리를 제공, 학생들을 밀착 관리하고 원활하고 성공적인 대학생활을 지원함으로써 맞춤형 교육을 선도적으로 이끌어나갈 수 있는 좋은 사례가 될 것”이라고 기대감을 전했다.

손진호 대표 “전반적으로 대학들이 많은 어려움을 겪고 있는 시기입니다. 강원지역의 현황은 어떻습니까.”

권명중 부총장 “전국적으로 마찬가지겠지만 강원지역 역시 학령인구 감소의 영향을 받지 않을 수 없습니다. 특히 작년이 최강이었죠. 8만 명이 감소했다는 통계가 있을 정도입니다. 학령인구 감소의 영향권은 전국적이지만 특히 지역대학의 경우 입시결과로 여파가 큽니다. 예전과 달리 입결은 이제 수도권과 비수도권으로 나뉘는 양상인데요. 수도권은 그나마 방어 중이나 비수도권은 지원율 감소가 큰 편입니다. 다행히 우리 대학은 입결이 떨어지지 않아 고무적인데요. 작년의 경우 지원율이 전년대비 30% 가량 증가했으며, 최근 5개년 수치를 보면 상승 및 유지를 이어가고 있다고 볼 수 있습니다.”

손 대표 “여러 가지 정책이 있겠습니다만, 연세대 미래캠퍼스의 현안은 무엇인가요.”

권 부총장 “크게 보자면 두 가지 측면이 있습니다. 한 가지는 4차 산업혁명인데요. 융합 등 사회와 교육 분야에서 빠르게 변하고 있지만 대학교육은 그 이전에 머물러 있습니다. 4차 산업보다는 이전의 인재양성 및 교육 시스템에 맞춰져 있습니다. 때문에 사회에서 요구하는 인재와의 미스매치가 날 수밖에 없는 상황으로, 대학 자체의 변화가 따라가지 못하고 있다고 하겠습니다. 또 다른 하나는 비대면 교육의 확대입니다. 모두가 전망하고 있었지만 예상보다 빠르게 전환됐습니다. 이 역시 대학으로서는 발 빠르게 대처할 수 없었던 사안입니다. 학사구조의 변화 등 대학이 따라가기에는 너무나 급격히 사회가 변했기 때문입니다.”

손 대표 “연세대 미래캠퍼스에서는 사회의 변화에 따라 어떻게 대응하고 있으신지요.”

권 부총장 “우리 대학의 경우 다행히 비대면, 온라인에 대한 대응책을 미리 준비하고 있었습니다. 애리조나 주립대의 경우 지난 2002년에 온라인을 중심으로 대학을 설계해 개설했는데요. 당시 2000위권이었다가 10년 새 50위권 대학으로 급부상했습니다. 이를 본받아 10여 년 전부터 10년 정도의 중장기 플랜으로 비대면 교육 플랫폼을 준비하고 있었습니다. 코로나19로 비대면 시대가 급격히 앞당겨졌는데요. 다행히 그나마 준비 중이던 ‘런어스(LearnUS)’ 플랫폼을 토대로 빠르게 대응책을 마련할 수 있었습니다. 전국 대학 중 처음으로 비대면 플랫폼 대응 사례이며, 상대적으로 앞선 체계로 선도할 수 있었던 이유이기도 합니다.”

손 대표 “알고리즘랩스와 MOU를 체결하고 AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션을 도입한 동기는 무엇인가요.”

권 부총장 “비대면 수업으로의 무분별한 빠른 전환으로 학생이탈이 많아진 것이 사실입니다. 작년에 입학한 신입생의 경우 학교를 한 번도 나오지 않은 사례도 있지요. 전국 대학들이 공통으로 겪고 있는 문제인데요, 강원지역 대학들의 경우 대부분 3~5% 정도 이탈률이 증가한 것으로 추산하고 있습니다. 학교에 대한 애착이 없어 반수생도 늘고 있지요. 여러 가지 대안을 고민하면서 ‘학생관리’가 가장 중요하다는 판단을 했습니다. 이탈률을 줄이고자 자체적으로 많은 관심과 노력을 기울여 시스템을 어떻게 마련할까 고심하고 있었습니다. 그러던 차에 알고리즘랩스에서 빅데이터, AI를 통해 중도이탈 예측, 전공추천 등을 실현한 대학생 선제관리 솔루션을 모델링 했다는 걸 알게 됐습니다. 우리가 추구하던 시스템과 일치하고 시너지를 낼 수 있겠다는 생각에 공동으로 과제를 만들어가기로 했지요.”

손 대표 “알고리즘랩스의 AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션을 도입한 이후 기대효과는 무엇인가요.”

권 부총장 “무엇보다 전공추천이 가장 큰 메리트입니다. 우리 대학은 1학년 신입생을 계열별로 통합 선발합니다. 고등학교 때 진로를 선택해 전공을 정해서 오는 경우는 극히 드물고, 성적에 맞춰서 오는 만큼 자신에게 맞는 전공을 선택하는 것이 중요합니다. 알고리즘랩스의 전공추천 시스템이 잘 맞을 것이라 기대하는 이유입니다. 또 우리 대학은 이중전공을 의무화하고 있습니다. 원하는 전공을 제대로 선택해서 오는 경우도 없는 데다 4차 산업혁명 시대에서 요구하는 역량이 융합인 만큼, 두 개의 전공을 이수할 수 있도록 의무화한 것이지요. 이에 걸맞게 학생의 입장에서 데이터를 분석해 취향, 적성 등에 맞는 전공을 추천해주면 효과가 극대화될 것이라 생각합니다.”

학생관리의 중요성이 커지고 있는 가운데 대학들은 학생관리를 위한 효율적인 시스템을 구축하는 데 힘을 쏟고 있다. AI 커스터마이징 플랫폼 기업 알고리즘랩스는 AI의 대중화를 목표로 하는 회사다. 알고리즘랩스는 기업의 핵심기술 ‘AI 옵티마이저 플랫폼’ 구축 사업을 통해 전 산업 영역에 AI를 적용해 나가고 있다. 이를 위한 기술이 AI 파이프라인이다.

빅데이터 시대를 맞아 AI를 활용하는 사례가 급증하고 있는 추세다. 그러나 모든 곳에서 같은 AI를 쓸 수는 없다. 기업별 맞춤형 AI를 찾아내 적용해주는 것이 알고리즘랩스의 AI 파이프라인이다. AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션은 대학교 내 다양한 데이터를 취합하고 수집, 2000여 개의 AI 파이프라인을 활용해 개인화된 결과치를 종합적으로 도출해 준다.

알고리즘랩스의 AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션은 AI가 학생들의 기본적 데이터를 분석해 중도이탈을 예측, 고위험군 학생을 선제적으로 관리하도록 돕는 솔루션이다. 재학생의 중도 이탈을 약 90% 내외로 예측할 수 있도록 설계됐다. 알고리즘랩의 솔루션은 대학가에 고질적으로 자리 잡은 미충원 문제 뿐 아니라 중도이탈 문제를 해결하는 대안이 된다.

손진호 알고리즘랩스 대표는 “이번에 선보인 솔루션은 자퇴생이나 장기휴학생, 학사경고 대상자 등 재학생의 중도이탈을 약 90% 내외로 예측할 수 있다. AI를 기반으로 학생들의 중도이탈을 예측함으로써 학교가 중도이탈 고위험군의 학생을 선제적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 많은 대학에서 학생 선제 관리를 위한 AI 도입을 논의 중인 이유다”라고 밝혔다.

권명중 부총장 “MOU에 따른 알고리즘랩스의 AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션의 추진방향은 무엇인가요.”

손진호 대표 “연세대 미래캠퍼스에서 학생관리에 대한 연구 및 고민을 미리 하고 있었기 때문에 서로의 니즈가 잘 맞아 우리 회사와 MOU를 체결할 수 있었습니다. 알고리즘랩스의 사업모델은 AI 파이프라인을 통해 맞춤형 AI를 추천하는 게 골자입니다. 대학 내 데이터 및 특성이 모두 다른 만큼 연세대 미래캠퍼스에 적합한 AI를 추천해 맞춤형 솔루션을 만들어갈 것입니다. 여러 사례연구를 통해 예측정확도를 검증했고, 여러 기업을 대상으로 수행한 유지충원율 예상 시뮬레이션을 통해 데이터를 축적했습니다. 이를 기반으로 대학 내 빅데이터를 종합해 패턴을 분석, 중도이탈 학생들과 비슷한 패턴을 보이는 학생을 선별해 특별 선제관리가 가능토록 유도할 수 있습니다. 맞춤형 솔루션으로 시너지를 극대화함으로써 대학생 선제 지원 시스템의 선도모델을 만들어 가도록 노력하겠습니다.”

권 부총장 “대학에서 AI 솔루션 도입이 필요한 이유는 무엇인가요.”

손 대표 “2021년 대학가는 대학기본역량진단 평가결과로 분위기가 갈렸습니다. 많은 대학이 일반재정지원대학으로 선정됐지만, 일부 대학은 재평가가 필요했지요. 대학평가가 중요한 이유는 결국 ‘학령인구의 감소’ 하나입니다. 이에 교육부에서는 다양한 대안을 마련하고 있습니다. 특히 대학에게 ‘적정규모화’라는 강경책을 내놓고 있지요. 대학들은 점진적으로 정원을 감축해야 하는 입장에 놓였습니다. 교육부는 신입생 유지충원율, 재학생 유지충원율 등을 토대로 대학을 평가하고 있으며, 대학들은 이 수치를 달성하기 위해 학생들이 잘 적응하고 이탈하지 않도록 노력해야 합니다. 이것이 대학 내 AI 솔루션 도입이 필요한 가장 큰 이유입니다. 이와 더불어 교육부는 ‘인공지능 시대 교육정책과 핵심과제’라는 정책자료를 통해 ‘데이터 기반의 학생지원’이라는 키워드를 발표했습니다. 사회적인 현상에 따라 대학들이 위기를 극복하는 주요 방안으로 AI가 떠오르고 있는 것입니다.”

권 부총장 “AI 기반 대학생 선제 지원 솔루션을 도입하면 학교에서 어떤 효과를 기대할 수 있을까요.”

손 대표 “중도이탈 가능성이 높은 학생들을 선제적으로 발굴, 적응에 도움을 주고 체계적으로 관리함으로써 실질적인 중도이탈률를 낮출 수 있습니다. AI를 통해 중도이탈률을 낮추는 과정에서 학생은 학교의 도움이 필요할 때, 보다 더 많은 관심과 지원을 받을 수 있게 됩니다. 그리고 대학은 유지충원율을 높임으로써 대학 정원감축 이슈의 부담을 덜 수 있을 것입니다. 중도이탈 예측, 적정유지율 관리 이외에도 데이터 기반 관리를 통한 전공추천이나 핵심역량 기반의 교과/비교과 추천, 전공역량 기반의 교과 및 진로 추천 등 다양한 AI 기능을 통해 기존의 시스템보다 체계적으로 학생지원을 수행할 수 있습니다. 이는 곧 대학에서 학생에게 제공하는 부가가치가 극대화되는 것입니다.”

권 부총장 “연세대 미래캠퍼스와 수행하는 공동 프로젝트의 진행계획 및 전망은 어떻습니까.”

손 대표 “현재 예측 성능이 뛰어난 인공지능 모델을 개발하고 적용했습니다. 연세대 미래캠퍼스에서 고도화되는 데이터 정책에 따라서 해당 데이터를 모델에 지속적으로 반영해 고도화를 이어나갈 것입니다. 실제로 인공지능의 예측을 토대로 상담관리, 전공추천 활성화 등이 촉진되도록 인공지능 기반의 관리 기능을 업데이트할 예정입니다. 특히 학생들의 경우 본인이 경험하지 못한 여러 가지 사항에 대해서, 데이터를 기반으로 자신의 상황과 유사했던 선배들의 선택이 성공적이었는지 등을 직간접적으로 누릴 수 있게 될 것입니다. 학생의 경험도 크게 개선될 수 있다고 기대합니다.”