미충원 문제 직면한 위기의 대학가…지도교수 통한 학생관리는 ‘옛말’
AI 기반 선제관리 솔루션 출산율 저하·학령인구 감소 등 해결안 제시
개개인 맞춤형 관리, 재학생 탈적 예측 등 선제적 관리 시스템 제공
대학 관계자 대상 체험과정 운영…이론·실습 병행 ‘누구나 사용 가능’
밀착 케어로 졸업은 물론 취업까지 관리…대학 내 AI 대중화 실현 목표

알고리즘랩스의 솔루션은 대학가에 고질적으로 자리 잡은 미충원 문제를 해소해 준다. 또 코로나19로 보편화된 비대면 수업에 적응하지 못하거나 취업난 속 진로에 대한 불확실성으로 인한 중도이탈 문제도 해결할 수 있다. (사진제공=알고리즘랩스)
‘알고리즘랩스’가 대학의 미충원 문제를 해결하는 최적의 알고리즘으로 ‘AI 기반 대학생 선제관리 솔루션’을 선보여 주목을 끌고 있다. (사진제공=알고리즘랩스)

[한국대학신문 황정일 기자] 출산율 저하와 이에 따른 학령인구 감소. 전국의 모든 대학들이 겪고 있는 어려움의 가장 큰 요인이다. 출산율 저하로 시작된 인구감소가 국가의 재정 및 사회안전망에 악영향을 미치고 있으며 대학들은 학령인구 감소라는 치명타를 맞아 존폐의 위험에 처해 있다. 실제로 정원을 못 채우는 미충원 대학들이 속출하고 있는 실정이다.

이는 2021학년도 대학입시에서 극명하게 나타났다. 수험생 수가 대학입학 정원보다 적은 ‘데드크로스(Dead Cross)’가 처음으로 발생한 것. 하지만 더 큰 문제가 대학을 기다리고 있다. 시간이 흐를수록 학령인구가 더 감소할 것이라는 예측이다. 통계청의 발표에 따르면 2040년에는 학령인구가 현재의 절반 수준인 28만 4000여 명 정도에 머물 것으로 예상된다.

대학의 정원이 변하지 않으면 미충원 규모는 더욱 커질 수밖에 없다. 교육부는 지난 2019년 발표한 ‘학령인구 변화에 따른 대학 입학자원 추이’에서 대학의 정원이 변하지 않을 경우 미충원 규모가 2023학년도 9만 6305명, 2024학년도 12만 3748명 등 해마다 증가할 것으로 추산했다. 정원조정을 하지 않으면 미충원 규모는 더욱 커질 수밖에 없다는 방증이다.

대학 입학자원의 감소세에 더해 대학들은 재학생 중도이탈로 인한 이중고를 겪고 있다. 해마다 지역에 상관없이 자퇴율이 증가하고 있기 때문이다. 전공 부적응 등의 이유로 중도이탈하는 학생의 비중이 계속해서 늘어나고 있는 상황이다. 이들은 자퇴 후 다시 반수 또는 편입을 준비한다. 재학생의 중도이탈 역시 미충원 규모가 늘어나는 주요 원인 중 하나다.

미충원 문제는 인재유치와 대학경쟁력 확보는 물론 대학재정에도 악영향을 끼친다. 재정악화는 교육의 질을 저하시키고 다시 미충원을 심화시키는 악순환을 반복하게 된다. 재정적 한계에 직면한 대학은 자연스럽게 도태되고 폐교 절차를 밟게 된다. 이는 지역 생태계의 붕괴와 지역의 소멸로까지 이어지게 된다. 미충원 문제를 해결해야 하는 가장 큰 이유다.

인공지능(AI)의 대중화 플랫폼을 만드는 기업 알고리즘랩스는 대학의 미충원 문제를 해결하는 최적의 알고리즘으로 ‘AI 기반 대학생 선제관리 솔루션’을 선보여 주목을 끌고 있다. AI가 학생들의 기본적 데이터를 분석해 탈적을 예측, 고위험군 학생을 선제적으로 관리하도록 돕는 솔루션이다. 재학생의 중도 이탈을 약 90% 내외로 예측할 수 있도록 설계됐다.

AI가 학생들의 기본적 데이터를 분석해 탈적을 예측, 고위험군 학생을 선제적으로 관리하도록 돕는 솔루션이다. (사진제공=알고리즘랩스)
AI가 학생들의 기본적 데이터를 분석해 탈적을 예측, 고위험군 학생을 선제적으로 관리하도록 돕는 솔루션이다. (사진제공=알고리즘랩스)

■ 미충원 문제 해결에 적극적인 해외대학, 관련 논문도 다수 = 해외에서는 이미 여러 해 전부터 많은 대학이 미충원 문제를 해결하기 위해 노력해 왔다. 그들이 찾은 대표적인 해결책이 바로 인공지능이다. AI를 활용한 학생관리, 학습지원을 통해 학생들의 중도탈락 문제를 해결함으로써 미충원과 관련된 여러 문제의 해법을 찾은 다수의 성공사례가 존재한다.

미국 애리조나 주립대학(ASU, Arizona State University)는 지난 2019년 빅데이터와 AI를 활용해 학생관리 시스템을 구현했다. 개별 학습자 고유의 강점과 약점을 파악한 후 다양한 분석을 거쳐 결과자료를 학생관리에 적용하는 시스템이다. 애리조나 주립대학은 빅데이터와 AI를 활용한 학생관리를 통해 과거 82%에 달하던 중도탈락률을 14%로 감소시켰다.

그리스 오픈 대학(Hellenic Open University)에서도 데이터를 통한 학생관리로 톡톡한 효과를 봤다. 특히 연령, 성별 등 학생의 인구통계학적 데이터만을 사용해 중도탈락 위험에 처한 학생을 학년 초부터 어느 정도 예측할 수 있다는 점을 입증했다. 인구통계학적 데이터만을 기반으로 한 초기 예측에서만 정확도가 63%에 이르러 만족스러운 결과라는 평이다.

슬로바키아 남서부의 도시 니트라시에 있는 공립 종합대학교 니트라 콘스탄티나 철학자 대학교(Constantine the Philosopher University)는 학생들의 온라인 학습환경 활동과 부분적인 성취에 대해 수집된 데이터를 사용해 중도탈락 예측 모델을 입력했다. 이 모델을 통해 니트라 콘스탄티나 대학은 77%에서 93% 사이로 중도탈락자를 예측하는 결과를 얻었다.

이탈리아 바리 알도 모로 대학교(the University of Bari Aldo Moro) 역시 데이터와 AI로 재학생의 중도이탈을 예측해 대응했다. 국적, 출생지역, 학습 관련 데이터, 거주지역, 성별 등의 데이터를 활용해 AI를 기반으로 한 학생 선제 관리 솔루션을 진행한 것이다. 바리 알도 모로 대학은 이 솔루션을 통해 80%의 정확도로 학생들의 중도 탈락을 예상했다.

AI를 활용해 활발하게 대응하고 있는 해외 유수의 대학들과는 달리 우리나라에서는 아직 미충원 문제에 대한 대응이 미진한 편이다. 학령인구 감소와 급변하는 사회에 대응하기 위해 새로운 관리 시스템을 갖추고자 하는 움직임이 일고 있는 정도다. 국내 대학들은 교육부의 지침에 따라 맞춤형 학생관리 솔루션을 구축하거나 도입하기 위해 관심을 쏟고 있다.

재학생의 중도 이탈을 약 90% 내외로 예측할 수 있도록 설계됐다. (사진제공=알고리즘랩스)
재학생의 중도 이탈을 약 90% 내외로 예측할 수 있도록 설계됐다. (사진제공=알고리즘랩스)

■ AI 기반 대학생 선제관리 솔루션으로 재학생 탈적 예측 = 알고리즘랩스가 선보인 AI 기반 대학생 선제관리 솔루션이 주목받는 이유다. 알고리즘랩스의 솔루션은 대학가에 고질적으로 자리 잡은 미충원 문제를 해소해 준다. 또 코로나19로 보편화된 비대면 수업에 적응하지 못하거나 취업난 속 진로에 대한 불확실성으로 인한 중도이탈 문제도 해결할 수 있다.

이번에 선보인 솔루션은 자퇴생이나 장기휴학생, 학사경고 대상자 등 재학생의 중도 이탈을 약 90% 내외로 예측할 수 있다. AI를 기반으로 학생들의 탈적을 예측함으로써 학교가 탈적 고위험군의 학생을 선제적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 90% 내외에 달하는 높은 예측률에 힘입어 전국 유수의 대학교에서 학생 선제 관리를 위한 AI 도입을 논의 중이다.

알고리즘랩스에 따르면 대학 실무진들이 솔루션 구축에 어려움을 느낀다. 학내 데이터 부족을 호소하고 기술력 미비 문제를 고민하고 있다는 설명이다. 하지만 알고리즘랩스는 이 솔루션을 도입하기 위해 AI에 대한 전문교육을 받거나 코딩을 배울 필요가 없다는 점을 강조한다. 쉽게 도입해 편리하게 사용할 수 있도록 대학 관계자를 대상으로 체험과정을 마련했다.

데이터 부족이나 기술력 등의 조건과 상관없이 AI 선제관리 솔루션의 도입을 통해 학생들의 중도이탈을 예측하고 관리를 진행할 수 있음을 직접적으로 체험할 수 있는 과정이다. 체험과정을 통해 알고리즘랩스는 AI 기반 솔루션이 전문가만 사용할 수 있는 영역이 아니라 엑셀처럼 실무자들이 적극적으로 활용할 수 있다는 점을 강조, AI 대중화를 실현 중이다.

도출된 정보는 플랫폼에서 가시성 높은 형태로 제공된다. 전체 학생 현황과 함께 세분화된 설정을 선택할 수 있다. 이에 따라 교수상담 등 지도편달이 필요한 학생을 ‘도형화 그래프’로 한눈에 제시함으로써 교직원과 교수진이 빠르게 파악할 수 있게 했다. 여기에 세부적인 학생 정보는 ‘평면 수치화’ 및 개인별 상세 페이지 등 직관적인 내용으로 추가 제공된다.

손진호 대표는 “체험과정을 통해 AI에 대한 기본 개념 및 기본 실습 체험이 가능하다. 더불어 스스로 대학생 선제관리 솔루션을 만들어 볼 수도 있다. 회사에서 제공하는 체험과정을 통해 누구나 손쉽게 대학생 선제관리 솔루션을 운영할 수 있다는 자신감을 갖도록 해준다. 솔루션 도입에 두려움을 갖는 실무진들의 진입장벽을 낮출 수 있는 셈이다”라고 설명했다.

‘알고리즘랩스’가 대학의 미충원 문제를 해결하는 최적의 알고리즘으로 ‘AI 기반 대학생 선제관리 솔루션’을 선보여 주목을 끌고 있다. (사진제공=알고리즘랩스)
알고리즘랩스의 솔루션은 대학가에 고질적으로 자리 잡은 미충원 문제를 해소해 준다. 또 코로나19로 보편화된 비대면 수업에 적응하지 못하거나 취업난 속 진로에 대한 불확실성으로 인한 중도이탈 문제도 해결할 수 있다. (사진제공=알고리즘랩스)

■ 유전학 알고리즘 기술로 AI 대중화 선도 = 알고리즘랩스는 유전학 알고리즘을 기반으로 인공지능 플랫폼을 개발하는 스타트업이다. 유전학 알고리즘은 돌연변이를 찾는 AI 기반의 최첨단 기술로 알고리즘랩스는 ‘AI 파이프라인 옵티마이저’를 독자적으로 개발해 특허를 획득했다. AI 파이프라인 옵티마이저를 전 산업에 적용, AI 대중화를 실현하는 게 목표다.

AI 파이프라인 옵티마이저는 다양한 산업 분야의 문제를 해결하는 데 필요한 알고리즘을 자동으로 찾아준다. 이미 오픈돼 있는 수만 개의 AI 알고리즘 중에서 문제해결에 최적화된 알고리즘을 매칭해 주는 프로세스다. AI 파이프라인 옵티마이저를 이용하면 전문가 없이도 AI를 개발하고 원하는 솔루션을 구축할 수 있다. 나아가 지속적인 성능 개선까지 가능하다.

AI 파이프라인 옵티마이저는 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위한 최적화 경로를 도출하고 이에 적합한 맞춤형 AI 솔루션을 구축하도록 돕는다. AI 관련 교육 및 컨설팅, 모델 개발에 이르기까지 AI 기반 솔루션 도입의 전 과정을 지원하는 셈이다. 기업 구매팀에서 원자재를 구입할 때 환율, 가격, 수급동향 등의 빅데이터로 최적의 가격을 찾아주는 솔루션이다.

알고리즘랩스는 AI 옵티마이저 플랫폼 구축사업을 통해 전 산업 영역에 AI를 적용하고 있다. 국내 주요 기업을 대상으로 HR(인사관리) 솔루션을 제공해 승진 적합도, 직무연수 추천 정확도 등 업무 효율성을 향상시켰다. 특히 탈적 예측을 통해 고위험군 인재 이탈과 퇴사자를 70~85% 수준으로 예상해 만족도를 높였다.

70여 개 대기업에서 AI 프로젝트를 성공적으로 수행해온 노하우를 바탕으로 알고리즘랩스는 대학을 위한 솔루션을 개발해 활성화할 계획이다. AI 기반 대학생 선제관리 솔루션 역시 AI 옵티마이저 플랫폼을 통해 제공된다. 학생들의 다양한 데이터를 취합, 수집해 2000여 개의 AI 파이프라인을 활용해 문제요소를 종합적으로 분석해 개인화된 결과치를 도출한다.

손진호 대표는 “대기업과 수행한 AI 기반 인재 탈적 예측 솔루션의 성공 경험을 바탕으로 대학교 탈적 예측 솔루션을 구축했다. 알고리즘랩스의 AI 기반 재학생 선제관리 솔루션으로 학교는 학생들의 어려움을 먼저 파악해 개인 맞춤형 관리를 제공하고 학생들은 학교의 밀착 케어로 졸업은 물론 취업까지 성공적인 학교생활을 할 수 있을 것이다”고 전했다.

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