미국 대학에서 사용하는 ‘졸업률’은 주로 대학 입학 시점으로 부터 6년 이내의 졸업하는 학생들의 비율을 일컫습니다. 미국에서는 비싼 등록금 등의 이유로 6년 내에 졸업하지 못하는 학생들의 비율이 상당히 높은 편인데요. 최근 연구 결과에 의하면 약 40% 학생들이 6년 이내 대학을 중퇴한다고 합니다.

이러한 이유로 사립대학, 국립대학을 불문하고 미국 대학들에게 졸업률을 높이는 것은 매우 중요한 과제라고 할 수 있습니다. 최근 AI기술이 심화됨에 따라 온라인 행동 패턴을 일컫는 “전자 발자취 (electronic footprint)” 혹은 학생들의 성적 등을 분석해 학업의 성취도 및 졸업 가능성을 예측하는 교육 기술들이 인기를 얻고 있습니다.

좀 더 구체적으로 살펴보자면, 미국 대학들의 약 3분의 1이 “알고리즘적 학생 등록 관리 시스템 (algorithmic enrollment management)” 이라고 불리는 학생들의 데이터를 얻는 프로그램을 사용하고 있으며 프로그램 및 서비스 사용 비용으로 일년에 약 3억달러를 지불하고 있다고 합니다.

알고리즘 학생 등록 관리 서비스를 도입함으로써 대학들은 학생의 학업 성취도 및 졸업률을 약 85%에서 90%의 정확도로 예측 할 수 있을 뿐 아니라, 졸업률을 높이는 효과를 얻을 수 있다고 합니다. 이에 큰 인기를 얻은 미국 알고리즘 학생 등록 관리 관련 시장은 약 5,000억 달러의 잠재력을 가진 마켓으로 성장했으며, 미국 대학에 해당 서비스를 판매하는 에듀테크놀로지 기업은 약 30여개가 있다고 합니다.

그런데, 일각에서는 알고리즘을 활용해 학생들을 관리하는 시스템을 사용함으로써 미국 대학 및 사회가 결국 큰 비용을 지불하게 될 것이라는 견해가 있습니다.

어떤 이유에서 일까요?

알고리즘적 학생 관리 시스템에 회의적인 시각은 알고리즘이 그 특성상 과거 데이터를 사용한다는 사실에 기반하고 있습니다. 미국에서는 과거 인종 별로 공부하는 과목이나 학업 성취도에 분명한 차이가 있었기 때문에, 알고리즘 서비스를 사용함으로써 인종적 차별을 더 심화하는 역효과를 가지고 올 수 있다는 것입니다.

같은 이유로 경제적 차이에서 오는 학업적 성취도 또한 과거 데이터에 기반한 평가를 내리는 알고리즘 학생 관리 서비스를 사용한다면 편향적인 결과를 가져올 수 있겠죠. 이처럼 소수 인종이나 저소득층 학생들을 쉬운 과목을 공부하게끔 이끌어, 결국 사회적 계층간 이동을 막는데 영향을 줄 수 있다는 비판을 받고 있습니다.

그래서 알고리즘적 학생 등록 관리 시스템은 “학교”에게는 도움이 될 지 몰라도 “학생”들에게는 오히려 해가 될 수 있다는 말까지 나오고 있습니다. 알고리즘적 학생 등록 관리 시스템이 학교 뿐 아니라 학생들에게도 도움이 되기 위해서는 좀 더 깊은 연구와 논의가 이뤄져야 하는 것 같습니다.