"대학은 도저히 죽일 수 없는 것들의 무덤이다."

연세대 미래캠퍼스 '글로컬대학 30' 혁신기획서 '유니딕트(Unidict)솔루션' 

권 부총장 "유니딕트솔루션, 재학생중도탈락-전공추천 솔루션이라는데 더 큰 의미"

[U's Line 유스라인 정다연 기자] 대학가 핫이슈였던 ‘글로컬대학 30’ 예비지정에 선정된 연세대 미래캠퍼스가 혁신기획서에 제시한 대학 우수인재 지역정주 위한 지자체 연계·협력성과를 ‘보건‧의료 및 AI 산학융합지구개발에 적극 활용하고, 최종목표 ‘데이터중심 미래형 대학모델구축’이라는 대학의 과학적 혁신방향 큰 그림을 그릴 수 있었던데에는 대학현업 최적화 인공지능 ‘유니딕트(Unidict) 솔루션’이 기반이 됐다고 권명중 연세대 미래캠퍼스 부총장<사진>이 밝혔다.

권 부총장이 언급한 ‘글로컬대학 30’에서 높게 평가됐다는 ‘데이터중심 미래형 대학모델 구축’이라는 과학적 혁신방향은 구상이나 계획수준이 아니라 그동안 직접 실행으로 터득한 여러 AI 솔루션 등 노하우와 성과결과가 기반이 됐기 때문에 어떤 대학이 제출한 ‘혁신기획서’ 보다 사업실현성이 뛰어날 것이라는 전망은 평가에서 뚜렷한 차별화가 됐을 것이라는 분석도 함께 나왔다.

권 부총장이 설명한 알고리즘랩스 ‘Unidict 솔루션’ 성과가 대학마다 심각한 고민주제인 ‘재학생 중도탈락’과 ‘적합한 전공추천’ 분야 해법이라는데 더 큰 의미로 받아들여진다. ‘Unidict 솔루션’의 연세대 미래캠퍼스에서 놀라운 성과는 YTN 등 언론사에서 집중 조명됐다. 이어 지난 2월 교육부주최 대학혁신포럼에서 연세대는 '빅데이터를 활용한 AI 에듀가이드 구축사례' 성과공유 차원 발표를 했다. 현재 연세대 미래캠퍼스는 알고리즘랩스와 교과-비교과추천 솔루션 도입을 논의하고 있다.

그렇다면, 연세대 미래캠퍼스가 실현가능성이 뛰어난 ‘데이터중심 미래형 대학모델 구축’이라는 학교 발전목표를 도출하기까지 거쳐왔던 과정중 핵심적이고, 근간이 되는 내용을 들여다본다는 것은 많은 대학들이 벤치마킹할 요소가 충분함을 뜻한다.

권 부총장은 “학생의 미래계획에 학교는 방관자가 돼서는 안 된다.”고 강조했다. 권 부총장의 이 같은 지적은 2021년 재적학생 대비 중도탈락비율과 해당 학생수가 2008년 대학알리미 첫 공시이후 역대 최고치를 기록한 시점에서 더욱 무겁게 받아들여진다. 그만큼 많은 학생들이 자신의 전공과 진로에 대해 많은 고민을 하다 결국 답을 못 찾고 학교를 중도탈락을 한다는 것이다.

연세대 미래캠퍼스, 교육부주최 부산벡스코 대학혁신포럼 성과공유발표

권 부총장은 “연세대가 학생의 미래계획에 가장 먼저 접근한 내용은 자신의 진로 및 전공적성이 파악하지 못 하는 상황이다. 마치 망망대해 바다에서 어느 방향으로 항해해야 하는지를 학생-학교가 함께 머리를 맞대고 풀어내지 않으면 학교의 미래계획 수립은 결코 가능하지 않고, 실현가능한 학교 발전계획과 비전은 더더욱 제시할 수 없다”고 강조했다.

연세대 미래캠퍼스로서는 한국 대학의 대변혁기에 시점에 해야하는 중요한 결정인만큼 솔루션의 선택이유가 분명해야만 했다. 연세대 미래캠퍼스 관계자는 “상황파악은 전체적이지만, 솔루션 제공은 학생마다 개별적이어야 한다”는 AI기반 학생관리시스템 선택의 큰 기준을 설정했다. 또한 “대학마다 처한 상황이 각기 다르다. 특히, 가지고 있는 데이터 또한 상이하다. 따라서 솔루션 시스템에 대한 방향성과 요구가 다 다를 수 밖에 없다. 그럼에도 이를 포괄해 해결해 줄 수 있는 솔루션이어야만 한다”는 구체적인 기준도 세웠다.

연세대 "대학별 정확한 해결가능할만큼 솔루션 '커스터마이징' 수준" 매료  

그 결과 연세대의 니즈에 정확하게 부합하는 알고리즘랩스의 ‘Unidict 솔루션’을 만나게 됐다. 연세대가 ‘Unidict 솔루션’에 가장 매료된 부분은 대학별 상황마다 적합한 최적의 AI알고리즘을 만들어 해당대학 문제를 정확히 해결할 수 있도록 솔루션 커스터마이징(Customizing) 수준이 매우 높다는 점, 70여개 대기업과 수행한 수많은 프로젝트에서 기술력과 레퍼런스(Reference)확인이 충분히 가능했다는 점이다.

이는 알고리즘랩스가 빠르고, 쉽게 대학 현업에 인공지능이 적용되도록 개발한 ‘AI 파이프라인 옵티마이저(AI Pipeline Optimizer)'라는 독보적 특허기술에서 비롯된다. '재학생 중도탈락 예측모델’은 대학내 다양한 데이터를 취합하고 수집해 2000여 개의 AI Pipeline을 활용해 재학생의 문제요소를 종합적으로 분석 및 판단해 개인화한 결과값을 도출한다.

연세대는 2021년 알고리즘랩스로부터 ‘재학생 중도탈락 예측모델’과 ‘전공추천 모델’ 시스템을 도입했고, 2022년에는 솔루션 고도화를 진행해 모델 성능향상 및 기능 최적화를 구현했다. 연세대 미래캠퍼스의 빅데이터 체계를 바탕으로 한 알고리즘랩스의 솔루션 적용결과, 인공지능 예측모델 정확도는 95.47%라는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 ‘전공추천 모델’ 솔루션은 61% 학생이 교육과정을 자발적으로 융합하면서 자신을 스스로 맞춤형 인재로 발전시켜 나가는 성과를 보였다.

"무전공 선발-바이러스 팬데믹, '중도탈락예측 솔루션' 마련은 필수"  

연세대가 ‘Unidict 솔루션’을 학교현장에 서둘러 적용계획을 세운데에는 70%에 가까운 학생을 ‘무전공’으로 선발하기 때문에 ‘전공추천 모델’ 솔루션으로 학생들의 전공선택 지원은 그 무엇보다 시급한 정책이었다. 또한, Covid-19 펜데믹 등 급격한 교육환경 변화, 무전공 선발에 따른 중도탈락 학생위험군 조기관리가 ‘중도탈락 예측’ 모델을 도입한 배경이다.

특히, 전공간 벽을 허무는 ‘무전공’ 선발을 교육부가 장려차원에서 고등교육법 시행령 개정에 돌입해 많은 대학이 당장 연세대 미래캠퍼스와 유사한 지원정책 고민을 할 수 밖에 없는 처지가 될 수 있기 때문에 연세대 적극적인 솔루션 도입사례는 시사하는 바가 크다.

권명중 연세대 부총장은 “연세대 미래캠퍼스는 지속적으로 AI 에듀가이드 고도화를 위해 연세데이터 허브를 통해 학생성공 데이터를 수집하고, 연세대 미래캠퍼스의 혁신계획인 ‘글로컬대학 30’사업중 신속한 거버넌스 혁신, 데이터기반 성과관리 등 전반에서 AI는 사업을 추동하는 기반”이라면서 “ 앞으로도 미래캠퍼스에서 AI 솔루션은 다양한 분야에 도입돼 혁신성공을 주도할 것”이라고 전망했다.

알고리즘랩스측은 대학 관계자들의 AI솔루션 질의에 상세한 설명을 하겠다고 밝혔다. (문의) : 02-303-2650

無전공선발·학과 벽허물기·1학년 전과허용, "중도탈락-전공추천솔루션마련 ‘발등의 불'"

[U's Line 유스라인 이경희 기자] A지역거점국립대는 최근 5년간 학생 4000여 명이 자퇴했다. 주요 9개 거점국립대의 전체 자퇴생수는 5년 새 1300여 명 증가했다. 이 같은 중도탈락은 학령인구감소로 나타나는 정원미달보다 학교로서는 심각성이 더 크다고 우려한다. 지역대학 위기는 정원미달에 중도탈락 심각성이 얹혀져 지역거점국립대로 번지고 있는 가운데 AI기반 ‘재학생 중도탈락선제관리 솔루션’이 대학사회의 시대적 대안으로 제시되고 있다.

대학가 이슈가 된 중도탈락관리 솔루션, 전공추천 솔루션의 주인공은 AI 커스터마이징 플랫폼 기업 ㈜알고리즘랩스다. 삼성, 현대, LG, 포스코 등 국내 주요 대기업의 HR(인사관리) 인사관련 승진적합도, 직무연수추천 정확도 등 솔루션을 제공하며 업무효율성을 제고시켰다는 평가를 받았다. 특히, AI기반 ‘기업 탈적예측 솔루션’을 통해 고위험군 인재이탈과 퇴사자에 대해 85%이상 예측 정확도를 나타냈다.

알고리즘랩스는 이같은 기업 솔루션을 급변하는 국내대학 환경에 포커스를 맞혀 AI기반 ‘재학생 중도탈락선제관리 솔루션’, ‘전공추천 솔루션’ 등으로 개발했다. 이미 여러 대학에서 중도탈락예측 솔루션의 95% 이상의 높은 정확도와 자발적 전공추천 융합률을 나타내면서 솔루션을 접한 대학들은 ‘시대적 대안’이라는 평가를 할 정도로 긍정 평가를 내놓고 있다.

해외 대학에서는 수 년 전부터 정원미달 문제 해결책으로 AI를 활용한 학생관리와 학습지원을 통해 학생들의 중도탈락 문제를 해결해 왔다. 사례로 미국 애리조나주립대(ASU)는 지난 2019년 빅데이터와 AI를 활용해 개별학습자 고유의 강점과 약점을 파악한 후 분석내용을 학생관리에 적용했다. 이를 통해 과거 82%에 달하던 중도탈락률이 14%로 감소되는 성과를 보였다. 또, 이탈리아의 바리 알도 모로 대학교(The University of Bari Aldo Moro)는 국적, 출생지역, 학습정도, 거주지역, 성별 등의 데이터를 AI기반으로 한 학생선제관리 솔루션을 적용한 결과 80% 정확도로 학생들의 중도탈락을 예측하는 수치를 얻었다.

또한, 알고리즘랩스의 AI기반 ‘전공추천 솔루션’은 ‘중도탈락 예측 솔루션’과 함께 대학의 니즈가 커질 환경으로 조성되고 있다. 2025학년부터 무(無)전공 선발이 가능하도록 고등교육법 시행령이 개정에 들어가 대학마다 학생적성과 역량에 부합하는 학생선제관리 ‘전공추천 솔루션’ 지원은 발등의 불이 됐다.

지금은 컴퓨터공학과, 심리학과 등 ‘학과’ 또는 자율전공학부, 경영학부 등 ‘학부’ 단위로 신입생을 뽑지만 앞으로는 학과나 학부 없이 ‘A대 1학년’으로 선발되기 때문이다.

또한, 학과를 바꾸는 ‘전과’도 그간 2학년부터 허용됐지만 이제 1학년(2학기부터)도 할 수 있게 된다. 또 각 대학은 전과를 신청하는 그해에 생긴 ‘신설 학과’로는 기존 재학생들의 전과를 제한해 왔지만 교육부가 이 부분도 허용하기로 해 학생들의 ‘전공추천 솔루션’은 대학 학생지원 최우선 정책으로 채택될 수 밖에 없을 것으로 예상된다.

또한, 지난달에 발표된 ‘글로컬대학 30’ 1차 관문을 통과한 15곳 대학들의 혁신기획서를 살펴 본 결과, 전공이나 학과의 벽을 허문 대학들이 양호한 점수를 받은 것으로 분석됐다. 이제 ‘무전공’ 선발확대, 전공·학과 대학이 학과나 학부의 한계를 뛰어넘어 자유로운 형태로 신입생 선발과 학교운영은 빠르게 대학의 일반적인 상황이 될 것으로 예상된다.

또한, 예비지정 신청서 94건을 분석한 결과 모든 대학이 학사구조 개편안을 제시한 것으로 나타났다. 이 중 79%인 74건(87개교)은 신입생 모집단계부터 무전공제나 모집단위 광역화를 실시하겠다고 혁신기획서에 제시했다.

이 가운데 보건, 의료, 예체능, 사범계열을 제외하고 100% 무전공 모집을 내걸었던 신청서는 25건, 첨단융합대학이나 자율전공학부 등 정원 일부 무전공 모집을 제시한 신청서는 23건으로 대학수로 55개교에 이른다. 이는 대학 신입생 모집인원 4만 5000여명 규모로, 전체 글로컬대 예비지정 신청대학의 23%가 무전공 모집으로 전환할 계획인 것으로 분류됐다. 결국 이같은 무전공의 확산은 대학입장에서는 자발적 '전공추천'으로 이끄는 지원정책 마련이 시급하다는 것을 뜻한다. 

손진호 알고리즘랩스 대표는 “AI기반 학생선제관리 '전공추천 솔루션'은 신입생의 개인별 성향과 기존 재학생들의 자료를 모은 빅데이터를 취합·분석해 제공한다. 학교는 개인 맞춤형 관리를 제공함으로써 학생들을 밀착 관리하고, 학생들은 학교의 선제적 맞춤 관리로 원활한 졸업은 물론 취업까지 성공적인 학교생활을 이어갈 수 있도록 지원해 나갈 것"이라고 말했다.