챗GPT 시대, 전통적 강의 한계
지식 전달 넘어 토론 비중 확대
탁월한 연구자일수록 강의 기피
과목 선택·운영 자율성 늘려야

챗GPT 시대에 대학에서 가르친다는 게 무엇을 의미하는지 성찰하고 있다. 챗GPT가 교수의 강의록보다 훨씬 풍부한 지식을 학생들에게 제공할 가능성이 크다. 적어도 지식의 전달에 있어서는 교수의 전통적 강의가 인공지능(AI)을 넘어서기 어렵다. 이것으로 해결되지 않는 코칭과 멘토, 토론의 비중을 대학은 확대해야 할 것이다.

이러한 토론을 준비하며 재미있는 분석을 하나 해 보았다. 대학에서 탁월한 연구력을 보유한 교수가 강의도 탁월하게 하는가? 교수가 연구와 강의를 모두 탁월하게 잘하는 게 제일이겠지만, 양자의 관계가 분명히 드러나진 않는다.

상식적으로 연구 아이디어와 실적이 많은 교수가 강의를 잘하는 게 당연할 것 같으나 각국에서 수행된 연구는 대부분 양자 사이에 상관성이 없다는 결론을 제시해 왔다. 과연 그럴까?

한국의 대표적인 대학에서 과거 4년 동안 개설된 2만 4043개의 강의에 대한 학생들의 평가 결과와 담당 교수의 연구 실적을 비교 분석해 보았다. 일차적으로 강의에 대한 학생들의 만족도와 교수의 연구 실적을 다양한 통계기법으로 분석해 보니 양자 사이에는 상관성이 없는 것으로 나타났다. 각국에서 제시된 분석 결과들이 연구력과 강의 실력 간의 상관성을 부정한 결론과 유사하다.

그래도 좀 이상하다. 보편적인 우리의 상식이 추론하는 상관성에 대한 궁금증이 사라지지는 않는다. 추가적인 분석을 세부적으로 해 보았다. 시각을 조금 바꿔 학생들의 만족도가 아니라 학생의 역량 개발에 도움을 주는지 여부와 교수의 연구 실적을 교차분석해 보니 상관성이 나타났다. 연구에 대한 열정, 호기심, 연구를 수행해 본 경험 등이 학생들로 하여금 능력을 개발하도록 자극하고 이끌어 주는 것이 확실하다. 세부적인 전문성이 요구되는 과학 분야에서는 이러한 현상이 더욱 뚜렷하다.

그렇다면 왜 대부분의 기존 연구들에서 교수의 탁월한 연구 업적과 강의 수준 사이에 상관성이 없는 것으로 나타났을까. 강의의 수준이라는 것을 일반적인 학생들의 만족도와 동일시하면 그러한 결과를 얻게 된다. 각국에서 나온 대다수 연구들이 교수의 좋은 강의 여부를 학생들의 강의에 대한 만족도 수준으로 갈음했기 때문에 상관성이 숨어 버렸다. 강의의 수준을 만족도 외에 자신의 역량 개발 같은 세부적인 항목으로 나누어 접근하면 그중 영향을 받는 부분이 나타난다.

교수자의 측면에서도 우수한 연구력과 강의 수준 사이에 상관성을 없애 버리는 요인이 존재한다. 연구에 몰두하는 우수 교수일수록 강의 부담을 싫어한다. 의무 강의시수를 획일적으로 학교가 배정할수록 그에 대한 부담감과 거부감은 먼저 연구력이 탁월한 교수에게서 나타난다. 이들이 강의에 몰두해 실력 발휘를 하기는커녕 연구를 지속하기 위해 강의를 희생할 가능성이 농후하다.

우수한 연구력을 발휘하는 교수나 교사에게 탁월한 강의를 하게 하는 조건은 명백해진다. 강의 부담을 줄여 주는 것이다. 한국의 대학들은 대부분 학기당 두 과목이나 세 과목을 모두가 의무적으로 강의하도록 규정하고 있다. 탁월한 연구 실적을 발휘하는 교수에게 탁월한 강의를 하게 하려면 여기에 여유를 주어야 한다.

또 하나의 방안으로는 과목의 선택과 운영에 있어 최대한의 자율성을 교수자에게 부여하는 게 필요하다. 탁월한 연구자에겐 자신이 고민하고 연구한 경험을 학생들에게 털어놓고 발표하는 것 자체를 강의로 인정해 주는 게 최선이다. 연구 중심 대학이나 대학원 중심 대학이 아닐수록 구체적 매뉴얼과 기준으로 강의 과목과 운영을 제약하고 있음을 볼 수 있다. 탁월한 강의가 많아지게 하려면 유연성을 확대해야 한다.

젊은 세대에게 좋은 강의를 제공하기 위해, 그리고 대학이 스스로 살아남기 위해서는 강의의 내용과 방법을 개선할 필요성이 커지고 있다. 사이버 공간에는 이미 글로벌 대학들이 탁월한 강좌를 수없이 올려놓고 있는 상황이다. 한국의 대학들도 더이상 그것들을 외면하기 어려운 환경에 놓여 있다.

이종수 연세대 국제캠퍼스 부총장