학점은 남고, 역량은 사라진다. AI 경제 앞에서 대학 교육은 무엇을 증명하고 있는가?

흔들리는 학위의 약속, 사라지는 교육의 설명력

최근 채용 시장에서 자주 반복되는 질문은 단순하다. 어떤 전공을 했는지, 어떤 성적을 받았는지가 아니라, 지금 이 사람이 무엇을 할 수 있는가다. 같은 학위를 가지고 있어도 실제 업무 수행 능력은 크게 다를 수 있다는 인식이 확산되면서, 학위와 성적이 더 이상 개인의 역량을 자동으로 설명해주지 못하는 상황이 늘어나고 있다. 이러한 변화를 흔히 ‘AI 경제’라는 말로 묶어 부르기도 한다. 여기서 말하는 AI 경제는 인공지능 산업의 성장이나 특정 기술의 확산을 의미하지 않는다. 오히려 AI가 일의 기본 도구가 되면서, 사람의 능력을 판단하고 선택하는 기준 자체가 바뀌고 있는 경제 환경을 가리킨다. 무엇을 알고 있는지보다, 그 지식을 활용해 어떤 문제를 해결할 수 있는지가 더 중요해진 상태다.

이 변화는 대학 교육이 오랫동안 제공해온 ‘학위라는 신호’의 역할을 근본적으로 흔들고 있다. 특정 전공의 학위를 취득했다는 사실은 그 자체로 일정 수준의 지식과 훈련을 거쳤음을 의미했고, 고용 시장은 이를 선별의 기준으로 활용해왔다. 학위는 개인의 능력을 완벽하게 설명하지는 못했지만, 최소한 “교육을 통해 무엇인가를 습득했다”는 제도적 보증으로 기능해왔다. 그러나 최근 들어 이 약속은 빠르게 약화되고 있다. 학위를 소지했는지보다 실제로 무엇을 할 수 있는지가 채용 과정의 전면으로 떠오르면서, 학위가 제공하던 설명력은 점점 설 자리를 잃고 있다. 이 변화의 배경으로 흔히 인공지능(AI)을 비롯한 기술 환경의 급격한 변화를 지목한다. 실제로 자동화와 알고리즘의 확산은 직무의 성격을 빠르게 바꾸고 있으며, 기업이 요구하는 역량 또한 단기간에 재편되고 있다. 그러나 문제의 핵심을 기술 변화 그 자체로만 설명하기에는 부족하다. 기술은 질문을 던졌을 뿐이고, 대학이 그 질문에 충분히 응답하지 못한 구조적 문제가 오히려 더 오래 축적돼 왔다고 보는 편이 정확하다.

대학은 여전히 교과목 이수와 성적을 중심으로 교육의 결과를 기록한다. 학생이 어떤 과목을 수강했고, 그 과목에서 어떤 성적을 받았는지는 상세하게 남지만, 그 과정을 통해 무엇을 실제로 할 수 있게 되었는지는 거의 설명되지 않는다. 이 기록 방식은 대학 내부에서는 익숙한 언어지만, 고용 시장의 관점에서는 점점 해독이 어려운 신호가 되고 있다. 학점은 남지만, 그 학점이 의미하는 역량은 점점 불분명해지고 있는 셈이다. 이러한 불일치는 대학 교육의 질적 저하를 의미하지는 않는다. 많은 대학은 여전히 의미 있는 학습 경험을 제공하고 있고, 학생들 또한 다양한 방식으로 성장하고 있다. 문제는 그 성장이 제도적으로 포착되지 않고, 외부에 전달되지 않는다는 데 있다. 대학이 제공한 교육의 성과를 대학 스스로 설명하지 못하는 상황이 반복되면서, 학위는 점차 ‘불완전한 정보’로 인식되기 시작했다.

AI가 바꾼 것은 직무가 아니라, 질문의 방식이다

AI의 등장은 대학 교육을 둘러싼 질문의 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았다. 과거에는 특정 지식이나 기술을 얼마나 많이 알고 있는지가 중요한 기준이었다면, 이제는 그 지식을 활용해 새로운 문제를 정의하고 해결할 수 있는지가 더 중요한 평가 요소로 떠오르고 있다. 알고리즘과 도구는 빠르게 대체되지만, 문제를 구조화하고 맥락을 이해하며 타인과 협업하는 능력은 쉽게 자동화되지 않기 때문이다. 이 변화는 대학 교육의 방향성 자체를 전면 부정하는 것이 아니다. 오히려 대학이 오랫동안 강조해온 비판적 사고, 분석 능력, 의사소통 역량의 중요성을 다시 한 번 확인시켜주는 계기라고 볼 수 있다. 문제는 이러한 역량이 실제 교육 과정에서 얼마나 길러지고 있는지가 아니라, 그것이 어떻게 드러나고 증명되고 있는가에 있다. 대학은 학생들에게 다양한 경험을 제공하지만, 그 결과를 외부에서 이해할 수 있는 형태로 제시하는 데에는 여전히 서툴다.

AI는 이 간극을 더욱 선명하게 드러냈다. 기업은 더 이상 “무엇을 배웠는가”보다 “지금 무엇을 할 수 있는가”를 묻기 시작했고, 대학의 성적표는 이 질문에 충분히 답하지 못하고 있다. 이로 인해 대학 교육은 과소평가되거나, 혹은 실제 가치와 무관하게 일률적으로 의심받는 상황에 놓이게 됐다. 이는 교육 내용의 문제가 아니라, 교육 결과를 전달하는 방식의 문제에 가깝다. 결국 AI 시대의 대학 위기는 기술 대응의 문제가 아니라, 교육 성과를 설명하는 제도적 언어의 위기라고 할 수 있다. 대학은 오랫동안 내부적으로 통용되는 평가와 기록의 언어를 유지해왔지만, 외부 환경은 이미 그 언어를 더 이상 해석하지 않는다. 이 불일치가 해소되지 않는 한, 대학 교육은 실제보다 과소평가될 가능성이 크다.

‘내구적 역량’이라는 오래된 질문의 재등장

최근 고등교육 담론에서 자주 등장하는 ‘내구적 역량(durable skills)’이라는 개념은 완전히 새로운 주장은 아니다. 오히려 대학이 오래전부터 중요하다고 말해왔지만, 제도적으로는 충분히 다루지 못했던 질문이 다시 전면에 등장한 것에 가깝다. 기술과 도구, 직무 명칭이 빠르게 바뀌는 환경 속에서도 비교적 안정적으로 유지되는 능력, 다시 말해 특정 기술이나 플랫폼에 종속되지 않는 역량이 무엇인가에 대한 질문이다. 이 개념이 주목받는 이유는 AI가 인간의 노동을 대체하기 시작했기 때문만은 아니다. AI는 오히려 어떤 능력이 상대적으로 덜 대체 가능한지를 분명하게 드러내는 역할을 했다. 문제를 정의하고, 복잡한 상황 속에서 의미 있는 변수를 구분하며, 타인과 협력해 해결 경로를 설계하는 능력은 여전히 인간의 영역으로 남아 있다. 이러한 능력은 특정 전공이나 직무를 넘어 다양한 맥락에서 반복적으로 활용될 수 있다는 점에서 ‘내구적’이라고 불린다.

대학 교육은 이와 같은 역량을 전면적으로 부정해온 적이 없다. 인문학과 사회과학, 기초과학 교육은 오랫동안 사고력과 분석 능력, 의사소통 역량의 중요성을 강조해왔다. 그러나 이러한 역량은 대개 암묵적으로 기대될 뿐, 명시적으로 설계되거나 체계적으로 평가되지 않았다. 학생들은 해당 역량을 길렀을 수도 있지만, 그것이 무엇인지, 어느 수준에 도달했는지에 대해서는 명확한 기준을 제공받지 못했다. 이 지점에서 ‘내구적 역량’이라는 개념은 대학 교육의 내용을 새롭게 바꾸자는 주장이라기보다, 이미 존재하는 교육 성과를 다시 정의하고 드러내자는 문제 제기로 이해할 필요가 있다. 대학이 가르치는 것이 바뀌지 않았더라도, 그것을 설명하는 방식이 바뀌어야 한다는 요구가 여기에 담겨 있다. 문제는 대학이 이러한 역량을 교육의 핵심 성과로 공식화할 준비가 되어 있는가 하는 점이다.

평가가 바뀌지 않으면, 학습도 바뀌지 않는다

교육에서 평가 방식은 단순한 결과 측정 도구가 아니다. 무엇을 어떻게 평가하는가는 학생이 무엇에 시간을 쓰고, 무엇을 중요하게 여기게 되는지를 결정한다. 대학 교육에서 성적이 여전히 가장 강력한 신호로 작동하는 이유도 여기에 있다. 학생들은 점수를 얻기 위해 학습 전략을 조정하고, 교수자는 평가 가능한 범위 안에서 수업을 설계한다. 평가의 구조가 학습의 방향을 규정하는 셈이다. 문제는 현재의 평가 방식이 대학이 중요하다고 말하는 역량과 충분히 정합적이지 않다는 데 있다. 비판적 사고나 문제 해결 능력, 협업 역량은 교육 목표로 자주 언급되지만, 실제 평가에서는 시험 점수나 과제 제출 여부로 환원되는 경우가 많다. 이 과정에서 학습의 초점은 역량의 축적이 아니라, 과제 통과와 성적 획득으로 이동한다.

이러한 한계를 보완하기 위한 대안으로 제시되는 것이 ‘실제 수행 중심 평가’, 이른바 authentic assessment다. 이는 학생이 수행한 과제가 교육 목표와 어떻게 연결되는지를 명확히 하고, 그 결과를 점수가 아닌 역량의 수준으로 해석하려는 시도다. 중요한 것은 평가 결과가 단순한 등급으로 남는 것이 아니라, 학생이 어떤 능력을 어느 정도까지 발휘했는지를 설명하는 자료로 기능하는 것이다. 그러나 이러한 평가 방식은 단순히 새로운 과제를 추가한다고 해서 구현되지는 않는다. 평가 기준을 명확히 정의하고, 교수자가 해당 기준을 일관되게 적용할 수 있도록 지원하는 구조가 필요하다. 또한 학생 역시 자신이 무엇을 평가받고 있는지, 그 평가가 어떤 역량과 연결되는지를 이해해야 한다. 평가 방식의 변화는 곧 교육 설계 전반의 변화를 요구하는 작업이다. 대학이 평가 방식을 근본적으로 재검토하지 않는 한, ‘내구적 역량’은 구호에 머물 가능성이 크다. 무엇을 가르칠 것인가에 대한 논의 못지않게, 무엇을 어떻게 평가할 것인가에 대한 질문이 교육 개혁의 중심에 놓여야 하는 이유다.

성적표는 남지만, 학생의 역량은 남지 않는다

대학 교육의 결과를 가장 공식적으로 보여주는 문서는 여전히 성적표(transcript)다. 성적표에는 학생이 어떤 과목을 수강했고, 어떤 성적을 받았는지가 체계적으로 기록된다. 이 문서는 오랫동안 학업 성취를 증명하는 표준 수단으로 기능해왔고, 대학과 대학 사이, 혹은 대학과 사회를 잇는 공용 언어처럼 사용돼 왔다. 그러나 오늘날 이 기록 방식은 점점 더 많은 질문에 직면하고 있다. 성적표는 과목 중심의 기록이다. 어떤 내용을 배웠는지보다는 어떤 과목을 통과했는지가 핵심 정보로 남는다. 성적 역시 상대적 비교를 전제로 한 단일 수치로 제시될 뿐, 학생이 해당 과목에서 어떤 능력을 어느 수준까지 발휘했는지는 충분히 드러나지 않는다. 결과적으로 성적표는 학습의 과정을 압축하는 데에는 성공했지만, 그 압축 과정에서 교육의 핵심 성과를 상당 부분 탈락시켜 왔다.

이 한계는 대학 내부에서는 크게 문제 되지 않았을 수 있다. 교수자와 학생은 수업의 맥락을 공유하고 있고, 성적표는 행정적 관리 수단으로도 충분히 작동해왔다. 그러나 대학 바깥에서는 상황이 다르다. 기업이나 사회는 성적표를 통해 학생의 실제 역량을 해석하기 어렵고, 결국 학위와 성적은 점점 신뢰도가 낮은 신호로 인식된다. 이는 학생 개인의 문제가 아니라, 교육 성과를 전달하는 제도적 장치의 한계에 가깝다. 이러한 상황에서 대학 교육은 종종 오해를 받는다. 성적표가 설명하지 못하는 능력은 존재하지 않는 것처럼 취급되거나, 학생 개인의 부가적인 노력으로만 해석된다. 대학이 제공한 학습 경험과 그 결과가 제도적으로 누적되지 않는 구조 속에서, 교육의 가치는 점점 개인의 서사에 의존하게 된다. 이는 대학 교육 전체의 공적 신뢰를 약화시키는 요인으로 작용한다.

기록의 문제는 기술이 아니라 제도의 문제다

성적표의 한계를 보완하기 위한 대안으로 최근 주목받는 개념이 ‘역량 기반 기록’, 혹은 ‘역량 추적(competency tracking)’이다. 이는 학생이 교육 과정 전반에서 수행한 과제와 평가 결과를 누적해, 어떤 역량이 어떻게 형성되었는지를 보여주려는 시도다. 중요한 것은 이 기록이 단일한 성적이나 등급이 아니라, 학습의 맥락과 결과를 함께 담는 자료로 기능한다는 점이다. 그러나 이러한 논의는 종종 기술적 해결책의 문제로 오해된다. 디지털 포트폴리오, 배지, 플랫폼 도입과 같은 도구가 강조되면서, 마치 새로운 시스템만 도입하면 문제가 해결될 것처럼 논의가 흐르기도 한다. 하지만 기록 방식의 변화는 단순한 기술 도입의 문제가 아니다. 무엇을 기록할 것인가, 그 기록이 어떤 기준에 따라 해석될 것인가에 대한 교육적 합의와 제도 설계가 선행되지 않는 한, 새로운 도구 역시 기존 성적표의 한계를 반복할 가능성이 크다.

역량을 기록한다는 것은 곧 대학이 교육의 성과를 어떻게 정의하는지를 명확히 드러내는 작업이다. 어떤 능력을 핵심 성과로 삼을 것인지, 그 능력이 어느 수준에 도달했을 때 의미 있는 성취로 인정될 것인지에 대한 합의 없이는, 기록은 또 다른 형식적 문서로 전락할 수밖에 없다. 이 과정에는 교육과정 설계, 평가 기준, 교수자의 역할 재정의가 모두 포함된다. 따라서 ‘역량 추적’은 새로운 시스템의 문제가 아니라, 대학 교육이 스스로의 결과를 책임 있게 설명할 준비가 되어 있는지를 묻는 질문에 가깝다. 대학이 무엇을 가르쳤는지뿐 아니라, 그 결과로 학생이 무엇을 할 수 있게 되었는지를 제도적으로 말할 수 있을 때, 기록은 비로소 의미를 갖는다. 그렇지 않다면 어떤 기술도 교육의 신뢰를 회복해주지는 못할 것이다.

대학의 위기는 미래 대응이 아니라, 현재의 불일치다

대학을 둘러싼 위기를 흔히 ‘다가올 변화에 대비하지 못한 결과’로 설명하지만, 보다 정확한 진단은 이미 벌어지고 있는 불일치에 가깝다. 대학은 여전히 기존의 교육 구조와 기록 방식을 유지하고 있지만, 사회와 노동시장은 이미 다른 질문을 던지고 있다. 무엇을 전공했는지가 아니라, 무엇을 할 수 있는지를 묻는 질문 앞에서 대학은 충분한 답을 제공하지 못하고 있다. 이 불일치는 서서히 누적돼 왔다. 학위는 여전히 발급되고, 성적표도 정상적으로 출력되지만, 그 문서가 전달하는 정보의 밀도는 점점 낮아지고 있다. 대학 내부에서는 큰 문제가 없는 것처럼 보일 수 있으나, 외부에서는 대학 교육의 결과가 점점 불투명해지고 있다. 이는 대학의 교육 내용이 부실해졌기 때문이 아니라, 교육의 성과를 설명하는 제도적 언어가 더 이상 작동하지 않기 때문이다.

AI는 이 불일치를 가속화한 촉매에 가깝다. 기술 변화는 대학이 오랫동안 미뤄왔던 질문을 더 이상 회피할 수 없게 만들었다. 무엇을 가르쳤는지가 아니라, 그 결과로 학생이 어떤 역량을 갖추게 되었는지를 말할 수 있는가라는 질문은 이제 선택이 아니라 필수가 되고 있다. 대학이 이 질문에 응답하지 않는다면, 교육의 가치는 점점 외부에서 재해석되거나 축소될 수밖에 없다.

대학 교육의 결과를 명확히 설명하지 못하는 상황이 지속될수록, 그 비용은 여러 주체에게 분산되어 전가된다. 학생은 자신의 학습 경험을 스스로 설명해야 하는 부담을 떠안고, 대학은 교육의 성과를 제도적으로 증명하지 못한 채 신뢰 하락을 감내하게 된다. 고용 시장 역시 학위를 신뢰하지 못하면서, 더 많은 비공식적 선별 장치를 도입하게 된다. 이 과정에서 발생하는 비용은 단순히 행정적 비효율에 그치지 않는다. 교육의 가치가 개인의 서사나 추가적인 증명 노력에 의존하게 되면서, 대학 교육의 공공적 의미는 약화된다. 어떤 학생은 자신의 역량을 효과적으로 설명할 수 있는 자원을 갖추고, 어떤 학생은 그렇지 못한 상황에서, 교육의 결과는 점점 불평등하게 해석될 위험도 커진다.

대학이 변화에 소극적인 이유는 이해할 수 없는 바는 아니다. 평가와 기록 방식을 바꾸는 일은 교육과정, 교수자의 역할, 행정 시스템 전반에 영향을 미친다. 그러나 이러한 변화의 어려움이 곧 변화의 필요성을 줄여주지는 않는다. 오히려 변화가 늦어질수록, 대학이 감당해야 할 신뢰 회복의 비용은 더 커질 가능성이 크다.

대학은 무엇을 증명할 것인가

AI 경제 앞에서 대학이 직면한 질문은 단순하다. 대학은 앞으로 무엇을 증명할 것인가. 더 많은 지식을 전달했다는 사실인가, 아니면 학생이 실제로 무엇을 할 수 있게 되었는가라는 결과인가. 이 질문에 대한 답은 교육 내용의 선택뿐 아니라, 평가와 기록 방식 전반을 재구성하는 문제로 이어진다.

대학은 이미 오랫동안 의미 있는 교육을 제공해왔고, 여전히 사회에 필요한 역량을 길러내고 있다. 문제는 그 성과를 제도적으로 말할 수 있는 언어를 갖추고 있는가에 있다. 학점과 성적표에 머물러 있는 한, 대학은 자신의 교육을 충분히 설명하지 못할 것이다.

대학 교육의 신뢰를 회복하는 일은 기술 도입이나 일회성 개편으로 해결되지 않는다. 무엇을 가르치고, 어떻게 평가하며, 그 결과를 어떤 방식으로 기록하고 전달할 것인가에 대한 일관된 구조가 필요하다. AI 시대의 대학 위기는 미래의 문제가 아니라, 이미 작동하지 않기 시작한 현재의 제도를 어떻게 재설계할 것인가에 대한 질문이다. 대학이 이 질문에 응답할 수 있을 때, 학위는 다시 의미 있는 신호로 작동할 수 있을 것이다.

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