3.1. 지역 국립 S대학의 교양교과목 운영 사례

이 연구에서는 국내 대학 중 지역 국립 S대학에서의 정량적 사고력 증진을 위한 교양교과목 운영 사례를 제시하고자 한다. S대학은 2020 교양 교육과정 개편을 통해 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목을 개발하여 운영하고 있다. 당초 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목을 개발하고자 했을 때는 공통교양으로서 모든 계열의 학생이 필수적으로 수강할 수 있도록 할 계획이었다. 그러나 교양 교육과정 개편 심의 과정에서 교양필수 학점의 증가에 대한 우려로 인해 공통교양이 아닌 2학점 2시간의 선택필수교양으로 영역이 변경되었다. 이에 학생들은 선택필수교양으로서 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 또는 <사고와 글쓰기> 교과목 중에서 한 개 교과목 이상을 의무 수강해야 한다.

현재 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목은 매 학기 9~13개 분반이 개설되어 운영되고 있다. 다만 개설된 전체 분반 중 1~2개 분반은 사범대 학생을 대상으로 개설되며, 이 분반은 표준강의안이 아닌 소프트웨어 활용 중심의 별도 강의안으로 운영된다는 특이점이 있다. 이에 이 연구에서는 소프트웨어 활용 중심으로 운영되는 분반이 아닌, 정량적 사고력 증진에 더욱 초점을 맞춘 분반을 연구 대상으로 삼아 정량적 사고력 증진을 위한 교육 내용을 살펴보고자 한다.

S대학의 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목은 ”양적 관계를 기반으로 사고하는 정량적 사고와 일상의 알고리즘을 위한 컴퓨팅 사고를 토대로 4차 산업혁명 시대에 필요한 과학적 사고력과 자기성찰 기반 학습을 통한 과학적 문제해결 능력을 함양”(순천대학교, 2022: 51)하기 위한 교과목이다. 이 교과목에서는 학생들이 정량적 사고를 기반으로 과학과 현대 사회를 이해하기 위한 다양한 데이터를 다룬다. 즉, 자신이 찾은 데이터를 표와 그래프로 표현해 보거나, 표와 그래프로 표현된 데이터를 해석해 보는 연습을 하게 된다. 그리고 통계에 대한 올바른 이해를 바탕으로 가짜 정보를 구별해 보거나 상관관계와 인과관계를 구별해 보기도 하며, 정성적 정량화(페르미 추론)를 이해해 보는 활동으로 이루어진다. 이를 통해 궁극적으로는 데이터에 대한 이해를 바탕으로 합리성과 비합리성을 구별할 수 있는 과학적 문해 능력(scientific literacy)을 기르는 것을 목적으로 삼는다.

과학적 문해 능력은 앞서 논의했던 정량적 사고뿐만 아니라 컴퓨팅 사고 또한 필요로 한다. 이때의 컴퓨팅 사고란 컴퓨터처럼 사고하는 것, 즉 어떠한 문제를 해결할 때 수행해야 할 과정이나 절차를 이해하고, 이에 맞게 문제를 효율적으로 해결하고자 하는 사고를 의미한다. 특별히 S대학에서는 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목에서 컴퓨팅 사고를 다룰 때도 기존의 소프트웨어 관련 교양교과목처럼 본격적인 소프트웨어를 다루는 방법이나 전문적인 알고리즘 등을 다루지 않는다. 다양한 계열의 학생들이 자신에게 주어진 문제를 논리적으로 해결할 수 있는 사고 체계를 기르는 것을 더욱 중요하게 여기기 때문이다(심상덕 외, 2020: 6).

이러한 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 개발 시 중요하게 삼은 것은 기존의 대학수학 및 과학 관련 교양교과목에서의 문제풀이식 수업을 지양하고자 했다는 것이다. 이는 앞서 한국교양기초교육원에서 양적 추론 프로그램 개발 시 문제 풀이보다는 풀이 결과에 대한 해석을 더 중요하게 여기고자 했던 취지와 맥을 같이 한다(최병문 외, 2021: 36). 단순한 문제 풀이식 수업으로는 학생들에게 자신이 학습한 내용을 일상생활에 응용할 수 있는 능력을 기르도록 하는 데 극히 제한적이다. 이보다는 주어진 양적 데이터가 나 또는 우리 사회에 어떠한 영향을 미치는지를 해석함으로써, 합리적인 의사결정을 내리는 데 도움이 되도록 하는 것이 중요할 것이다.

이를 바탕으로 S대학에서는 기존의 이공계열 학생을 위한 수학 및 과학 관련 교양교과목과 차별화를 두고자 계열과 관계없이 정량적 사고를 기를 수 있는 교과목을 개발하고자 했다. 이를 위해 이공계 교수를 비롯하여 인문사회계열 교수를 포함한 8명이 공동 논의를 통해 교과목 내용을 선정하고자 했다. 이러한 과정을 거쳐 2020년에 개발한 표준강의안의 교과목 강의 내용은 크게 ‘스프레드시트를 이용한 컴퓨팅 사고’, ‘정량적 사고와 수’, ‘지각의 한계 경험’, ‘수의 정확성’, ‘그래프의 효용성’, ‘가짜뉴스와 통계’, ‘상관관계와 인과관계’로 구성하였다. 이를 바탕으로 교수자마다 수업 내용의 세부 차이는 있으나 실제 운영되는 주차별 강의 내용은 <표 1>과 같다.

<표 1>

S대학의 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 주차별 강의 내용

<표 1>의 주차별 강의 내용을 살펴보면, 강의 도입부에서는 정량적 사고 및 컴퓨팅 사고에 대한 개념 및 정의를 통해 강의 전반에 대한 이해를 돕는다. 이어 구글 스프레드시트를 활용하여 수를 다룰 수 있도록 실습을 통해 스프레드시트(혹은 엑셀)의 기본적인 사용법을 습득하고, 수업 과정에서 마주하는 정량화된 정보를 스프레드시트로 다루는 과정을 거치게 된다. 이를 통해 컴퓨팅 사고에 기반한 문제해결이란 곧 ‘분해, 패턴 인식, 추상화, 알고리즘’이라는 구성 요소로 세분화하여 문제에 접근하고자 하는 태도에서부터 비롯됨을 학생들이 인식하게 되는 것이다. 이러한 과정에서 학생들은 아무리 복잡한 문제라도 문제를 분해하고 패턴을 찾아 단계적으로 분석하면, 논리적인 해결에 도달할 수 있음을 경험하게 된다.

강의 중반부와 후반부에서는 축척과 비율을 활용하여 인간의 지각 한계를 극복하는 방법이라든지 페르미 추정이라 불리는 정성적 정량화를 통해 쉽게 정보의 양을 추정해 보는 방법, 정보를 다양한 방식으로 그래프로 표현하고 이를 이해하는 방법, 잘못된 통계에 대한 해석으로 발생하는 가짜뉴스를 구별하는 방법 등을 배운다. 이때 실생활에서 접할 수 있는 사례를 제시하고, 이를 정량화된 정보로 해석해 봄으로써 학생들은 우리 주변에 발생한 다양한 문제를 과학적으로 이해해 보는 경험을 하게 되는 것이다.

<정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 운영에서 주목할만한 활동은 ‘자신만의 데이터 만들기’이다. <정량적 사고와 컴퓨팅 사고>는 과목의 여건상 주어진 정량적 데이터를 어떻게 다룰까에 대한 데이터 소비자 입장의 접근법이 주를 이룰 수밖에 없으나, ‘자신만의 데이터 만들기’ 활동을 통해 학생들은 데이터 생산 주체로서의 경험을 하게 된다. 한 학기 동안 장기 수행 과제로서 이루어지는 ‘자신만의 데이터 만들기’는 학생 자신이 일상에서 만나는 다양한 활동, 예를 들어 통학 소요 시간, 날씨, 식사량과 몸무게 변화 등을 정량적으로 기록하고 이를 표 및 그래프를 통해 정보화하여 학기 말에 발표하는 것을 포함한다. 이러한 과제 수행 과정을 통해, 정보로 활용될 수 있는 정량적 데이터를 생산하는 주체로서의 자각과 책임감을 심어주고자 하였다. 이 과정에서 학생 대부분은 앞서 언급한 일상생활에서의 데이터를 표 또는 그래프로 표현하는 데 그치는 한계가 발견되기도 하였다. 그러나 데이터의 시각화 과정을 거쳐 데이터의 해석에 적용하거나 서로 다른 개별 데이터를 두 가지 이상 기록하고 상호 간의 상관관계를 이해하려고 시도하는 학생도 있었다는 점에서 그 성과를 확인할 수 있었다.

<정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 운영에 있어서 주목할 점은 교과목명만 보면 컴퓨팅 사고와 정량적 사고를 모두 아우르고 있는 듯 보이나 실제적인 강의 내용은 컴퓨팅 사고와 정량적 사고의 등가적 증진을 목적으로 하지 않는다는 점이다. 이 교과목에서 지향하는 주된 사고력은 바로 정량적 사고이며, 이러한 정량적 사고 증진을 위한 도구로 컴퓨팅 사고가 활용된다. 이에 이 교과목에서는 강의 초반 가장 기초적인 수준의 컴퓨팅 사고에 기반을 둔 문제해결 과정, 즉 ‘복잡한 문제의 분해’, ‘낮은 수준으로 분해된 문제의 패턴 인식’, ‘분해된 문제의 추상화 및 문제 해결의 알고리즘 구성’을 강의와 실습을 통해 습득하도록 하고, 강의 후반부까지 지속적으로 컴퓨팅 사고를 기반으로 한 정량적 사고를 하도록 구성하였다.

예를 들어, 강의 후반부에 다룰 통계의 핵심 기초 내용인 정규분포를 이해하는 데 필요한 가우스(Gaussian) 함수의 도시 활동을 스프레드시트 활용법 말미에 구성하였다. 대학 신입생들에게는 다소 복잡해 보이는 가우스 함수는 오일러 수(e)를 밑으로 하는 분수 형태의 이차함수를 지수로 하는 형태의 함수이다^2),. 이런 이유로 수학에 어려움이 있는 다수의 S대학 학생들은 스프레드시트를 활용함에도 불구하고 강의 초반에는 가우시안 함수의 도시 과정에서 다양한 오류와 실수를 경험하게 된다. 이는 익숙하지 않은 문제를 해결하고자 할 때 복잡한 과정을 한 번에 해결하려는 습관 때문이다. 그러나 강의 후반부에 이르러서는 학생들은 이미 스프레드시트 활용법 수업을 통해 덧셈, 곱셈, 지수 및 제곱근의 연산 등 기초적인 연산이 가능하기 때문에 복잡해 보이는 가우스 함수도 결국 곱셈과 지수 등의 연산으로 분해됨을 이해하고, 분해된 문제의 패턴을 인식하여 추상화하고 기초 연산을 알고리즘적 사고를 통해 단계적으로 해결하면 복잡해 보이는 함수도 쉽게 다룰 수 있음을 경험하게 된다.³⁾ 이후에도 다양한 정량적 사고 증진을 위한 활동과 과제에서 도구로서의 컴퓨팅 사고가 익숙해지도록 강의 전반에 걸쳐 지속적으로 문제를 나누어 생각하고 절차적으로 해결하도록 강의 교안을 마련하였다.

이처럼 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목에서 다루는 컴퓨팅 사고는 컴퓨터를 활용하는 스프레드시트와 컴퓨터의 문제 해결 방식의 일부로서, 현대사회에서 맞닥뜨리는 수와 관련된 복잡한 문제들을 해결하는 정량적 사고의 도구로 활용될 수 있도록 하였다. 이러한 점에서 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고>는 수학이나 과학 공식을 활용한 단순 문제 풀이식에서 벗어나 주어진 정량적 데이터를 부분으로 나눠 분석해 보고, 이를 논리적 절차에 따라 구글 스프레드시트 등과 같은 간단한 도구를 활용하여 해석해 보는 데 주안점을 둔다. 이는 복잡한 데이터에 둘러싸인 현대 사회에서 데이터에 휘둘리는 것이 아닌, 주도적으로 데이터를 생산하거나 선별하고 데이터를 논리적으로 해석해 볼 수 있는 능력을 기르는 데 도움이 될 것이다.

3.2. 지역 국립 S대학의 교양교과목 운영 성과 및 개선 방안

S대학에서 개발한 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목의 객관적 운영 성과는 학생들의 수업 평가 결과를 통해 확인할 수 있다. 우선, 학사과에서 모든 교과목을 대상으로 학기 종료 후 실시하는 수업 평가 결과를 살펴보면, <정량적 사고와 컴퓨팅 사고>에 대한 학생들의 평가 결과는 매 학기 5점 만점에 4.5점 이상으로 나온다(<표 2> 참조). 또한 교양교육 전담기구인 교양교육원에서 별도로 실시한 학생 만족도 조사에서는 5점 만점에 4.3점 이상으로 나오고 있다(<표 3> 참조). 평가 항목별 학생들의 응답 결과를 살펴보면, 학생들은 이 교과목의 교육목표가 비교적 명확했으며, 이 수업을 통해 정량적/컴퓨팅적 사고력 기반의 창의적 문제 해결에 도움이 되었다고 평가하고 있음을 확인할 수 있다.

<표 2>

학사과 주관 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목에 대한 수업 평가 결과

<표 3>

교양교육원 주관 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목에 대한 수업만족도 평가 결과

이러한 양적 평가 결과는 수강생들의 서술형 평가 내용에서도 확인할 수 있다. 수강생들은 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고>를 통해 정량적으로 사고하는 법을 이해할 수 있었으며, 수를 통해 세상을 볼 수 있게 되었다는 점에서 긍정적으로 평가를 한 경우가 많았다. 가령, 수강생들은 ”정략적 사고와 현실을 유기적으로 연결해 합리적 사고력을 기를 수 있었던 수업(2020-2학기 수강생)”이었다고 밝히기도 하며, 이 교과목을 통해 ”사고회로를 논리정연하게 만들어서 서술하는 능력 함양에 도움(2021-2학기 수강생)”이 되었다고 평가하기도 했다. 또한, 미디어에서 수 혹은 도표를 접할 때 단위와 x축과 y축이 의미하는 바가 무엇인지 다시 한번 보게 되었다는 평가도 있었다.

수강생들의 서술형 평가를 볼 때, 이 교과목은 기존의 <대학수학>과 같이 중등 교육과정에서 배운 수학적 지식을 심화하는 것이 아닌, 수를 기반으로 한 정량적 사고의 방법을 배우는 교과목으로 인식되었음을 알 수 있다. 아울러 이 교과목을 통해 학생들은 수를 사용한 교과목은 어렵다는 선입견에서 벗어나 일상생활에서 다양한 문제를 접할 때 어떻게 데이터로서의 수를 활용하여 사고할 것인가를 배우는 계기가 되었음을 확인할 수 있었다.

이러한 수강생의 긍정적 평가에도 불구하고 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목이 직면한 문제점 또한 존재한다. 인문사회계열 학생들의 수강률 저조, 분반 간 교과 운영의 이원화, 담당 교수 확보의 어려움 등을 대표적인 문제점으로 지적할 수 있다.

S대학에서 당초 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목을 개발할 때는 모든 계열 학생들이 필수 이수해야 하는 공통필수로 지정하고자 했으나, 공통필수교양 학점 수 증가로 인해 현재는 선택필수교양으로 운영되고 있다. 그 결과, 인문사회 계열 학생들의 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 수강률이 이공계열 학생에 비해 저조하다(<표 4> 참조).

<표 4>

<정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 수강학생 계열 분포 현황

2020~2021학년도 2년 동안의 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 수강생들의 계열 분포 현황을 살펴보면, 이공계열에 속하는 생명산업과학대학과 공과대학 수강생들이 약 64%에 이른다. S대학의 생명산업과학대학과 공과대학 학생들이 입학 정원 기준 전체 학생의 약 50%라는 점을 고려한다면, 생명산업과학대학 및 공과대학 학생들의 과목 수강 희망률이 높음을 알 수 있다. 반면, 인문사회계열에 속하는 사회과학대학 및 인문예술대학 수강생 비율은 약 24%에 불과했다. 이는 사회과학대학 및 인문예술대학 학생이 입학 정원 기준 전체 학생의 약 32%라는 점을 고려한다면, 이들의 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 수강 희망률이 상대적으로 낮음을 짐작해 볼 수 있다. 따라서 인문사회계열 학생들의 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 수강률을 높이는 방안이 필요하다.

이를 위해서는 이 교과목이 수학 관련 교양교과목이 아닌, 수로 이루어진 데이터에 대한 이해와 해석에 기반에 둔 사고력 증진 교과목이라는 인식 개선이 중요하다. 아울러 정량적 사고가 이공계 학생들에게만 요구되는 것이 아님을 실질적으로 느낄 수 있도록 해야 할 것이다. 그런데 학생들의 교과목 수강 만족도에 대한 서술형 평가를 살펴보면, 사고력 증진에 도움을 받았다는 응답 이외에도 많은 학생이 이 교과목을 통해 엑셀, 스프레드시트 등의 활용법을 익힐 수 있었다고 응답하고 있었다. 이는 학생들이 엑셀, 스프레드시트와 같은 도구 활용 기능을 우선으로 생각하는 경향이 많음을 보여준다. 따라서 이러한 도구 활용에 대한 긍정적 인식보다는 정량적으로 사고하는 법에 초점을 맞춘 교육과정의 보완이 필요하다. 이는 실생활에서 정량적 사고가 요구되는 다양한 사례를 발굴하고, 학생들이 정량적 사고를 통한 자기주도적 문제 해결을 경험해 볼 수 있도록 하는 수업 방식으로 보완해야 할 것이다. 학생들에게 제공할 사례 개발 과정에서도 인문사회계열 전공 교수가 함께 참여한다면 인문사회 계열 학생들에게도 적합한 사례를 개발하는 데 도움이 되리라 본다.

<정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 운영의 또 다른 문제점은 분반 간 교과 운영 내용이 이원화되어 운영되고 있다는 점이다. S대의 경우, 사범대 학생을 대상으로 하는 일부 분반에서는 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 운영 시 소프트웨어 활용법 중심으로 교육과정을 구성하고 있다고 앞서 밝힌 바 있다. 이는 2시간/2학점이라는 제한된 시간 안에 ‘정량적 사고’와 ‘컴퓨팅 사고’를 모두 아우르려고 하다 보니, 실제 교과 운영 시 시간 부족이라는 한계에 부딪힌 결과라 할 수 있다. 이에 일부 분반에서는 소프트웨어 활용법 중심의 컴퓨팅 사고 증진에 초점을 맞추는 방식으로 운영되고, 일부 분반에서는 이 연구에서 다룬 바와 같이 정량적 사고 증진에 초점을 맞추는 방식으로 이원화되어 운영되었다. 이러한 교양교과목 운영 방식은 교양교과목 운영의 표준화라는 측면에서 바람직하지 않다.

이는 교과목을 ‘정량적 사고’ 역량 중심의 교과목과 소프트웨어 활용 교육을 통한 ‘컴퓨팅 사고’ 역량 중심의 교과목으로 분리하는 방안으로 해결할 수도 있다. 그러나 당초 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 개발 시 고려했던 컴퓨팅 사고에 대한 정의를 다시 한번 고려하여, 교육 내용을 재점검하는 것이 필요하다. 즉, ‘분해, 패턴 인식, 추상화, 알고리즘’이라는 구성 요소 세분화를 통해 문제를 이해하고 해결하고자 하는 측면에서 컴퓨팅 사고를 이해하고, 이를 기반으로 한 정량적 사고 개발에 중점을 두는 것이 바람직할 것이다.

마지막으로 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목 운영의 문제점은 교과목을 담당할 전문 교원 확보가 어렵다는 것이다. 현재 S대학에서는 매 학기 9~13개 정도의 분반이 개설되고 있다. 각 분반의 담당 교수는 특별한 사유가 없다면 전임교원이 담당하고 있으며, 화학과, 컴퓨터교육과, 환경공학과, 신소재공학과, 첨단부품소재공학과 등 다양한 전공의 교수가 교과목을 담당하고 있다. 이처럼 여러 학과의 교수가 교과목을 담당하고 있기 때문에 S대학에서는 워크숍 개최를 통해 과목 운영의 표준화와 내실화를 모색하고 있다. 아울러 전략적으로 개발한 선택필수교양 교과목이라는 점 등을 고려하여 매년 수업 운영 평가를 실시하고도 있다. 이렇다 보니, 이 교과목을 담당하는 교수들은 다른 교과목에 비해 교과목 담당에 대한 부담이 높은 편이다. 무엇보다 익숙한 전공 지식이 아닌 새로운 내용을 가르쳐야 한다는 부담 또한 높다. 이로 인하여 매 학기 담당교수를 확보하는 것이 어려울 수밖에 없다.

이러한 현실을 고려하여, <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목처럼 기존의 교육 내용이 아닌 새로운 교육 내용을 개발하고 운영하는 교과목일 경우에는 교과목 담당 교수자가 교육 내용과 교수법을 연구할 수 있도록 대학 차원의 정책 지원이 마련해야 한다. 예를 들어, 기존과 같이 표준강의안 공유 및 워크숍 개최 등도 중요하지만, 신규 교양교과목을 담당하는 교수자에게는 업적 평가 시 별도의 가산점이나 교수법 개발 연구비 등을 지원해 주는 방식으로 교수자의 참여를 유도할 필요가 있다.