직장생활과 병행하는 온라인 미국 석사과정(MSCSO)은 시간과의 전쟁이다. 밤 8시가 넘어 집에 도착하면 또 다른 과제와 강의가 나를 반긴다. 긴급한 이슈라도 생겨 평일에 진도를 못 뽑는다면 주말을 오롯이 공부해 바쳐야 한다. 성장을 위해 스스로 선택한 길이고, 목표를 향해 조금씩 나가아갈 때 느끼는 성취감 어쩌고 저쩌고 하는 포장을 하고 싶으나, 육체와 정신이 힘들다며 소리치는 것도 사실이다.
'첫 학기는 한 과목만 해요'를 쓸 때만 해도 내심 두 번째 학기부터는 2과목씩 들어볼까 했다. 봄학기를 보내고 여름 계절학기를 수강 중인 지금, 만약 두 과목을 신청했다면 말 그대로 전쟁 같은 하루하루를 겪었을 것 같다. UT Austin의 경우 누적 학점이 3.0 미만인 상태가 두 학기 이상 지속되면 퇴학조치 된다.(B이상은 받아야 한다.) 따라서 공부에 쓸 수 있는 시간을 잘 계산하고, 이를 넘기지 않는 선에서 수강신청을 해야 한다.
온라인 석사 프로그램 수강자는 대부분 직장인이다. 퇴근후나 주말에 틈틈이 공부하는 사람들이 대다수다 보니 훌륭하신 선배님들께서 과목별로 주마다 요구되는 시간 등의통계정보를 만들어 두었다.
UT Austin CS 석사과정 과목 별 Weekly Workload
양 극단에 있는 논문과 Case Study를 제외하면, 한 과목당 주 평균 15시간 정도 투자해야 한다. 다른 관점으로 보면 이 시간 안에 강의를 듣고 소화하고 (보통) 매주 또는 격주마다 나오는 과제도 해야한다. 그런데 이 표를 만들고 유지보수 하는 사람은 한국인이 아니다. 영어가 편하고, 학부 공부도 잘했던 미국 친구들 기준이다. 토종 한국인에 학부 졸업한 지 한참 지나 수학과 전공 지식이 녹슨 상태라면 위 시간에 50%는 추가해야 한다. 영어로 수업을 듣고, 내용을 소화하고, 프로젝트를 수행하고 시험을 준비하는 일은부가적인 시간과 에너지가 투입된다. 또한, 학부 전공이나 직업, 배경 지식 등에 따라 투자해야 하는 시간은 큰 폭으로 달라진다.
온라인 석사 프로그램을 진행 중인 K-직장인의 삶을 상상해 보자. 그는 주 평균 50시간 근무한다.이 경우 실제 회사에 체류하는 시간은 약 57.5시간이다. 먹고 자고 출퇴근하는데 매일 9시간씩 쓴다면 일주일에 남는 시간은 47.5시간이다. AI 엔지니어가 되고자 Machine Learning(ML)과 Natrual Language Processing(NLP)을 수강하려면 {13(ML)+12.4(NLP)}x1.5(영어 오버헤드 등) = 38.1시간이 (최소) 필요하다. 일주일 내내, 한 눈 팔지 않고, 번개나 모임도 없이, 어디 아프지도 않고, 먹고 자고 일하고 공부하면 168시간 중 10시간도 채 남지 않는다. 이쯤 되면 깨어있는 시간은 일하든지 공부하든지 둘 중 하나라고 봐야 한다. 취미생활은 엄감생심.상황이 이러하니 한 학기에 2과목을 듣기 위해서는 시간의 파도에 맞서