평균
확률과 통계
학력이 높을수록 오래 산다는 연구 결과가 나왔다. 미국 프린스턴대 연구진이 발표한 내용이다. 우리나라도 비슷한 상황이라고 한다. 교육격차가 건강지수에도 영향을 주는 것이다. 교육 수준의 차이는 가지는 직업군과 하는 일에도 차이를 갖게 된다. 하는 일의 차이는 급여의 차이와 스트레스와도 연결된다. 식습관도 달라지게 되고 음주와 흡연등의 문제도 생긴다. 학력에 따라 다른 환경을 맞이할 수 있는 확률이 높아진다.
모든 사람들이 그렇지는 않다. 확률이 높은 것이기 때문이다. 객관적인 지표를 이야기할 때 확률을 이야기한다. 연구결과도 확률을 말한다. 물론 양적연구의 경우다. 설문을 진행하고 나온 결과를 분석해서 말한다. 신뢰도와 표준편차를 통해 객관성을 확보한다. 어떤 정도의 성향을 보이는지 통계치로 말하는 경우가 많다. 평균으로 결론을 낸다.
시험을 보면 평균을 낸다. 과목별로 평균을 내기도 하고, 개인별로 평균을 내기도 한다. 평균의 함정이 있다. 한 사람이 10과목의 시험을 보았다고 가정해 보자. 이 중 8과목은 100점을 맞고 2과목은 0점이다. 2과목에 관한 내용은 공부를 전혀 하지 않은 것이다. 평균을 통해 해석을 해보면 80점이다. 다른 8과목이 100점이기에 가능한 점수다. 무언가 이상하지 않은가? 부족한 부분을 감쌀 수 있는 작업이기도 하다.
학생들에게 교육을 하기 위해 어떻게 준비를 하는지 알아보자. 이전의 정책을 분석하고 통계를 활용한다. 이를 바탕으로 계획을 세운다. 모든 사람을 만족시킬 수 없다. 평균을 중심으로 움직이는 이유다. 그리곤 평균을 위한 교육을 준비한다. 문제는 여기에서 생긴다. 평균에 초점을 맞추면 맞춤형 교육은 불가능하다. 평균을 위한 교육은 누구에게도 맞지 않는 교육을 말한다.
개개인의 특성에 맞춘 교육을 할 필요가 있다. 학생들 스스로 나다움을 찾을 수 있도록 해야 한다. 나를 정확히 알고 파악해야 한다. 공부를 할 때도 내가 알고 있는 것과 모르는 것을 정확히 파악할 수 있어야 한다. 메타인지가 강조되는 이유다. 많은 사람들이 자신은 객관적이라고 생각한다. 현실은 그렇지 않은 경우가 많다. 자신에게는 관대하고 다른 사람에게는 엄격한 사람들이 많기 때문이다.
< 결론 >
지금까지는 학력에 따라 수명도 결정될 수 있었습니다.
앞으로의 사회는 학력과 수명이 그리 높은 상관관계가 아닐 수 있습니다.
정보가 끊임없이 생산되고 있고
변화의 흐름이 이어지고 있기 때문입니다.
변화를 파악해야 미래를 준비할 수 있습니다.
