기술 교육 기획자의 고민 (1)

지속적인 가치를 만들어내는 경쟁력 있는 교육을 고민하며

꽤 오랫동안 고민해온 주제가 있다. 기술 교육, 특히 데이터 분석 교육에서의 컨셉과 운영방식에 대한 것이다. 데이터 분석 교육에 몸을 담은지도 벌써 5년째이다. 부족하지만 최선을 다해 고민해결의 지점을 찾아왔다. 솔직히 말하자면 아직도 답은 찾지 못했다. 아마도 찾지 못할 것이라 생각한다. 기술의 발전속도가 빠르고 업계의 요구사항도 변하며 채용시장도 이에 따라 달라지기 때문이다. 그러기에 고민은 꼬리를 물고 여전히 계속되고 있다.

<관련하여 읽어온 여러가지 책이다. 여러가지가 섞여있다.>

첫번째 고민은 데이터 분석을 위한 적정기술 범위가 어느 정도인지에 대한 것이다. 일반적으로 데이터 분석가에게 필요한 기술인 프로그래밍, 통계, 분야지식, 협업능력, 커뮤니케이션 역량에 대해. 어느 정도까지 염두에 두고 얼마만큼의 변화를 주어야 하는지, 굳건히 지켜야 할 최소한의 수준은 무엇인지에 대해 생각해오고 있다. 과학과 응용, 실제적 활용 사이의 균형에 대한 고민도 필요하다. 이를 위해서는 업계의 흐름에 날선 안테나를 가져야 한다. 이 판은 다면시장이다. 다각적인 접근이 필요하다. 기획적인 고민이다. 

두번째 고민은 학습 문화 조성을 위한 요소에 대한 것이다. 개인적으로 데이터 분석 교육은 오프라인에서 함께 학습하는 것이 가장 효과적이라고 생각하는데, 이는 데이터 분석 업무가 실제로 다양한 구성원들과 함께 진행되며 이러한 상황을 만들 수 있는게 오프라인이라고 여기기 때문이다. 다만 함께 성장할 수 있는 학습 문화를 만드는 것이 관건이다. 경쟁의 문법을 넘어 시너지를 낼 수 있도록 시스템적으로 지원하는 것이다. 운영적인 고민이다. 

세번째 고민은 철학에 관한 것이다. 흐름에 따라 변화를 주는 것도 좋지만 뿌리처럼 지켜야 할 생각의 근간이 있다. 이 일을 왜 하는지, 어떤 가치를 만들어 내야 하는지, 사회적인 기여는 무엇인지에 대한 생각이 필요하다. 이 일은 멋들어지는 일이 아니다. 보고서를 만들고, 각종 연락을 받아야 하며, 연구를 지속해야 한다. 철학이 바탕되어야 수많은 일들을 쳐낼 수 있는 용기와 에너지가 생긴다. 그럼에도 쉽지 않다. 힘들다. 하지만 철학이 있어야 가치의 추구도 변화의 기치도 가능하다. 본질적인 고민이다.

이 세가지 고민으로 끙끙 앓고 힘들어하면서도 이 일을 계속적으로 하는 것은 이것이 결국 가치를 만들어낼 것이라는 믿음, 우리만의 경쟁력이 될 것이라는 신념이 있기 때문이다. 모두가 응용영역을 바라볼 때, 상대적으로 앞단이라고 볼 수 있는 통계 기초가 탄탄한 데이터 분석가를 목표하는 것도 그렇다. 이 방향의 인재를 양성하는 것이 업계에 필요하고 건강한 생태계를 구축하는 데 밑거름이 될 것이라고 생각하기 때문이다. 인공지능이라는 키워드를 잡으면 더 많은 지원을 받을 수 있을 것도 알고, 시장은 그 방향으로 가고 있다. 하지만 모두가 가는 방향이 좋은 길이라고 여기지 않는다. 

다같이 벤치마킹하고자 하는 모델을 카피하지 않는 것도 이런 이유에서다. 시장이 다르면 다른 모델이 필요하고, 이는 그 시장에 대한 연구와 경험을 기반으로 나올 수 있다고 생각한다. 지향하고 나아가고자 하는 길이다. 개인적으로 시장과 기술에서 파괴적 혁신 관점이 매우 중요하다고 여긴다. 시장은 고도로 상향된 첨단기술만을 원하지 않는다. 문제해결을 위한 기술활용과 조직운영이 되려 중요하다. 기술교육시장에서 놓치고 있는 지점 중 하나라 생각한다. 구조적 고민이 필요하다. 우리만의 길을 뚜벅뚜벅 잘 걸어가고 싶다. 경쟁력 있는 교육을 통해 지속적인 가치를 만들고 싶다. 힘들겠지만 포기할 상황이 오지 않았으면 한다. 끝까지 가보고 싶다. 

*최근에 ‘하버드 데이터 사이언스 리뷰(https://hdsr.mitpress.mit.edu)라는 컨텐츠가 나왔다. 데이터 사이언스에 대한 기술과 활용 관점에서 적절히 균형잡힌 글들이 있는 것 같다. 기회가 되면 많이 읽어보고 번역도 해보고 싶다*