해시드 [이범의 불편한 진실]‘줄세우기’와 ‘능력주의’는 나쁜 것인가
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대학은 학업을 수행할 준비가 잘된 지원자를 선발하고자 한다. 즉 ‘적격자 선발’이 원칙이다. 그런데 적격자를 어떻게 가려내는 것이 좋을까? 가장 첫 번째로 고려하게 되는 것은 성적이다. 즉 대입시험 성적과 내신성적이 가장 중요한 자료가 된다. 성적 외에도 다양한 교과 외 요소들을 반영하는 경우가 있는데 자기소개서를 통해서다. 그런데 대입 자기소개서는 선진국 가운데 비교적 소수의 나라에서만 볼 수 있다. 해외 지원자에게는 대부분 자기소개서를 요구하지만, 자국 지원자에게 요구하는 경우는 많지 않다. 자기소개서가 필요한 나라는 미국, 영국, 아일랜드뿐이고, 캐나다와 싱가포르는 일부 대학에서 요구하는 정도다. 즉 전체적으로 보면 선진국의 대입 선발은 성적 중심으로 이뤄지며, 성적 이외의 요인을 반영하는 경우는 제한적으로 나타난다.
특히 진보 지식인들이 바람직한 사회 모델로 이야기하는 북유럽 국가들을 보면 하나같이 ‘성적순 선발’을 하고 있다. 핀란드, 스웨덴, 덴마크, 노르웨이가 ‘줄세우기 교육’을 하고 있는 셈이다. 이 중 압권은 세계 최고의 교육선진국이라고 불리는 핀란드인데, 내신성적을 반영하지 않고 대입시험 성적만으로 지원자들을 줄세워 성적순 선발한다. 노르웨이와 덴마크는 대입시험이 없으므로 내신성적만으로 성적순 선발한다. 다만 내신성적에는 학교나 교사에 따른 편차가 있게 마련이다. 그래서 고등학교 최종 시험(final exam)을 외부 채점관이 채점하도록 하거나, 학교별로 비교평가를 치르게 하고 이를 이용해 내신성적을 보정하기도 한다. 스웨덴은 독특하게 ‘두 줄 세우기’를 한다. 학과별 정원의 일부는 내신성적으로, 일부는 대입시험으로 선발하는 것이다. 마치 한국의 수시 및 정시와 유사한데, 다만 서로 다른 시기에 실시하는 것이 아니라 동시에 진행한다. 스웨덴과 덴마크에서 예외적으로 의대의 경우 면접, 봉사활동, 적성시험 등 다양한 자료를 추가로 활용한다.
독일의 경우 ‘입시가 없다’는 오해를 사곤 하는데, 분명히 주정부별로 주관하는 공인시험이 존재한다. 흔히 ‘아비투어 시험’이라고 불리는 이 시험 성적을 3분의 1, 내신성적을 3분의 2 비율로 합산해 점수를 내고, 이 점수가 일정 수준 이상이 되면 아비투어라고 불리는 고교졸업증(학위)을 준다. 독일 내 모든 대학 학과의 60%에는 아비투어 증서만 제출하면 입학할 수 있다. 따라서 앞에서 말한 공인시험을 ‘입시가 아니다’라고 주장할 여지가 있다. 하지만 나머지 40%의 학과들에는 엄연히 입학경쟁이 존재하며, 거의 아비투어 성적순으로 입학 여부가 결정된다. 즉 독일도 인기 학과에서는 ‘줄세우기’가 벌어지는 셈이다. 물론 정원의 5분의 1은 이른바 ‘대기입학’에 할애되므로 줄세우기와 다르다고 주장할 수 있다. 아비투어 자격을 가진 사람이 어떤 학과의 대기자 명단에 등록해놓으면, 몇년 뒤에든 입학시켜 공부할 기회를 주는 것이다. 예를 들어 간호사로 일하면서 대기자로 등록해놓으면 몇년 뒤 의대 진학이 가능해지는 식이다.
‘정성평가’에 대한 교육계 믿음 과도
그래서 이것은 독일 대학의 포용성과 기회균등을 상징하는 제도처럼 알려졌다. 그런데 대기입학제의 이면에는 또 다른 진실이 숨겨져 있다. 독일에서는 재수(재시험)가 금지다. 한 번 받은 아비투어 점수는 일생 동안 변경이 불가능하다. 따라서 비교적 낮은 아비투어 점수를 받으면, 높은 점수를 요구하는 학과에는 영영 입학할 방법이 없어진다. 이에 대한 보완책 역할을 대기입학제가 하고 있는 것이다. 그나마 의대의 경우 2020년부터 대기입학제를 폐지했고, 대신 정원의 10%를 별도의 적성시험(수학·과학·추론) 성적만으로 선발하고 그중 일부는 농촌 지역에서 10년 이상 근무하도록 했다.
그렇다면 왜 이 나라들에서 성적순, 혹은 성적순에 가까운 선발을 하고 있을까? 두 가지 요인을 생각해볼 필요가 있다. 첫 번째 요인은 공정성 문제다. 한국에는 한때 미국처럼 성적 이외의 다양한 요인을 종합적으로 고려해 선발하는 것이 좋다는 믿음이 널리 퍼졌었다. 하지만 우리가 모두 경험했듯이, 성적에만 ‘부모 찬스’가 작용하는 것이 아니라 비교과에도 ‘부모 찬스’가 작용한다. 오히려 성적보다 비교과가 훨씬 심할 수도 있다. 과거 호주 대학들에서 자기소개서를 요구하다가 폐지한 바 있는데, 그 이유가 ‘불공정’ 때문이었다는 점은 의미심장하다. 두 번째 요인은 정량평가 기준이 확립되어 있다는 점이다. 한국에는 정량평가보다 정성평가가 교육적으로 바람직한 것이라는 믿음이 퍼져 있다. 그래서 학종이 정비되는 과정에서 자기소개서와 추천서가 폐지되고 비교과 요소가 크게 깎여나갔지만, 그와 동시에 교사들이 직접 적어주는 세특(교과 세부능력 및 특기사항)의 상대적 비중이 부쩍 커졌다. 정성평가의 중요도가 높아진 것이다. 그런데 위 나라들에서도 한국 못지않게 수행평가가 높은 비중으로 행해진다. 다만 그 수행평가 결과도 점수로 적는다. 심지어 과제연구수업, 즉 학생 개인별 프로젝트에 대한 평가마저 정량평가로 한다. 따라서 한국처럼 교사가 학교생활기록부에 세특을 일일이 적는 수고와 번거로움이 없다. 나는 정성평가에 대한 한국 교육계의 믿음에는 확실히 과도한 측면이 있고, 거기에는 듀이에서 비롯된 미국 진보주의 교육운동의 여운이 작용하고 있다고 본다.
그렇다면 수능은 한국 교육에서 벌어지는 이 난리법석에 책임이 없다는 얘기인가? 그렇지는 않다. 하지만 수능에 물을 수 있는 것은 ‘주입식 교육’에 대한 책임이지, ‘과열경쟁 교육’에 대한 책임이 아니다. ‘주입식 교육’은 유럽 국가들처럼 객관식이 아닌 서·논술형 시험으로 바꿈으로써 벗어날 수 있다. 그러나 ‘과열경쟁 교육’은 수능을 없애거나 성적순 선발에서 벗어난다고 해서 극복되는 것이 아니다. 한국에서 대입경쟁이 심한 것은 대학 간 불평등, 즉 대학 간의 재정 격차 또는 그로 인한 ‘교육의 질’ 격차가 엄청나기 때문이다. 이 같은 구조적 문제에 눈감은 채 수능이나 줄세우기를 백날 욕해봤자 변죽 울리는 것에 불과하다(아울러 수능에는 상대평가에 따른 문제가 있는데, 이에 대해서는 2022년 12월3일자 ‘상대평가, 어떻게 물리·경제를 죽였나’ 및 2023년 2월18일자 ‘수능 표준점수가 곧 차별이다’를 참조하기 바란다).
대학 간 협력 토대 구축이 절실
그렇다면 근본적으로 적격자 선발, 혹은 능력주의적 선발의 문제를 고려해보자. 한국의 대학에서 좁은 의미의 적격자만 선발하지는 않는다. 사회적 배려대상자를 대상으로 하는 기회균형전형이 존재한다. 그렇다면 기회균형전형의 정원을 늘리면 어떻게 될까? 과거 더불어민주당에서 이를 대폭 늘리는 공약을 검토한 적이 있는데, 결국 폐기할 수밖에 없었다. 기회균형전형을 더 늘리면 많은 대학에서 모집정원을 채우기가 불가능해진다는 결론이 나왔기 때문이다.
근본적으로 ‘적격자 선발’을 포기한다는 것은 대학들이 더 이상 서로 학생 선발을 놓고 경쟁하지 않는다는 뜻이다. 그것은 어느 날 누가 각성하거나 선언한다고 해서 이뤄지는 것이 아니다. 프랑스가 68혁명의 여파로 1972년부터 대학평준화를 시행하면서 사립대를 모두 없애버렸다는 것은 시사하는 바가 크다. 즉 경쟁을 포기하려면 그럴 만한 ‘토대’가 필요한 것이다. 그런데 한국의 경우 사립대 비율이 세계적으로 높고, 특히 인구의 절반이 몰려 있는 수도권에 국공립대 입학정원이 1만명도 안 된다. 따라서 심지어 명문 사립대마저 포용하면서 상당수 대학들의 수준을 상향평준화시키는 대담하고 야심적인 기획이 필요하다. 이와 유사한 모델은 지구상 어디에도 존재하지 않는다. 박정희의 고교평준화만이 유사한 스케일로 설계된 사례다. 그런데 지금은 독재자의 힘이 아닌 사회적 타협으로 해야 하니 더 어려운 문제가 되었다.
사립대를 경원시해온 진보 지식인들이 이런 상상력과 포용력을 발휘할 수 있을까? 능력주의 선발을 비판하기보다 대학 간 협력 토대의 구축이라는 새로운 과제로 이행할 것을 촉구한다.
지난 13일 치러진 2026학년도 대학수학능력시험(수능) 직후 언론에는 “AI(인공지능)가 OO영역 1등급을 맞았다”는 보도가 쏟아져 나왔다. AI의 추론 능력, 강·약점, 모델 간 성능 비교도 이어졌다. 지난해 수능 때만 해도 일부 연구자들만이 AI로 수능 문제를 풀어본 뒤 결과를 공개했다. 1년 사이 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI가 눈에 띄게 발전하고 대중화된 것을 알 수 있었다.
AI 기술 스타트업 업체인 ‘마커AI’는 2023년부터 AI가 푼 수능 국어영역 점수를 블로그에 공개하고 있다. 마커AI는 올해도 2026학년도 수능 시험 정보를 AI가 인터넷에 공개된 정보로 사전 학습하기 전에, 자체 추론 능력만을 이용해 국어영역을 풀게 했다. 결과는 어땠을까.
21일 마커AI가 공개한 AI 모델별 2026학년도 수능 국어영역 성적을 보면, 챗GPT-5와 클로드 소넷 4.5, 제미나이 2.5 프로, 제미나이 3 프로 프리뷰 등의 모델이 원점수 기준 만점(100점)을 맞았다. 모두 추론 기능이 탑재된 폐쇄형 AI라는 공통점이 있다. 지난해에는 챗GPT(o1-프리뷰)가 97점으로 최고점을 기록했는데, 올해는 AI 모델의 추론능력이 향상된 것으로 보인다. 만점을 받은 AI 모델은 대체로 문제풀이에 40분 안팎이 걸렸다.
입시업계, EBS 등이 가채점한 결과를 토대로 계산한 1등급 컷을 기준으로 하면, 딥시크 V3.2 등 8개 모델은 국어영역 1등급을 받을 수 있다. 오픈소스 AI 중에서는 딥시크 V3.2가 유일하게 올해 수능 국어영역 1등급을 맞았다. 오픈소스 AI는 모델 구조와 학습 방식이 공개돼 누구나 자유롭게 활용·개선할 수 있는 AI를 말한다. 챗GPT·클로드처럼 내부 구조가 비공개인 상용 모델과는 성격이 다르다.
마커AI 대표인 정철현 한양대 산업융합학부 겸임교수는 “전반적으로 AI의 추론 능력이 1년 만에 크게 향상됐다”고 평했다. 다만 “오픈소스나 한국 AI 중에선 생각을 깊이 하더라도 1등급에 도달하는 모델이 드물었다”고 덧붙였다.
마커AI 외에 다른 연구진들도 AI들에게 국어영역을 풀어보도록 했는데, 연구진에 따라 최종 성적이 조금씩 달랐다. 같은 AI모델인데도 등급 차이가 2~3등급씩 나기도 했다. 이에 대해 정 교수는 “AI에 입력하는 프롬프트(명령어)를 최대한 능력치를 끌어내는 방식으로 구성했다”며 “문제지를 AI가 인식하도록 변환하는 정도의 차이도 영향을 미쳤을 것”이라고 말했다.
AI의 문제풀이 방식은 인간의 사고 과정과 유사했으나, 반복하며 문제를 풀고 검토한다는 점이 특징이었다. 문제의 요구사항을 파악하고 문제풀이 전략을 세운 뒤 5지 선다형 선택지를 4~5회 정도 반복해 검토했다. 각 회차마다 ① 지문 기반으로 한 선지 비교 ② 선지간 비교 ③ 지문과 문제를 연결해 분석 ④ 지문 내용 정리와 심층분석 ⑤ 문제에 대한 이해 등 다른 기준을 두고 검토했다. AI가 사전에 학습하고 있던 지식을 기반으로 답변하는 대목도 확인됐다.
AI 모델들은 올해 수능 국어영역에서 고난도 지문으로 꼽힌 철학자 칸트를 다룬 16번 문제를 가장 많이 틀렸다. 16번 문제는 칸트와 나머지 두 명의 철학자가 등장하는 지문과 1~5번 문항을 비교 대조하는 문제다. 1~5번 문항에는 칸트, 스트로슨, 롱게네스의 입장이나 공통점이 서술돼 있다.
진민성 마커AI 연구원은 “AI가 복잡한 조건이 주어진 상태에서 A-B-C간의 관계성 파악을 어려워 하는 경향이 있다”며 “LLM 기반 AI들이 텍스트의 표면적 의미에만 집중해, 지문 내용을 칸트-스트로슨-롱게네스의 입장에 정밀하게 대응시키지 못한 것으로 보인다”고 분석했다.
논란이 됐던 17번 문제는 AI(클로드 소넷 4.5)가 어떻게 풀었을까. 17번은 16번과 같은 지문을 보기로 한 문제로, 이충형 포항공대 인문사회학부 교수가 “정답이 없다”고 주장하면서 화제를 모았다. 이 교수는 최근 수험생 커뮤니티에 올린 글에서 “‘생각하는 나’=‘영혼’이라는 표현은 어디에도 나오지 않는다”고 주장했는데, AI는 ‘생각하는 나’와 영혼을 동격으로 규정하고 문제풀이에 임했다.
국어영역 만점을 받은 AI인 클로드 소넷 4.5의 정답 추론 과정을 보면 “칸트 이전 견해는 ‘생각하는 나’인 영혼이 단일한 주관으로서 시간의 흐름 속에 지속한다는 것으로 인격의 동일성을 설명했다”고 적었다. “(보기의) 갑은 ‘생각하는 나’의 지속만으론 인격의 동일성이 보장될 수 없고, 살아 있는 신체도 인격의 구성 요소에 포함돼야 한다고 했습니다. 따라서 칸트 이전 견해에 의하면 갑의 입장은 옳지 않습니다”고 사고과정을 밝혔다.
반면 이 교수는 최근 수험생 커뮤니티에 올린 글에서 17번 문제 <보기>의 갑은 ‘생각하는 나’에 대해 말하고 있을 뿐, 영혼에 대해서는 말하고 있지 않기 때문에 ‘생각하는 나’와 영혼의 연결 고리가 필요하다고 주장했다. 이 교수는 “개체 a와 b 그리고 속성 C에 대해 ‘a=b이고 a가 C면, b도 C다’를 통해 풀 수 있는 문제라 생각할 수 있지만, 이 풀이는 잘못된 것”이라고 했다.
마커AI는 내년 수능에도 AI에게 국어영역을 풀게 해 추론 능력의 향상을 테스트하고, 수능 문제를 바탕으로 한 AI용 고난도 문제를 풀어보게도 할 예정이다. 정 교수는 “발전을 거듭하는 AI의 존재를 실감한다”며 AI의 활용을 둘러싼 고민이 크다고 했다. 그는 “더 이상 AI의 도움을 받지 않는 학생들은 거의 보기 어렵다”며 “요즘 대학생들은 AI에 상시 조언을 받아 문제해결하는 습관이 들여져 있다”고 말했다. 그러면서 “AI를 사용하게 하되 ‘AI의 대답을 곧이곧대로 믿으면 안 된다’ ‘크로스체크를 반드시 거쳐야 한다’를 반복해 가르치는 것이 유일한 대안”이라고 했다.
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