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이번 연구는 디지털 전환과 고령화라는 사회 구조적 변화 속에서 국민의 평생학습 참여율을 높이기 위한 새로운 분석과 정책 프레임워크를 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 연구팀은 전통적 요인 분석을 넘어, 머신러닝 기반 예측모델과 설명가능한 인공지능(XAI)을 결합함으로써 참여 결정요인 간의 상호작용과 기여 방향을 정량적하고 시각적으로 해석했다.
특히 SHAP(Shapley Additive Explanations) 기법을 활용해 "무엇이 중요한가?"뿐 아니라 "어떻게 중요한가?"라는 메커니즘적 이해를 가능하게 했으며, 이 결과는 디지털 격차, 직장 규모, 사회참여 경험, 생활만족도 등 다양한 요인이 평생학습 참여에 미치는 복합적 영향을 입체적으로 보여주며 차별성을 확보했다.
구 결과에 따르면, 취약계층과 저학력층은 경제적 및 정보적 제약으로 학습 참여가 저해되는 반면, 디지털 기기 활용 능력과 자기주도적 학습 선호도는 참여를 크게 촉진했다. 또한, 자원봉사, 기부, 동아리 활동과 같은 사회참여 경험이 학습 동기를 강화하는 긍정적 요인으로 작용한 반면, 단순 친목 중심의 지역 단체 참여는 학습으로 이어지지 않는다는 점도 밝혀냈다.
연구팀은 이를 바탕으로 ▲데이터 기반 맞춤형 학습자 진단과 지원 시스템 구축 ▲지역 커뮤니티 중심의 평생학습 거점화 ▲유연한 모듈형 교육과정 설계 ▲대학/기업/NGO 간 공공 거버넌스 협력체계 구축 등 4대 전략 방향을 제안했다. 이러한 전략은 평생학습을 단순한 교육정책이 아닌 사회적 포용성과 지속가능성을 촉진하는 국가적 전략 자원으로 전환하는 핵심 기반이 될 것으로 기대된다.
김경원 교수는 "이번 연구는 인공지능 기술을 교육정책의 새로운 설계 도구로 확장한 시도였다"며 "AI 기술이 단순히 산업생산성 향상에 그치는 것이 아니라, 디지털과 사회적 격차를 완화하고 국민 모두가 평생학습의 주체가 될 수 있도록 돕는 사회적 인프라로서 기능할 수 있음을 보여주게 되어 매우 기쁘다"고 밝혔다. 이어 "디지털 전환이 빠르게 진행되는 사회일수록 교육격차는 더욱 심화될 수 있다. 본 연구가 데이터 기반 맞춤형 평생학습 정책을 통해 고령층과 취약계층의 학습권 보장과 사회적 포용성 강화로 이어지기를 기대한다"고 덧붙였다.
이번 수상을 통해 김경원 교수 연구팀은 평생학습 분야에서 AI 기반 분석과 설계라는 새로운 패러다임을 제시함으로써, 학술적 성과뿐 아니라 정책 및 실무 현장에도 직접적인 시사점을 제공했다. 앞으로 이 연구는 고령사회와 디지털시대의 학습격차 문제를 해결하는 데 중요한 기반이 될 것으로 보인다. 인천=주관철 기자 orca2424002@
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주관철 기자






