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© 2026 Hangil Kim
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교수도 배워야 하는 시대
Photo by Javiboy on Pixabay
Education·Jan 4, 2020

교수도 배워야 하는 시대

서울대 교수가 데이터사이언스 대학원에 지원해 탈락한 사건에서, 학계 간 방법론 장벽의 문제를 본다. 인문사회계가 ML 시대에 적응하려면 자존심보다 협업이 필요하다.

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서울대 데이터사이언스 대학원 서류심사를 우수한 성적으로 통과한 지원자가 있었는데 알고보니 현직 서울대 교수라 고심끝에 탈락처리 했다는 재밌는(?) 기사ㅋㅋ

-우선 우리가 교수라고 부르는 사람들, 특히 국내에서 '서울대' 교수로 불리는 사람들이 가지고 있는 권위의식을 생각한다면 동료교수에게 무엇을 배우려고 시도했다는 점 자체가 신선하게 다가온다.

-조금 지나면 교수라는 직업에도 보수교육이 일반화 되지 않을까. 전문성이 있기에 자율성을 주여한다는 명목으로, 무엇보다 감히 대한민국 교수를 가르칠 깜냥을 가진 사람을 구하기 어려우니 교수법을 제외하고는 교수에게 교육한다는 것이 상상조차 어려운 일이었다. 하지만 AI같이 모든 사회와 학문에 영향을 미칠 기술에 대해서는 살아남기 위해서라도 배워야하지 않겠나. 하긴 의료계쪽은 이미 그들의 전공영역에 대해서도 수많은 보수교육을 받고 있지 않은가. 그래서 최소한 실력에서만큼은 어디 내놔도 뒤떨어지지 않는것이고.

-아쉽긴 하지만 또 떨어트린 대학원 입장도 지금 상황에서는 충분히 이해가 간다. 입학시켰다면 또 여러말이 나왔을테니.

(여기부터 다분히 개인적 느낌이 많이 포함되어있음. 주의) -단일 사례이긴 하나 지원한 교수 원 소속이 인문사회계열이란 점이 눈에 띈다.

아주 잠깐이나마 '국내' 인문사회계에서 공부했던 얄팍한 경험으로는 인문사회계에서는 최신이라 불리는 연구방법론이 알고보면 다른 학계에서는 이미 철지난 경우가 있다.

물론 학계마다 연구주제도 다르고 해석하는 관점도 다르니 당연히 연구방법론 또한 다르게 발전하는 것이 당연하고 옳은 것이다. 문제는 타 학계의 석사생이나 학부생들이 쓰는 수준의 방법론을 충분한 이해없이 표면적으로만 들고와서 논문을 쓰는 사람들이 있고, 더 큰 문제는 해당 학계 내에서 이를 심사할 사람도 없다보니 이것들이 걸러지지 않는다는 것이다. 그렇게 한 번 게재된 논문은 그 학계 내에서 인용되고 또 인용되어 정설로 자리잡는다.

모르긴 몰라도 이제 조금씩 인문사회계 쪽에서 ML방법론을 적용한 논문들이 나오기 시작할 시기인것 같다. 한참 사짜들이 많이 활동할 시기일텐데 조금은 자존심을 버리고 학계간 장벽을 무너뜨리고 서로서로 도움을 받는다면 한국학계가 좀 더 건실하게 발전할 수 있지 않을까. 하는 기사와 상관없는 결론이다...ㅋㅋ

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