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[이동현 교수] 채용과 게이미피케이션: 게임으로 인재를 선발
급변하는 경영환경 속에서 기업들은 각자의 비즈니스 수행에 있어서 항상 새롭고 혁신적인 역량을 요구받고 있다. 이를 위해서는 임직원들의 역량개발이 필수적이다. 일반적으로 게이미피케이션은 동기부여와 재미를 비롯하여 다양한 요소들을 포함하고 있으며, 임직원들 역량개발에 큰 영향력을 발휘하는 것으로 알려져 있다. 인사관리를 하나의 프로세스라고 생각한다면, 우선 좋은 사람들, 적합한 지원자들이 조직에 들어오는 것을 생각해봐야 한다. 좋은 재원들이 있어야 그 사람들이 성과를 내고 조직이 성장할 가능성이 상대적으로 높아지기 때문이다. 이렇게 중요한 채용을 위해서 지원서류/이력서/자기소개서 검토, 테스트, 면접 등은 기본이고, 여러 가지 단체활동이나 게임, 관찰 등 다양한 방법들이 동원되기도 한다.글 싣는 순서1. HR 분야에서의 게이미피케이션: 게이미피케이션과 비즈니스에서의 적용2. 채용과 게이미피케이션: 게임으로 인재를 선발3. 온보딩과 게이미피케이션: 조직에의 성공적인 안착4. 교육훈련과 게이미피케이션: 게이미피케이션을 통한 역량개발5. 조직과 게이미피케이션: 조직 활성화 관점6. HR 분야에서의 기업의 도전: L&D를 중심으로---이번에는 레크리에이션 단체 활동이나 아날로그 게임보다는 디지털화에 초점을 맞춰서 왜 채용에서 게이미피케이션이 중요하게 부각되어 왔는지 설명하고자 한다. 해외에선 꽤 오래전부터 디지털 기술을 활용한 채용시장이 성장해왔다. 이력서 필터링과 분석에서 출발해서, 요즘은 인공지능(AI) 접근방식까지 고려해서 자기소개서나 면접 응답을 필터링해주기도 한다.십수 년 전부터 미국에선 AI 안면인식을 활용한 채용평가방법이 성장해왔다. AI와 카메라를 기반으로 지원자의 얼굴 움직임, 단어 선택, 말하기 음성 등을 분석한 후 자동으로 ‘채용 가능성 점수’를 생성하여 다른 지원자들과 비교한 순위를 매겨주는 식이다. 또한, 전화 인터뷰에서의 목소리와 답변이 자동심사도구를 통해 분석되기도 한다. 과거에 꽤 많은 글로벌 기업들이 사용했었고 여전히 사용하고 있는 곳들도 많다. 그렇지만 어쩔 수 없이 테스트 내용들이 계속 공개되면서 미리 요령을 알고서 이러한 알고리즘에 대처하는 방법들을 가르치는 곳들도 있다. 실제로 미국 워싱턴 DC에 있는 EPIC(Electronic Privacy Information Center)은 미국 연방 거래위원회(Federal Trade Commission)에 AI 영상을 채용에 활용하는 것과 관련하여 지원자의 얼굴과 목소리에 관한 기술이 불공정하다고 제소하기도 했다(참고: 워싱턴 포스트 기사, 2019.11.6.). 여기에는 생체인식 데이터 수집 관련 개인정보 보호, 자신의 개인 데이터가 어떻게 사용되는지에 관한 지원자의 생각, 그로 인한 차별적인 고용 관행(성별/인종/신경과학적 차이 등)을 향한 우려 등이 포함되었다고 한다.위와 같은 영상 면접보다 최근 많이 활용하는 것이 게임 기반 평가다. 누구나 게임 앞에선 차별 없이 평등하기 때문이다. 인지 테스트와 같이 간단한 객관식 문제 또는 기초적인 게임들을 통해 기본적인 지식과 인지능력을 측정하는 것이다. 이런 평가는 전문적인 연구과 내용을 바탕으로 만들어졌지만, 무엇보다 ‘게임성’, 게이미피케이션 관점에서의 구현 정도가 낮다는 것이 핵심이다. 그러다 보니 뒤에서 설명할 ‘자기방어기제’ 문제를 많이 해결하지 못했고, 기존의 페이퍼 방식 IQ 테스트나 인지 테스트를 간단한 시각화로 구현한 정도에서 벗어나지 못하고 있다. 특히 ‘플레이어(인간)’를 중시하는 게이미피케이션 관점에서는 부족하기도 하다. 반대로 과도한 게임화도 문제이기는 하다. 회사 인사담당자들의 개별적인 이해도 차이도 있지만, 비게임 컨텍스트(non-game context) 관점에서 살펴보면 지원자들 중에는 게이머처럼 게임에 익숙한 사람들도 있고 게임 자체가 생경한 사람들도 있다. 이런 경우 지나치게 게임성을 강조해서 어렵고 복잡한 게임으로 구현한다면 지원자들의 출발부터 차별이라는 문제가 부각된다. 일부 게임 디자이너들이 이를 간과하는 경우가 많은데, 적정한 게임화가 필요한 대목이다.최근에는 단순 인지 테스트와 같은 게임에서 벗어나 겉으로는 그냥 게임처럼 보이고 정확히 무엇을 어떻게 측정하는지 잘 드러내지 않으면서 최대한 자연스럽게 지원자들의 역량을 측정하는 방식으로 개발되고 있고, 여기에서 게이미피케이션은 중요한 부분을 차지한다. 전통적인 인지능력 테스트는 일반적으로 지원자들에게 높은 인지 부하를 유발하므로, 절대적 기준에서 많은 탈락자가 나올 수 있다. 또한, 지원자들은 종종 사회적으로 가장 바람직한 답변을 선택하거나 단순히 자신이 보여지길 원하는 방식을 반영한 답변을 선택하는 경향이 있다(자기방어기제). 그래서 예측력에 대한 상대적 위험과 비용이 발생하며, 아무리 완벽하게 정직한 지원자라고 해도 자기 평가와 실제 행동 간 예측상관관계가 낮다는 연구 결과도 있다. 또한, 의도치 않게 지원자의 지루함을 유발하는 반복적 요소들이 포함되어 있다.게이미피케이션을 활용한 채용평가는 크게 게임화된 평가와 독립형 게임 기반 평가로 나눌 수 있다. 게임화된 평가는 지원자의 동기부여를 높이기 위해 게임 요소를 추가하여 기존 평가의 원래 형태를 수정하는 것을 의미한다. 예를 들어, 게임화된 평가는 아바타가 테스트 내에서 항목을 질문하도록 하거나 애니메이션, 음향 효과 등을 추가하는 것일 수 있다. 반면 게임 기반 평가는 플레이어의 행동 데이터들을 캡처하고, 원하는 요소들을 측정하고, 수집된 정보를 이해하려고 노력하는 ‘의도적으로 만들어진 게임’이다. 여기에는 세부 사항에 대한 플레이어의 관심을 측정하기 위해 의도적으로 설계된 미니 게임들이 포함된다.게임화된 채용평가를 통해서는 자기표현 및 의도적/비의도적 위조를 감소시킬 수 있다. 전통적인 평가에선 가짜 행동을 유도하는 경향이 있다. 즉, 의도적/비의도적 위조와 관련하여 ‘사회적 바람직성 편향’(‘자기표현’이라고도 함)이 있다. 지원자가 자신을 대표하는 선택 대신 (본의 아니게) 사회적으로 가장 바람직한 답변을 선택하는 것이다. 이런 경우 대부분 지원자의 반응이 과장되어 궁극적으로 평가점수 해석이 부정확해진다. 게임화된 평가는 이런 문제 해결에 도움이 될 수 있는데 첫째, 일반적으로 사회적으로 바람직한 답변이 덜 분명하다. 대개 게임화된 평가는 게임이 정확히 무엇을 측정하는지 숨기는 데 있어 전통적인 방법보다 더 좋다. 예를 들어, 지원 과정에서 게임을 하는 동안 지원자가 게임의 목적을 완전히 인식하지 못하면, 특정 부분에서 잘 보이려고 하기보다는 게임에서 승리하는 것 자체에 더 집중할 것이다. 이를 통해 의도적으로 코팅된 평가 점수를 넘어 지원자의 능력을 더욱 정확하게 평가할 수 있다. "게이미피케이션을 녹여내서 인재를 채용하는 방식은전통적인 채용 이상의 예측성과 타당성을 갖고 있으며,기업 이미지/매력도 제고에도 효과적인 것으로 나타났다."둘째, 전통적인 평가에선 지원자의 답변을 수집하기 위한 기본 도구로 ‘자기 보고’를 사용하는 경우가 많다. 이는 순전히 개인적인 판단에 근거한 것이기 때문에, 진짜가 아닐 가능성이 높다. 그러나 게임 속 구체적인 상황에서 후보자의 능력을 진단하는 컨텍스트를 사용하면, ‘자기 보고’에 의존하는 평가보다 미래 성과를 더 확실하게 추론할 수 있다. 실제 여러 연구에 따르면 게임화된 평가버전은 최소한 전통적 평가 이상의 예측력과 타당성을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 채용 과정에서 게임화를 활용하는 조직은 사람들이 그 조직이 기술적으로 진보했고 트렌디하며 혁신적이라고 추론하게 만들 수 있어서, 게이미피케이션과 같은 혁신적인 기술은 조직 이미지와 매력도에 대한 지원자의 인식에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 입증됐다. 그리고, 기업이 계속되는 인재 전쟁에서 승리하려면 채용방법을 결정할 때 지원자의 경험, 평판, 추천 등도 고려해야 한다. 채용 절차가 후보자들에게 호의적으로 인식되면 채용 과정에서 완주비율이 늘어나고, 그 결과 채용 가능성이 높아지며 회사의 평판을 저해하는 소문이 전파될 가능성도 줄어들 수 있다. 각종 연구에 따르면, 전통적인 평가에 비해 게임화된 평가에 참여하는 동안 지원자들은 더 높은 수준의 프로세스 만족도와 즐거움을 보고한 것으로 나타났다. 즉, 게임화된 평가는 게임 메커니즘 요소에서 만족(자율성, 유능함 및 관련성)에 대한 심리적 요구를 충족함으로써 지원자의 참여도를 높여준다.완벽한 채용평가방법은 존재할 수 없다. 그렇지만 글로벌 추세인 게임화된 평가를 활용하면 익히 알려진 여러 전통적인 문제들을 해결하는 데 도움이 된다. 따라서 앞으로는 게임 기반 채용평가의 발전 방향에 대한 많은 관심과 실제적 적용이 있어야 할 것이다.이동현 겸임교수한성대 지식서비스&컨설팅대학원 겸임교수이자 한국게임화연구원 해외 게이미피케이션 연구부문장이다. 서적 『비즈니스 게이미피케이션 I & II』 저자, 이러닝 강의 ‘메타버스로 일하는 세상, 게임 DNA를 이식하라’의 교수자이며 『게이미피케이션 – 변화를 위한 최고의 엔진』과 『인피니트 게이미피케이션』을 번역했다. 금융경제, 경영 분야에서도 활동 중이다.
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[최재원 박사] 개인 맞춤형 학습을 위한 AI 학습시스템의 발전 과정
컴퓨터를 교육에 활용하려는 시도는 1950년대부터 시작되었으며, 1980년대에는 개인용 컴퓨터의 보급과 AI 기술의 부상으로 지능형 튜터링 시스템(ITS)이 등장했다. ITS는 학생 개별 맞춤형 교육과 피드백을 제공하는 것을 목표로 했으나, 개인 맞춤형 교육의 기준이 불분명하다는 문제가 있었다. 그리고 초기 ITS는 수학과 과학 같은 구조화된 지식 체계에서 학생의 지식 상태를 파악하고 맞춤형 학습 경로를 제공하는 데 주력했다. 2000년대 이후엔 인터넷과 모바일 기술의 발전으로 대량의 데이터 분석이 가능해지면서 AI 기반 맞춤형 학습시스템도 온라인 플랫폼에서의 학습 데이터를 활용하는 방식으로 진화했다. 현재까지의 맞춤형 학습시스템은 진정한 의미의 개인 맞춤형 학습에 도달하진 못했지만 최근 생성형 AI 기술의 발전은 맞춤형 학습시스템 개발에 있어 새로운 패러다임 변화를 예고하고 있다.글 싣는 순서1. AI는 교육과 학습 환경도 변화시킬까?2. 개인 맞춤형 학습을 위한 AI 학습시스템의 발전 과정3. 교육 환경과 학습자를 이해하기 위한 다양한 학습분석 방법4. 생성형 AI의 부상과 맞춤형 학습시스템5. AI 맞춤형 학습시스템을 이용한 기업교육과 평생교육---컴퓨터를 교육과 학습에 활용하려는 시도는 컴퓨터 보조 교육(CAI: Computer-Assisted Instruction)이라는 이름으로 1950년대부터 시작되었다. 초기 CAI 프로그램들은 컴퓨터를 이용해 학습 콘텐츠를 단계별로 제시하는 수준이었으나 1960년대에 이르면서 학습자의 반응에 따라 학습 순서를 조정하는 분기 프로그램(branching programs) 방식으로 진화한다. 당시 CAI의 주된 역할은 학습자의 반응에 따라 학습 순서를 조정하고, 문제 풀이 결과에 대해 즉각적인 피드백을 주는 것이었다.1980년대로 접어들면 여러 의미 있는 사건들이 발생한다. 우선 개인용 컴퓨터(PC)가 본격적으로 보급되기 시작했고, AI 기술이 두 번째 전성기를 맞이한다. 한편, 미국의 교육심리학자 벤자민 블룸(Benjamin S. Bloom)은 1984년에 ‘2 시그마 효과’라는 유명한 연구 결과를 발표한다. 연구의 요지는 일대일 교육 방식으로 학습한 학생들의 학업 성취도 평균은 전통적인 강의식 수업을 받은 학생들의 성취도 평균보다 2 표준편차만큼 뛰어나다는 주장이었다. 일대일 교육에서는 교사가 학생 개인에 맞춰 학습을 진행할 수 있으므로 어떻게 보면 당연한 결과인데, 문제는 아무리 교육 효과가 좋아도 현실에서 이런 개인 맞춤형 교육을 실행하기 어렵다는 점이다. 이 시기에 PC, AI와 같은 새로운 기술의 부상과 개인 맞춤형 학습에 대한 요구가 만나 지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, 이하 ITS)이라는 개념이 등장했다. ITS는 인간 교사의 개입 없이도 학습자에게 즉각적이고, 학습자 개별적으로 맞춤화된 교육과 피드백을 제공하는 컴퓨터 시스템을 지향했다.그런데 ‘개인 맞춤형’이라는 표현은 듣기에는 이상적이지만 실행의 관점에서는 다소 막연하다. 학습을 위해 개인의 무엇에 맞춰야 하는지에 대한 원칙이나 기준이 확립되어 있지 않기 때문이다. 예를 들어 학습자의 성격, 흥미, 목표 등에 맞게 학습 내용을 구성할 수도 있고, 학습자의 현재 지식 상태와 수준에 따라 학습의 난이도를 조절할 수도 있다. 이런 것들은 모두 개인 맞춤형 학습이라고 정의할 수 있지만, 여전히 ‘무엇에 맞출 것인가?’라는 질문은 해결되지 않는다. 이러한 질문에 힌트를 제공한 것이 1980년대의 주류 AI 기술이었던 전문가 시스템(Expert System)이었다. 전문가 시스템은 특정 도메인 지식이 컴퓨터 프로그램에 의해 처리될 수 있다는 사고에 기반을 두고 있는데 컴퓨터 프로그래밍으로 지식을 추론하기 위해서는 지식이 잘 구조화되어 있어야 한다. 초기의 ITS는 지식 체계가 잘 구조화된 수학, 과학 과목에서 학습자의 현재 지식 상태를 파악하면 그에 따라 적절한 맞춤형 학습 경로를 제공할 수 있을 것으로 생각했다.이런 시스템을 개발하려면 2가지 핵심정보가 필요한데 하나는 학생의 현재 지식 상태이고 다른 하나는 지식 상태가 측정된 이후 제시하는 맞춤형 학습 경로다. 학습자의 현재 지식 상태는 특정한 개념과 연결된 문제 풀이 결과 데이터로 간접적으로 측정할 수 있다. 어려운 것은 문제를 맞히거나 틀리고 난 후, 제시할 학습 경로다. 문제를 틀린 경우는 쉽다. 대부분 해당 문제를 풀 수 있는 선수지식이 부족하다고 가정하고 이전 단계에서 배워야 할 내용을 복습시킨다. 그렇다면 문제를 맞히면 어떻게 할까? 초기 ITS는 특정 과목에서 배워야 할 모든 개념을 일정한 규칙으로 연결시켰다. A를 알아야 B를 배울 수 있고, B를 알아야 C를 배울 수 있다는 식이다(A → B → C). 예를 들어 B문제를 틀렸다면 A를 복습하고, B문제를 풀었다면 C를 학습하게 하는 것이다. 이렇게 해당 분야 전문가들이 특정 과목의 학습 개념들을 미리 체계적으로 연결시키는 방식은 학습해야 할 개념의 숫자가 많으면 매우 복잡한 연결 작업이 되며, 전문가라고 해도 주관적일 수 있고, 하나의 과목에서 만들어 둔 개념 간의 연결 관계를 다른 과목에 적용할 수 없다는 단점이 있었지만 여전히 많이 사용되는 방식이다.2000년대에 들어서면서 인터넷과 모바일로 상징되는 새로운 시대가 열렸고 대량의 데이터를 손쉽게 수집하고 분석할 수 있게 되었다. 이러한 환경 변화는 세 번째 AI 기술의 전성기를 불러왔고, 맞춤형 학습시스템 또한 새로운 AI 기술과 궤를 같이하며 발전해 왔다. 현재의 AI 기술은 막대한 데이터로부터 추출할 수 있는 패턴 학습을 기반으로 하는데, 맞춤형 학습시스템도 학습자들이 온라인 학습 플랫폼에서 학습 콘텐츠와 상호작용한 데이터를 수집하고 분석한다. 학습시스템 접속 기록, 학습 동영상 시청 시간, 문제 풀이 시간 등 다양한 데이터를 활용하지만 가장 중요한 것은 역시 문제풀이 결과 데이터다. 학습자들이 여러 문제를 풀어가는 과정을 일종의 시계열 데이터로 보고, 학습 순서에 따라 학습자의 지식 상태가 어떻게 변해가는지 추적하는 기술을 활용해서 전체 지식 체계에서 현재 학습자가 어떤 부분이 취약한지, 다음에 어떤 개념을 학습하는 것이 학습 목표 달성에 유리한지 예측한다.최근까지 맞춤형 AI 학습시스템은 비약적으로 발전했지만 엄밀한 의미에서 완전한 개인 맞춤형 학습에 도달하지는 못했다. 우선 학습자의 지식 상태에만 초점을 맞춰 개발됐고, 정서, 동기와 같은 환경적 변수들은 고려하지 않았다. 또한, 현재의 맞춤형 학습 모델은 구조화된 지식체계에서만 잘 작동하기 때문에, 인문, 사회, 예술 계열 지식에는 적용하기 쉽지 않다는 약점이 있다. 그런 와중에 생성형 AI 기술은 맞춤형 학습시스템 개발에 새로운 패러다임 전환을 예고하고 있다. 생성형 AI의 특징 중 하나인 환각 문제 때문에 학습 콘텐츠로 직접 활용하기 어려운 문제가 있지만 학습자와 AI 튜터 사이에 새로운 커뮤니케이션 도구를 제공함으로써 문제 풀이 데이터에 의존적인 현재의 방식에 큰 변화를 줄 것으로 기대하고 있다.최재원 박사학습분석과 AIED(Artificial Intelligence in Education) 분야를 연구한다. 한국교육학술정보원 AI디지털교과서 개발 참여, 한국검인정교과서협회 AI디지털교과서 공동플랫폼 구축, AI 코스웨어 템플릿 개발 참여, HTHT 자격증 연수 프로그램 강사 참여, 제3회 HTHT 마스터클래스 한국디지털교육협회장상 수상 경력이 있다. VR(메타버스), 데이터 과학, 인공지능에 관한 여러 책을 저술하고 번역했다.
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[배종빈 원장] 생각과 뇌: 생각은 어떻게 우리를 우울하고 불안하게 만드는가?
부정적인 생각을 반복하면, 현실과 상상을 구분하지 못하는 우리 뇌는 이를 생존의 위협으로 받아들여, 쉽게 불안해지고, 감정을 조절하기가 어려워진다. 또한, 생각을 반복하는 것은 우리 뇌를 지치게 한다. 때문에, 부정적인 생각에 빠지게 되면 우울하고 불안해지게 되며, 반대로 이러한 생각에서 빠져나오게 되면 우울감과 불안감이 호전될 수 있다.글 싣는 순서1. 생각의 배신: 생각이 많을수록 불행해진다.2. 생각과 뇌: 생각은 어떻게 우리를 우울하고 불안하게 만드는가?3. 우울과 불안을 가져오는 생각들: 걱정은 문제를 해결해 주지 않는다.4. 생각에서 벗어나는 기술: 메타자각과 몸을 움직이기---뇌는 수많은 신경세포와 신경세포 간의 연결로 구성되어 있는데, 외부 환경에 잘 대처할 수 있는 방식으로 끊임없이 변화한다. 우리 뇌가 학습 과정에서 변하는 것을 신경가소성이라고 한다. 신경가소성이란 신경세포의 성장과 재조직을 통해 스스로 신경 회로를 바꾸는 능력을 말하며, 우리 뇌는 신경가소성을 바탕으로 주변 환경에 적절히 대응할 수 있는 뇌 상태를 만든다. 만약에 우리 뇌가 변화하지 않는다면, 작은 환경의 변화에도 적응하지 못하고 어려움을 경험하게 될 것이다. 신경가소성을 바탕으로 우리는 변화하는 환경에 적응하고, 무언가를 학습하고, 기억할 수 있다."뇌는 신경세포의 성장과 재조직을 통해 스스로신경 회로를 바꾸는 능력인 ‘신경가소성’을 갖고 있다.이 신경가소성은 우리가 변화하는 환경에 적응하고,무엇인가를 학습하고, 또 기억할 수 있게 해준다."이와 같은 뇌의 신경가소성이 크게 발휘되는 순간이 있는데, 바로 우리가 생존의 위협을 느꼈을 때다. 생존의 위협을 경험하게 되면, 우리 뇌는 우리를 더 잘 보호할 수 있는 방식으로 변하게 된다. 위험한 상황에서 뇌가 어떻게 변하는지 이해하기 위해서는 편도체와 내측전전두피질에 대한 설명이 필요하다.편도체는 우리 뇌의 감시탑이다. 우리 주변에 있는 위험을 감지하고, 몸이 위협에 처했다고 판단하면 사이렌을 울려서 몸과 마음이 위험에 대비하도록 한다. 우리가 뱀을 보자마자 깜짝 놀라고 가슴이 두근거리고 호흡이 가빠지는 것은 감시탑인 편도체의 경보반응에 의한 결과물이다.편도체가 뇌의 감시탑의 역할을 한다면, 내측전전두피질은 중앙 관제탑 역할을 한다. 편도체가 사이렌을 울리면 중앙관제탑인 내측전전두피질은 현재 상황이 실제로 위험한 상황인지를 확인한다. 편도체가 위험하다고 판단한 것이 실제로 위험하지 않다면, 편도체를 억제하여 사이렌을 중단시키기도 한다. 누구나 모형 뱀이나 벌레를 보고 깜짝 놀란 적이 있을 것이다. 깜짝 놀라는 것은 편도체의 반응이다. 그런데 이것이 장난감이라는 것을 알고 난 뒤에는 마음이 다시 차분해지고 안정을 찾게 된다. 이와 같이 마음이 진정되는 것은 중앙 관제탑인 내측전전두피질이 편도체 활성화를 억제하기 때문이다.감시탑과 중앙 관제탑이 각자의 역할을 하면서 위험으로부터 마을을 지키는 것처럼 편도체와 내측전전두피질도 서로 상호작용하며 위협으로부터 우리의 몸과 마음을 지켜준다. 그런데 생존의 위협에 지속적으로 노출되면 편도체와 내측전전두피질의 균형이 깨지게 된다. 편도체의 활성화가 지속되고, 내측전전두피질의 억제 기능은 줄어든다. 때문에, 작은 자극에도 쉽게 불안해지게 되고, 불안감과 같은 감정을 조절하는 것이 어려워지게 된다.그런데, 부정적인 생각을 반복하면, 우리 뇌는 생존의 위협에 지속적으로 노출이 되었을 때의 뇌와 같은 상태로 변한다. 우리 뇌는 상상과 현실을 구분하지 못한다. 그래서 어떤 상황에 관한 생각을 반복하면 우리 뇌는 그 상황을 실제로 반복해서 경험했다고 착각한다. 예를 들어, 친구와 말싸움을 하고 집에 돌아와서 그 일을 다시 떠올리면, 단지 생각만 했을 뿐인데 우리 뇌는 실제 싸우는 상황이라 착각하여 각종 스트레스 반응을 일으킨다. 단지 생각을 반복하는 것만으로도 우리는 안좋았던 일들을 여러번 경험한 것처럼 뇌가 변화하게 된다. 그리고 우리 뇌는 생존의 위협에 지속적으로 노출된 것과 같이 편도체는 활성화되고 내측전전두피질의 억제 기능은 줄어들게 된다.실제로 피츠버그대학교의 연구진은 35명의 우울증 환자와 29명의 우울하지 않은 정상인을 대상으로 부정적인 생각을 반복하는지 여부를 조사하고, 뇌의 기능을 보여주는 fMRI 촬영을 진행했다. 그 결과 부정적인 생각을 반복한 사람들의 뇌에선 편도체가 지속적으로 활성화되어 있음이 발견됐다.이와 같이 부정적인 생각의 반복으로 인해 편도체와 내측전전두피질의 균형이 깨지게 되면, 우리는 사소한 자극에도 쉽게 불안해지게 되고 스트레스 반응이 일어나게 된다. 그리고 감정을 조절하는 뇌영역의 기능이 떨어지게 되면서 우울해지고 무기력해지게 되는 것이다.생각을 반복하는 것은 편도체와 내측전전두피질의 균형을 깨트릴 뿐 아니라 뇌를 지치게 만든다. 근육은 반복해서 사용하면 통증 신호를 보내 휴식이 필요함을 알린다. 이 통증 신호를 무시하고 무리하게 움직이다가는 필요한 순간에 적절히 근육을 사용하지 못해 균형을 잃고 넘어지거나 근육이나 인대가 다칠 수 있다. 근육이 반복해서 사용하면 지치는 것처럼 우리 뇌도 반복적으로 사용하면 지친다. 이와 같이 뇌가 지치는 것을 정신피로라고 한다. 정신피로는 피곤한 느낌이 들게 하고 인지능력을 저하시키며, 수행 동기를 떨어뜨린다."부정적인 생각을 반복하면 스트레스로 인해자꾸 주위를 경계하게 되고, 깊이 잠들지 못해서작은 자극에도 깨고 만다. 이는 결과적으로뇌가 지친 상태에서 회복하지 못하게 만든다."우리의 머릿속에는 다양한 생각들이 스쳐 지나간다. 그중에서 우리의 주의를 끄는 생각은 주로 감정을 동반하는데, 특히 우울, 불안, 긴장, 분노와 같은 부정적인 감정들이다. 이러한 생각이 머릿속에 오래 머무를수록 해당 생각과 관계가 있는 신경망들이 강하게 연결되고, 이와 같은 생각은 더욱 빈번하게 우리 머릿속에 떠오르게 된다. 그때마다 일어나는 스트레스 반응으로 인해 우리 몸은 다양한 자극에 예민하게 반응하게 된다. 편안하게 쉬지 못하고 자꾸만 주위를 경계하게 되며, 깊이 잠들지 못하고 작은 자극에도 잠이 깨고 만다. 이는 결과적으로 뇌를 더 지치게 하고, 뇌가 지치면 반복되는 생각에서 빠져나오기 더욱 어려워진다.배종빈 원장서울대학교 의과대학을 졸업했고, 동대학교 의과대학원 석박사 통합과정을 수료했다. 분당서울대학교병원에서 진료 조교수, 중앙치매센터에서 부센터장을 역임했다. 현재는 서울더나은정신건강의학의원 원장으로 환자들을 만나고 있으며, 『생각의 배신 - 머릿속 생각을 끄고 일상을 회복하는 뇌과학 처방전』을 저술했다.
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[윤세현 차장] Why Skill Based Learning & IDP?
최근 HRD 현장에서 ‘Skill Based Learning’과 ‘IDP(Individual Development Plan)’에 대한 논의가 뜨겁다. 필자 역시 HRD 실무자 중 한 사람으로서 위 두 가지 주제에 대한 다양한 시도와 고민을 하고 있는데, 본 지면을 빌려 몇 가지 실무적 이슈와 나름의 해결방안을 제시함으로써 더 나은 방향을 모색해보고자 한다. 먼저 본 편에서는 Skill Based Learning과 IDP가 최근 HRD 분야에서 이슈가 되고 있는 배경부터 간단히 소개하겠다.글 싣는 순서1. Why Skill Based Learning & IDP?2. Skill Based Learning의 실무적 이슈와 해결방안3. IDP(Individual Development Plan)의 실무적 이슈와 해결방안---필자는 기업에서 HRD업무를 수행하기 전 잠시 스윙댄스(소셜댄스) 강사로 활동한 적이 있었는데, 당시 강습을 진행하며 몇 가지 깨달은 점이 있다. 먼저 수강생들은 강사가 예상하는 것보다 훨씬 더 빠른 시간 내에 춤을 잘 추기를 희망했다. 그리고 소셜댄서로서의 마인드나 태도 등 기초적인 지식(※ 스윙댄스는 남녀가 함께 춤을 추는 소셜댄스이기 때문에 이러한 매너는 댄스 Floor에서 상당히 중요하다)보다 춤의 패턴이나 스킬 등 실질적으로 활용할 수 있는 기술을 더 원했다. 마지막으로 정말 잘 추고 싶어하는 사람들은 어느 정도 수준이 올라가면 집단강습으로는 만족하지 못하고 꼭 개인 레슨을 신청했다.HRD업무를 담당하고 있는 현재 상황에서 돌이켜보면 이런 내용들은 오랜 시간 동안 HRD조직이 경영진과 구성원들로부터 받아온 Challenge와 대부분 일치한다는 생각이 들었다. 가장 먼저 ‘속도에 대한 Challenge’인데, 이는 ‘비즈니스가 변화하는 속도에 맞춰 조직이 필요로 하는 역량을 구성원에게 내재화시킬 수 있는가?’에 대한 것이다. 최근 코로나19 팬데믹을 거치며 비즈니스 환경에 급격한 변화가 찾아왔고, 대부분의 기업은 이런 흐름에 맞춰 생존방안을 모색하는 데 혈안이 되어 있었다. 특히 대면 중심의 유통채널을 운영하던 조직들은 온라인 중심의 비대면 채널로 발 빠르게 전환했는데 해당 역량을 내재화시키는 것이 생존을 위한 중요한 과제였다. 하지만, 아쉽게도 이런 변화의 속도에 맞춰 구성원 육성 방향을 빠르게 전환한 HRD조직은 그리 많지 않았던 것으로 보인다. 이는 HRD조직이 전통적으로 수행하고 있는 교육(Education)이라는 Intervention이 지닌 한계로 생각되는데, 교육을 개발하기 위한 DACUM(직무분석기반 과정개발), CBC(역량기반 과정개발) 등은 빠르고 신속한 현업 적용에는 적합하지 않은 구조로 이뤄져 있기 때문이다. (※ Rapid Prototype 등의 변형된 ISD모형은 초기 Pilot 과정은 빠르게 제공되나, 완성된 과정개발은 유사한 시간이 소요된다.)두 번째는 ‘효용성에 대한 Challenge’인데 ‘사람의 태도, 마인드, 행동을 변화시킴에 있어서 HRD조직이 수행하는 Intervention들이 과연 투자 대비 가치가 있을 것인가?’에 대한 것이다. Kolb의 경험학습 모형에 따르면, 사람들은 동일한 경험을 했을지라도 누군가는 학습을 통해 마인드와 행동이 성장하고, 누군가는 그렇지 못한다고 한다. 이는 ‘구체적 경험 → 반성적 성찰 → 추상적 개념화 → 새로운 시도’의 과정을 거치지 못한다면 학습을 통한 성장이 어렵다는 것인데, 실제 HRD부서가 수행하는 Intervention 중 ‘리더십 코칭’이 이런 과정을 유도하고 있다. 다만 ‘비용 대비 효과성’에 대한 문제 제기로 많은 HRD조직에서 쉽게 수행하기 어려운 측면이 있다. 물론 이런 활동 외에도 HRD조직은 늘 눈에 잘 보이지 않는 ‘역량’, ‘자긍심’, ‘동기’ 등을 다루는 조직이기에 투자 대비 효용성에 대한 다양한 Challenge를 받는다.마지막은 ‘개인화에 대한 Challenge’인데 ‘세대 변화, 전문화의 흐름에 맞춰 개인화된 맞춤형 학습을 제공할 수 있는가?’에 대한 것이다. HRD부서가 교육을 개설하려면 교육을 운영할 수 있을 만큼의 공통된 니즈와 학습자의 모수가 존재하는지가 필수 요소다. 하지만, 이것에 신경을 쓰다 보면 당연히 개인별 니즈를 디테일하게 반영하지 못하게 되고, 나에게 필요 없는 내용도 장시간 학습해야 하며, 좀 더 전문적이고 개별화된 이슈는 다룰 수 없는 경우가 일반적이다. 최근 학습자들은 궁금한 사항이 있다면 검색포털이나 유튜브 등을 통해 즉시/적시에 필요한 내용을 학습하거나, 더욱 전문적인 학습을 위해 사외교육이나 외부활동에 투자하는 경우도 많다. 이런 상황은 HRD조직이 기존과는 다른 Intervention들을 고민해야 하는 요인으로 작용하고 있다.최근 이러한 이슈들의 대안으로 등장한 것이 바로 Skill Based Learning과 학습추천 시스템과 연계된 IDP(Individual Development Plan)다. Skill-Set은 역량(Competency)보다는 작고, 이를 구성하는 지식(Knowledge), 스킬(Skill), 태도(Attitude)보다는 더 큰 개념으로 설명할 수 있다. 특히 측정이나 개선 여부를 파악하기 어려운 태도(Attitude) 요소를 제외하고 ‘경험과 학습을 통해 습득한 지식을 작업에 효과적으로 응용하고 문제를 해결하기 위해 활용하는 능력’으로 정의된다. 보통 직무분석에서는 Job-Duty-Task를 도출하고 Task별 지식(Knowledge), 스킬(Skill), 태도(Attitude)를 도출하는 복잡한 과정을 거치는데, Skill-Set을 도출할 때는 Job과 Task를 도출하고 해당 Task에 필요한 Skill만을 도출하기 때문에 기존 직무분석 등에 소요되는 시간을 단축할 수 있다.또는 기존에 특정 직무나 직책에 필요한 역량을 도출해두었는데 오랜 시간이 흘러 업데이트가 필요한 상황이라면, 역량의 세부요소 중 Knowledge와 Skill만을 업데이트하여 Skill-set으로 구성하고 이를 활용하여 교육과정을 개발하는 것도 가능하다. 가령 마케팅 직무에 필요한 역량 중 ‘마케팅 기획역량’이 있다면 기존의 스킬(신문광고 채널 선정, 신문광고 문구 기획, 전단지 기획 등)을 삭제하고 새로운 스킬(유튜브 채널관리, GA관리, 블로그 홍보기획, 인플루언서 발굴 등) 추가하는 방식으로 One-point 학습을 제공할 수도 있다. 즉, 기존에 비해 교육과정 개발에 투입되는 시간을 일정 부분 단축할 수 있다는 것을 의미한다.이와 더불어 최근에는 리더십 교육도 역량이 아닌 좀 더 명확한 Soft Skill(1on1 대화스킬, 협상스킬, 코칭스킬, 협업스킬 등) 중심의 교육으로 변화하고 있다. 즉, 변화가 어렵고 투자의 효과성을 장담할 수 없는 내면적인 변화에 치중하기보다, 변화가 확실하고 성과가 명확한 Skill 중심의 교육이 운영되는 것도 Skill Based Learning Trend의 한 형태라고 볼 수 있다.학습추천 시스템과 연계된 IDP는 ‘조직 중심의 교육’으로는 변화의 속도와 개인의 전문화 니즈를 따라갈 수 없기 때문에 ‘개인주도의 학습’으로의 전환을 추진하고자 최근 많은 HRD조직들에서 추진하는 영역이다. 특히, IDP에 있어서 가장 중요한 것은 ‘학습에 대한 진입동기’를 유발하는 것인데, 이러한 점 때문에 개인의 역량이나 현재 Skill 수준을 진단하고, 부족한 역량에 맞는 맞춤형 교육/학습 콘텐츠를 추천해주는 것이 IDP모듈의 핵심이다. 물론 본인의 현재 역량 수준이나 Skill과는 무관하게 관심 있는 키워드나, 평소에 자주 학습한 콘텐츠 또는 유사 직급, 직무의 구성원이 자주 학습한 콘텐츠, 인사이동 등의 인사 이벤트에 맞춰 설정해놓은 교육/학습 콘텐츠를 추천해주는 것도 가능하다.상기와 같이 필자는 최근 HRD 분야의 주요 Trend로 Skill Based Learning과 IDP를 소개했다. 하지만 서두에서 밝힌 것처럼 이를 실무 담당자가 진행할 때는 다양한 실무적 이슈가 존재하는데, 이후 칼럼을 통해 이러한 이슈를 제시하고 현재 수행 중인 해결방안을 함께 나누고자 한다. 다만, 해당 해결방안이 정답이라고 하긴 어렵다. 그러니 함께 논의하며 더욱 발전할 수 있길 희망한다.윤세현 차장LS전선 성장문화팀에서 HRD전략, Skill-Set, IDP, 리더십, 해외주재원 관련 업무를 수행 중이다. KT&G 인재개발원 과정개발 TFT팀장, 에듀테크 스타트업 산타의 교육컨설팅 이사, 코리아텍 HRD학과 외래교수를 역임했고, 2024 한국인력개발학회 춘계학술대회에서 HRD연구논문상을 수상하였다. 연구를 통해 실무적 이슈를 해결하는 Scholar-Practitioner가 목표다.
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[한준 교수] 인구 오너스 시대, 조직의 성과와 건강성을 높이려면
대한민국은 20세기 중반 이후 압축적 성장과 발전을 경험했다. 그것은 인구 측면에서도 마찬가지이다. 성장과 발전을 시작할 무렵 인구폭발을 우려했던 한국은 선진국에 진입한 지금 인구감소를 걱정한다. 과거 유례가 없는 초저출산으로 인해 예상되는 인구 격변은 대한민국의 미래를 전망하는 이들을 걱정케 한다. 특히 경제적으로는 생산연령에 해당하는 15세-64세 인구가 줄면서 생산과 소비의 위축이라는 어두운 미래 전망을 낳고 있다.---과거의 한국사회를 보면 1975년에 생산연령인구가 2천만을 넘었고, 1991년에는 3천 만을 넘어서며 부양인구에 비해 생산연령인구가 훨씬 많아 GDP(국내총생산) 증가에 유리한 인구 보너스를 누렸었다. 하지만 2019년 3,762만 8천 명가량으로 정점에 도달한 생산연령인구는 올해 3,632만 8천에 조금 못 미칠 정도로 줄었다. 2039년에는 3천 만 아래까지 떨어지고, 2062년에는 2천만에도 미치지 못할 전망이다. 국민경제 차원에서 경제발전에 인구가 불리하게 작용하는 ‘인구 오너스(Demographic Onus) 시대’가 본격적으로 시작되었다. 마치 모래주머니를 차고 달리는 것처럼 같은 노력을 들여도 예전보다 못한 성과를 거두게 된 것이다.생산연령인구 감소는 기업 조직에 어떤 함의와 시사점을 갖는가?물적 자본과 인적 자본, 지식 자본의 결합으로 만들어지는 기업에서 사람은 가장 중요하다. 능력을 갖춘 사람들을 육성하고 동기부여를 통해 그들이 최선을 다해 일하게 하며, 서로 협력해 혁신을 이루도록 하는 것은 인적자원 개발과 관리의 핵심이다."조직을 개인보다 우선하며 충성하고장기고용과 임금상승을 보장받는 시대는 지났다.새로운 HR 전략을 세워야 하는 이유다."과거 경제가 급성장하던 인구 보너스 시대 한국 기업들은 연공제적 방식을 통해 인적 자원을 개발하고 관리했다. 직원들은 성장하는 기업에서 하위 직급에서 상위 직급으로 승진하면서 역량도 늘고 보상도 높아졌던 것이다. 하지만 인구 오너스에 접어든 지금 과거의 방식과 체계는 유지되기 어렵다. 조직을 우선시하고 충성한 대신 장기고용과 임금 상승을 보장받는 시대가 지난 것이다.생산연령인구가 줄고 저성장 기조가 강화되면서 고성장 속에 자리 잡은 연공적 인적자원 개발과 관리에 문제가 발생하고 있다. 조직의 인구구성에서 베이비붐 세대 비중이 과도한 반면, MZ세대는 반대로 과소한 문제와 함께 승진 적체 속 발탁 승진 등으로 구성원들의 동기부여가 낮아졌다. 높아만 가는 이직률로 인해 조직의 안정적 운영이 어려운 경우도 많다. "생산가능인구가 줄어들고 부양해야 할 인구가 늘어나는인구 오너스 시대에선 조직과 구성원이 서로 힘을 합쳐각자의 기대가 충족되는 HR 시스템을 수립해야 한다."이제는 과감한 조직 혁신을 통해 새로운 인적자원 개발과 관리 방식 및 체계가 자리를 잡도록 조직과 구성원들이 힘을 합쳐야 한다. 조직에 무조건적 충성을 기대할 수 없는 현실에서 서로의 이해와 신뢰에 기반한 협력을 위해 노력해야 한다. 직원들의 역량을 키워줄 수 있는 조직이 되고, 조직에 필요한 혁신과 성과를 낼 수 있는 직원이 되어야 한다. 서로에 대한 이러한 기대가 충족될 때 새로운 비로소 시스템은 안정적으로 정착될 수 있다.생산연령인구가 줄어들면 각자의 가치와 역할이 그만큼 더 커지게 된다. 물론 AI와 로봇이 그동안 인간이 맡아왔던 일을 어느 정도 대신할 수는 있겠지만 완전히 대체할 수는 없다. 그러니 기업 조직이 직원 각자를 좀 더 존중하고 귀하게 여기고, 반대로 직원들은 기업 조직에 대한 신뢰를 바탕으로 역량을 더욱 쌓고 최대한 발휘한다면 인구 오너스라는 불리한 조건에서도 한국의 기업들은 지속적 발전을 이룰 수 있을 것이다.한준 교수연세대학교에서 조직사회학을 연구하며 강의하고 있다. 한국사회과학자료원 원장, 국민경제자문회의 위원, 한국사회학회 회장, 한국삶의질학회 회장을 역임했고 현재 연세대학교 사회과학대학 학장을 겸하고 있다.
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[백지연 교수] 융합의 시대, 경력개발 방향을 어떻게 잡아야 할까
융합은 서로 다른 분야의 지식이 상호 연결되어 새로운 가치 혹은 지식을 창출, 창조하는 것을 의미한다. 4차 산업혁명에 따른 융합형 인재에 대한 요구는 이전보다도 더 많은 기술이 융합하고 진보하는 속도가 빨라짐에 따라 더더욱 중요성을 가지고 있다. 대다수는 교육이 기존의 단편적 사실 중심의 암기 학습과 정답 위주의 문제 풀이 학습에서 벗어나야 한다고 말한다. 그러나 기존에 고용되어 있는 선생들과 교수들 그리고 기존의 초·중·고 학습을 해온 학습자들에게 빛의 속도만큼 빠른 변화에 적응하라고 하기란 비용, 고용 등의 면에서 불가능에 가깝다. 결국 기존의 몇 안 되는 타고난 인재들이 새로운 시대를 끌고 나가게 되며, 나머지는 생존을 위해 겨우겨우 따라가는 지경일 것으로 전문가들은 예상한다.---"우리에겐 창의형, 융합형 인재가 필요한 것이 아니다.그저 그렇게 되어야만 하는 현실에적응해야 하는 시대를 살게 되어버린 것뿐이다."창의성과 융합은 다양성 측면에서 어쩌면 새로운 시대를 위한 불가피한 결합이라고 볼 수 있다. 이미 오래전 스티브 잡스가 아이폰에 카메라와 음악과 핸드폰의 기능을 넣었을 때 사람들은 이 3가지 기능뿐 아니라 그 기능들에 관련된 앱이나 여러 사양에 따른 기기들을 익혀야만 했다. 창의형, 융합형 인재가 필요한 것이 아닌 그렇게 되어야만 하는 현실에 적응하지 않으면 도태되는 시대를 살게 되어버린 것뿐이다.교육은 이러한 융합 능력을 키워주기 위해 최대한의 노력을 기울인다고 해도 시대 변화를 막힘없이 따라가기는 어려울 듯하다. 기존의 낡은 혹은 지나간 기술을 가르치던 교수자들을 어떻게 교체할 것인지, 갑자기 교과목을 바꾸는 가운데서도 학생들이 대학입시를 공평하게 준비하도록 어떻게 제도를 마련할 것인지는 큰 고민이다. 그리고 융합 분야 전문가가 한국에 전무하고, 혹여 있다고 하더라도 그들을 지원할 예산이 충분하지 않다. "산업계로 시선을 돌리면 역량개발은 기회와 변화의 문제이기에시대적 흐름에 맞는 인재를 육성할 수 있다."그러나 산업적인 분야로 눈을 돌리면 기회·변화의 문제이기에 충분히 가능하다고 여겨진다. 융합형 인재는 키워낼 수 있기 때문이다. 각종 창의적인 부분 즉, 공학과 관련된 의학, 생물학 분야에서 스타트업을 창업할 수 있고, AI와 의료가 결합하여 더더욱 세밀한 수술을 진행할 수 있다는 점 등을 예로 들 수 있다. 이는 다양한 시각과 접근, 새로운 시각과 접근으로 가능하다. 복잡해지는 융합적 사회를 AI를 활용하거나 기존의 것들을 AI와 융합해서 쉽게 이끄는 이들을 우리는 간단하게 '융합형 인재'라고 말할 수 있을 것이다.HRD분야에서 융합적 인재가 경력개발에 시사하는 점은 무엇일까? 인간은 인간과 섞여 일하며 새로운, 다양한 시각을 서로 교류하고 체험하며 경력개발을 이루어왔다. 그러나 이젠 AI를 통해 더 많은 사례와 더 많은 체험을 나눌 수 있으며 위에 언급한 교류나 체험 역시 AI 기반 네트워킹을 통해 다방면으로, 융합적으로 해낼 수 있다. "이전보다 많은 기술이 융합하고 또 진보하는 시대,우리는 어떤 변화를 추구하며 경력을 개발해야 할까?답은 AI와 인간의 융합에서 발견되는 ‘틈’에서 찾아야 한다."그렇다면 우리는 이러한 시대에서 어떤 변화를 추구해야 할까? 답은 찾는 것이다. AI와 인간의 융합에서 발견되는 ‘틈’에서 말이다. 물론 그 과정에서 윤리적, 사회적 문제가 대두될 것이다. AI는 윤리적, 사회적 존재가 아니기 때문이다. 이러한 부분에서 메꾸어야 할 혹은 새로운 문제점이나 개선점들을 찾는 것이 바로 HRD의 미래 역할이 되리라 생각한다. 그리고 융합형 인재에게 필요한 마인드셋은 AI는 파트너이지 전적으로 기대야 할 전지전능한 신은 아니라는 점이다. 이것을 항상 인지해야 한다. 스스로 지식을 찾고 더 나은 답을 만들려는 창의적인 융합형 인재가 되기 위해선 AI를 누구보다 잘 활용해야 하겠지만 AI에 누구보다 의지하지 않는 인간이어야 한다.백지연 교수이화여자대학교 호크마교양대학장. 동대학 비서학과를 졸업했고, 미국 뉴욕대학교에서 MBA를, 오하이오주립대학에서 인적자원개발로 박사학위를 취득했다. 여러 정부기관/기업체 대상 HRD 관련 프로젝트를 수행해오고 있고, 저서로 『여성인적자원의 전문성 확보를 위한 경력개발(집문당)』, 『경력개발전략: 이론과 실제(학지사)』가 있으며 경력개발 분야에서 연구성과를 내고 있다.
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[엄준하 발행인 메시지] AI 시대, HRD스탭의 새로운 역할
AI 시대, HRD스탭의 새로운 역할:전략적 파트너로서 도약매우 중요한 변곡점에 서 있는 HRDAI 기술의 급속한 발전은 새로운 도전과 기회HRD스탭 여러분,우리는 지금 매우 중요한 변곡점에 서 있습니다. 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 우리 모두에게 새로운 도전과 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 HRD스탭의 역할은 더욱 중요해지고 있으며, 우리는 전략적 파트너로서 도약해야 합니다.AI 시대는 HRD의 패러다임을 바꾸고 있습니다. AI는 학습과 개발 프로그램의 효율성을 극대화하고, 데이터 기반의 맞춤형 교육을 제공하며, 개인화된 학습 경험을 가능하게 합니다. 이는 HRD스탭이 아래의 도전과제를 해냈을 때 단순한 교육 제공자를 넘어 조직의 전략적 파트너로서의 역할을 수행할 수 있는 기회를 열어줍니다.첫째, 데이터 분석 능력의 강화가 필요합니다. AI는 방대한 데이터를 처리하고 분석하여 인사이트를 도출합니다. HRD스탭은 이러한 데이터를 활용하여 조직의 학습 및 개발 니즈를 정확히 파악하고, 이를 기반으로 효과적인 교육 프로그램을 설계해야 합니다. 데이터에 기반한 의사결정은 교육의 질을 높이고, 학습자의 만족도를 극대화할 수 있습니다.둘째, AI 기술을 활용한 맞춤형 학습 경험 제공이 중요합니다. AI는 학습자의 학습 패턴과 선호도를 분석하여 개인 맞춤형 학습 경로를 제시할 수 있습니다. 이를 통해 학습자는 자신의 속도와 수준에 맞춰 학습할 수 있으며, 이는 학습 효과를 극대화하는 데 크게 기여합니다. HRD스탭은 이러한 AI 기반 학습 도구를 적극 활용하여 학습자의 성장을 지원해야 합니다.셋째, 변화 관리 역량의 강화가 필요합니다. AI 도입은 조직 내 다양한 변화를 수반합니다. HRD스탭은 이러한 변화 과정에서 직원들이 새로운 기술에 적응하고, 긍정적인 변화를 경험할 수 있도록 지원해야 합니다. 변화 관리 전략을 수립하고 실행하는 능력은 HRD스탭이 전략적 파트너로서의 역할을 성공적으로 수행하는 데 필수적입니다.마지막으로, 지속적인 학습과 자기개발이 중요합니다. AI 시대는 빠르게 변화하고 있으며, HRD스탭도 이러한 변화에 발맞춰 지속적으로 학습하고 성장해야 합니다. 최신 AI 기술 동향을 파악하고, 이를 HRD에 어떻게 적용할 수 있을지 연구하는 노력도 필요합니다. 또한, HRD스탭 간의 네트워킹을 통해 서로의 경험과 지식을 공유하고 협력하는 것이 중요합니다.HRD스탭 여러분,AI 시대의 도래는 우리에게 큰 도전과 기회를 동시에 제공합니다. 우리는 이 기회를 최대한 활용하여 조직의 성장을 지원하고, 직원들의 역량을 극대화할 수 있는 전략적 파트너로서의 역할을 다해야 합니다. 여러분의 열정과 노력에 깊이 감사드리며, 앞으로도 함께 나아가길 기대합니다.감사합니다.엄준하 박사 / 본지 창간발행인 / 한국HRD협회 이사장 / 인생경영학교 교장
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[유길상 총장] 디지털·AI 세상을 돌파할 인재육성 방향
코로나19 팬데믹이 앞당긴 디지털 전환, 생성형 인공지능(AI) 기술의 발전이 촉발하고 있는 AI 전환은 인류가 한 번도 경험해 본 적이 없는 디지털·AI 세상을 열어가고 있다. 디지털·AI 세상에서는 디지털·AI 활용 역량이 없으면 직장에서 업무 성과를 내기 어렵고 일상생활에서도 불편을 겪게 된다. 따라서 디지털·AI 세상에서 누구나 역량을 발휘하며 AI에 밀리지 않도록 하기 위한 인재육성 방향은 다음 다섯 가지에 역점을 둘 필요가 있다.---첫째, 모든 교육훈련 과정에서 디지털·AI 문해력을 함양해줘야 한다. 세계경제포럼의 ‘글로벌 위험보고서 2024’는 AI 기술의 발전이 44%의 노동자에게 파괴적인 영향을 미칠 것이라고 분석했다. 이런 위험에 대응하려면 모든 노동력에 디지털과 AI 기술을 활용하는 역량을 길러주는 교육훈련이 시급하다. 디지털 플랫폼이나 생성형 AI 도구를 활용하여 적합한 질문을 하며 필요한 정보를 찾고, 찾은 정보가 과연 올바른지를 비판적으로 평가하여 업무수행에 제대로 활용하는, ‘AI와 더불어 일할 수 있는 역량’을 키워주는 인재육성이 필요하다.둘째, 교육훈련에서 융합 교육을 활성화해야 한다. 이제 우리는 수많은 정보와 지식을 손쉽게 획득할 수 있다. 따라서 다양한 요소기술을 융합할 줄 알고 공학 기술에 인문·사회과학적 상상력을 가미하여 새로운 것을 창조해 낼 수 있는 창의·융합형 인재, 스스로 학습하여 새로운 지식과 기술을 습득할 줄 아는 자기주도적 평생학습 역량을 갖춘 인재가 디지털·AI 시대의 인재상이다. 이런 인재를 양성하기 위해서는 대학의 경우 학과 간 벽을 허물어 학부·과와 전공 간의 융합 교육과정을 활성화해야 한다. 아울러 대학뿐만 아니라 각계에선 팀 프로젝트, 프로젝트 기반 학습(PBL) 등 문제해결 중심, 사례 중심 학습을 통해 AI와 더불어 일하고 생활할 수 있는 역량을 키워줘야 하며, 디지털·AI 시대에 필수적인 창의력, 비판적 사고력, 협업·소통 능력이 자연스럽게 배양될 수 있게 해주어야 한다.셋째, 교육훈련 방식을 티칭(teaching)에서 코칭(coaching) 중심으로 전환해 나가야 한다. 생성형 AI는 교수와 교·강사가 강의 시간에 전달할 지식의 대부분을 학습자 스스로 언제 어디서나 신속하게 검색해서 습득할 수 있게 해주고 있다. 이는 지식 전달 위주의 주입식 강의방식이 더 이상 존재하기 어렵게 만들고 있다. 따라서 생성형 AI와 같은 도구로 지식을 검색하여 학습한 이후 수업 시간에는 이를 비판적으로 검증하고 문제해결에 활용하는 창의적인 토론식 수업과 문제해결 중심 수업을 활성화해야 한다.넷째, 학습자의 특성에 맞는 맞춤형 교육훈련을 강화해야 한다. 같은 수업을 듣는 수강생들도 개인별로 선행학습 수준과 역량, 흥미 등이 다양하다. 관련해서 생성형 AI는 학생들의 학습데이터를 토대로 개별 학생의 학습 내용과 수준, 학습에서 어려워하는 부분 등을 분석하여 이를 기반으로 개인 맞춤형 교육을 가능하게 하고 있다.다섯째, 산업계와 교육계의 긴밀한 협력을 통해 산업 수요에 맞는 인재가 육성되도록 해야 한다. 디지털·AI 전환이 ‘스킬 미스매치(skill mismatch)’로 이어지지 않도록 산업계는 산업현장의 인력수요 변화를 교육계에 적극 전달해야 하며, 교육과정 개발과 개선, 국가기술자격제도 혁신, 그리고 교육훈련생에 대한 현장실습 기회의 제공 등에서 산업계와 교육계 간의 파트너십은 더욱 긴밀해져야 한다."인류가 한 번도 경험한 적 없는 디지털·AI 세상에선테크놀로지와 더불어 일하며 업무에서 성과를 발휘하고,일상에서 불편을 겪지 않도록 돕는 인재육성이 필요하다."정리하면 디지털·AI 세상을 돌파할 힘은 기술과 교육의 융합, 산업계와 교육계의 협업에서 찾아야 한다.유길상 총장한국기술교육대학교 제10대 총장. 고려대 경제학과를 졸업했고, 23회 행정고시에 합격하여 경제기획원에서 일하던 중 미국 하와이주립대에서 경제학 박사학위를 취득했다. 한국노동연구원에선 우리나라 고용보험제도 도입과 설계를 주도하여 ‘고용보험의 아버지’라 불린다. 고용보험연구센터 소장, 한국노동연구원 부원장, 한국기술교육대학교 교수, 제4대 한국고용정보원 원장 등을 역임했다.