※ 이 글은 한국교육행정학회 뉴스레터 제162호(2025-10월 호)에 기고된 글입니다.

안녕하세요, 저는 연세대학교 원주의과대학 의학교육학교실 연구강사로 근무하고 있는 양성훈입니다. 고려대학교 교육학과에서 신현석 교수님의 지도를 받아 교육행정학 및 고등교육학 전공으로 박사학위를 취득하였습니다. 먼저 교육행정학회 구성원 여러분들께 인사드릴 수 있는 기회를 제공해주셔서 진심으로 감사하다는 말씀을 전합니다.

저는 문과지만 경희대학교 생명과학대학을 졸업하고 교육학 석사과정에 진학하였다는 특이한 이력을 가지고 있습니다. 이처럼 사회과학과 이공학적 지식의 경계를 넘나들었다는 것은 문제를 바라볼 때, 융복합적 접근을 가능케 한다는 장점이 되기도 하는 반면, 양측 모두에서 깊이가 부족하다는 단점이 되기도 합니다. 이러한 성장 배경 가운데, 사회과학 중에서도 교육학을 공부하고자 한 이유는 한국 사회가 사교육을 필두로 교육 문제에 민감함에도 불구하고, 의견의 합치가 잘 이루어지지 않고 비슷한 논의가 항상 멤돌고 있다는 것을 느꼈기 때문입니다. 이러한 한국의 교육 논의 현실을 개선하는 데 한 마디라도 보탤 수 있으려면 단순히 대중에 대한 큰 영향력보다는 전문적인 영향력이 필요하다고 생각하여 대학원 진학을 결정하였습니다.

석사과정에서 새롭게 공부하는 내용들과 지식에 대한 접근 방식은 색달랐고, 적응하는 데 꽤 오랜시간이 걸렸습니다. 그 과정은 험난하였지만 신현석 교수님, 변기용 교수님과 전공 선배님들의 아낌없는 격려와 조언이 매우 큰 힘이 되었습니다. 신현석 교수님께서는 제 독특한 배경을 극대화하기 위해 AI 관련 대학원 범 학제간 강좌의 수강 및 텍스트마이닝 분석 기법 등을 공부할도록 권유해주셨습니다. 그 당시 빅테이터 분석은 현재처럼 생성형 AI의 보조가 없었기 때문에 새로운 길이었지만 꾸준히 공부를 하였고, 그 결과 석사논문은 당시에 흔하지 않던 텍스트를 활용한 빅데이터 분석 기법(토픽모델링, 감성분석)을 적용하여 교내 ‘우수 논문상’을 수상하는 등 인정을 받았습니다. 한편, 전공 선배의 추천으로 석사 입학 초기부터 고려대 4단계 BK21 지원 사업에 보조 연구원으로 참여하였고, 이후 고려대학교 본부에 설치된 대학정책연구원(IR)에서 통계 조교를 거쳐 정책 담당 연구원으로 재직하며, 고등교육 현장의 정책 실무를 익힐 수 있었습니다. 그 과정에서 정책이 실제로 어떠한 과정을 거쳐 수립되고, 대학, 지자체, 국가 수준에서 어떻게 영향을 미치는지 체감하게 되면서 더욱 깊이 있는 공부를 이어나가는 것이 필요하다는 생각을 하게 되었습니다.

이처럼 정책과정에 대한 심도 있는 공부의 필요성에 더하여 텍스트 중심의 빅데이터 분석 기법을 더욱 심도 있게 공부하기 위해 박사과정에 진학하게 되었습니다. 단순히 무엇을 하고싶다는 패기로 진학한 석사과정과 달리 박사과정에서는 무엇을 해야겠다는 마음가짐이 있었고, 그 결과 과정 및 수료 기간 동안 꾸준히 연구 활동에 매진하여 여러 학술 논문을 게재할 수 있었습니다. 특히, 박사 과정에 입학해서 본격적으로 섭렵하기 시작한 텍스트마이닝 기법의 성능에 대한 의문점과 효율적 해결 방안에 대한 고민을 4건의 교육학 관련 연구논문에 담아냈습니다. 그 결과, 인문사회계에서는 보기 드물게 국가 기술 특허를 낼 수 있었고, 연구실적이 우수한 대학원생에게 수여하는 고려대학교 KU Achievement Award를 수상하는 영예를 얻기도 하였습니다.

제 박사학위 논문 “다층 네트워크 분석을 활용한 저출산 대응 교육정책 이슈의 출현과 변동과정 분석”은 저출산 기본계획 시기별 교육정책과 언론보도가 다루는 정책 이슈를 비교 분석해 정부가 현실적인 사회문제로서 저출산 대응 교육정책 이슈를 제대로 인식하지 못했거나 다루지 않았을 가능성을 확인하고 그 이유에 대한 시사점을 도출한 연구입니다. 본 연구에서는 기본계획의 분석과 텍스트마이닝 기법을 통해 지난 20년간 수립 · 시행된 한국의 저출산 대응 교육정책이 문제별 선택적 접근의 이중적 특징을 가지고 있으며, 세부적으로는 정책 이슈의 변동을 따라가지 못하는 정책의 구조적 괴리가 나타난다는 것을 시사점으로 제시하였습니다. 본 연구의 핵심은 특허인 문맥분석(문맥분석 방식을 이용한 정보수집 방법 및 시스템; 10-2855116)의 결과로 나타나는 위계적 구조를 활용해 다층 네트워크 분석이라는 새로운 연구 방법론의 가능성을 제시한 혁신성에 있습니다. 다층 네트워크 분석을 통해 텍스트를 주제별·계층별로 재구조화하고 다층적 관계 속에서 분석하는 새로운 틀을 구체화함으로써, 복잡한 사회문제와 정책 담론의 숨겨진 구조를 보다 정밀하게 분석할 수 있는 학술적 토대를 마련하였습니다.

제가 전공 공부를 하면서 자주 접한 주장은 정책에 현장의 목소리가 담겨야 한다는 것입니다. 국가기관의 수립 계획, 교육과정 문서 분석 등을 분석하면서 여전히 정책에 현장의 목소리가 담겨있지 않으며, 다양한 주제로 나타나는 현장의 목소리를 정책에 활용할 수 있을 정도의 실증적 근거로 제시하는 것이 어렵다는 것을 느꼈습니다. 이를 개선하기 위해 지금까지의 연구 성과를 더욱 발전시켜 향후 증거에 기반한 교육정책 수립을 위한 텍스트 기반 분석 체계를 만들고자 합니다. 앞으로의 길 또한, 제가 지금까지 대학원 수학 과정을 통해 걸어온 길처럼 창의적 사고로 새로운 가치를 만들고, 사회 발전에 기여할 수 있도록 하겠습니다. 특히, 우리 사회가 당면한 복잡한 교육 문제들을 해결해 세상을 이롭게 바꾸는 실천적 연구자로 성장해나가겠습니다. 감사합니다.