AI 시대의 고등교육

오늘날 교육이 왜 더 필요하고 중요해졌나

오늘날 인간은 생계를 위해 일하는 방식에서 또 하나의 혁명을 거치고 있음을 우리는 너무나 잘 알고 있다. 그렇다고 여기서 산업혁명의 역사와 그 특징을 새삼 거론할 필요는 없을 것이다. 다만 현재 일어나고 있는 혁명은 앞선 혁명의 성격들과는 판이하다는 점만은 절실하게 인지해야 한다. 그 중심은 바로 디지털 기술과 로봇이며, 이들은 기계 학습의 발달과 인공지능(AI)의 안내를 추동한다. 또한 이 혁명은 미래에 대한 두려움을 동반한다. 1811년에 일어난 러다이트 운동에서도 잘 알 수 있듯이 말이다. 200년 동안 러다이트는 테크놀로지로 인한 추방에 맞선 저항의 상징이었다. 그런데 그 200년 동안 상징이 된 추방은 그것 말고도 더 있었다. 트랙터의 발명은 육체노동자가 땅을 등지고 공장으로 떠나도록 내몰았다. 공장에서 자동화 과정이 진행됨에 따라 노동자는 공장 조립 라인을 떠나 복합 상업 지구로 흘러 들어갔다. 그렇다면 현대인은 현재 일어나고 있는 기술혁명에 대해 어떻게 생각하고 있을까? 2015년 채프먼 대학은 미국 국민이 느끼는 두려움의 순위를 조사해 그 결과를 발표했다. 테러리즘이나 핵전쟁 같은 ‘인재(人災)’가 그 목록의 상위를 차지했다. 그다음이 테크놀로지에 대한 두려움이었다. 그들은 직장에서 로봇이 사람을 대체할 거라는 두려움을 죽음에 대한 두려움보다 7퍼센트나 더 높게 느끼고 있었다. 그런데 문제는 21세기에 일의 진화가 20세기, 19세기 혹은 기원전 10세기(불의 발명과 농업혁명)의 그것과는 차원이 다르다는 데 있다.

그렇다면 인간은 이런 기술혁명에 대한 두려움에 어떻게 대처해왔을까? 예컨대 농장 노동자는 땅을 등지고 직업을 찾아 도시로 떠났을 때, 산업화한 일자리에 효율적으로 적응하기 위해 새로운 기술을 갖추어야 했다. 몇 세대 이후 그들이 타자기나 녹음기에 밀려 선반공이나 용접공으로서 일자리를 포기했을 때, 그 후예들은 다시금 신기술을 습득해야 했다. 사실 기술적·사회적 변화에 대처하려 할 때마다 사람들은 언제나 자신의 교육을 향상하는 식으로 대응해왔다. 그런데 가장 좋은 상태의 고등교육은 멀리서 사회를 비추지 않는다. 사회와 동떨어져 있는 게 아니라 마치 사회라는 옷감을 관통하는 실처럼 사회의 패턴에 스스로를 맞춘다. 중세 유럽에서 대학이 등장한 이래 대학의 주된 목적은 언제나 당시의 경제적·직업적 역할에 부응하도록 학생을 준비시키는 것이었다. 그리고 산업혁명이 인간의 역할을 대신 떠안는 기계를 처음 도입한 이래 우리 인간은 늘 스스로의 능력을 펼칠 수 있는 새로운 산업과 영역을 개척해왔다. 물론 대학도 거기에 맞춰 변화해왔다. 그렇다고는 해도 현재의 디지털혁명은 종전의 과학기술적 도약과는 성격이 확연히 다르다. 이제는 기계의 잠재적 역량, 즉 기계의 지능에 한계가 없는 것처럼 보인다. 이런 시대에 고등교육의 역할은 무엇일까? 한마디로 말하면 사람들이 일평생 배움을 이어감으로써 기계가 하지 못하는 일을 할 수 있는 능력을 길러주는 것이다. 그렇다면 인간이 독보적으로 잘하는 일이란 무엇인가? 먼저 정신적 유연성으로 그 어떤 문화적 환경에도 적응할 수 있다는 점이다. 또 다른 측면은 상상력과 창의성이다. 이를 통해 허구적 이야기를 지어내고, 예술 작품을 만들어내고, 인지한 현실을 설명하는 논리 정연한 이론을 정립할 수 있다. 그렇다. 정신적 유연성과 창의성은 인간을 이 지상에서 가장 성공적인 종으로 만들어준 인간 고유의 특성이다. 이는 앞으로도 우리 인간이 경제에서 개별적 행위자로 활약할 수 있도록 도와줄 것이다.

고용주들이 원하는 것들

과거에는 기술이 일부 직장인을 일터에서 내쫓았을 때에도 경제가 새로운 직종을 만들어냈다. 쫓겨난 사람들은 가외의 교육과 훈련을 받고, 자신이 잃은 지위에 필요했던 것보다 더 많은 양의 지식을 습득함으로써 새로운 직종을 차지할 수 있었다. 하지만 오늘날에는 똑똑한 기계를 일터에 도입함에 따라 지식과 노동 시장의 가치 간 상관관계가 달라지고 있다. 금융이나 법률 같은 지식 경제 분야는 지적 작업을 수행하는 기계의 영향력을 실감하고 있다. 과거에는 유급 고용 형태이던 직종의 일부가 임시직 경제로 넘어가고 있다. 한마디로 디지털 시대에는 심지어 적잖은 급료를 받는 번듯한 직종조차 결코 안전하지 않다. 컴퓨터·소프트웨어·알고리즘이 이끌어가는 세상에서 하이테크 분야의 숙련된 경력자뿐 아니라 대학에서 그와 관련한 과목을 전공한 학생은 직업을 얻기에 훨씬 유리하다. 그렇다면 그러한 기술을 갖추지 못한 사람은 경제적으로 열등한 미래를 맞이하게 될까? 꼭 그렇지는 않다.

2016년 실시한 고용주 대상 조사에 따르면, 대학 졸업자에게서 가장 바람직한 것으로 꼽히는 기술은 ‘리더십’과 ‘협업 능력’이라고 한다. 이것은 실제 세계에서 다른 사람들과 상호 작용함으로써 습득하는 사회적 기술인 데다 자동화의 피해도 입지 않을 것이다. 신기하게도 이 조사에서는 기술적 능력이 업무 윤리나 주도성보다 아래에 놓였다. 어쨌든 자동화는 수많은 산업을 혁명적으로 변화시키고 있으며, 테크놀로지 관련 기술의 가치는 비단 하이테크 같은 분명한 부문뿐 아니라 금융 및 광고 같은 분야에서조차 점차 높아지는 추세다. 만약 천부적 코딩 능력을 갖춘 사람이나 수학·공학 분야에 정통한 사람이라면 자신이 노동 시장에서 환영받는 존재임을 깨닫게 될 것이다. 그 결과를 짐작케 하는 예는 정교하고 비판적 사고를 점점 더 촉구함으로써 자동화의 파고에 대처하는 법률 부문에서 찾아볼 수 있다. 또 고차원의 비판적 사고는 회계 법인, 제약 회사, 구글 등 주도적 첨단 기술 기업에서 일할 때 중요하게 요구되는 자질이다. 가장 기술적 산업인 중공업조차 점차 시스템 사고에 능한 인재를 고용하는 데 힘을 쏟고 있다. 포괄적 관점에서 상황을 이해하고 행동하는 이들 말이다. 비판적 사고와 시스템 사고 능력을 연마한 인재는 오늘날의 직업 시장에서 엄청나게 몸값이 비싼 존재다. 이 능력은 미래의 직업 시장에서도 가장 중요하게 취급될 것이다.

미래를 위해 준비해야 할 것들

전문 네트워킹 사이트 링크드인의 2016년판 ‘현재와 미래에 당신을 채용 가능하도록 만들어주는 상위 기술 목록’에 따르면, 세계 직업 시장에서 가장 가치 있는 기술은 ‘클라우드 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅’이었다. 그 밖에 일자리와 관련한 상위 10대 기술은 모두 컴퓨터나 네트워크, 인공 지능, 로봇과 관련한 것이었다. 그럼에도 오늘날의 기술혁명이 과거와 다르고 인간 노동의 가치가 돌이킬 수 없을 정도로 훼손될 거라고 주장하는 분석가나 미래학자는 중요한 두 가지 사실을 간과하고 있다.

첫 번째는 세계의 상당 부분이 여전히 미개척 영역으로 남아 있다는 사실이다. 이는 우리 다수가 보상이 적절하고 만족스러운 일자리를 구할 수 있다는 의미다. 유일한 문제는 우리가 그것을 이루어낼 수 있는 도구를 지니고 있느냐다. 두 번째는 대다수 인간을 이후의 경제 발달 수준까지 끌어올릴 수 있느냐 하는 것인데, 이는 교육이 역사적으로 맡아온 역할이다. 분명 미래의 일은 우리에게 더 많은 것을 요구할 것이고, 따라서 우리는 교육을 통해 더 많은 것을 얻어야만 한다. 이때 인간만의 독특한 재능인 창의성이 중요한데, 그렇다면 창의적으로 사고하려면 어떻게 해야 할까? 사고를 수렴적 사고(convergent thinking)와 확산적 사고(divergent thinking)로 나눌 때, 누군가가 수렴적 사고를 하면 그는 어떤 문제나 과업에 단 하나의 ‘맞는’ 답만 찾아내는 데 주력한다. 선다형 테스트에서 질문에 답하는 것이 수렴적 사고를 요청하는 예다. 반면 확산적 사고는 자유로운 아이디어의 흐름 속에서 다양한 반응을 창의적으로 만들어낸다. 브레인스토밍, 구조나 문법에 구애받지 않은 자유로운 글쓰기 따위가 그 예다. 확산적 사고는 흔히 발랄함, 호기심, 기꺼이 위험을 감수하고자 하는 태도와 관련이 있다. 결론적으로 전자가 로봇적 사고라면, 후자는 자유 교과나 음악·미술 같은 창의적 학문, 즉 ‘소프트 스킬’이라 일컫는 메타인지 기술을 말한다. 그런데 오늘날 대다수 대학의 교육과정과 교수법은 여전히 학생의 머릿속에 정보를 주입하는 데 과도하게 치우쳐 있다. 따라서 되도록 이런 방식을 지양하고 비판적 사고나 격조 있는 의사소통 같은 고차원적 정신 능력을 계발하는 학습 모델, 즉 인간학이 절실하다.

이를 위해 저자는 좀더 복잡한 디지털 시대에 알맞은 새로운 문해력 세 가지--기술적 문해력, 데이터 문해력, 인간 문해력--를 제시한다. 이 세 가지는 디지털 세계를 최대한 활용하면서 살아갈 수 있도록 해주는 무기다. 100년 전의 공장 노동자들이 엔진의 기본 구조를 이해해야 했듯이, 지금의 우리 역시 자신이 사용하는 기계 장치의 기본 원리를 파악할 수 있어야 한다. 기술적 문해력은 소프트웨어나 하드웨어를 가장 완벽한 수준으로 활용하게끔 도움으로써 무언가를 성취하고 창조해내는 역량을 극대화한다. 테크놀로지가 우리 삶 전반을 집어삼키면서 빚어내는 결과 가운데 하나는 데이터가 동시다발적으로 폭발하듯이 불어나는 현상이다. 이렇듯 데이터의 홍수 속에서 살아가야 하는 우리가 갖추어야 할 두 번째 문해력은 데이터 문해력이다. 정보를 해독하고 그 맥락을 활용할 수 있는 능력을 의미한다. 마지막은 인간 문해력으로 셋 중 가장 중요하다. 인문학은 잘 살아갈 수 있는 삶의 토대와 문명화한 인간이 갖추어야 할 자질을 키워줄 뿐 아니라, 실용적인 면에서도 점점 중요해지고 있기 때문이다. 더하여 직업 종사자들은 인간 문해력을 확실히 체득해야 하는데, 이는 우리가 디지털 환경에서 살아가고 있기는 하지만 인간과 더불어 생존하고 그들과 상호 작용하기 때문이다. 마지막으로 완전히 네트워크화한 공간에서조차 가장 강력한 네크워크는 인간들끼리의 관계이기 때문이다. 물론 새로운 문해력은 인간학의 기반이지만 이 세 가지 문해력만으로는 고도로 테크놀로지화한 세상에서 능숙하게 살아가도록 교육하기에 부족하다. 따라서 저자는 학생들에게 이와 더불어 디지털 경제에 도움이 되는 고차원적인 네 가지 인지 능력--비판적 사고와 시스템 사고(이 두 가지는 모든 사람이 아이디어를 분석하거나 적용하고, 복잡계를 이해하거나 다루기 위해 필요한 메타스킬이다), 기업가 정신(독창적인 방법으로 가치를 창출), 문화적 민첩성(학생들이 세계화한 환경에서 노련하게 제 역할을 다하고 다양한 문화권 출신자와 접촉함으로써 경험하는 각양각색의 해석 방식이나 가치관을 수용하는 능력)--을 익힐 것을 제안한다. (103~120쪽 참조)

경험 학습

경험 학습의 중요성
똑똑한 기계는 점점 넓은 정보의 풀(pool)에 노출됨으로써 진보한다. 반면 인간은 어느 지점을 넘어서면 이러한 학습 기법(왓슨 같은 컴퓨터가 데이터 속에 던진 그물망을 샅샅이 훑어 패턴을 알아내는 식으로 실력을 키운 것과 같은)을 사용할 수 없다. 인간의 두뇌가 그와 같은 규모로 데이터를 흡수하지는 못하기 때문이다. 하지만 인간의 두뇌 역시 저만의 장점을 지니고 있다. 즉 컴퓨터가 설사 디지털 환경과 물리적 환경을 두루 아우르고 있다 해도 인간 세계와 같은 혼돈 속에서 살아가지 않으므로 맥락을 이해하는 데 고충을 겪는 반면, 인간은 다양한 경험을 통해 우리가 처한 맥락을 완벽하게 고려하고 인식할 수 있다. 세 가지 문해력에 기초하고 네 가지 인지 능력을 개발하는 데 주력하는 인간학은 전통적인 고등교육의 교수·학습을 뛰어넘는다. 하지만 인간학은 여전히 학습자를 그들의 직업 이력 내내 로봇 프루프로 만들어주기에 충분치 않다. 인간학에 숙련되기 위해서는 교실 기반 학습이나 디지털 기반 환경이 아니라 다양한 실생활 맥락에서의 경험 학습이 필요하다. 그러므로 경험 학습(경험 학습은 교실과 실생활 경험을 통합한다는 점에서 전통적 방식과 는 다른 모델로, 대학 캠퍼스의 문을 활짝 열어젖히며 전 세계를 잠재적인 교실·도서관·실험실로 간주한다. 일반적으로 학생은 인턴십, 산학 협력 교육, 실무 체험, 세계적 경험, 창조적 연구 기회 따위를 통해 경험 학습에 참여한다)의 목적은 교실과 실생활 간 경계를 허물어뜨림으로써 지속적이고 다차원적인 학습 생태계를 조성하는 것이다. 경험 학습은 학습자를 임의적인 상황 속에, 우연하고도 기이한 삶 속에 빠뜨림으로써 그들의 두뇌가 결코 탐험한 적 없는 미지의 영역을 체험하도록 이끈다. 이는 학습자에게 전에 한 번도 마주한 적 없는 맥락 속에서 임기응변 역량을 발휘할 수 있는 기회, 즉 즉각적으로 상호 작용하고 대처 방안을 강구하고 사고를 전개할 수 있는 기회를 제공한다. 인간 학습자는 헤아리기 힘들 만큼 다양한 경험에 빠져들면 미리 정해진 투입 요소라는 제약을 벗어던진다. 하지만 컴퓨터는 그렇게 할 수 없다. 인간 학습자는 프로그래밍의 대상에서 벗어나 스스로의 정신을 업그레이드한다.

경험 학습은 왜 효과적인가
연습이 학습자를 완벽에 가까워지도록 만들어주는 것은 분명한 사실이다. 그리고 이 연습이 효율적이려면 학습은 필히 구조화한 순서를 따라야 한다. 과학적 학습 방법론에 의하면, 첫째로 학습자는 어떤 복잡한 주제에 통달하기 위해 거기에 필요한 기본적 기능을 ‘습득’해야 한다. 둘째, 그것을 주어진 맥락에 ‘통합’하는 연습을 해야 한다. 셋째, 자신이 배운 것을 상이한 맥락에 ‘적용’해야 한다. 습득·통합·적용, 이 세 가지 과정을 거치다 보면 학습자는 어느새 전문가적 식견을 갖추게 된다. 한 학생이 무지한 상태에서 능통한 상태로 달라지는 과정은 네 단계에 걸친 의식과 능력 차원의 발전을 통한 진전이다. 첫 번째 단계에서 학생은 ‘무의식적 무능’ 상태다. 그는 자신이 얼마나 무지한지 깨달을 만한 지식 자체를 갖고 있지 못하다. 두 번째 단계에서는 자신이 얼마나 무지한지 깨닫기 시작하고 장차 배워야 할 것이 많음을 알게 되면서 ‘의식적 무능’ 상태로 바뀐다. 여기서 좀더 나아가면 훌륭한 성과를 낳을 수 있는 ‘의식적 유능’ 상태에 도달한다. 하지만 이 세 번째 단계에서는 여전히 훌륭한 성과가 저절로 되는 게 아니라 신중하고도 목적의식적 과정의 산물이다. 하지만 마지막 단계에서는 학생이 자기 분야에서 직관적으로, 혹은 조건 반사적으로 최고 수준의 기량을 발휘하는 ‘무의식적 유능’ 상태에 이른다. 습득과 통합은 학교 상황에서도 이루어질 수 있다. 하지만 그들은 교실에서 습득한 지식을 진기한 맥락에 적용해야만 비로소 능통함을 획득할 수 있다. 여기가 바로 경험 학습이 작동하기 시작하는 지점이다.

경험 학습이 효과적인 이유는 세 가지 학습 단계를 완성함으로써 학습자에게 자신이 그동안 통합해온 지식과 기능을 생생하고 복잡한 맥락에 적용해볼 기회를 부여하기 때문이다. 적용은 경험 학습이 거치는 순서 중 맨 마지막이자 가장 중요한 과정으로서, 그 작동 원리는 바로 전이(transfer)다. 전이는 학생이 어떤 맥락에서 배운 기능과 지식을 다른 맥락에 성공적으로 적용할 때 일어난다. 전이에는 근거리 전이와 원거리 전이가 있다. 근거리 전이에서 학생은 이론·개념·지식의 총체를 받아들인 다음, 그것을 새롭지만 대체로 낯익은 상황에서 활용한다. 반면 원거리 전이에서 학생은 완전히 새로운 상황과 마주하지만 한 걸음 물러서서 그 맥락에 발을 들여놓은 채 스스로의 지식을 활용하여 문제를 해결하는 방안을 모색할 수 있다.

경험 학습은 어떻게 당신을 로봇 프루프로 만드는가
학습자는 인지 능력을 날카롭게 벼림으로써 원거리 전이의 두 측면, 즉 창의성과 정신적 유연성이라는 로봇 프루프의 특성을 획득할 수 있다. 그뿐만 아니라 원거리 전이를 연습하면 정신뿐 아니라 사고방식(mindset)까지도 확장된다. 심리학자 캐럴 드웩(Carol Dweck)은 경험 학습이 왜 강력한지 직접적으로 말해주는 사고방식 개념을 정립했다. 즉 ‘고정 사고방식’과 ‘성장 사고방식’에 따라 상황에 대처한다는 것이다. 고정 사고방식은 불리한 맥락들을 장애라고 여기는 데 반해, 성장 사고방식은 비판적 사고와 시스템 사고라는 인지 능력을 함양하는 데 유용하다. 성장 사고방식을 연습하고 창의성을 기르려면 경험이 수반되어야 한다. 학생은 행함을 통해 배울 필요가 있다. 경험은 학습의 초이성적 측면을 촉진하는 요소다. 우리는 상이한 상황과 맥락을 경험함으로써 우리의 감정을 불러일으키고 우리의 믿음에 도전하고 우리의 정신적 바탕을 시험한다. 정신이 성장하도록 자극하는 거의 무의식적인 이러한 사고 요소야말로 컴퓨터 프로세서가 도저히 흉내 낼 수 없는 것이다.

산학 협력 교육을 통한 경험 학습
대학생에게 가장 직접적인 경험 학습 형태 가운데 하나는 산학 협력 교육이다. 산학 협력 교육은 학생들이 지속적인 전일제 직업 현장 활동과 교실 학습에 번갈아 참여함으로써 마침내 그 둘을 통합하는 교육 모델이다. 이 교육은 고등교육 기관에서는 오랜 역사를 지닌 접근법이다. 대학은 학생들과 산학 협력 교육 프로그램을 이어주기 위해 학생 및 고용주와 작업하는 방대한 코디네이터 조직, 그리고 학생들과 함께 일하는 커리어 개발 코디네이터를 유지·관리한다. 이들은 두 가지 업무를 수행한다. 첫째는 학생을 대상으로 하는 일이다. 그들은 학생들과 함께 각자에 맞는 산학 협력 교육 프로그램을 찾아내고 그 직종과 관련해 어떤 학습 결과를 얻고 싶은지 결정한다. 또한 학생들이 과정을 수료한 뒤 그 경험에 대해 생산적으로 되돌아보도록 이끈다. 둘째는 고용주를 대상으로 하는 업무다. 코디네이터는 고용주와의 협력을 통해 그들이 의미 있으면서도 질 좋은 경험을 학생들에게 제공해주도록 보장한다. 또한 회사, 기관, 증권·금융 기업이 그 교육을 통해 얻어내고자 하는 결과를 명시함으로써 학생들이 고용주에게 확실한 가치를 보여줄 수 있도록 만전을 기한다. 결론적으로 산학 협력 교육은 목적의식으로 무장한 심오하고 지속적인 경험 학습이다. 학생들은 그 교육을 받고 나면 자신이 전공하는 학과, 직무가 이루어지는 직장의 분위기, 그들이 살아가고 일하는 세계를 더욱 잘 이해하게 된다. 가장 중요하게는 본인 스스로에 대한 이해의 폭이 넓어진다. (산업 협력 실제 사례는 144~167쪽 참조)


평생학습: 삶을 위한 학습

오늘날의 대학은 역사상 인간의 문화가 가장 화려하게 꽃피운 시대에 놓여 있고, 그동안 인류가 개발해온 지식 발전 기관 가운데 가장 효율적인 기관이며, 표준화한 고등교육 형태를 전달하기에 가장 이상적인 엔진이다. 그런데 이는 심오하되 더러 몰개성적 방식으로 지식에 접근하게끔 구조화한 메커니즘이기도 하다. 지금까지 대학은 자신의 소임을 썩 잘해왔다. 하지만 21세기에는 대학에 더 많은 것을 요구할 수밖에 없다. 기계는 그 능력이 비약적으로 발달함에 따라 화이트칼라에 속하는 직종 전체, 그리고 지식 경제 직종을 서서히 사라지도록 만들 것이다. 다른 한편 테크놀로지는 사람들이 좀더 앞선 지식과 기능을 획득하도록 요구하는 새로운 산업과 새로운 일자리를 창출하기도 할 것이다. 그러므로 ‘누구도 예외 없이’ 기계의 진보에 조응해 자신의 지식과 기능 세트를 지속적으로 재편성하고 새롭게 하고 발달시켜야 한다. 이는 모든 직업 종사자에게 평생 학습이 시급하다는 의미다. 평생 학습은 모두가 소중한 기능을 개발하고 유지하도록 도움으로써 사회 불평등을 완화하는 데 이바지한다. 이와 같은 목표를 지향하는 학습 모델은 시간은 많지만 경험이 부족한 학습자뿐 아니라 경험은 많지만 시간이 부족한 학습자에게도 기여한다. 결론적으로 대학은 평생 학습을 최대 주력 사업으로 삼음으로써 이득을 볼 것이다. 평생 학습자는 전통적인 전일제 학생과는 조금 다르게, 필요에 따라 교육에 접근한다. 대체로 그들은 완전히 유기적으로 연결된 학문적 학위 과정 프로그램에 전념하는 호사를 누리지 못한다. 대신 좀더 집중적이고 전술적인 교육 경험을 필요로 한다. 흔히 평생 학습자는 취업 혹은 자신의 직업 이력이나 인생이라는 좀더 큰 틀 속에서 본인이 꿈꾸는 구체적인 목적을 달성하는 데 필요한 일련의 지식·기능·기술을 얻고자 한다. 이런 지식을 효율적으로 얻은 다음 빠르고 효과적으로 써먹고 싶어 하는 것이다.

이처럼 21세기는 기계가 인간에게서 판에 박힌 일을 거두어감으로써 단조롭고 힘든 일로부터 해방될 수 있는 기회를 제공하며 사람들이 좀더 창의적인 일에 시간을 쓰도록 해준다. 미래의 직종은 우리의 창의성과 고차원적 능력을 자신이 몸담은 기업·경제·사회에 이바지하는 데 사용하도록 요구할 것이다. 어쨌든 학습의 목적이 젊은 학습자, 좀더 나이 든 학습자, 기업의 고용인을 교육하는 것이든 아니면 임시직 노동자를 교육하는 것이든 결국 요지는 같다. 즉 이제 학습은 무수한 기항지가 있다 뿐 결코 종착지가 없는 여행과 같다. 이처럼 여정이 끝없이 이어지는 현실은 우리의 캠퍼스 생활뿐 아니라 가정, 직장, 스타트업에까지 영향을 미친다. 그 결과 우리의 야망이며 심지어 법률까지도 달라질 것이다. 마침내 그것은 규모·장소·시간이라는 제약을 넘어서기 위해 구축된 멀티유니버시티 네트워크를 통해 전 세계를 누비고 다니는 모든 이에게 영향을 미칠 것이다. 물론 교육이 인간의 온갖 문제를 해결해주는 만병통치약은 아니다. 교육을 통해 우리가 마주한 모든 사회적·물리적 곤경으로부터 벗어날 수는 없다. 하지만 우리는 개인이 변화를 수용하고 우리 앞에 놓인 기술적 기적을 기꺼이 끌어안도록 도와줄 수는 있다. 아마도 우리가 충분히 많은 개인을 교육한다면 사회의 무게 추는 좀더 평등하고 정의롭고 지속 가능한 쪽으로 기울 것이다. 사람들이 교육을 받는다 해도 미래에 마주할 변화와 미스터리에 대해 여전히 놀라워할 수는 있다. 하지만 그래도 그렇게 함으로써 그것을 위협이라기보다 기회로 삼게 될 것이다.