최근 미 전역의 대부분의 대학들이 금년도 입학사정 결과를 발표했다. 대다수의 가정에서 많은 희비가 엇갈렸다. 해가 갈수록 대학의 입시 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 입학사정 결과에 따른 지원자 수의 급격한 증가는 단순히 밀레니얼 베이비부머 현상에 의한 경쟁률 폭증도 이유가 되겠지만, 무엇보다 학부모들의 불안심리가 더 많은 경쟁을 부추긴다고 볼 수 있다. 자녀들이 진학을 선호하는 대학들의 선발정원은 거의 늘어나지 않는 가운데 작년도 대학별 합격률이 크게 떨어지며 학부모들의 불안감이 팽배해져 대부분의 지원자가 거의 20여개가 넘는 대학들을 동시에 지원하다 보니 엄청난 지원자 수의 증가는 불가피했다. 금년에 이러한 현상은 더욱 두드러졌다. 불과 1~2년 전만 해도 UCLA의 경우 14만명이 넘는 지원자가 몰려 기록 경신했다고 놀랐는데 금년도 집계는 아예 173,651명이 입학원서를 접수한 것으로 다시 신기록을 경신했다. 일반적으로 대학의 입학원서 응시비용이 80달러 정도인 것을 감안하면 신청서 접수에 따른 수입은 거의 1천4백만달러 가까운 집계를 예상해 볼 수 있다. 아이비 대학들 중에 브라운 대학은 금년에 46,568 명이 지원함으로써 작년대비 27퍼센트나 증가한 것을 볼 수 있다.

앞으로 이 같은 증가추세로 많은 지원자들이 몰릴 것이 예상되는 가운데 대학의 학자금 재정보조에도 그 미치는 영향은 참으로 많은 변수가 발생할 것으로 보인다. 첫째는 트럼프 행정부 2기의 미교육부 폐쇄관련 연방정부 재정보조금 중에서 가장 큰 부분인 학생융자 (i.e., Subsidized and Unsubsidized Direct loans)와 부모융자 (i.e., PLUS) 부분에 대한 진행이다. 주립대학의 경우, 연방정부와 주정부 보조금이 주를 이루고 있어 이 부분에 대한 예산집행이 지연되거나 혼선이 빚어지면 대다수의 학부모들의 재정부담은 크게 가중될 것이다. 재정이 풍부한 사립대학에 진학하는 경우도 크게 예외는 될 수 없다고 본다. 사립대학들도 이러한 정부의 변동상황으로 인해 일부를 대학기금으로 자체 충당하는데도 한계가 있고 이러한 재정부담은 고스란히 학부모의 재정부담으로 가중될 것이다. 대학에서는 입학사정 중에 재정보조지원을 계산하는 과정에서 대세로 뜨고 있는 AI (인공지능)기능을 접목해 재정보조 계산에 활용함으로써 자신들이 선호하는 지원자를 더 많이 뽑고 예산을 보다 효율적으로 설계하며 동시에 지원자 모집 마케팅에 지속적인 노력을 경주하고 있어 AI역할과 기능이 더욱 보강되고 있다. AI를 통한 재정보조 부문의 수퍼 컨버전 효과는 지속될 것인데, 여기서 컨버전이란 간략히 AI마케팅 캠페인을 통해 지원자가 더 많이 지원할 수 있게 하고, 대학의 웹사이트에 있는 계산기능 등을 더욱 활용할 수 있도록 활성화시키며 대학이 홍보하는 이메일 구독 등 특정 행동이 수반될 수 있도록 하는 행위라 정의할 수 있다.

이러한 측면에서 존 맥스웰은 “변화는 필연적이지만, 성장은 선택이다.”라는 명언을 통해 앞으로 일어날 변화와 이에 부응해야 할 성공을 위한 실천방안에 대해 강조하는 바를 다시 생각해 본다. 연방정부와 주정부 및 대학의 재정보조 시스템은 날로 발전해 가지만 학부모들은 이에 대한 대처방안 마련과 실천에 너무 소극적이다. 과연, 이러한 접근방식의 대처는 절대로 원하는 만큼 재정보조지원을 받기도 문제해결을 하는데 도움이 되지 못한다. AI 시스템의 큰 변화는 결과적으로 재정보조 신청을 하는 가정마다 아주 자세한 수입과 자산변화에 초점을 맞춰 재정보조 담당관이 쉽게 파악할 수 있는 감추고 있는 내용을 보다 자세히 파악해 낸다는 점에서 예전의 통상적인 재정보조신청과 진행에 대한 개념으로는 발 빠른 시대변화에 대처할 수 자명한 현실을 반영한다. 대학은 가장 적은 비용으로 자신들이 선호하는 최고의 지원자를 선발하는 것이 바램이다. 그러나, 학부모들은 자녀가 가장 원하는 대학에 합격해 재정보조를 가장 잘 받을 수 있는 방식의 대학과 상충하는 사고방식이라 상호간에 접근방식과 절차상의 시차에도 많은 차이를 보인다. 문제는 대학이 대부분의 모든 컨트롤을 가질 수밖에 없다는 것이다. 입학원서를 제출하며 동시에 재정보조 신청서 제출을 요구하는 과정에서 대학이 가정의 재정상황에 대한 내용파악을 하게 된다. 입학사정 결과가 나오기 이전에 미리 AI등의 프로그램은 자신들이 원하는 지원자를 걸러낼 수 있다는 가정도 예상해 볼 수 있다. 물론, 연방정부와 미 교육부가 연방법으로 규정한 바에 따라 입학사정 원칙이 Need-Blind policy를 반드시 적용해 지켜야 하지만 정치적으로 많은 제약과 미교육부의 행정이 흔들리고 있는 현 상황에서는 이를 얼마나 믿어야 할 지도 의문으로 남는다. 결국, AI가 미치는 재정보조의 수퍼 컨버전 효과를 마냥 반길 수만은 없기 때문이다. 오로지 사전에 재정보조 설계를 미리 하는 길 밖에 최선의 방안은 없다는 사실이다.

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