• 구름많음동두천 18.8℃
  • 맑음강릉 18.1℃
  • 맑음서울 20.7℃
  • 흐림대전 20.3℃
  • 구름많음대구 21.3℃
  • 흐림울산 20.3℃
  • 구름많음광주 21.7℃
  • 맑음부산 22.0℃
  • 구름많음고창 19.7℃
  • 맑음제주 23.5℃
  • 구름많음강화 21.1℃
  • 흐림보은 17.1℃
  • 흐림금산 17.8℃
  • 맑음강진군 20.9℃
  • 구름많음경주시 18.4℃
  • 구름많음거제 21.6℃
기상청 제공

[기자칼럼]차별 없는 교육을 꿈꾸며

“장애인 학교를 누가 좋아하겠나?”, “집값 떨어진다.” 지난 9월 29일 충청북도교육청의 특수학교 설립 추진 중 일부 주민들이 낸 반발의 목소리다. 이러한 이기주의적 모습은 이번만이 아니다. 2017년 9월 강서구 특수학교 설립 간담회에서도 장애 아동 부모들이 지역민들의 거센 항의에 무릎을 꿇고 호소한 일이 있었다. 
 
현재 우리나라의 특수학교는 전국 1백77곳으로 매우 부족한데, 그마저도 전체 장애 아동 8만 명 중 고작 30%만을 수용하는 수준이라 장애 아동 부모로서 특수학교 유치가 절박할 수밖에 없다. 그러나 특수학교는 일반학교에서 진행할 수 없는 장애아동들의 직업 교육과 사회화 교육으로 홀로서기를 돕는다는 점에서 그 가치가 높다. 실제로 2018년 김해 ‘제1회 희망나눔 페스티벌’에서 특수교육을 통해 대기업 입사에 성공한 장애 학생이 자신의 경험을 이야기하며 학교와 교육의 중요성을 강조하기도 했다. 이렇듯 성공사례도 존재하지만 대부분은 그 필요성과 커리큘럼을 제대로 인지하지 못한다. 이러한 무지함에서 비롯된 이기주의가 갈등을 더욱 심화시키는 것은 아닐까?
 
특수학교를 꺼리는 우리나라와 달리 독일, 캐나다, 프랑스 등 우리에게 잘 알려진 선진국들은 장애인들의 홀로서기를 돕는 특수학교를 긍정적으로 바라본다. ‘장애인 자립 지원 해외 선진사례 조사 결과 보고서’에 소개된 독일은 ‘장애로 인해 아무도 불이익을 당하지 않는다’는 이념 아래 장애인 인권을 최대한 보장하고자 노력한다. 독일의 특수학교는 장애인 개개인의 적성과 특성 모두를 고려해 사회에 꼭 필요한 노동자로의 육성에 힘쓰고, 장애인 고용주 단체가 자발적으로 모여 인식개선 캠페인도 시행한다. 캐나다에서는 장애 아동과의 면담을 통해 파악한 학습능력과 사회성 등을 바탕으로 눈높이 교육을 진행하며, 프랑스와 핀란드는 장애·비장애 아동을 함께 교육하는 ‘통합교육’으로 교육수준 격차를 줄여 장애 아동의 94.7%가 보편적 수준의 교육을 받는다는 통계가 있다. 이렇듯 선진국들과 비교해보면 우리나라는 장애인의 교육기회가 보장되지 않고 있다는 것을 알 수 있다. 장애인들을 교육하는 특수교사와 보조교사 인력조차 부족해 현재 적은 수의 학생들임에도 개개인을 위한 맞춤형 교육이 어려운 상태다. 물론 위의 국가들이 장애인 관련 선진정책을 펼칠 수 있었던 이유는 한국보다 나은 정치·경제적 상황도 있겠지만, 근본적으로는 ‘장애인 인권과 비장애인 인권을 동등하게 생각하는 자세’에서 비롯되었으리라 생각한다.
 
우리나라는 장애인의 날, 사회복지의 날 등을 제정해 매년 기념하면서도 장애인차별금지법의 존재를 알고 있는 국민은 2019년 보건복지부 통계 기준 13.9%에 불과하다. 장애인에 대해 무지한 상태에서 형식적인 기념일만 챙긴다면 국민의 인식변화에 영향을 주지 않을 것이다. 주민과 특수학교 학생이 함께 학교 외벽 꾸미기 시간을 가진 서울의 한 특수학교 ‘정문학교’ 사례처럼 장애인과 비장애인이 자연스레 어울릴 기회가 많아진다면 얼마든지 가능하다. 특수학교를 혐오시설이 아닌 필수시설로 여기는 태도를 갖춘다면 장애 아동과 가족 모두 안심할 수 있는 사회 분위기가 형성될 것이다.
 

관련기사





[가까운AI] 의용공학, AI와 사람 사이를 잇다 몇 년 전만 해도 의용공학과 학생이 바이오데이터를 분석하려면 프로그래밍 언어부터 익혀야 했다. ECG나 EEG 데이터를 불러오고 분석하는 프로그램을 직접 작성하다 보면 사소한 오류 하나를 찾는데 꽤 많은 시간을 보내기도 했다. 요즘은 풍경이 많이 달라졌다. AI에게 코드의 오류를 물어보기도 하고, 분석 방법을 함께 고민하기도 한다. 이해하기 어려운 논문을 읽거나 새로운 의료기기의 아이디어를 구체화할 때도 AI를 자연스럽게 활용한다. 의용공학은 원래부터 새로운 기술을 빠르게 받아들이는 분야다. 의학과 공학의 경계에서 출발한 학문인 만큼 인공지능과 만나는 것도 어쩌면 자연스러운 일이다. 다만 최근의 변화는 조금 특별하다. AI가 단 순히 하나의 새로운 기술로 추가되는 것이 아니라 공부하고 연구하는 방법 자체를 바꾸고 있기 때문이다. ● 의용공학 수업에 들어온 AI 의용공학에서 다루는 데이터는 매우 다양하다. EMG와 EOG 같은 생체신호가 있고, 엑스레이나 CT와 같은 의료영상도 있다. 최근에는 스마트워치나 웨어러블 센서를 통해 일상생활에서 얻는 데이터도 중요한 연구 대상이 되고 있다. 이런 데이터에서 사람의 눈으로 발견하기 어려운 특징을 찾는 일은 AI가 특히