컴퓨터공학과 인기가 식은 자리, 전공의 기준이 바뀝니다
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미국 대학에서 컴퓨터공학과의 인기가 눈에 띄게 식고 있습니다. 포춘이 8월 6일 보도한 바에 따르면 2025~2026학년도 미국 4년제 대학의 컴퓨터·정보과학 계열 등록은 8.1% 줄어 모든 전공 가운데 가장 큰 낙폭을 기록했습니다. 컴퓨팅 분야 학계를 매년 조사하는 CRA의 2025 Taulbee 설문에서도 신입 컴퓨터과학 전공자가 12.9%, 박사과정 신규 등록이 15.0% 감소한 것으로 확인됐습니다.
불과 몇 해 전까지 '코딩을 배우면 취업이 보장된다'는 공식이 통했던 것을 생각하면 빠른 반전입니다. 다만 이것을 컴퓨팅 교육의 쇠퇴로 읽으면 곤란합니다. 같은 보도는 AI가 컴퓨터공학과 밖으로 확산되며 데이터분석·사이버보안 같은 인접 전공이 학생들을 흡수하고 있다고 전합니다. AI를 다루는 힘이 한 학과의 전유물이 아니라 캠퍼스 전체의 공통 언어가 되어 가는 셈입니다.
전공 선택의 기준도 함께 움직입니다. 학과 간판이 곧 진로를 보장하던 시대에는 '어느 과에 가느냐'가 질문의 전부였지만, 기술이 전공 경계를 넘나드는 지금은 '그 공부로 무엇을 할 수 있느냐'가 더 무거운 질문이 됩니다. 진학을 안내해야 하는 교사에게도, 아이의 선택을 지켜보는 학부모에게도 낯선 지형입니다.
평가의 축도 이동하고 있습니다. 인사이드하이어에드가 8월 5일 보도한 바에 따르면, 점점 더 많은 미국 대학이 AI 표절 탐지 소프트웨어를 신뢰할 수 없는 지표로 규정해 사용을 금지하는 대신 과정 중심·구술·반복 초안 제출형 평가로 방향을 틀고 있습니다. 결과물 한 장이 아니라 학생이 거쳐 온 사고의 궤적을 보겠다는 것입니다.
두 흐름을 겹쳐 보면 방향이 보입니다. 어느 학과 졸업장인지보다 문제를 정의하고 도구를 골라 끝까지 풀어내는 과정이 실력의 증거가 되는 쪽으로 대학의 저울이 기울고 있습니다. 코딩 교육의 목적도 '전공 진학 준비'에서 '과정이 남는 문제해결 훈련'으로 다시 쓰일 때입니다.
학교와 학원의 코딩 수업에서 요즘 자주 나오는 질문도 이것입니다. "컴퓨터공학과에 갈 게 아니라면 코딩을 배울 이유가 있나요?" 이번 흐름이 보여주는 답은, 아이가 남긴 시도와 수정의 기록 그 자체가 배움이라는 것입니다. 전공 지도가 다시 그려져도, 스스로 문제를 쪼개고 고쳐 본 경험은 어떤 진로에서든 값을 하기 때문입니다.