​[강소기업人]자전거 살짝 잡아주듯…개인화된 ‘스캐폴딩’ 돌봄‧교육

장서정 자란다 대표[사진 = 자란다]

부모에게 자전거 타는 법을 배운다. 어떤 매뉴얼도, 암기도 없다. 아이는 부모와 함께한 시간을 행복한 기억으로 남겼고, 자전거 타는 법도 배웠다. 부모는 아이를 응원하며 뒤편에서 자전거를 살짝 잡았다가 천천히 손을 뗐을 뿐이다. 바로 ‘스캐폴딩(Scaffolding)’이다.

장서정 자란다 대표는 27일 아주경제와의 인터뷰에서 “스캐폴딩은 아이가 무엇을 좋아하는지 발견하고, 이를 더 잘할 수 있도록 도와준다”며 “현재 등록된 자란다 선생님은 9만여명 정도로, 등록 이후 진행되는 교육과정에서 스캐폴딩을 강조하고 있다”고 했다.

자란다는 지금까지 양분된 교육‧돌봄을 결합해 서비스를 제공하는 소셜벤처기업이다. 부모가 특정 시간대에 아이돌봄이 필요하면, 자란다 플랫폼에서 원하는 선생님을 선택해 아이의 돌봄과 학습을 맡길 수 있다.

자란다는 교육‧돌봄의 방식에 스캐폴딩을 적용했다. 전통적인 학습법을 따르는 다른 교육기관‧기업과 가장 큰 차이점이다. 장 대표는 “지금까지 보육은 아이가 안전하게만 있는 것을, 교육은 국영수를 중심으로 스킬을 늘려주는 것으로 구분돼 있었다”며 “하지만 아이가 숨쉬고, 움직이고, 뛰어노는 모든 시간이 교육시간이 될 수 있다”고 설명했다. 스캐폴딩 방식을 통해 자란다 선생님은 아이가 무얼 좋아하는지 발견해주고 이를 더 잘하게 도와주는 역할을 한다.

이런 스캐폴딩 방식의 장점이 극대화하기 위해 자란다는 부모-아이-선생님 간 최적의 연결이 중요하다고 봤다. 장 대표는 “4~13세 유‧아동의 성장데이터를 체계적으로 축적‧분석해 맞춤 추천을 제공할 수 있는 국내 유일의 독자적인 데이터 기반 알고리즘을 보유하고 있다”며 “아동과 선생님의 실제 활동 데이터를 기준으로 아이와 선생님의 매칭을 검증하고, 검증 결과를 매칭 시스템에 반영해 다음 매칭률을 높인다”고 설명했다. 자란다는 매칭 알고리즘 관련 2건의 특허를 출원했다.

자란다는 개별 아이의 교육‧돌봄 관련 자연어 데이터를 텍스트 마이닝(Text Mining, 자연어에서 의미있는 정보를 도출하는 기술)해 조건에 맞는 교사와 교육 프로그램을 자동 추천하는 데이터 드리븐(Data-Driven, 데이터 분석 기반 의사결정) 에듀테크 플랫폼을 보유했다.

쉽게 말해 선생님은 아이와 같은 공간에서 시간을 보내며 아이의 관심사부터 가장 많이 사용한 단어, 그 아이만 사용하는 말, 지난 방문과 달라진 점 등을 짚어내고 기록한다. 물론 학습이라는 과정도 포함돼 있다. 이 모든 과정의 기록이 아이의 성장데이터가 된다. 데이터가 누적될수록 알고리즘이 더 정확한 매칭을 자동 도출해내는 머신러닝 구조다. 교육‧돌봄 동시 서비스와, 아이의 성장데이터를 바탕으로 최적의 선생님을 추천해주는 알고리즘을 활용하는 곳은 국내에서 자란다가 사실상 유일하다.

최적의 선생님 추천 알고리즘을 통한 교육‧돌봄 서비스는 부모와 아이 모두에게 높은 만족감을 줬다. 아이는 즐기면서 자신의 장점을 발견하고, 부모는 안전한 돌봄과 아이의 학습을 동시에 충족할 수 있어서다. 자란다에 따르면, 자란다의 매칭으로 만난 선생님을 다른 부모에게도 추천하겠다는 매칭 만족도는 97%에 달한다.

하지만 새로운 영역을 개척하다 보니 어려움이 없었던 건 아니다. 자란다는 ‘돌봄+교육+플랫폼’이라는 영역이 융합된 성격이다. 그래서 기존 법령으로 자란다의 사업성격을 규정하긴 어려웠다. 아이돌봄바우처 사업엔 포함되지 않았으나, 비대면바우처 사업엔 포함되는 상황도 발생했다. 장 대표는 “최근 새로운 사업이 출현하는 데 기존 법령은 여전히 과거에 묶여 있어 사업 추진부터 지원까지 제대로 받을 수 없는 게 현실”이라며 “코로나19 시대에 돌봄영역만 하더라도 부모의 선택지를 넓혀줘야 하는데, 너무 제한돼 있다”고 안타까워했다.

장 대표는 “개별 아동들의 성향과 능력에 맞춘 ‘개인화한’ 교육과 돌봄의 중요성은 계속해서 커지고 있다. 현재 수도권에 집중된 서비스를 연내 광역시까지 확장할 계획”이라며 “아동의 성향 데이터 분석을 통한 ‘맞춤형 콘텐츠 추천’을 구현하고, 매칭 알고리즘 고도화를 위한 기술 개발, 데이터, 머신러닝 인재 채용에 투자를 집중할 계획”이라고 말했다.