2026년 여름방학 동안 생명의과학융합대학에서 기존 G-SURF와 차별화된 G-FIRST를 시범 운영했다. G-FIRST는 학부생이 직접 연구 프로젝트를 설계 및 수행하는 연구 인턴 프로그램이다.
G-FIRST의 운영 배경 및 방식
생명과학부 전공책임교수인 조경래 교수(이하 조 교수)는 “연구중심대학의 학부 교육에서 직접 연구하는 경험이 가장 중요하다”라고 언급했다. 그러나 단기간의 연구 체험만으로는 연구 질문 설정부터 실험 설계, 데이터 해석까지 이어지는 연구의 한 주기를 온전히 경험하기 어렵다. 이에 G-FIRST는 학생이 자신의 프로젝트를 처음부터 끝까지 직접 수행하며 연구의 전 과정을 경험할 수 있도록 기획됐다.
G-FIRST는 학생이 직접 희망 연구실의 지도교수와 연구 주제를 상의한 뒤 연구 제안서를 작성해 지원하는 방식으로 진행된다. 선발된 학생은 여름방학 동안 지도교수와 해당 연구실의 전담 대학원 멘토의 지도 아래 프로젝트를 수행한다. 격주로 WIP(Works In Progress) 미팅에 참여해 학생 전체가 진행 상황을 공유하고, 최종 발표와 보고서로 마무리한다.
선발 과정에서는 성적보다 지원 동기와 연구 제안서의 구체성이 중점적으로 고려됐다. 조 교수는 학생이 해당 연구실을 선택한 이유와 관심 있는 연구 질문이 분명한지를 살펴보고, 학생의 관심 분야와 연구실 주제의 적합성, 그리고 연구를 끝까지 수행하려는 의지를 종합적으로 판단했다고 전했다.
G-SURF와의 차이점
기존에 운영되고 있는 G-SURF는 학사과정 재학생이 대학원 실험실에서 연구과제 수행 경험을 쌓을 수 있는 프로그램이다. 조 교수는 “운영 과정에서 학부생이 이미 진행 중인 프로젝트에 참여해 배우는 인턴십 형태로 다소 한정된다는 아쉬움이 있었다”라며 G-FIRST가 ▲지원 시기 ▲멘토링 체계 ▲연구 기간에서 차별화된다고 설명했다.
먼저 지원 시기를 1학기 초로 앞당겼다. G-SURF보다 이른 시기에 선발을 진행해 학생들이 충분한 시간을 가지고 희망 연구실의 지도교수와 연구 주제를 논의하고 프로젝트를 기획해 연구 제안서를 작성할 수 있도록 했다. 조 교수는 “연구 기간을 충분히 확보해 파일럿 데이터(pilot data)* 수준까지 도달하도록 장려했다”라고 말했다.
멘토링 체계도 이중으로 구성해 차별점을 뒀다. 연구실에서 전담 대학원 멘토를 배정해 학생의 연구 수행을 밀착 지원한다. 또한, 선발 학생들은 격주로 WIP 미팅을 통해 연구 결과와 진행 과정에서의 어려움을 공유해 함께 원인을 찾아 해결한다. 조 교수는 G-FIRST가 “지도교수의 방향 제시, 대학원 멘토의 밀착 지도, 동료 간의 상호 피드백이 함께 작동하도록 설계됐다”라고 설명했다.
학기 중 연계 수행도 가능하다. 여름방학 이후에도 학생이 희망하는 경우 가을학기까지 멘토 교수와 프로젝트를 마무리할 수 있다. 조 교수는 이러한 운영 방식이 해외 주요 학부 연구 프로그램(Amgen Scholars, NSF, REU 등)에서도 활용되고 있다고 덧붙였다.
향후 운영 방향
조 교수는 G-FIRST를 통해 학생들이 특정 실험 기법을 습득하는 것보다 관찰력과 연구 노트 작성, 재현성에 대한 태도를 배우길 기대했다. 뜻대로 나오지 않은 데이터를 어떻게 해석할지 고민하고, 작은 차이에도 그 원인을 확인하는 태도가 중요하다는 설명이다. 또한, 동료의 문제를 함께 고민하고 멘토와 상의하며 해결하는 과정도 중요하게 생각했다.
시범 운영 후에는 학생 만족도, 연구의 연속성, 진학 연계 등을 확인해 프로그램을 보완하고 단계적인 확대를 논의할 예정이다. 다만 다른 학과로의 해당 프로그램 확대에 대해서는 연구 방식이 분야마다 다른 만큼 각 학과 특성을 고려한 조정이 필요하다는 입장이다.
조 교수는 이번 시범 운영이 학생에게는 진로 방향을 구체화하고, 연구실에는 학부생과 함께 성장하는 기회가 되기를 기대했다. 이어 대학 차원에서는 학부에서 대학원으로 이어지는 경로가 실제로 어떻게 작동하는지 확인할 수 있는 자료를 얻는 것이 중요한 목적이라고 말했다.
* 파일럿 데이터: 본격적인 대규모 데이터 수집, 분석 또는 시스템 도입 전에 잠재적 오류나 문제점을 사전에 파악하기 위해 소규모로 먼저 수집하거나 시험적으로 사용하는 예비 데이터