|
이렇듯 남녀의 지능 차이는 생물학적인 것이며, 이 차이는 그 어떤 정치선동과 날조로도 뒤집을 수 없을 만큼 확고하다. 그렇다면 페미니스트들이 포기했을까? 당연히 아니다. 지능의 차이를 뒤집을 수 없었던 페미니스트들은 자신들이 조작할 수 있는 것에 손을 대기 시작했는데, 바로 교육 시스템과 시험, 즉 평가 시스템이다. 유럽이나 미국을 유토피아 쯤으로 착각하고 있는 사람들의 보편적인 인식과 다르게 서양의 교육 시스템은 완전히 붕괴했으며, 이는 전적으로 페미니즘 때문이라고 할 수 있다. 서양 교육 시스템의 봉괴는 다음 장에서 길게 살펴불 것이고 여기서는 평가, 즉 시험이나 아이큐 테스트, 입시 등이 어떤 식으로 조작되었는지 하나하나 설명하겠다.
앞에서 설명했듯이 남성은 여성에 비해 공간지각력과 수리적 추론에서 압도적인 우위를 보이고, 반면 여성은 남성에 비해 언어적 추론 영역에서 다소간의 우위를 보인다. 이러한 우위도 결국에는 일반지능 자체와 변동성의 차이로 인해 오른쪽 끝으로 갈수록 다시 남성 우위가 나타나게 되지만, 여하간 평균적인 언어적 추론에서 여성이 남성에 비해 더 뛰어난 것은 사실이다. 그 결과, 모든 시험들은 공간지각력이나 수리적 추론의 비중을 극단적으로 줄이고 언어적 추론 능력만을 과도하게 강조하는 식으로 바뀌게 되었다37). 언론이 주장하는 거짓말과는 반대로, 평가 시스템은 여성이 아니라 남성에게 일방적으로 적대적인 방향으로 바뀌어 온 것이다. 이것을 가장 잘 나타내 주는 것이 SAT와 GRE의 변화일 것이다. 현대의 SAT와 GRE는 둘 다 언어 영역, 수리 영역, 글쓰기 영역으로 되어 있으며 이 중 글쓰기 영역의 평가 기준은 매우 주관적이다(즉 일반 지능 g와의 상관관계가 떨어지고, 다시 말해서 테스트의 유효성이 떨어진다). 굉장히 특이한 점은 이 테스트들에서 공간지각력이나 일반상식 등을 측정하는 부분은 아예 존재하지 않는다는 것이다 27),37).66).67). 이는 남성의 지능을 과소평가하고 여성의 지능을 과대평가하기 위해서 의도적으로 계획된 것인데, 앞에서 이야기했듯 공간지각력 등을 포함한 좀 더 정확한 g의 측정에서는 남성이 여성에 비해 평균적으로 8-9포인트의 우위를 가지기 때문이다. 공간지각력에서 나타나는 남녀간의 절대적인 격차는 이 능력의 엄청난 중요성에도 불구하고 이것이 왜 테스트에서 완전히 빠지게 되었는가를 말해준다.
일반지능은 물론이며 STEM 분야에서 두각을 나타내기 위해서 가장 중요한 능력이 공간지각력임에도 불구하고27),66) STEM분과의 입학 여부를 결정하기 위해 고안된 테스트들에서도 공간지각력 부분이 완전히 빠져 있다는 사실은 페미니즘의 광기와 그것이 학계에 끼친 악영향이 어느 정도인지를 단적으로 보여주는 사례이다. 문제는 이뿐만이 아니다. 그나마 남아있는 수리적 영역 또한 남성이 현저한 우위를 보이는 분야이기 때문에 페미니스트들은 이 영역에 대한 조작도 이미 끝내놓았는데, 바로 시험의 난이도 자체를 현저히 낮춰서 일정 수준 이상의 변별력을 없애버린 것이다.
GRE의 각 부문의 만점은 800점인데, 2002~2005년 사이에 GRE-Q에서 700점 이상을 획득한 수험생은 30%가 넘었던 반면 GRE-Verbal에서 700점 이상 희득한 수험생은 3%에 불과했다. GRE-Q의 평균은 591점인 반면 GRE-V는 467점이었다.66) 심지어 앞에서 말했듯 GRE에 공간지각력을 측정하는 파트는 아예 존재하지도 않는다. 즉 STEM 분야에서 가장 중요한 두 가지 능력 중 한가지는 완전히 무시하는 동시에 다른 한 가지는 의도적으로 시험의 난이도를 현저히 낮추어서 천정 효과를 만들어버린 것이다. 반면 언어적 추론 파트는 이러한 천정 효과로 인한 변별력 상실이 전혀 없도록 고안되었으며, GRE의 세 분야 중 두 가지 분야가 전적으로 언어적 추론과 관련된 것이기 때문에 언어적 추론에 대한 편향은 더욱더 심해진다.
SAT도 상황은 마찬가지이다. 80년대 초반의 SAT-M에서, 500점 이상의 남녀 비율은 2:1이었고, 600점 이상에서는 4:1이었으며, 이 차이는 700점 이상에서는 13:1까지 벌어졌다68). 이 차이는 80년대 후반에도 비슷하게 이어졌는데, 만점(800점)의 99%가 남학생이었으며, 780-790점 구간의 90%가 남학생이었고, 750-770점 구간의 81%가 남학생이었다69). 그러나 오늘날에는 700점 이상의 남녀 비율은 1.6:1이며, 심지어 만점자 간의 남녀 비율도 2:1에 불과하다38), 문제는 GRE에서도 언급했듯 이것이 여학생들의 실력이 올라가서 나온 결과가 아니라 수학 영역의 난이도 자체를 시험으로서의 의미가 없는 수준까지 낮추어버렸기 때문에 나온 결과라는 것이다. 다시 말해 지금의 수학 관련 테스트들은 그냥저냥 간신히 커트라인을 넘을 정도인 학생과 압도적으로 뛰어난 학생을 전혀 구분하지 못한다. 심지어 테스트가 공간지각력은 아예 측정하지도 않기 때문에 이러한 문제는 더욱더 심해진다. SAT 또한 GRE와 마찬가지로 세 가지 중 두 가지가 언어 관련 분야이며, 당연히 언어 관련 영역에는 이러한 난이도 저하 현상이 나타나지 않는다66).
전 세계적으로 일어나고 있는 대학의 학점 인플레이션 현상 또한 이와 무관하지 않다. 앞에서 보았듯 지능분포의 오른쪽 끝으로 갈수록 남/여의 비율은 지수함수적으로 증가하게 되고, 따라서 학점의 번별력이 강할수록 상위권에서는 남학생들이 압도적으로 뛰어난 성적을 기록하게 된다. 그러나 학점 평가 기준이 평균 근처의 학생과 최상위권 학생을 구분할 수 없을 정도로 쉬위진다면 이러한 효과는 전부 사라지게 된다. 반면 남성 지능의 더 큰 변동성 때문에 남학생들은 오른쪽 끝 뿐만 아니라 왼쪽 끝에서도 더 많은 비율을 차지하게 되고, 최상위권의 남학생들이 평균 근처에 있는 여학생들과 같은 평가를 받게 되는 반면 최하위권의 남학생들은 그대로 최하위에 위치하게 되므로 이는 남학생들의 (겉보기) 성적 저하를 유발하게 된다.
여학생을 일방적으로 편애하고 남학생을 극단적으로 차별하는 이러한 평가 시스템의 편향은 여기서 끝나지 않는다. 몇몇 연구는 여성 교사가 지적으로 동등한 남학생과 여학생 사이에서 여학생에게 더 후한 성적을 부여한다는 결과를 제시한다70)71). 서구권 교사의 75%는 여성이고, 따라서 이는 결과적으로 남학생들에게 불리한 여건을 조성하게 된다71). 성적 평가에 있어서 지능 외의 요소, 즉 지시에 고분고분 따르는지의 여부 등이 포함된다는 사실 또한 마찬가지로 남학생에게 불리하게 작용하게 된다70). 3장에서 광범위하게 다루어질 교육 시스템에서의 극단적인 여학생 편애, 남학생 혐오, 그리고 대학 교육 수준 자체의 급격한 저하와 합쳐져서 이는 대학 학위의 약 58%가 여성에게 가는 결과를 낳게 되었는데 72), 그럼에도 불구하고 STEM 분야에서의 남초 현상은 실제 실력 차이에 비해서는 약화될지언정 사라지지 않는다는 것73)74)은 아이러니하다.
GRE 수험생들은 시험의 특성상 지능분포의 오른쪽에 위치하는, 즉 일반 대중에 비해 평균적으로 지능이 높은 사람들이다. 이것은 시험이 여학생에게 일방적으로 유리하게 디자인되었음에도 불구하고 남학생이 더 뛰어난 성적을 거두게 하는 이유가 되는데, 몇 번이나 말했듯이 이는 지능분포의 오른쪽 끝으로 갈수록 남성의 비율이 기하급수적으로 늘어나기 때문이다. 남학생들은 GRE-V에서 여학생들에 비해 평균적으로 20-30점 가량 뛰어난 성적을 거두고 있으며 이 격차는 GRE-Q에서는 70점 이상으로 늘어난다75). 1990년대의 GRE 성적에 대한 조사 결과 남학생-여학생은 각각 GRE-V에서 평균 496점/472점, GRE-Q에서는 577점/506점, GRE-A에서는 552점/529점을 기록한 것으로 나타났다74). 이는 여성편향적인 시험 디자인에도 불구하고 결과를 조작하기에는 한계가 있다는 것을 뜻한다. 이러한 격차는 그대로 이후의 분과 선택의 차이로 이어지는데, GRE 점수 상위 10개 학과 중 8개 학과는 남학생 비율이 83% 이상이었으며 기계공학의 경우는 93%까지 올라가고, 나머지 2개(철학, 화학)도 남학생 비율이 71%를 초과했다74). 한편 GRE 점수 하위 10개 학과 중 회계, 행정(각각 46%, 33%)을 제외한 나머지 8개 학과는 모두 여초 현상을 보였으며, 이 중 7개는 여학생 비율 65% 이상에서 크게는 96%까지 달하는 극단적인 경향을 나타냈다74)
이러한 모든 변화는 일관적으로 한 가지의 목적을 가리키고 있는데, 바로 시험 성적에서 여학생들을 유리하고 남학생들을 불리하게 만드는 것이다. 그리고 남녀의 명백한 지능 차이 때문에 그러한 변화는 필연적으로 시험과 일반지능 g 사이의 관련성을 떨어뜨리는 방향으로 진행될 수밖에 없고, 결과적으로 시험을 실제 지능과는 상관없게 만들어서 시험의 유효성과 인재 판별력을 떨어뜨리게 된다. 이것은 단순히 결과를 보고 추측한 음모론이 아니라 시험을 디자인하는 사림들 사이에서 공공연하게 퍼져 있는 비밀이다. 미국 심리학회의 말을 그대로 인용하자면
"현존하는 절대다수의 지능 테스트는 전체적인 결과 분포에서 남성과 여성의 차이를 없애는 방항으로 디자인되었다(Most standard tests of intelligence have been constructed so that there are no overall score differences between females and males)."76)
당연히 일반지능을 측정하는 아이큐 테스트들도 페미니즘의 광기를 피해가지는 못했다. 저명한 지능 연구자 아서 잰슬은 저서
<Bias in Mental Testing>에서 다음과 같이 밝힌 바 있다.
"현재 가장 널리 쓰이는 일반지능 테스트들은 총점에 있어서 남녀간의 차이를 없애기 위해 의도적으로 남녀가 크게 차이나는 항목들을 제거하고 각각의 성별에게 유리한 항목들의 숫자가 비슷해 지도록 의도적으로 조정해왔다. 이는, 예를 들어, 스탠포드-바이넷 테스트와 웨슬러 지능 테스트에서 공공연하게 행해져 온 일들이다."48)
위의 인용문에서는 마치 해당 작업이 성별중립적으로 행해진 것과 같은 느김을 주지만, 실제 남녀 간의 지능 차이로 인해 현실에서 해당 목적을 달성하기 위해서는 남성의 뛰어난 항목들을 삭제하고 여성이 유리한 항목들을 계속해서 추가하는 작업이 행해지게 된다. 즉, 공간지각력 항목을 삭제하고 언어적 추론 항목을 과도하게 추가하며 글쓰기를 평가 항목에 추가하는 것이다.
그러나 시험을 조작한다고 해서 실제 지능 분포가 변화하지는 않는다. 지금까지 계속해서 이야기했듯 조작되지 않은(혹은 덜 조작된) 테스트들의 남녀 차이는 지능 테스트가 처음 시작되었던 때나 지금이나 전혀 달라지지 않았고, 이는 여학생들의 성적 상승이나 대학 진학률 상승이 실제 지능과 실력에 의한 것이 아니라 페미니즘에 의해 행해진 정치적 조작에 의한 결과라는 부정할 수 없는 현실을 적나라하게 보여준다. 로테릭 케인은 저서 <Smart and sexy>에서 이러한 현실과 시스템의 붕괴를 간결하고 정확하게 요약한다:
"이러한 문제는 본질적으로 남성이 여성에 비해 선천적으로 뛰어난 인지능력을 가지고 있다는 과학적 사실을 인정하지 못하는 페미니스트들에 의해 문화가 지배당하고 있기 때문에 발생하는 것이다. 남녀가 지적으로 동등한 잠재력을 가지고 있다는 명백히 잘못된 믿음은 거의 종교적인 수준에 다다른 상태이다. 문자 그대로 모든 과학적, 실증적 증거가 반대의 현실을 가리키고 있음에도 불구하고 이를 외면하고 그러한 종교적인 믿음을 고수하기 위해서는 완전히 조작된 잘못된 평가 기준에 의존할 수밖에 없게 된다. 비유하자면 테스트를 이러한 방식으로 조작하는 것은 타조가 모래 속에 머리를 묻고 현실을 회피하는 것과 같다. 남녀의 성적을 비슷하게 맞추기 위해서 언어적 추론 영역의 비중을 두 배로(심지어 그 중 한 개는 주관적인 글쓰기 영역이다) 늘리고 한 개 남은 수리적 추론 영역의 난이도는 극단적으로 낮추는 동시에 공간지각력 파트는 완전히 제거해 버리는 식의 거대한 범위에 걸친 조작이 필요하다는 사실은 역설적으로 실제 남녀의 지능 격차가 얼마나 거대한지를 단적으로 말해준다."64)
이러한 시험 조작은 이제는 남의 이야기가 아니다. 2021학년도 수능 수리영역 가형에서는 기하와 벡터가 빠지게 되는데, 이는 다
시 말해서 수리영역에서 공간지각력 평가 항목을 제거하겠다는 뜻이다. 소위 평등이라는 명목 하에 추가된 입학사정관제나 수년간 꾸준히 유지되어 온 수시 확대/정시 축소 경향은 입시에서 일반지능의 영향을 줄이는 동시에 학생부를 비롯한 주관적인 요소의 비중을 늘리는 요소들이다. 그리고 수능 시험 자체도 꾸준히 일반지능과의 연관성을 줄이는 방향으로 바뀌고 있는데, 수능 시험의 EBS 연계율 70%는 이것을 직접적으로 보여주는 예시라고 할 수 있다. 언어 영역이 국어 영역으로 바뀜과 동시에 출제 경향이 바뀐 것도, 이공계 입시에 국사가 편수과목으로 추가되는 것도 같은 맥락이다. 공통점은 이 모든 변화가 시험을 비롯한 입시에서의 일반지능의 영항력을 줄이는, 다시 말해서 인재 판별에 있어서의 시험과 입시 자체의 정확도를 현저히 저하시키는 방향으로 나아가고 있다는 것이다. 그리고 이러한 변화는 전부 남학생에게 불리하게 작용한다.
27). Kell, H. J., Lubinski, D. (2013) Spatial ability: A neglected talent in educational and occupational settings. Roeper Review, 219-230.
37). Wilberg, S., Margraf-Stiksrud, J., Lynn, R. (2004) Sex differences in general knowledge in German high school students. Personality and Individual Differences. Vol 37, 1643-1650.
38). Diane F. Halpern, Camilla P. Benbow, David C. Geary, Ruben C. Gur, Janet Shibley Hyde, Morton Ann Gernsbacher (2007) The Science of Sex Differences in Science and Mathematics. Psychological Science in the Public Interest. Vol 8 No. 1, 1-51.
48). Jensen, A. (1980) Bias in Mental Testing. Free press
64). Kaine, R. (2016) Smart and SeXy: The Evolutionary Origins and Biological Underpinnings of Cognitive Differences between the Sexes.
66). Lubinski, D. (2010) Spatial ability and STEM: A sleeping giant for talent identification and development. Personality and Individual Differences. Vol. 49 No. 4, 344-351.
67). Wai, J., Lubinski, D., Benbow, C. P. (2009) Spatial Ability for STEM Domains: Aligning Over 50 Years of Cumulative Psychological Knowledge Solidifies Its Importance. Journal of Education Psychology. Vol. 101 No. 4, 817-835.
68). Benbow, C. P., Stanley, J. C. (1983) Sex differences in mathematical reasoning ability: More facts. Science. Vol. 222, 1029-1031.
69). Dorans, N. J., Livingston, S. A. (1987) Male-female differences in SAT-Mathematical ability. Journal of Educational Measurement. Vol. 24, 65-71.
70). Cornwell, C., Mustard, D., Van Parys, J. (2013) Noncognitive Skills and the Gender Disparities in Test Scores and Teacher Assessments: Evidences from Primary School. J. Human Resources. Vol. 48 No. 1, 236-264
71). Ouazad, A., Page, L. (2013) Estimating Perceptions of Discrimination: Experimental Economics in Schools. Journal of Public Economics. 2013 Sept. Vol. 105, 116-130.
72). Conger, D., Long, M. C., Evans, D. J. (2008) Why are Men Falling Behind? Gender Gaps in College Performance and Persistence. The Annals of the American Academy of Political and Social Science 2008 Dec. Vol. 627 No. 1.
73). Wai, J. (2015) Your college major is a pretty good indication of how smart you are. Quartz. http://ay.com/334926/your-college-maior-is-a- prelty-good-indication-of-how-smart-you-are/ (accessedNovember 25, 2019)
74). Templer, D., tomeo, M. E. (2002) Mean Graduate Record Examination (GRE) score and gender distribution as function of academic discipline Personality and Individual Differences. 2002 Jan.Vol 32 No. 1.175-179
75). Bleske-Rechek, A., Browne, K. (2014) Trends in GRE scores and graduate enrollments by gender and ethnicity. Intelligence. 2014 Sept-Oct. Vol. 46, 25-34.
76). Neisser, Ulric., Boodoo, Gwyneth., Bouchard Jr. Thomas J., Boykin, A. Wade, Brody, Nathan., Ceci, Stephen J., Halpern, Diane F., Loehlin, John C., Perloff, Robert., Sternberg, Robert J., Urbina, Susana. (1996) Intelligence: Knowns and unknowns
American Psychologist. 1996 Feb. Vol. 51 No. 2, 77-101.
첫댓글 1!
2!