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Korean J General Edu > Volume 16(3); 2022 > Article
컴퓨터 비전공자의 AI 교육 과정 연구

Abstract

4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능 기술을 통해 지능 정보 사회로 변화하고 있다. 지능 정보 사회에서는 인공지능 기술을 활용하기 위한 디지털 리터러시와 AI 리터러시 역량을 가진 인재가 필요하다. 디지털 리터러시는 디지털 기술을 활용하여 문제를 해결하기 위한 역량을 말한다. 변화된 사회에서는 AI 기술을 적용 및 활용하는데 올바른 윤리 의식을 가진 AI 리터러시를 함양해야 한다. 디지털 리터러시와 AI 리터러시 역량을 가진 인재는 지능 정보 사회에서 필요한 부분이며, 컴퓨터 관련 전공과 상관없이 요구되기 때문에 모든 학문 분야에서 해당 내용에 대한 교육이 필요하다.
현재 국내 SW 중심대학에서는 컴퓨터 비전공자도 디지털 리터러시와 AI 리터러시를 함양하기 위해 필수 기초교육을 진행하고 있다. 본 논문에서는 관련 연구 분석 및 컴퓨터 비전공자를 대상으로 진행하는 국내 기초 교양 과정 현황 분석을 통하여 디지털 리터러시와 AI 리터러시 역량을 제안하였다. 또한 현재 교육과정의 분석을 통해 앞으로 지향해야 할 비전공자 대상 기초교육 과정에 대해 논의하였다.
본 연구의 결과는 컴퓨터 비전공자의 AI 리터러시 교육을 위한 교육과정 설계에 기초 자료가 될 수 있다.

Abstract

Thanks to the advances made in the field of artificial intelligence, which is a key technology of the 4th Industrial Revolution, society is changing into one that is driven by intelligent information. In an intelligent information society, talent with digital literacy and AI literacy capabilities is needed to utilize artificial intelligence technology. Digital literacy refers to the ability to solve problems using digital technology. In this type of society, AI literacy supported by the right ethical consciousness should be cultivated in applying and utilizing AI technology. Talent with digital literacy and AI literacy capabilities is required regardless of computer-related majors, and education regarding this sort of content is required in all academic fields.
Currently, at domestic SW-centered universities, non-computer major students are also being provided with essential basic education to cultivate digital literacy and AI literacy. In this paper, digital literacy and AI literacy capabilities were proposed through related research analysis and analysis of the current status of basic domestic liberal arts courses conducted for non-computer majors. In addition, through the analysis of the current curriculum, the basic curriculum that should be aimed at in the future for non-computer majors was discussed.
The results of this study show that basic data for designing a curriculum for AI literacy education for non-computer majors is necessary.

1. 서론

4차 산업혁명 시대에는 ‘지능 정보’라는 이름으로 새로운 사회로 거듭나고 있다. 4차 산업혁명의 중요한 개념 중 하나인 ‘지능 정보’는 인공지능 기술과 데이터 활용 기술을 융합하여 기계에 인간의 고차원적 정보처리 능력(인지, 학습, 추론)을 구현하는 기술을 말한다(미래창조과학부, 2016). 정책 보고서에 따르면 지능 정보 기술은 다양한 분야로 활용될 수 있는 범용 기술 특성을 보유하고 있으므로 광범위한 사회적 경제적 파급력을 가지고 있다고 언급했다. 지능 정보 사회는 다양한 기술 및 산업과 융합하여 생산성과 효율성을 높이는 역할을 한다(미래창조과학부, 2016). 기존의 산업, 근무 환경 등이 범용으로 변화 및 융합하고 있으며, 이러한 환경에 적응하고 융합되는 새로운 능력을 갖춘 인재를 요구하고 있다. 따라서 지능 정보 사회로의 변화를 위해 지능 정보 기술을 구현하고 접목할 수 있는 핵심역량 교육이 필요하다.
정부는 2019년, 2020년 초⋅중⋅고등학생의 AI 보편 교육 강화를 위해 표준 교육과정 개발을 추진하였으며, 2020년 2학기부터 시범 운영 중이다. 그리고 국내 SW 중심대학에서는 4차 산업혁명에 적합한 인재 양성을 위해서 SW 교육을 진행하고 있다(SW 중심대학 사이트).
리터러시(Literacy)는 문해력이라고도 하며, 읽고 쓸 수 있는 능력을 말한다. 대학 교양교육의 기본은 리터러시 교육이며, 의사소통 과정에서 정보를 해석하는 능력이라고 할 수 있다(이희용,2021:221). 이러한 리터러시는 미디어, 디지털, 정보, 컴퓨터, AI 리터러시 등 다양하게 정의되었다(김도헌, 2020:93). 여러 가지 형태의 리터러시 중에서 대학에서 컴퓨터 비전공학생들에게 필요한 디지털 리터러시와 AI 리터러시의 개념 및 교육과정과 연계되는 요소에 관한 많은 연구가 진행되었다(김수환, 2021)(이유미, 박윤수, 2021:451)(이희용, 2021:211). 그중에서도 디지털 리터러시는 컴퓨팅 사고력을 통해 각 학문 분야에서의 문제를 인식하고 표현할 수 있도록 해야 한다. 또한 인공지능을 활용한 문제 해결과 올바른 윤리 역량을 겸비한 AI 리터러시를 교육과정에 적용하는 데 중점을 두어야 한다. 즉, 디지털 리터러시와 AI 리터러시를 요구하는 지능 정보 시대에서 각 역량을 키우기 위한 역량 중심의 교육과정 연구가 부족하다(백수진, 2021)(김도헌, 2020:93).
따라서 본 논문에서는 SW 중심대학에서 컴퓨터 비전공자를 대상으로 진행하는 교육 내용에서 AI 리터러시 역량 교육의 현황을 분석하고자 한다. 이를 위해서 국내외 AI⋅SW 교육과정 현황과 SW 중심대학에서 진행하는 교육과정의 현황에 대해 조사 및 분석하였다. 정부에서 초⋅중⋅고등학생을 대상으로 진행하는 AI 표준 교육과정과 SW 중심대학에서 진행하는 SW 기초교육 현황과 미국, 중국, 일본 대학의 SW 교육도 함께 분석하였다. 그리고 AI 리터러시 역량 중심으로 필수 이수 교육과정의 진행 방향에 대해 분석하였으며, 교육과정 방향성에 대해 제시하고자 한다.

2. 이론적 배경

2.1. 디지털 리터러시

디지털 리터러시의 개념은 Gilster(1997)가 ‘컴퓨터를 통해 찾아낸 여러 형태의 정보를 이해하고 자신의 목적에 맞게 새로운 정보로 조합하여 사용하는 능력’이라고 정의하였다. 즉, 컴퓨터를 활용할 수 있는 능력뿐 아니라 자신이 원하는 목적에 맞게 정보를 적용하여 새로운 지식이나 수단, 능력을 발휘할 수 있도록 하는 것을 뜻한다.
캐나다의 British Columbia(2017)(이하 BC)에서는 디지털 리터러시에 대해 ‘디지털 기술과 도구를 사용하여 정보에 접근, 관리, 통합, 분석 및 평가하고, 새로운 지식 생성, 소통, 능력이다’라고 정의하였다. 또한 디지털 리터러시 프레임워크의 요소로 디지털 기술을 이해하고 활용하는 능력에서 비판적 사고력과 문제 해결 능력, 소통 및 협업 능력까지 포함하여 요소를 정의하였다.
김수환(2021)의 ‘디지털 리터러시의 교육과정 적용방안 연구’에서는 디지털 리터러시를 ‘디지털 사회 구성원으로서의 필수 소양이며, 디지털 기술 이해, 활용, 정보 탐색, 관리, 창작을 통해 문제를 해결하는 역량’이라 조작적 정의하였다. 또한 통합적 소양 학습상황에서는 컴퓨팅 사고력, 비판적 사고력, 창의적 사고력이 주요 사고 방법으로 요구된다는 것을 강조하였다. 박하나 외(2021:75)는 디지털 리터러시에 대해 디지털 기술을 활용하여 문제 해결 능력, 비판적 사고, 시민성 등을 모두 포괄하는 복합적인 개념이라고 설명했다. 그리고 디지털 리터러시 교육은 디지털 기술과 관련한 문제를 이해하고 가치관을 탐색하여 해결방안을 도출해 볼 수 있는 경험을 제공하는 것이라 강조하였다.

2.2. AI 리터러시

부산시교육청의 ‘인공지능 기반 교육 가이드 북’에 따르면 현재의 AI 기술은 성격상 디지털 리터러시와 같은 영역에 위치하고 있다고 하였다. 또한 AI 리터러시는 AI 시대의 구성원으로서 삶과 직무를 수행하기 위한 필수 소양으로 윤리적 태도를 가지고 AI 관련 기술과 데이터의 관리, 활용, 구성의 과정으로 문제를 해결하는 실천적 역량이라고 정의하였다.
소프트웨어 정책 연구소에서 진행한 ‘대학생의 AI 리터러시 함양을 위한 교양교육 프로그램 개발 방안’연구의 보고서에 따르면 AI 리터러시는 ‘과학기술 매체를 이해하는 능력’,‘사회적 소통을 실현하는 능력’,‘비판적 윤리 의식과 공동체 의식 기반의 AI 시민성’,‘AI로 인해 변화하는 미래 예측으로 능동적인 삶을 구성하는 능력’이라고 정의하였다.
또한 이윤미(2021)는 AI 리터러시의 구체적인 역량에 대해 <표 1>과 같이 표현하였다.
<표 1>
AI 리터러시의 구체적 역량
역량 정의
AI reading • AI가 활용되는 사회적 상징을 읽어낼 수 있는 능력
AI를 위한 기초 수학 • AI의 원리 이해를 위한 기초 수학 이해 능력
AI 활용 • AI를 활용한 다양한 분야로의 편입 및 적용 능력
AI 윤리 및 AI 사회 이해 • AI가 만들어 내는 사회적 현상에 대한 비판적 사고능력
Long(2020)은 AI 리터러시를 ‘개인이 AI 기술을 비판적으로 평가할 수 있는 역량’이라고 정의하였다. 구체적으로는 AI와 효과적으로 소통 및 협업, 활용하고 다양한 공간에서 AI를 도구로 사용할 수 있도록 하는 것이라 하였다. Long이 제시한 16가지의 AI 리터러시에 대한 구체적인 내용을 <표 2>와 같이 정리하였다.
<표 2>
AI 리터러시 역량(Long, 2021, 박윤수 이유미, 2021 재가공)
역량 정의
AI 인식 • AI의 사용 여부에 따른 기술의 식별
지능 이해 • 기계 지능에 대한 이해
• 비판적으로 분석 및 토론
학제간 연계성 • 기계에 대한 생각⋅개발에 많은 방법이 있음
• AI를 사용하는 여러 기술을 식별
광의와 협의의 AI • 광의 AI와 협소의 AI 사이의 식별
강약의 AI • AI의 강함과 약함에 대한 문제를 파악
미래 AI의 상상 • AI의 미래 응용을 상상, 해당 응용이 세계에 영향을 고려
표현 • 지식 표현에 대한 이해
의사 결정 • 의사 결정에 대한 인식
머신러닝 단계 • 기계 학습과 관련된 단계와 각 단계가 수반하는 실습과 과제를 이해
AI에서 인간적 역할 • 프로그래밍, 모델 선택, AI 시스템 미세 조정에 중요한 역할을 함
데이터 리터러시 • 데이터 리터러시 개념에 대한 이해
데이터를 통한 학습 • 데이터를 통한 학습하는 과정에 대한 이해
데이터의 비판적 해석 • 데이터에 대한 비판적 해석을 위한 능력
액션과 반응 • 현실에서 구현 가능한 AI에 대한 이해
센서 • 센서를 통한 인식 및 구별의 이해
윤리 • AI와 관련된 주요 윤리 이슈에 대한 설명
• 사생활, 고용, 잘못된 정보, 특이점, 윤리적 의사결정, 다양성, 편견, 투명성, 책임
이유미, 박윤수(2021)는 ‘AI 기술 매체를 이해 및 활용 능력을 통해 사회와의 소통 능력, AI 사회에 대한 비판적 사고력’이라고 AI 리터러시에 대해 정의하였다. 그리고 소프트웨어 정책 연구소에서 진행한 보고서의 내용을 통해서 AI 리터러시 역량 기반의 교양 교육 모델을 제시하였다.

3. 해외 AI 교육 현황

3.1. 미국의 AI4K12

미국은 AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)와 CSTA(Computer Science Teachers Association)이 공동으로 ‘AI4K12(AI for K-12) Initiative’를 통해 AI 교육 표준 모델을 제시하였다. AI4K12는 초⋅중등학교의 AI 기초 소양 범위, 가이드라인, 단계별 프로그램 등 AI 교육을 지원하기 위한 연구를 진행하고 있다(AI4K12). AI4K12에서 진행하는 교육 모델을 통해서 디지털 리터러시 및 사이버 안전을 증진하고, 컴퓨팅적 사고를 모든 교육의 필수 요소로 만들고자 하며, 인공지능 개발 전문 인력의 양성을 촉진하고자 한다(이희용, 2021:109).
<표 3>은 AI4K12 Initiative에서 2019년 4월에 발표한 초⋅중등 AI 가이드라인(5 Big Ideas)을 구체화하여 2020년 5월에 공개한 내용으로 학령별 수준에 따른 교육 주제와 목표를 나타낸다(소프트웨어정책연구소, 2020).
<표 3>
AI4K12 Initiative의 5 Big Idea(AI4k12 재가공)
교육 주제 교육 폭표
인식 (Perception) •인간의 감각과 센서의 차이 이해
•컴퓨터 인식의 작동 방식과 한계 이해
•시각. 음성 등 인식 유형 파악
표현⋅추론 (Representation & Reasoning) •표현의 유형 파악
•추론 알고리즘 유형 및 작동원리 이해
•추론 알고리즘의 한계 이해
학습 (Learning) •학습 알고리즘 유형
•인공신경망 기초 개념 이해
•데이터가 학습에 미치는 영향 이해
•기계학습의 한계
상호작용 (Natural Interaction) •자연어의 이해
•감성 컴퓨팅 이해
•상식 추론 이래
•인간-로봇의 자연스러운 상호작용
사회적 영향 (Societal Impact) • AI의 산업, 정부 등 영향력 이해
• AI의 윤리적 딜레마 및 윤리 표준 마련
• AI에 의한 일자리, 업무 변화 이해

3.2. 미국 주요 대학의 AI 교육과정 현황

미국의 상위 20개 대학에서 진행하고 있는 AI⋅컴퓨터 관련 교양과목 현황을 조사하였으며(이희용, 2021: 109)(최지현, 김형주, 2021:109), 본 논문에서는 그중 8개 학교의 AI 관련 교육과정을 <표 4>와 같이 정리하였다.
<표 4>
미국 대학의 AI 관련 교육 과정(이희용, 2021: 109, 최지현, 김형주, 2021:109,재가공)
구분
학교 분야별 교육 과정
프린스턴
대학교
(인문학) •디지털 인문학 소개
• 학제 간 인문학 연구 : 시와 컴퓨테이션
(공학 기초) •과학
•엔지니어링
•컴퓨터 과학
하버드
대학교
(사회의 과학 및 기술 영역) •인공지능과 자연 지능
• 기술 윤리: 인공지능, 바이오테크, 그리고 인간 본성의 미래
•진화하는 도덕성
컬럼비아 대학교 (과학 프론티어 영역) • 정보 과학 입문
•상황별 컴퓨팅
•디지털 정보시대
•통계적 추론 입문
•파이썬 랩과 함께하는 데이터 과학에 대한 통계적 사고
MIT (REST 영역) •엔지니어링 컴퓨테이션과 데이터 사이언스
•엔지니어링 응용을 위한 컴퓨터 프로그래밍과 수치 계산법 입문
•컴퓨터 공학을 위한 수학
•파이썬 컴퓨터 공학 프로그래밍 입문
•컴퓨팅적 사고와 데이터 과학 입문
예일
대학교
(YData) •데이터 과학 입문
•텍스트 데이터 과학 입문
•인문학 데이터 마이닝
스탠퍼드 대학교 (AI⋅컴퓨터 공학) •리터러시 텍스트 마이닝
•컴퓨터 그래픽과 이미지 처리 입문
•컴퓨터 입문
•선형 대수 및 행렬 이론
•수학적 논리
•마음과 기계
시카고
대학교
(AI⋅컴퓨터 공학) • 학제 간 예술로서의 멀티미디어 프로그래밍 I
•창의적 코딩
•데이터 과학 입문 I, II, I-II
•수학 연구
•기초 통계학
펜실베니아 대학교 (General Education) •컴퓨터 프로그래밍 입문
프린스턴 대학교는 인문학, 공학 학생들을 대상으로 AI 관련 교육과정을 진행하였으며, 하버드 대학교는 네 가지 영역(‘미학 및 문화 영역’, ‘윤리 및 시민 영역’,‘역사, 사회, 개인 영역’,‘사회의 과학 및 기술 영역’) 중에서 한 가지를 선택하여 이수해야 하며, 그중에서 사회의 과학 및 기술 영역에서 AI 관련 교육과정을 진행하고 있다. 컬럼비아 대학교는 비과학 전공자를 위해 첫 학기에 자동으로 사전 등록되는 분야로 과학 프런티어 영역이 있다. MIT에서는 REST 영역을 통해 과학 및 기술의 선택과목을 제공하였으며, 컴퓨터 과학을 위한 수학, 컴퓨팅적 사고와 데이터 과학 입문 등의 과목이 있다. 예일 대학교는 YData 과목을 통해서 컴퓨터, 프로그래밍, 통계 지식이 적은 학생들을 대상으로 진행하는 데이터 과학 교육과정이 있다(이희용, 2021:109)(최지현, 김형주, 2021:109).

3.3. 일본 주요 대학의 AI 교육과정 현황

일본은 ‘AI 전략 2019’를 통해서 대학생 및 고등전문학교생을 대상으로 AI 인재 전략을 수립하였다. 일본에서 공개한 ‘AI 리터러시 표준 커리큘럼’은 AI 기술의 활용을 위한 기초 능력 함양하는 것을 목표로 한다. ‘AI 리터러시 표준 커리큘럼’에서는 AI 리터러시 레벨에 따른 표준 커리큘럼을 4단계로 구분하였다(김수환 외, 2020:1)(박광영 외, 2021:87)(송의성, 임화경, 2021:301).
일본의 표준 커리큘럼은 ‘도입’,‘기초’,‘소양’,‘선택’으로 구성되어 있으며, ‘선택’ 항목을 제외한 나머지가 필수 항목으로 구성되어 있다(김수환 외, 2020:1)(박광영 외, 2021:87)(송의성, 임화경, 2021:301).
일본의 도교대학, 교토대학, 도호쿠 대학, 쓰쿠바 대학에서는 학부생 전체를 대상으로 하여 AI 관련 필수 과목을 <표 5>와 같이 정리하였다(박광영 외, 2021:87).
<표 5>
일본 대학 AI 관련 교과(박광영 외, 2021:87, 재가공)
학교 교과명 과목 특징
도교대학교 정보 • 정보 시스템, 데이터와 계산 모델, 계산의 복잡성 등
교토대학교 정보기초 • 프로그래밍 언어, AI, 인터넷과 보안 등의 이론 수업
정보기초 실습 • 데이터 분석, 프로그래밍 개요, 변수를 이용한 모델링, 제어구조 등 실습 수업
도호쿠 대학교 정보기초 • 컴퓨팅적 사고, 데이터 리터러시 등
쓰쿠바 대학교 정보 리터러시 • 소프트웨어의 원리, 인터넷의 구조 등에 대한 이론 수업
• SNS를 이용한 정보 수집, 소프트웨어 활용 등의 실습 수업
일본 주요 대학에서는 필수 교양 과목에서는 컴퓨터 전반에 대한 기초 소양을 함양하기 위한 목적으로 개설되는 것이 특징이며, 필수(공통) 과목으로 이수 후 AI 과목의 내용을 선택 과목으로 하여 심화 학습하는 형태로 진행되고 있다(박광영, 권성호, 조희련, 2021:87).

3.4. 중국 대학의 AI 교육 과정 현황

중국 국무원은 2017년 ‘차세대 인공지능 발전계획’을 발표했으며, 교육부에서 2018년 9월부터 초⋅중 인공지능 교육 사업을 시작했다(김수환 외, 2020:1)(박광영 외, 2021:87)(송의성, 임화경, 2021:301).
<표 6>은 중국의 대학 중에서 AI 관련 과목으로 진행되는 교과에서 필수과목(컴퓨터 비전공자만 대상으로 하는 과목 포함)만 선택하여 정리하였다.
<표 6>
중국 대학 AI 관련 교과(박광영 외, 2021:87, 재가공)
학교 교과명 과목 특징
칭화대학교 AI 소개 •인공지능 기본 원리, 문제 해결의 탐색 방법과 전략 등을 학습
•컴퓨터 비전공자 대상
컴퓨터 리터러시의 기초 •컴퓨터와 관련된 전반적인 내용에 대해 학습
베이징대학교 컴퓨터 개론 •전교생 대상 필수 과목
상해교통대학교 기계학습 •컵퓨터 비전공자 대상

4. 국내 AI 교육 현황

4.1. 국내 AI 기초 초중등 교육과정

최근 정부는 ‘인공지능 국가전략’을 2019년 12월, ‘정보교육종합계획’을 2020년 5월에 발표하였다. 초⋅중⋅고등학생의 AI 보편 교육 강화 및 표준 교육과정 개발 등을 추진하고 있으며, 2020년부터 2학기부터 시범 운영하고 있다. 교육부 자료에 따르면 2020년 시범 운영으로 AI 교육 선도학교 247개를 통해 AI 교육활동을 진행하였으며, 2021년에는 창의융합형 정보교육실 학교와 교육 활동 모델 학교를 합해 전국 566개의 학교에서 진행하고 있다고 설명했다.
서울시 교육청 보도 자료에 따르면‘인공지능과 미래사회’ 교과서(<표 7> 참고)는 2021년 2학기부터 선린인터넷고(AI-IoT 시범학교)에서 시범적으로 사용하고 있으며, 선도학교, 과학 중점 학교, 특성화고 외에 인공지능에 관심 있는 학교에서 채택하여 사용 예정이라고 설명했다. 고등학교는 2021년 2학기부터 진로 선택과목으로‘인공지능 기초’과목을 도입하였으며, 해당 교과서의 교육 내용은 <표 8>과 같다.
<표 7>
인공지능과 미래사회 교과서의 목차
대항목 내용
인공지능과 함께 •인공지능의 개요
•지능정보사회의 미래
•인공지능과 윤리
•지식의 표현과 추론
인공지능과 데이터 •데이터 수집과 전처리
•데이터 시각화와 분석
•머신러닝 기초
인공지능의 구현 •머신러닝 알고리즘
•머신러닝과 딥러닝
•컴퓨터 비전
•자연어처리
미래를 위한 인공지능 •공유와 활용
•문제해결
<표 8>
인공지능 기초 교과서의 목차
대단원 내용
인공지능의 이해 •인공지능과 사회
•인공지능과 에이전트
인공지능의 원리와 활용 •인식
•탐색과 추론
•학습
데이터와 기계학습 •데이터의 이해와 처리
•기계학습의 실제
인공지능의 사회적 영량력 •인공지능의 영향력
•인공지능 윤리

4.2. 국내 대학의 SW⋅AI 교육과정 현황

2015년 10월 시작된 SW 중심대학은 4차 산업혁명에 적합한 인재 양성을 위해 SW 교육을 중심으로 대학 교육을 혁신하고자 하는 대학이다. SW 중심대학은 SW 전문 인력을 양성하고, 학생⋅기업⋅사회의 SW 경쟁력을 강화하여 SW 가치 확산을 실현하는 대학이다(SW 중심대학 사이트).
SW 중심대학은 비전공자를 대상으로 하여 SW 교육과 융합 교육을 활성화하기 위해서 SW 기초 교육 과정을 개설하고 모든 계열의 신입생에게 교양필수 과목으로 이수하도록 하였다. 최근에는 SW 기초 교육과 더불어 AI 기초 및 활용 교과가 개설, 확장되고 있다(장은실, 김재현, 2019:81). SW 중심대학 사업은 2015년도에 선정된 8개 대학의 사업이 2021년 2월에 종료되었다. 그리고 2021년 4월에 일반트랙과 특화 트랙으로 구분되어 총 9개의 대학이 선정되었다(SW 중심대학 사이트). 특화 트랙은 중소대학의 지원 확대를 위해 추진된 트랙이다.
2021년도에 선정된 9개 대학교는 일반트랙의 가천대학교, 경기대학교, 경북대학교, 성균관대학교, 순천향대학교, 전남대학교, 충남대학교이다. 또한 특화 트랙으로는 삼육대학교, 한국항공대학교이다. 그리고 2021년도 선정된 대학 중에서 가천대학교, 경북대학교, 성균관대학교, 충남대학교는 1단계 사업에 이어 2단계 사업도 진행하고 있다.
본 논문에서는 <표 9>와 같이 총 20곳의 SW 중심대학을 선별하여 해당 대학의 비전공자 대상 SW⋅AI 교육 현황을 조사하였다. 각 학교에서 진행하는 과목에 대한 정보는 SW 중심대학 사이트에서 공개된 사업단 사이트를 통해 확인된 내용이다. <표 9>에서 정리한 내용은 필수 과목명에 대한 정보만 제공하고 있으며, 추가적인(계열별 다른 과목, 여러 과목 중 필수 선택 등) 과목명과 특징은 부록으로 포함하였다.
<표 9>
국내 대학의 비전공자 대상 SW⋅AI 교육 현황
대학구분 필수 이수 교과 대학구분 필수 이수 교과
경기 소재 G대학 •소프트웨어 중심 세상
•프로그래밍의 시작
•컴퓨팅적 사고
•손에 잡히는 프로그래밍
•응용 프로그래밍
서울 소재
E대학
•컴퓨팅과 수리적 사고
• 교양 SW 과목 중 필수 1과목 이수
경북 소재 K대학 • 문제 해결과 컴퓨팅(인문/사회,예체능 계열)
• SW 사고 기법(자연/공학계열)
강원 소재 Y대학 •컴퓨팅 사고
•필수 선택 1과목 이수
제주 소재
J대학
•컴퓨팅사고와 기초코딩
•사물인터넷과 기초코딩
•생활융합코딩
•창의기초코딩
• C프로그래밍 및 실습
•컴퓨팅 원리와 프로그래밍
경북 소재 A대학 •소프트웨어와 문제 해결
•융복합 교양 트랙 1과목 필수 이수
서울 소재 K대학 •컴퓨팅적 사고
•프로그래밍을 통한 문제 해결
충남 소재
P대학
• AI 활용 기초
•오픈 소스 활용
•필수 선택에서 1과목 필수 이수
서울 소재 S대학 • SW 중심의 미래사회
•컴퓨팅 사고력
서울 소재 H대학 •컴퓨팅 사고
충남 소재
C대학
•컴퓨터 입문(인문/예체능 계열)
•컴퓨터과학적사고(이공계열)
•인공지능과 미래사회(전 계열)
경남 소재 D대학 •창의적 생활 코딩 1, 2
경기 소재 K대학 •소프트웨어 기초
•컴퓨팅 사고
충북 소재 CB대학 •융합 전공 과정 운영
서울 소재 SK대학 •컴퓨팅 사고와 SW 코딩
• 문제 해결과 알고리즘
• AI 기초와 활용
•데이터 분석 기초
경북 소재 D대학 •문제 해결과 컴퓨팅적 사고
충남 소재 SC대학 •컴퓨터적 사고와 문제해결(전 계열 필수)
• SW와 AI의 중핵 교양 중 필수 1과목 이수
충남 소재 W대학 •컴퓨팅 사고력과 자바스크립트
•프로그래밍 실습
충남 소재 H대학 • AI와 컴퓨팅 사고력
•단과대별 필수 1과목 이수
경북 소재
T대학
• SW 컴퓨팅적 사고
•계열별 1과목 필수 이수

5. 연구 방법

5.1. AI 리터러시 역량 도출

2장의 이론적 배경에서 BC(2017), 김수환(2021), 박하나 외(2021)에서 제시한 디지털 리터러시의 요소와 소프트웨어 정책 연구소, Long(2020)이 제시한 AI 리터러시 요소를 통해 필수 요소를 도출하고 유사한 요소를 함축하여 <표 10>, [그림 1]과 같이 도출하였다.
<표 10>
AI 리터러시 요소 도출 및 내용 설명
역량 요소 요소명 내용
정보 활용 역량 컴퓨터 기기 사용 능력 HW_AV •디지털 기기에 대한 사용 능력
•소프트웨어와의 접목을 위한 활용 능력
소프트웨어 사용 능력 SW_AV •학습을 위한 프로그램 사용 능력
•가치를 도출하기 위한 프로그램 구현 능력
정보 검색, 분석 및 활용 능력 INFO_AV •원하는 정보를 도출하기 위한 정보 검색 능력
•검색된 정보의 사실 여부를 구별하기 위한 데이터 분석 능력
•분석된 데이터를 통해 새로운 가치를 도출하고 활용하는 능력
AI 이해 역량 AI의 원리 이해 능력 AI_AV • AI의 원리 이해
• AI의 적용 사례 및 활용 범위에 대한 이해
AI 기술 적용 능력 AITECH_AV • AI 기술을 활용한 인문, 사회, 예체능 등 다양한 분야로의 적용
• AI 기술을 실생활에서 적용하기 위한 능력
AI 실행 역량 컴퓨팅 사고력 CT_AV •소프트웨어로 표현하기 위한 사고력
•새로운 형태의 창의적인 구현을 위한 필수 사고력
알고리즘 기반 문제 해결 능력 ALGO_AV •알고리즘 활용을 위한 다양한 알고리즘의 이해
•문제 해결을 위해 활용되는 알고리즘 적용 능력
의사소통 및 협업 능력 COLL_AV •타인과의 의사소통을 통한 업무 능력
• AI 기술을 활용한 협업 능력
AI 윤리 역량 생명 존중 의식 LIFE_ETH • AI와 관련된 시민 의식, 행동, 역할 등에 대한 이해
• AI 기술 적용에 따른 생명 윤리 의식
디지털 준법정신 DIG_ETH •올바른 준법정신에 기반을 둔 AI 기술 활용 능력
•저작권, 데이터 수집 등에 적법한 의식 햠양
AI 기반 사회적 현상에 대한 비판적 사고력 SOC_ETH • AI로 인해 발생하는 사회적 현상의 이해
• AI 기반 사회적 현상의 비판적 수용 능력
[그림 1]
AI 리터러시 요소를 통한 워드 클라우드
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<표 10>에서 제시한 AI 리터러시 요소는 크게 4개의 역량을 가진다. AI 리터러시 역량의 4가지는 ‘정보 활용 역량’, ‘AI 이해 역량’, ‘AI 실행 역량’, ‘AI 윤리 역량’이다. 각 역량마다 요소들이 포함되어 있으며, 각 요소의 자세한 설명은 다음과 같다.

5.1.1. 정보 활용 역량

‘정보 활용 역량’은 AI 기술을 이해 및 실행하는데 컴퓨터 기기와 소프트웨어 활용 능력이 필수 요소이기 때문에 포함되었다. ‘컴퓨터 기기 사용 능력’은 휴대전화, 태블릿과 같은 디지털 기기의 사용 능력을 말한다(박하나 외, 2021). 소프트웨어를 활용하고 프로그램을 구현하기 위해 사용되는 개인용 컴퓨터, 소형 컴퓨터(라즈베리파이, 아두이노, IoT 기기 등), 센서 또는 컴퓨터 주변 기기의 사용 능력도 요구된다. ‘소프트웨어 사용 능력’은 프로그램을 통해 가치를 도출하기 위해서 프로그램에 대한 학습이 선행되어야 한다(장은실, 김재현, 2019). 소프트웨어를 통해 새로운 가치를 도출하기 위해서는 프로그램의 구현 능력이 필요하기 때문이다. ‘정보 검색, 분석 및 활용 능력’의 경우 현재 온라인에서 존재하는 많은 데이터를 검색, 분석하여 새로운 가치를 도출하여 활용하기 위한 능력을 말한다. 많은 양의 데이터에서 불필요한 데이터는 제거할 수 있어야 하며, 정보의 사실 여부도 판단해야 한다. 그리고 데이터 간의 연관성이나 의미 등을 부여하고 가치를 획득해야 한다.

5.1.2. AI 이해 역량

‘AI 이해 역량’은 AI 기술을 실행하기 위해서는 AI 기술에 대한 다양한 체험과 실습 등을 선행하면 AI에 대한 인식이 높아지고 학습 자체에 대해 생소함이나 부담감이 낮아진다고 할 수 있다(전수진, 2021). 이를 위해서 ‘AI의 원리 이해’를 통해 AI 개념과 사용 범위에 대한 이해가 필요하다. ‘AI 기술 적용 능력’의 경우 인문, 사회, 예체능과 같은 학문적인 범위로의 접근도 필요하며(박미현 외, 2021), 실생활에서 접목할 수 있는 적용 능력도 요구된다. ‘AI 이해 역량’은 컴퓨터 비전공자를 위해 아주 기본적이고 쉽게 접할 수 있는 항목으로 구성되어야 한다.

5.1.3. AI 실행 역량

‘AI 실행 역량’은 ‘정보 활용 능력’을 통해서 갖춘 프로그램 활용 능력과 ‘AI 이해 역량’기반의 AI 기초 지식을 통해서 창의적이고 새로운 형태의 문제를 해결하는 데 필요한 역량이다. 즉, ‘AI 실행 역량’을 통해 습득한 내용을 표현하고 실천하는 단계이다. ‘컴퓨팅 사고력’을 통해서 문제를 구현하는 능력을 배양해야 한다. ‘알고리즘 기반 문제 해결 능력’을 기반으로 특정 문제를 해결하기 위해 알고리즘을 적용하고 활용할 수 있는지에 대한 능력을 말한다. 이를 위해서는 다양한 알고리즘에 대한 이해가 선행적으로 학습되어야 한다.

5.1.4. AI 윤리 역량

‘AI 윤리 역량’은 AI에 대한 기능적 이해를 기반으로 하여 AI를 통한 사회적 이해도 병행할 수 있어야 한다고 판단된다. 특히 ‘AI 기반 사회적 현상에 대한 비판적 사고력’은 AI로 인해 발생하는 사회적 현상에 대해 긍정과 부정적 측면에 대해서 이해하고 수용할 수 있는 능력이 요구된다(이유미, 박윤수, 2021:451). ‘생명 존중 의식’과 ‘디지털 준법 정신’은 AI 기술이 활용되는 분야에서는 생명 윤리에 대한 이해와 올바른 준법정신이 적용된 AI 윤리 역량이 필요하다고 판단된다.

5.2. SW 중심대학의 필수 과목의 역량 분석

<표 11>은 SW 중심대학에서 현재 진행되고 있는 필수 이수 교양 과목에 대해 <표 10>에서 제안한 AI 리터러시의 각 요소가 적용한 결과를 나타낸다.
<표 11>
각 대학별 교양 필수 교육 과정에 대한 AI 리터러시 역량이 적용된 부분
HW _AV SW _AV INFO _AV AL _AV AITECH_AV CT _AV ALGO _AV COLL _AV LIFE _ETH DIG _ETH SOC _ETH 합계
경기 소재 G대학 4
경북 소재 K대학 3
제주 소재 J대학 4
서울 소재 K대학 3
서울 소재 S대학 2
충남 소재 C대학 6
경기 소재 K대학 4
서울 소재 SK대학 7
충남 소재 SC대학 5
충남 소재 H대학 7
서울 소재 E대학 7
강원 소재 Y대학 3
경북 소재 A대학 5
충남 소재 P대학 5
서울 소재 H대학 3
경남 소재 D대학 4
충북 소재 CB대학 4
경북 소재 D대학 5
충남 소재 W대학 1
경북 소재 T대학 2
합계 11 16 16 5 4 20 7 0 0 0 5

* 참고 사항 1. 대학 명칭 표기 : 두 개의 알파벳 문자로 구성된 대학은 같은 지역의 같은 알파벳 사용으로 대학교 구분을 위해 2개의 알파벳을 사용함

* 참고 사항 2. 필수 이수 과목만 선별 : SW 중심대학의 비전공자를 대상 필수 이수 교과, 입학 전 SW 필수 교육에 대해 조사함. 선택 이수 교과목은 대상에서 제외함

* 참고 사항 3. 역량 분석 미포함 대학 : 2021년에 신규로 선정된 대학 중 ‘한국항공대학교’와 ‘전남대학교’는 현황 조사 당시 사이트의 접속이 원활하지 않아 필수 교과 정보 확인 어려움

<표 11>에서 분석된 결과를 보면 합계 값을 통해서 알 수 있듯이 ‘컴퓨팅 사고력’은 모든 대학에서 진행하고 있는 것으로 나타났다. ‘소프트웨어 사용 능력’과 ‘정보 검색, 분석 및 활용 능력’은 총 16개의 대학에서 진행하는 내용으로 컴퓨팅 사고력과 함께 SW 기초 교육이 진행되고 있음을 알 수 있다. 특히 ‘AI 기술 적용 능력’, ‘AI 기반 사회적 현상에 대한 비판적 사고력’에 대한 교육은 2021년 SW 중심대학 사업에 신규 선정된 대학의 경우 AI 기술을 포함하여 기초 교육이 진행되고 있다는 것을 알 수 있었다. 그리고 ‘컴퓨터 기기 사용 능력’의 경우 몇 개의 대학의 경우 아두이노, IoT 기기 등을 활용하여 디지털 기기를 사용하여 센서 인식, 추가 모듈 장착 등을 통해 실제 컴퓨터 기기들을 제어하는 수업이 진행되고 있었다.
그러나 ‘의사소통 및 협업 능력’,‘생명 존중 의식’과 ‘디지털 준법정신’은 필수 이수 과정에 포함되지 않고 있는 것으로 나타났다. 이는 AI에 대한 이해와 활용과 함께 진행해야 하는 내용이다. 현재 조사한 대학의 경우 AI 윤리 역량에 대한 교육과정을 선택과목이나 특정 계열의 교양 수업으로 진행하는 형태이다. 현재의 선택적인 교양 수업에서 ‘AI의 원리 이해’, ‘AI 기술 적용 능력’,‘AI 윤리 역량’은 AI로 인해 발생하는 모든 상황에 적절한 활용 방식과 올바른 준법정신을 배양해야 한다고 판단된다.

6. 제언

본 논문은 디지털 리터러시와 AI 리터러시를 함양하는 데 필요한 주요 역량에 대해 분석하였다. 그 결과 4가지 AI 리터러시 역량과 11가지 요소로 정의할 수 있었다. 11가지 요소는‘컴퓨터 기기 사용 능력’, ‘소프트웨어 사용 능력’, ‘정보 검색, 분석 및 활용 능력’, ‘AI의 원리 이해 능력’, ‘AI 기술 적용 능력’, ‘컴퓨팅 사고력’,‘알고리즘 기반 문제 해결 능력’,‘의사소통 및 협업 능력’, ‘생명 존중 의식’, ‘디지털 준법정신’, ‘AI 기반 사회적 현상에 대한 비판적 사고력’이다.
본 논문에서 도출한 AI 리터러시 11개의 요소는 디지털 리터러시와 AI 리터러시의 필수 항목들만 추출한 것이다. AI 리터러시를 배양하고 활용하기 위해서는 먼저 컴퓨팅 사고력과 SW를 활용하는 능력, 정보를 검색하고 분석하여 활용하는 능력이 선행되어야 한다고 판단되었다.
미국, 일본, 중국의 대학 교육 현황 자료에서 보는 것과 같이 컴퓨팅 사고력과 창의적 사고력을 기본으로 하여 인문, 사회, 예체능 계열에 AI 기술이 접목되고 있다. 현재 SW 중심대학에서 진행되는 필수 이수 과목들의 내용도 컴퓨팅 사고력 함양이 먼저 필요하다고 판단하여 각 역량을 필수 이수 과목으로 선택한 것으로 생각한다. 2021년 SW 중심대학 사업에 신규 선정된 학교의 경우 ‘AI 기술 적용 능력’,‘알고리즘 기반 문제 해결 능력’, ‘AI 기반 사회적 현상에 대한 비판적 사고력’등을 더욱 배양하고자 필수 이수 과목의 내용으로 추가한 것으로 판단된다. 그리고 정부에서 발표된 ‘인공지능 국가전략’에서도 AI에 대한 이해와 활용과 더불어 인공지능에서 사용되는 알고리즘을 학습한 내용으로 구성되어 있다.
따라서 현재 SW 중심대학에서 진행되고 있는 비전공자 학생들을 대상으로 하는 필수 이수 과목 역시 AI 기술에 대한 이해, 적용과 활용을 할 수 있도록 교과 과정을 마련해야 한다. 또한 전공자 학생들 뿐 아니라 모든 계열의 학생들이 AI 기술을 실천하고 활용하기 위해서는 다음의 AI 리터러시 역량이 필요하다.
첫 번째는 AI 리터러시를 갖추는 데 필요한 ‘정보 활용 역량’이다. 소프트웨어를 통한 표현 능력, 정보 검색, 분석을 통한 활용 능력을 말한다. 두 번째는 AI 리터러시를 이해하기 위한 ‘AI 이해 역량’이다. AI 기술을 사용하기 위해서 AI에 대한 이해와 학문 분야, 실생활에서의 접목에 대해 이해가 필요하다. 세 번째는 AI 리터러시를 표현 및 실행하기 위한 ‘AI 실행 능력’이다. 이는 앞서 언급한 두 가지 역량을 발휘하기 위한 것으로 창의적인 사고력과 알고리즘으로 표현하여 실행하는 능력을 말한다. 네 번째는 AI 리터러시를 사용하는데 요구되는 ‘AI 윤리 역량’이다. AI에 적용된 기술로 인해 파생되는 사회적 현상에 올바른 윤리 의식이 요구된다.
향후 연구에서는 제안한 AI 리터러시 요소를 포함하는 교양 교과목을 설계하고 비전공자 학생들의 이해와 습득, 문제점에 대해 분석하고 개선할 수 있는 교육과정을 마련하고자 한다.

참고문헌

김도헌(2020). “국내 미디어⋅디지털⋅정보⋅ICT 리터러시의 연구동향 분석”, 교육문화연구 26(3), 93-119.

김수환(2021). “디지털리터러시의 교욱과정 적용 방안 연구”, 미래교육연구부.

김수환, 김성훈, 이민정, 김현철(2020). “K-12 학생 및 교사를 위한 인공지능 교육에 대한 고찰”, 컴퓨터교육학회 논문지 23(4), 1-11.

미래창조과학부(2016). “‘지능정보사회 중장기 종합대책 566’ 정책 보고서”.

박광영, 권성호, 조희련(2021). “일본과 중국의 대학 AI 교양교육 현황 분석 및 제언-AI 리터러시 교양 교육 중심으로”, 인공지능인문학연구 7, 87-108.

박윤수, 이유미(2021). “대학생의 AI 리터러시 역량 신장을 위한 교양 교육 모델”, 정보교육학괴논문지 25(2), 423-436.

박미현, 양자영, 문경희, 김은정, 박성호(2021).“비전공자를 위한 SW⋅AI 교양 교육과정 개발 연구 - P 대학교 사례를 중심으로 -”, 컴퓨터교육학회 논문지 24(2), 85-103.

박하나, 진명화, 박지우, 임규연(2021). “국내외 디지털 리터러시교육과정 분석”, 교육문화연구 27(5), 75-101.

백수진, 신윤희(2021). “비전공자 인문계열을 위한 인공지능(AI) 보편적 교육 설계”, 디지털융복합연구 19(5), 285-293.

부산시교육청(2019). “인공지능 기반 교육 가이드북”.

소프트웨어 정책연구소(2021). “대학생의 AI 리터러시 함양을 위한 교양교육 프로그램 개발 방안”.

소프트웨어 정책연구소(2020). “인공지능 최신 동향과 시사점”, AIB-017.

송의성, 임화경(2021). “해외 SWAI 교육 현황 분석을 통한 초등학 교 정보교과의 필요성”, 정보교육학회논문지 25(2), 301-308.

이유미, 박윤수(2021). “AI 리터러시 개념 설정과 교양교육 설계를 위한 연구”, 어문론집 85, 51-474.

이찬규(2021). “대학생의 AI 리터러시 함양을 위한 교양교육 프로그램 개발 방안”, 소프트웨어정책연구소 보고서.

이희용(2021). “대학 교양과목을 통한 미디어에 대한 수강생들의 인식”, 교양교육연구 15(6), 한국교양교육학회, 221-236.

장은실(2020). “인공지능 교양필수 교육과정의 운영 사례 연구”, 교양교육연구 14(5), 한국교양교육학회, 137-148.

장은실, 김재현(2019). “문제해결력 향상을 위한 비전공자 소프트웨어 기초교육 내용 분석 - 국내 SW중심대학 중심으로-”, 한국인터넷정보학회논문지 20(4), 81-90.

전수진(2021). “교양교육을 위한 경험학습 기반 인공지능 교육 프로그램 개발”, 컴퓨터교육학회 논문지 24(2), 63-73.

최지현, 김형주(2021). “우리나라 대학 AI 교양교육 설계를 위한 미국과 독일의 대학 AI 교양교육 현황 분석 연구”, 인공지능인문학연구 7, 109-146.

British Columbia. (2017). “Digital Literacy Framework”.

Gilster, (1997). “Digital literacy”.

Duri, Long(2020). “What is AI Literacy?Competencies and Design Considerations”, CHI 2020 Paper.

가천대학교, 2022.03.07https://xsw.gachon.ac.kr/cms/

건국대학교, 2022.03.07http://swedu.konkuk.ac.kr/main.do

경기대학교, 2022.03.07https://swuniv.kyonggi.ac.kr/basic/sub03

경북대학교, 2022.03.07https://swedu.knu.ac.kr/02_sub/01_sub.html

대구가톨릭대학교, 2022.03.07https://sw.cu.ac.kr/

동명대학교, 2022.03.07http://tusw.tu.ac.kr/pages/main.htm

동서대학교, 2022.03.07https://aisw.dongseo.ac.kr/main/main. html

배제대학교, 2022.3.07https://sw.pcu.ac.kr/sub02/sub0201.html

삼육대학교, 2022.03.07https://www.syu.ac.kr/swuniv/

성균관대학교, 2022.03.07https://ssen.skku.edu/index.do

순천향대학교, 2022.03.10https://home.sch.ac.kr/sw/

안동대학교, 2022.03.10https://sw.anu.ac.kr/swbfe/swbfe1

연세대학교 미래, 2022.03.10https://swuniv.yonsei.ac.kr/sw/education.htm?ch=2

워드 클라우드, 2022.03.08http://wordcloud.kr/

이화여자대학교, 2022.03.10http://my.ewha.ac.kr/swcu/

제주대학교, 2022.03.10https://sw.jejunu.ac.kr/

충북대학교, 2022.03.10https://sw7up.cbnu.ac.kr/home

한국외국어대학교, 2022.03.10http://soft.hufs.ac.kr/

AI4K12, 2022.02.28https://ai4k12.org/

SW중심대학, 2022.03.02https://www.swuniv.kr/

Appendices

<부록 표 1>
각 대학별 교양 필수 교육 과정(1)(추가 내용)
입학 전 SW 교육 필수 이수 교과 특징
경기 소재 G대학 • 소프트웨어 중심 세상
• 프로그래밍의 시작
• 소프트웨어 중심 세상
• 프로그래밍의 시작
• 컴퓨팅적 사고
• 손에 잡히는 프로그래밍
• 응용 프로그래밍
• 소프트웨어 활용 사례 중심
• 아두이노를 통해 학습 내용 응용
• 웹 사이트 설계, 제작
• 스크래치 블록 코딩을 통한 다양한 과제 진행
경북 소재 K대학 - • 문제 해결과 컴퓨팅(인문/사회, 예체능 계열)
• SW 사고 기법(자연/공학계열)
• 소프트웨어를 활용한 문제 해결 접근 방식
• 컴퓨팅 사고력, 실생활 중심의 SW 적용 사례
제주 소재 J대학 • 온라인 교육 진행
• 교과목 미공개
• 컴퓨팅사고와 기초코딩
• 사물인터넷과 기초코딩
• 생활융합코딩
• 창의기초코딩
• C프로그래밍 및 실습
• 컴퓨팅 원리와 프로그래밍
• 기초 과정 6개 과목 중 1과목 필수 이수
• 전학과 공통
서울 소재 K대학 • SW와 미래사회
• SW 프로그래밍 기초
• 수시 합격자 중 희망자 대상
• 컴퓨팅적 사고
• 프로그래밍을 통한 문제 해결
• 컴퓨팅적 사고 기반
• SW 입문, 기초 교육 진행
• 파이썬 프로그래밍 언어를 통한 다양한 과제 진행
서울 소재 S대학 • SW와 미래사회
• 컴퓨팅 사고
• 수시합격자 대상으로 진행
• SW 중심의 미래사회
• 컴퓨팅 사고력
• SW 기반 알고리즘 사고의 함양
• 개별 전공에 다양한 문제에 적용
• SW 활용을 통한 기초 역량 학습
충남 소재 C대학 - • 컴퓨터 입문(인문/예체능 계열)
• 컴퓨터과학적사고(이공계열)
• 인공지능과 미래사회(전 계열)
• 계열별 차별화
• 소프트웨어 및 인공지능 교육과정을 전교생이 수강하여 계열별, 진로별 특성화 구축
경기 소재 K대학 • SW 맛보기
• SW 활용
• 소프트웨어 기초
• 컴퓨팅 사고
• SW AI를 이해하고 활용할 수 있는 교양
• 코딩 개념과 환경을 처음 배워보는 SW 기초 교육
• SW 도구 활용 교육
서울 소재 SK대학 • 소프트웨어 기초 • 컴퓨팅 사고와 SW 코딩
• 문제 해결과 알고리즘
• AI 기초와 활용
• 데이터 분석 기초
• 컴퓨팅 사고 기반의 문제 해결 교육 진행
• 비전공자 대상 SW교육 및 인공지능 융합 교육 진행
• 데이터 분석 및 활용 교육 진행
충남 소재 SC대학 • 비전공자 온오프라인 SW 교육
• SW 전공자 몰입형 SW 캠프
•컴퓨터적 사고와 문제해결(전계열 필수)
• SW와 AI의 중핵 교양 중 필수 1과목 이수
• 중핵 교양 과목 10개 운영
• 미래사회와 인공지능, 슬기로운 코딩 생활, 파이썬 프로 그래밍, 빅데이터 분석, 나만의 게임 만들기, 나만의 앱 만들기, 나만의 웹 페이지 만들기, AI와 알고리즘, AI와 사용자 경험, 보건의료 빅데이터 분석, 가상 증강 현실의 이해, 빅데이터와 정보 기술
충남 소재 H대학 • 웹툰 제작 기초 이해
• 1인 미디어 시대의 제작 테크닉
• 엑셀로 풀어보는 빅데이터
• python 기초
• 스마트폰 앱 개발의 이해
• 인공지능과 심리학
• AI와 컴퓨팅 사고력
• 단과대별 필수 1과목 이수
• SW 관련 과목들의 선행학습 진행
• SW와 AI 기술에 대한 역량 강화 목적
• 단과대 과목 6개 운영
• 인문과 SW 활용, 경영과 SW 활용, 문화 예체능과 SW 활용, 생명보건과 SW 활용, 공학과 SW 활용, 융합과 SW 활용
서울 소재 E대학 • 파이썬 기초 프로그래밍 • 컴퓨팅과 수리적 사고
• 교양 SW 과목 중 필수 1과목 이수
• 교양 SW 과목
• 논리와 컴퓨터, 계산의 기초와 융합적 문제해결, 프로그 래밍과 통계적 사고, 컴퓨팅 사고와 프로그래밍, 음악 테크놀로지와 프로그래밍, 컴퓨터사고와 조형적 활용, 데이터컨버전스와 법, 컴퓨터 속의 우주, 푸트테크 시대 의 음식과 디자인, 빅데이터와 젠더, 데이터 컴퓨팅, 컴퓨 터 보안과 윈도우 포렌식, 사회 문제 해결을 위한 R프로 그래밍 기초, 컴퓨터식 사고와 상담 심리학, 소셜 임팩트 를 위한 사회적 경제 분석, 데이터 과학적 사용과 사회문 제 해결 과정
강원 소재 Y대학 •컴퓨팅 사고 중심 온오프라인 SW 기초 교육 • 컴퓨팅 사고
• 필수 선택 1과목 이수
•컴퓨팅 사고의 기초 개념 및 실습, 문제 해결 방법
• 필수 선택 5 과목 운영
• 자바프로그래밍, 데이터 프로그래밍, 컴퓨터 프로그래밍, 웹 응용 기초, 파이썬 프로그래밍
경북 소재 A대학 • 파이썬 정복하기
• 생활 속에서 찾아보는 인공지능 이야기
• 소프트웨어와 문제 해결
• 융복합 교양 트랙 1과목 필수 이수
• 프로그래밍과 AI에 대한 이해와 흥미 증가, 코딩 능력 향상
• 융복합 교양 트랙 9과목 운영
• SW 실무 활용-비즈니스 영역, 컴퓨팅 사고와 프로그래밍, SW 실무 활용 CAD 영역, 컴퓨터 프로그래밍, 빅데이터 분석 기초, 소프트웨어 융합 콘텐츠 제작, IoT 웹 프로그 래밍 이해와 활용, 인공지능의 이해, 소프트웨어 이해와 활용
충남 소재 P대학 • AI와 미래
• 온오프라인 혼합 강좌
• AI 활용 기초
• 오픈 소스 활용
• 필수 선택에서 1과목 필수 이수
• 필수 선택 2개 과목
• SW 코딩 기초, CT와 DT
• CT와 DT 과목에서 아누이노를 사용하여 HW 기초를 이해하고 센서 인식 및 기기 제어 등 학습
서울 소재 H대학 • 컴퓨팅 사고 • 컴퓨팅 사고 • AI 문제해결 중심의 3개 과목 개설 예정
• 언어 데이터 분석 및 처리, 경제 데이터 분석 및 처리, 과학 데이터 분석 및 처리
경남 소재 D대학 • 스크래치를 활용한 논리적 사고
• 비트 블록을 활용한 피지컬 컴퓨팅
• 창의적 생활 코딩 1, 2 • 창의적 프로젝트 설계
• 과학적 데이터 처리 및 분석
• SW 활용 및 코딩
충북 소재 CB대학 • 컴퓨팅 사고력 기르기
• 수시 합격자 대상
• 융합 전공 과정 운영 • SW 비전공자 대상 EASY 코스(야간 강의 개설) 운영으로 교과목 11개 개설
경북 소재 D대학 •문제 해결과 컴퓨팅적 사고
• 수시/정시 합격자 대상
• 문제 해결과 컴퓨팅적 사고 • 정보과학기술의 기본 개념과 원리
•창의적 융합적으로 해결할 수 있도록 컴퓨팅 사고력 신장
충남 소재 W대학 • SW 이해와 사고
• 대학생활 비전스쿨
• 컴퓨팅 사고력과 자바스크립트
• 프로그래밍 실습
• 다음의 과목 중 1과목 필수 이수
• 4차 산업혁명과 빅데이터, 소프트파워와 창조, SW 코딩 기술 1/2, 웹 SW 실습
경북 소재 T대학 • 4차 산업혁명과 SW의 역할 • SW 컴퓨팅적 사고
• 계열별 1과목 필수 이수
• 계열별 필수 이수 과목 중 1개 선택
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