컴퓨터 비전공자의 AI 교육 과정 연구
The Study on AI Curriculum for Non-Computer Majors
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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.
Trans 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.
AI 리터러시의 구체적 역량
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.
AI 리터러시 역량(Long, 2021, 박윤수 이유미, 2021 재가공)
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).
AI4K12 Initiative의 5 Big Idea(AI4k12 재가공)
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.
미국 대학의 AI 관련 교육 과정(이희용, 2021: 109, 최지현, 김형주, 2021:109,재가공)
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).
일본 대학 AI 관련 교과(박광영 외, 2021:87, 재가공)
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.
중국 대학 AI 관련 교과(박광영 외, 2021:87, 재가공)
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.
인공지능과 미래사회 교과서의 목차
인공지능 기초 교과서의 목차
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.
국내 대학의 비전공자 대상 SW⋅AI 교육 현황
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.
AI 리터러시 요소 도출 및 내용 설명
![[그림 1]](/upload//thumbnails/kjge-2022-16-3-209-gf1.jpg)
AI 리터러시 요소를 통한 워드 클라우드
<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.
각 대학별 교양 필수 교육 과정에 대한 AI 리터러시 역량이 적용된 부분
<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.
References
Appendix
각 대학별 교양 필수 교육 과정(1)(추가 내용)