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  • 연구용역-001
대학생의 AI 리터러시 함양을 위한 교양교육 프로그램 개발 방안
날짜2022.02.10
조회수2847
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  • 연구책임자 : 이찬규(중앙대학교)
    참여연구원 : 김형주(중앙대학교), 이수진(중앙대학교), 이유미(중앙대학교), 조희련(중앙대학교)
    연구보조원: 박윤수(중앙대학교), 최지현(중앙대학교)
    과제담당자 : 김한성(SW정책연구소)
    • 1.1. 연구목적
    • AI 리터러시 교양교과 설계: 현재 대학에서 모든 학생이 습득하여야 할 인공지능 기술에 관한 전반적인 이해와 더불어 자신의 전공영역과 졸업 후 진로에 활용할 수 있는 기초활용능력 배양에 대한 실질적인 동기를 제공할 수 있는 인공지능 리터러시 교과를 설계함.
    • - ‘AI 리터러시’ 교과를 AI 공통교과, AI 선택교과로 구분하여 설계.
    • - AI 공통교과의 목적은 AI의 개념에 대한 기초적인 이론적 배경을 습득하여 AI 기술에 대한 본질적인 이해도를 증진시키는 것이 첫 번째 목표임. 나아가 인공지능 연구의 70년 역사 동안 연구되고 현재 상용화되고 있는 주요 AI 개별 기술에 대한 전반적인 이해를 갖게 함으로써 균형잡힌 시각으로 세상을 이해하고 미래를 조망할 수 있는 교양인으로서의 기본 소양을 함양하도록 함.
    • - AI 선택교과의 목적은 AI 공통교과를 통해 습득한 배경 지식을 수강생 개개인이 관심을 갖고 있는 분야에서 구현될 수 있도록 학습·체험함으로써 AI 활용에 대한 기초적 실천 능력을 갖추고, 나아가 이를 점차 자기 맞춤형으로 발전시켜 실제적인 활용능력 배양에 대한 동기를 갖도록 하는 것임.
    • AI 교양 교과 국내·외 사례조사: AI 리터러시 교과를 설계하기 위한 기초 작업으로 AI 기초 소양 관련 교과를 수직적 구조와 수평적 구조로 나누어 조사함.
    • - 수직적 구조 분석은 국내 고등학교 정보 교과 등 AI 유관 교과에 대한 사례, CS 전공 교과 중 AI 관련 교과에 대한 사례를 분석적으로 제시하는 것을 의미함.
    • - 수평적 구조 분석은 ‘컴퓨팅적 사고와 문제해결’과 같은 국내 대학 AI 관련 교양교과에 대한 사례, 미국, 독일, 일본, 중국 대학의 AI관련 교양교과 및 인문사회 융합 교과에 대한 사례를 분석적으로 제시하는 것을 의미함.
    • ‘AI 리터러시’ 수준 설정: AI 리터러시 교과를 설계하기 위한 필수적인 작업으로 고등학교, 대학 교양, 대학 전공의 AI 교과 사례조사를 바탕으로 현재 대학 교양으로서 AI 리터러시 강좌의 특성과 교육 내용 수준을 검토
    • 1.2. 과업의 필요성
    • AI 리터러시 교육의 필요성
    • - 컴퓨터에게 지능이 필요한 업무를 인간이 명령하여 수행하도록 하는 기술인 AI 기술은 여러 가지 기술적 난제를 해결해오면서 지난 70년 동안 꾸준히 발전함. 축적된 알고리즘 기술의 민주적 접근 가능성, 초연결 시대를 가능하게 하는 네트워크 기술과 컴퓨팅 파워의 괄목할 만한 성장에 힘입어 AI는 이제 과학의 한 영역에서 발생한 국소적 도구의 지위를 넘어 우리 삶 전반에 영향을 미치는 기반 시스템이 되어 가고 있음.
    • - 그렇기 때문에 AI 리터러시(文解力)는 과거 문자를 읽고 해석할 수 있는 능력에 비견할 수 있을 정도로 현대 시민사회의 구성인에게 요청되는 능력이라 할 수 있음. 이러한 의미에서 AI시대의 시민이 자신의 삶을 구성하고 미래 사회의 구성원으로서의 역할과 책임을 감당하려면 AI 관련 전공자나 관련 산업 종사자뿐만 아니라 시민 모두에게 AI 기술에 대한 기본적인 이해와 활용능력이 요청된다고 할 수 있음.
    • 대학생을 위한 AI 리터러시의 필수 교육의 필요성
    • - 특히 이러한 능력은 앞으로의 사회와 산업에서 중요한 역할을 감당하게 될 대학생에게는 더 절실히 요청됨. 또한 직업과 직무능력의 관점에서 볼 때에도 현재 대학에서 고등교육을 받은 사람이 AI에 관련된 적절한 교육을 받지 못한 채 사회에 나가게 되면, 직업적 안정성이 약화될 것이라는 전망이 우세함.
    • - 실제로 세계경제포럼에 따르면 2020년까지 전 세계의 700만개의 일자리가 소멸될 것이고 이는 가속화되어 2030년까지는 최대 8억 개가 소멸될 것임. 우리나라의 상황도 이러한 전망 하에 있음. 고용노동부에 따르면 2030년까지 약 80만개의 일자리가 감소할 것임. 산업구조와 이에 따른 일자리 변동의 핵심에는 기술 자동화를 뒷받침하는 AI 기술이라는 주장은 부가설명이 필요하지 않을 정도로 이미 사실화되었음. 따라서 AI 리터러시 교육은 비단 AI 관련 비전공자에게만 해당하는 것이 아니라 모두에게 필요하다는 측면에서 교양 필수 과목으로 편성되어야 할 필요성을 가짐.
    • - 한편 AI는 공학적인 기술일 뿐만 아니라 육체적인 측면을 넘어 지능적인 면에서도 인간을 대신할 수 있다는 점에서 인문학과 결부되며, 일자리 문제나 경제, 제도 등 많은 부분에서 사회 체계 전반에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 사회과학적 접근도 필요함. 균형 잡힌 사회발전과 섬세한 기술발전을 위해서 인문사회 계열 학생들에게도 AI리터러시는 적극적으로 요청됨.
    • 단계별 AI 리터러시 교육 프로그램의 필요성
    • - 공통 교양 과목으로 AI에 대한 과학적ᐧ인문학적 일반적인 이해만으로는 각 전공에 맞는 AI 활용이 불가능하기 때문에 공통과 선택의 단계별 교양과목을 설정하고 이에 맞는 학습 목표 확립과 교육 프로그램 개발이 필요함. 실제 교육현장에서도 체계적인 교육프로그램은 교육이 실제적 활용으로 발전하게 하는 데 있어 중요한 요소임.
    • - AI를 중심으로 공학과 인문ᐧ사회 지식의 화학적 융합은 일어나지 않고있는 환경에서 성격상 다 학문 융합이 필수적인 ‘AI 리터러시’교육을 통해 융합 연구가 활발히 일어날 것으로 기대할 수 있음. 이러한 융합 연구 소양을 기르기 위한 교육은 대학 안에서 교양 교육만이 가능함.
    • - 이러한 이유에서 AI 리터러시는 ‘공통’과 ‘선택’이라는 두 단계를 통해 실시되어야 함. 대학 1-2학년 과정에서 AI의 본질에 대한 기초지식과 컴퓨팅적 사고력을 갖출 수 있는 공통교과를 접한 후, 인문ᐧ사회 분야의 학생을 포함한 모든 대학생들이 자신의 전공 지식과 AI를 연결하여 이를 활용할 수 있는 계기를 가질 수 있는 선택형 AI 리터러시 교양 교육이 필요함.
    • 2. 연구 범위
    • 그림1_ 연구 범위
    • 2.1. 국ᐧ내외 AI 관련 교양교육 프로그램 현황 분석
    • 국ᐧ내외 AI 관련 교양교육 프로그램 현황 분석을 위하여 한국, 미국, 독일, 일본, 중국을 중심으로 교양교육 프로그램 현황을 수집하고 분석함.
    • 양질의 AI 교양교육 프로그램 개발을 위한 비교 검토의 대상을 교양교육의 이념을 최초로 수립한 독일, 교양교육을 뜻하는 독일어 Bildung을 ‘교양(敎養)’으로 번역ᐧ수용한 일본, 우리나라 대학의 교양교육(liberal arts)의 원형격인 미국, 현재 가장 활발하게 AI 산업을 육성하고 있는 중국 대학의 AI 교양(융합)교육 프로그램으로 특정함.
    • 2.2. 대학생에게 요구되는 AI 리터러시 수준 설정
    • 대학 교양 AI 리터러시는 고등학교 전산, 정보 교과 과정과 자연스럽게 연계될 수 있는 AI 교육 프로그램으로 구성함.
    • 공통 교양 ‘AI 리터러시’ 프로그램은 인공지능에 대한 보편적 이해 교육을 목표로 하여 구성함.
    • 선택 교양 ‘AI 리터러시’는 본인의 전공과 계획한 직업에 유용한 AI 활용이 가능하도록 하며 이를 위한 구체적 학습동기를 제공할 수 있도록 구성함.
    • 현재 대학에서 운영되고 있는 사업의 (대학혁신사업, 소프트웨어 중심 사업 등) 성과를 연계하고 활용할 수 있는 프로그램으로 구성함.
    • 2.3. 대학생 AI 교양교육 프로그램 설계 전략
    • 대학 교양교육으로서 ‘AI 리터러시’ 프로그램 설계 원칙 도출
    • - AI 기술에 대한 본질적이고 과학적인 이해를 토대로 AI가 자신의 삶과 주변에 미치는 영향에 대한 생산적이고 비판적인 식견을 갖추도록 하기 위한 교육 프로그램 설계 원칙 도출
    • - 공통 교과와 선택 교과의 역할과 교육 효과에 대한 명확한 목표 설정
    • - 각 대학과 학습자 환경에 따라 선택, 호환 가능한 유연한 모듈 설계 및 구체적 적용 모델 제시
    • - 기 실행되고 있는 고교 정보 교과 수준, 대학 내 소프트웨어 교육, 변화될 CS 교육체계에 대한 예상을 고려한 교양교육 프로그램 설계
    • 온라인 학습 모델(방안) 개발
    • - 다변화하는 교육 프로그램 운영 환경을 대비하기 위한 오프라인 학습 프로그램과 함께 온라인 학습 모델 개발
    • 3. 기대 효과 및 활용방안
    • 국가전략 AI 교육체계 완성도 기여
    • - 지난 2019년 인공지능 국가전략 발표 이후 산업계는 물론 교육계에서도 인공지능을 중심으로 교육과정을 개편하는 논의가 활성화됨.
    • - 인공지능 마이스터 고등학교 신설, 고등학교 정보 교과 과정 수정, 초·중등학교 코딩 교육 실시 등 중등교육 현장에서의 인공지능 교육을 감안한 교육과정 개편이 진행 중임.
    • - 이와 마찬가지로 고등교육 현장에서의 인공지능 교육을 감안한 교과과정 개편 논의도 시작됨. 그러나 연구와 교육을 동시에 담당해야 하는 대학의 본분, 그리고 분과학문 체계의 특성상 전공교육에서 당장 직접적인 변화를 기대하는 것은 무리가 있음.
    • - AI리터러시 교양 교육은 한편으로는 중등 공교육의 교육 성과를 이어받고, 다른 한편으로는 이를 고등교육인 대학 내 전공교육으로 승계하는 다리 역할을 할 수 있음. CS 전공 학생일 경우 ‘리터러시’ 개념에 대한 이해를 통하여 사회를 읽는 폭넓은 시각을 통해 자신의 AI 전공기술을 활용할 수 있는 기회를 확대할 수 있으며, 인문사회계열 등 타 전공 학생들은 좁게는 기술적 사고로 사회를 볼 수 있는 열린 세계관을 갖출 수 있고, 넓게는 인공지능 활용기술 함양에 대한 계기를 갖게 됨으로 미래사회를 위한 실질적 직무능력을 확보할 수 있는 기회를 갖게 됨.
    • 융합교양 교육의 실제적 선례를 통한 교육 수요 창출
    • - 현재 시행되고 있는 대학 내 교양교육은 교양학의 기틀을 마련하고 융합적ᐧ창의적 사고를 배양하기 위하여 전공과는 다른 융합적 형태의 교과를 운영하고 있음.
    • - 전공 불문한 모든 대학생을 대상으로 AI 기술의 본질에 대한 이해와 기초적 활용능력에 대한 구체적인 계기 마련이라는 명확한 교육 목표를 갖고 있는 AI 리터러시 교양교육 프로그램은 AI에 대한 이해를 통해 균형 잡힌 세계관을 형성하고 사회 내 자신의 직무적 역할에 대한 생산적 반성의 기회를 제공한다는 점에서 융합교육일 수밖에 없음.
    • - AI 리터러시 교양교육 프로그램 개발은 AI 교육 평등성을 이루는 초석일 뿐 아니라 국내 대학 융합교양교육 프로그램의 선도적인 모델 역할을 함으로써 교양교육의 영역뿐 아니라 타 분야의 융합교육 모델 개발의 촉매제 역할을 할 것으로 기대할 수 있음.
    • - AI 중심 융합 교양에 대한 필요성과 수요도가 증가하지만 실제적 공급원이 미비한 국내 대학 현실을 고려해 보았을 때, 이와 같은 프로그램 설계에 대한 대학 교육 현장에서의 높은 수요가 있을 것으로 예상됨.
    • 활용방안
    • - 교육프로그램의 시범 운행을 통한 실효성 검증
    • - 공통과 선택으로 구분된 교육 모델을 보편적 형식으로 제시하여 교육의 체계와 실정이 상이한 개별 대학에서도 쉽게 적용할 수 있도록 함.
    • - 교육 모델 연구의 간추린 결론을 인문콘텐츠연구소 홈페이지에 게시하고 웹진 발송 등을 통해 적극적으로 공개하여 다양한 교육현장, 수요계층에서 접근하여 활용할 수 있도록 함.
    • Ⅰ. 서론
    • 1. 연구목적 및 필요성
    • 1.1. 연구목적
    • 1.2. 과업의 필요성
    • 2. 연구 범위
    • 2.1. 국ᐧ내외 AI 관련 교양교육 프로그램 현황 분석
    • 2.2. 대학생에게 요구되는 AI 리터러시 수준 설정
    • 2.3. 대학생 AI 교양교육 프로그램 설계 전략
    • 3. 기대 효과 및 활용방안
    • Ⅱ. 개념 정립 및 사례 검토
    • 1. AI 리터러시의 개념과 AI 리터러시 교양교육
    • 1.1. AI 리터러시
    • 1.2. AI 리터러시 교양교육
    • 2. AI리터러시 교육 사례 검토
    • 2.1 국내 사례 검토
    • 2.1.1 고등학교 정보 교육 및 AI 교육 프로그램
    • 2.1.2 대학 교양 교육 및 전공 교육 프로그램
    • 2.2 국외 대학 교양교육 프로그램 사례
    • 2.2.1 일본의 AI 교양교육 프로그램
    • 2.2.2 중국의 AI 교양교육 프로그램
    • 2.2.3 독일의 AI 교양교육 프로그램
    • 2.2.4 미국의 AI 교양교육 프로그램
    • III. 대학생을 위한 AI 리터러시 교양교육 수준 설정
    • 1. AI 리터러시 교양 교육 수준 설정을 위한 교육 환경 분석 및 시사점
    • 1.1. AI 관련 초중고 학습 과정
    • 1.2. 각 대학의 교육환경을 고려한 유기적 시스템 구축의 필요성
    • 1.3. 펜데믹 이후 기술 매체 및 교육 환경 변화를 고려한 자기 주도형 교육 체계 구축의 필요성
    • 1.4. 교양교육의 본래적 의미와 AI 리터러시 교양교육의 설계
    • 2. AI 리터러시 교양교육 수준 체계
    • 3. AI 리터러시 교양교육 내용
    • IV. 대학생을 위한 AI 리터러시 교양교육 강의안(프로그램) 개발
    • 1. 배경, 목표, 구성
    • 2. 교육 모듈
    • 2.1 공통교과 모듈 구성
    • 2.2 선택교과 모듈 구성
    • 3. 강의안 예시
    • 3.1 공통교과 강의안 예시
    • 3.2 선택교과 강의안 예시
    • 4. 교육 방법론
    • 4.1. 전공별 교수자로 구성한 블록 강의 시스템
    • 4.2. e-러닝과 자기주도학습 구축을 위한 시스템
    • 4.3. e-러닝과 자기주도학습 시스템 기반 평가 항목
    • 4.4. 플립트 러닝을 활용한 AI 리터러시 공통교과 강의안 예시
    • Ⅴ. 결론 및 제언
    • 1. 결론
    • 2. 제언