최근 AI는 전례 없는 기술 진보 속도로 경제, 사회, 문화 전반에 걸친 구조적 변화를 촉발하고 있으며, 산업과 기술은 물론 일상생활까지 아우르는 범용 기술로 빠르게 확산되고 있다. 거대 자본과 고급 인력을 요구하는 생성형 AI의 특성으로 인해 국가 간 기술 격차가 더욱 확대되고 있다. AI 기술을 선도하고, 산업 경쟁력 확보를 위한 인재 양성을 위해 우리나라 AI 교육 체계의 현황을 면밀하게 진단하고, 효율적인 AI 인재 양성 방향을 제시할 필요가 있다. 초중등부터 대학·대학원, 직업교육에 이르기까지 전 AI 교육 단계를 분석하고, AI 산업 수요에 부응하는 인재 양성을 위해 고려해야 할 사항을 점검하고자 한다. 초중등 교육 단계에서는 모든 학생에게 디지털 리터러시를 필수역량으로 강화하는 동시에, 잠재적 고급인재를 조기 발굴하기 위해 AI·디지털 영재교육원 운영, AI 특화 교육과정 등 사업을 진행하고 있다. 대학과 대학원의 교육 체계는 AI 실무형 인재와 AI 핵심기술을 개발할 수 있는 최고급 인재를 양성하는 이중 목표를 가지고 재구성되고 있다. AI 실무 인재 양성을 위해 SW중심대학 등을 신설하고, 마이크로전공 등 유연한 학사 제도를 도입하고 있다. AI 대학원을 신설하고, SW스타랩 등 장기적인 R&D지원사업을 통해 세계적 수준의 AI 인재 양성에 집중하고 있다. 직업교육 분야에서는 정부, 기업, 민간 교육기관이 협력하여 비전공자를 위한 AI 교육과 도메인 전문 인력을 위한 AI 활용 교육을 효과적으로 제공하는 교육 생태계를 구축하고 있다. 프로젝트 기반 교육(PBL)과 현직 전문가 참여는 실무 적합성을 높이며, 교육과 채용 간 간극을 축소하는 데 기여하고 있다. 민간 교육기관은 기술 변화 속도에 빠르게 대응할 수 있는 민첩성을 기반으로 최신 기술스택을 신속하게 교육과정에 반영하고 있다. 또한 급변하는 AI 기술을 적시에 학습하기 위해서는 학교, 정부, 기업 등이 제공하는 제도적 교육만으로는 한계가 있어, 개인 주도의 대안적 교육이 이를 보완하고 있다. 자기주도성은 AI시대 학습자의 필수역량으로 강조되고 있으며, 향후 모든 교육 단계에서 핵심적인 학습 능력으로 자리매김할 것으로 전망된다. 우리나라 AI 교육은 산업 경쟁력 확보를 위한 AI 활용, 융합 인재와 함께 AI 패러다임 전환을 이끌 수 있는 AI 핵심인재을 양성하는 두축의 목표를 모두 달성하도록 설계되는 것이 필요하다. 이를 위해서는 AI 핵심 인재에게는 글로벌 수준의 연구 인프라와 장기적 몰입 환경을, 활용,융합 인재에게는 산업 수요 기반의 유연한 실무 프로젝트 교육을 제공하는 맞춤형 투 트랙 전략을 추진하고, 이를 지속할 민⦁관⦁학 협력 생태계를 조성해야 한다. Executive Summary Recently, AI has triggered structural changes across the economy, society, and culture at an unprecedented speed of technological advancement, rapidly spreading as a general purpose technology that encompasses not only industries and technologies but also daily life. Due to the characteristics of Generative AI, which requires massive capital and high level talent, the technological gap between nations is widening. To lead in AI technology and secure industrial competitiveness, it is necessary to closely examine the current status of Korea's AI education system and suggest efficient directions for fostering AI talent. This report analyzes all stages of AI education from primary and secondary education to universities, graduate schools, and vocational training and reviews key considerations for nurturing talent that meets the demands of the AI industry. In the primary and secondary education stages, digital literacy is being strengthened as an essential competency for all students. Simultaneously, to identify potential high level talent early, initiatives such as the operation of AI and digital gifted education centers and the implementation of AI specialized curricula are underway. The education system in universities and graduate schools is being restructured with a dual goal: fostering practical AI talent and cultivating top-tier talent capable of developing core AI technologies. To strengthen the training of AI practical talent, new initiatives such as software-focused universities and flexible academic programs, including micro degree, are being introduced. Furthermore, to nurture world class AI talent, AI graduate schools have been established, and long term R&D support programs, such as SW Star Labs, are being concentrated on. In the field of vocational education, the government, corporations, and private educational institutions are cooperating to build an ecosystem that effectively provides AI education for non majors and AI utilization training for domain experts. Project Based Learning (PBL) and the participation of industry experts enhance practical relevance and contribute to narrowing the gap between education and employment. Private educational institutions, leveraging their agility to respond quickly to technological changes, are rapidly incorporating the latest technology stacks into their curricula. However, since institutional education provided by schools, the government, and corporations has limitations in keeping up with rapidly changing AI technology, alternative education is complementing these gaps. Self directedness is emphasized as an essential competency for learners in the AI era and is expected to become a core learning ability across all future stages of education. Korea's AI education system must be designed to fulfill a dual mandate: fostering talent for AI application and convergence to secure industrial competitiveness, and cultivating core AI talent capable of leading the AI paradigm shift. To this end, a tailored 'two-track strategy' must be implemented providing worldclass research infrastructure and a long term immersive environment for core talent, while offering flexible, practical project based training grounded in industrial demands for application and convergence talent supported by a sustainable cooperative ecosystem involving industry, the government, and academia."