[AI교육/시사]인공지능 리터러시 개념과 교육

문맹을 벗어나는 기본적 인리터러시는 문자와 단어를 읽고 쓰며, 텍스트를 이해하고 해석할 수 있고 더 나아가 정보를 분석, 평가하는 능력입니다. 다양한 관점에서 문제를 이해하고 해결하여 다양한 출처에서 정보를 검색하며 선택하는 능력, 정보를 조작하고 체계적으로 활용하는 능력입니다.

 

<출처 : Pixabay>

 

1. 인공지능 리터러시 개념

인공지능을 활용한 디지털 기기와 소프트웨어를 효과적으로 사용하고 온라인상의 정보를 비판적으로 평가하고 활용하는 능력과 다양한 문화와 사회적 맥락을 이해하고 존중하는 리터러시가 필요합니다.

 

인공지능 리터러시(AI Literacy)는 사람들이 인공지능(AI)의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고, 비판적으로 평가하며, 실제 생활과 업무에서 효과적으로 활용할 수 있는 능력입니다. 또한 더 나은 결정을 내리고 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 돕는 중요한 개념입니다. 이것은 단순히 기술적 지식을 넘어서, 인공지능의 사회적, 윤리적, 경제적 등에 미치는 영향을 폭넓게 이해하고 책임감 있게 활용할 수 있는 종합적인 역량을 포함합니다.

 

인공지능 리터러시의 중요성

인공지능 리터러시는 현대 사회에서 필수적인 능력으로 자리 잡고 있습니다. 기술의 발전과 함께 인공지능이 다양한 분야에 영향을 미치고 있으므로, 이를 제대로 이해하고 활용하는 것은 개인과 사회 모두에게 큰 이점을 제공합니다.또한, 인공지능의 윤리적 문제와 사회적 영향을 고려하여 책임감 있게 사용하는 것이 중요합니다.

 

일상생활 : 스마트폰, 가전제품, 인터넷 서비스 등 일상생활에서 사용하는 다양한 기술에 대한 이해와 활용 능력 증대

직업 능력 : 다양한 산업 분야에서 인공지능 기술을 응용하여 생산성과 효율성을 높이는 능력 배양

사회적 책임 : 인공지능 기술의 사회적, 윤리적 영향을 이해하고, 이를 책임감 있게 활용하는 능력 함양

미래 대비 : 빠르게 변화하는 기술 환경에서 지속적인 학습을 통해 미래에 대비하는 능력 강화

 

 

2. 인공지능 리터러시 교육

인공지능 리터러시 교육은 사람들이 인공지능 기술을 이해하고, 비판적으로 평가하며, 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 데 목적이 있습니다.

 

필자는 인공지능리터러시에 관한 접근을 Long과 Magerko(2020), 김진석 교수의 자료를 발췌했던 기억이 있습니다. 공통적인 인공지능 리터러시 교육 방법으로 4가지 학습을 제시했습니다.

 

프로젝트 기반 학습(Project-based Learning)

학생들이 실제 문제를 해결하는 프로젝트를 통해 인공지능 기술을 배우고 적용하는 방식입니다. 이를 통해 학생들은 이론을 실제로 적용해 보는 경험을 쌓을 수 있습니다.

 

실습 중심 교육(Hands-on Learning)

이론 교육과 함께 실제 인공지능 도구와 소프트웨어를 사용한 실습을 포함하여 학생들이 직접 경험할 수 있도록 하는 방식입니다.

 

협력 학습(Collaborative Learning)

학생들 간의 협력을 통해 다양한 관점을 교류하며 인공지능 문제를 해결하는 방식입니다. 이를 통해 팀워크와 문제 해결 능력을 동시에 기를 수 있습니다.

 

통합적 교육(Integrated Education)

인공지능 교육을 다른 학문 분야와 통합하여 가르치는 방법입니다. 예를 들어, 사회과학, 윤리학, 컴퓨터 과학 등을 결합한 교육 과정을 통해 학생들이 다양한 관점에서 인공지능을 이해할 수 있도록 합니다.

 

Long과 Magerko(2020)가 제시한 주요 구성 요소는 4가지 요소로 현재 교육에 적용되어 사용하는 방식이기도 합니다.

 

기술적 이해 (Technical Understanding)

인공지능이 어떻게 작동하는지, 어떤 알고리즘이 사용되는지, 데이터가 어떻게 처리되는지에 대한 기본적인 이해를 합니다(인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등)

 

비판적 사고(Critical Thinking)

인공지능 시스템의 한계와 오류를 인식하고, 이를 비판적으로 분석할 수 있는 능력

인공지능이 내리는 결정의 정확성과 편향성을 평가할 수 있는 능력

 

윤리적 이해 (Ethical Understanding)

인공지능 기술이 사회와 개인에게 미치는 윤리적 영향을 이해하고, 이를 고려하여 책임감 있게 활용할 수 있는 능력

데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 자동화로 인한 직업 변화 등 윤리적 이슈에 대한 인식. 인공지능이 경제와 노동 시장에 미치는 영향을 이해합니다.

 

실용적 활용 능력(Practical Application)

인공지능 기술을 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 능력

인공지능 도구와 소프트웨어를 사용하여 데이터를 분석하고 예측 모델을 구축하는 능력.

 

김진석 교수가 제시한 교육 프로그램 예시와 구체적인 예시를 아래와 같이 볼 수 있습니다.

 

초등학생 대상 AI 기초 과정 기초적인 인공지능 개념과 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 설계된 프로그램으로 게임이나 간단한 프로그래밍을 통 A의 기본 원리를 학습합니다. 구체적인 예시를 들자면 애니메이션을 통해 인공지능이 무엇인지 설명하거나, 블록 코딩 도구를 이용해 인공지능의 작동 원리를 체험하게 합니다.

 

중학생 대상 AI 응용 과정 인공지능의 응용 분야를 탐구하고, 실제 사례를 통해 AI 기술을 활용한 문제 해결 능력을 기릅니다.  구체적인 예시를 들자면 인공지능과 관련된 기초 프로그래밍 언어(예: Python)를 배우게 합니다. 이를 통해 알고리즘과 데이터 처리의 기본 개념을 이해하도록 합니다. 간단한 챗봇을 만들어보는 프로젝트를 진행할 수 있습니다.

 

고등학생 대상 AI 심화 과정 고급 알고리즘과 데이터 분석 기법을 학습하고, 실제 프로젝트를 통해 인공지능 모델을 개발하고 평가하는 경험을 제공합니다.  구체적인 예시를 들자면 머신러닝, 딥러닝 등의 심화된 개념을 배우고, 이를 직접 구현해 보는 과정을 포함합니다. 또한 윤리적 문제 토론을 통해 개인정보 보호, 편향성 등의 주제를 토론하고, 이에 대한 비판적 사고를 기릅니다.

 

김진석 교수의 인공지능 리터러시 교육은 학생들이 미래 사회에서 요구되는 중요한 역량을 기르는 데 중점을 두고 있으며 이를 통해 학생들이 인공지능 기술을 이해하고 이를 창의적이고 윤리적으로 활용할 수 있는 능력을 배양하고자 합니다

 

3. 인공지능 리터러시 시사점

교육의 중요성

조기 교육의 필요성 : 초등학교부터 대학까지 모든 교육 단계에서 인공지능 리터러시 교육이 필요합니다. 이는 학생들이 인공지능의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고, 이를 실제 문제 해결에 적용할 수 있도록 도와줍니다.

교사와 교육자 훈련 : 교사와 교육자가 인공지능 리터러시에 대한 충분한 지식을 갖추고 있어야 합니다. 이를 통해 학생들에게 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

 

직업 시장의 변화

직업 훈련과 재교육 :인공지능이 많은 직업을 변화시키고 있기 때문에, 기존 직업인들에게 새로운 기술을 배우고 기존 기술을 업그레이드하는 기회를 제공해야 합니다. 재교육 프로그램을 통해 인공지능 기술을 습득하고, 새로운 직업으로 전환할 수 있도록 지원해야 합니다.

새로운 직업 창출 : 인공지능 기술의 발전으로 새로운 직업이 창출될 것입니다. 이를 대비해 필요한 기술과 역량을 갖춘 인재를 양성해야 합니다.

 

윤리적 고려와 책임

윤리적 문제 인식 : 인공지능 기술의 사용이 개인정보 보호, 편향성, 자동화로 인한 일자리 상실 등 다양한 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 인식하고, 책임감 있게 기술을 사용하는 것이 중요합니다.

정책 개발과 규제 : 정부와 기업은 인공지능 기술의 윤리적 사용을 보장하기 위해 적절한 정책과 규제를 마련해야 합니다. 이는 기술의 남용을 방지하고, 사회적 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.

 

사회적 공감대 형성

공공 토론 활성화 : 인공지능 기술의 사회적 영향에 대한 공론화가 필요합니다. 이를 통해 다양한 이해관계자의 의견을 수렴하고 공정하고 투명한 결정을 내릴 수 있습니다.

시민 참여 : 시민들이 인공지능 정책과 규제에 대해 이해하고, 적극적으로 참여할 수 있도록 교육하고 지원해야 합니다.

 

기술 혁신과 경제 성장

혁신 촉진 : 인공지능 리터러시는 기술 혁신을 촉진하고, 새로운 비즈니스 모델과 기회를 창출하는 데 기여할 수 있습니다. 이는 경제 성장을 도모하고, 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.

지속 가능한 발전 : 인공지능 기술을 통해 환경 문제를 해결하고, 지속 가능한 발전을 추구할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 농업, 에너지 관리, 기후 변화 대응 등 다양한 분야에서 인공지능을 활용할 수 있습니다.

 

결론

인공지능 리터러시는 현대 사회에서 필수적인 능력으로 자리 잡고 있으며, 교육, 직업 시장, 윤리적 고려, 사회적 공감대 형성, 기술 혁신 등 다양한 측면에서 중요한 시사점을 제공합니다. 이를 통해 우리는 인공지능 기술의 이점을 최대한 활용하면서도, 그에 따르는 윤리적, 사회적 문제를 효과적으로 관리할 수 있을 것입니다.

 

인공지능 리터러시는 개인의 역량을 강화하고, 사회 전체의 기술적, 경제적, 윤리적 발전을 도모하기 위한 중요한 목표를 지니고 있습니다. 이를 통해 우리는 더욱 공정하고 효율적이며, 창의적인 사회를 만들어 나갈 수 있습니다.

 

감사합니다.

 

 출처 : Long과 Magerko(2020), 인공지능 리터러시 개념 김진석