[AI교육/시사]컴퓨팅 사고와 인공지능 사고력 교육

컴퓨터 사고력과 인공지능 사고력의 교육은 기술적으로 발전하는 미래에서 사회에 적응하고 활동할 수 있도록 기본적인 능력을 배양하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 단순히 기술을 사용하는 것에서 나아가, 창의적이고 비판적으로 생각하며 문제 해결 능력과 사고력을 기를 수 있습니다.

<출처 : Pixabay>

□  컴퓨팅 사고

컴퓨팅 사고 (ComputationalThinking)는 문제를 해결하고 시스템을 설계하며 인간 행동을 이해하는 데 필요한 사고 과정입니다. 컴퓨터 과학에서 유래한 사고방식으로, 복잡한 문제를 체계적으로 접근하고 해결하는 능력을 의미합니다.

 

1. 문제 분해 (Decomposition)

• 복잡한 문제를 더 작은 문제로 나누어 이해하고 해결하는 과정입니다.
• 예시) 큰 프로젝트를 여러 개의 작은 과제로 나눔

2. 패턴 인식 (Pattern Recognition)

• 문제나 데이터에서 반복되거나 공통된 패턴을 찾아내는 능력입니다.
• 예시) 반복되는 오류를 인식하고 공통점을 찾아 해결

3. 추상화 (Abstraction)

• 중요한 정보만 추출하고, 문제의 핵심 요소를 파악하고 불필요한 세부 사항을 제거하는 과정입니다.
• 예시) 복잡한 상황에서 중요한 정보만을 추출하여 문제를 단순화

4. 알고리즘 설계 (Algorithm Design)

• 문제를 해결하기 위하여 명확한 단계별 절차를 계획하고 구현하는 과정입니다.
• 예시) 특정 문제를 해결하기 위한 명확한 단계별 지침을 작성하는 법.

 

□  인공지능 사고

인공지능 사고 AIT는 인공지능(AI) 기술과 개념을 이해하고 적용할 수 있는 능력을 의미합니다 이것은 단순히 기술을 사용하는 것을 넘어, AI의 원리와 방법론을 이해하고 이를 바탕으로 창의적이고 논리적으로 문제를 해결하는 능력을 포함합니다.

 

1. 데이터 리터러시 (Data Literacy)

• 데이터 이해 분석 및 해석으로 효과적으로 수집하고 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 과정입니다.
• AI 시스템이 데이터를 바탕으로 추론 및 합리적인 결론을 도출하고 의사결정을 내리는 과정입니다.
• 예시) 데이터 시각화를 통해 복잡한 정보를 쉽게 이해 (데이터 기반한 의사결정 지원, 데이터의 의미를 해석)

2. 비판적 사고 (Critical Thinking)

• 다양한 관점에서 문제를 분석하고 논리적으로 해결책을 찾는 과정입니다.
• 실제 문제를 해결하기 위해 통계적, 기계학습 모델을 설계하여 모델링하며 비판적 사고를 훈련하는 과정입니다.
• 예시) AI 알고리즘의 결과를 비판적으로 평가하고 개선 방안 (정보의 분석 및 평가와 AI 작동 원리를 논리적 추론)

3. 윤리적 사고 (Ethical Thinking)

• AI 기술 사용의 윤리적 측면을 이해하고 책임감 있는 기술을 개발하고 활용하는 과정입니다.
• 예시) AI 개발 시 프라이버시와 공정성을 고려 (사회적 책임과 AI 기술의 윤리적 문제 인식)

4. 창의적 사고 (Creative Thinking)

• 새로운 아이디어를 창출하고 이를 실현하는 능력을 키웁니다.
• 예시) AI를 활용한 혁신적인 문제 해결 방법을 개발 (문제 해결을 위한 창의적 접근, 혁신적 아이디어 생성)

아래 그림은 AI 사고를 위한 인공지능 교육에서 컴퓨팅 사고와 인공지능 사고의 차이점을 재구성한 모습입니다.

<출처 : AI사고를 위한 인공지능교육, 재구성함 y은광>

□  인공지능 사고력의 교육

인공지능 교육이 추구하는 사고력은 인공지능 기술과 개념을 이해하고 이를 활용하여 복잡한 문제를 창의적이고 효과적으로 해결할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 또한 인공지능 시스템이 단순한 도구를 넘어, 인간과 함께 문제를 해결하고, 더 나아가 사회에 긍정적인 영향을 미치는 데 중요한 역할을 합니다. 이것은 인공지능 기술의 발전과 함께, 교육, 연구, 정책 등 다양한 측면에서 중요한 과제가 될 것입니다.

 

1. 창의적 문제 해결(Creative Problem Solving) AI는 다양한 분야의 지식과 데이터를 융합하여 창의적이고 혁신적인 설루션을 도출할 수 있습니다. 의료와 AI를 결합하여 맞춤형 치료법을 개발하거나, 예술과 AI를 결합하여 새로운 예술 작품을 창조할 수 있습니다. 또한 기존의 문제 해결 방식을 넘어, 새로운 알고리즘과 모델을 개발하여 문제를 해결하는 능력을 배양합니다.

 

2. 예측 및 의사결정 (Prediction and Decision Making) 대량의 데이터를 분석하여 미래를 예측하고, 그 결과를 바탕으로 최적의 결정을 내리며 금융, 마케팅, 제조 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 실시간 데이터를 분석하여 즉각적으로 최적의 결정을 내리는 능력입니다. 이것은 자율주행차, 스마트 시티 등에서 중요한 역할을 합니다.

 

3. 적응적 학습(Adaptive Learning) AI시스템이 스스로 학습하고 적응하는 능력으로 강화 학습, 전이 학습 등 다양한 기법을 통해 구현됩니다. 변화하는 환경과 상황에 신속하게 대응하고, 새로운 정보를 학습하여 적응하는 방법입니다.

 

4. 협력적 사고 (Collaborative Thinking) 인간과 AI가 협력하여 문제를 해결하는 것으로 AI가 인간의 결정을 지원하거나, 인간과 함께 작업을 수행하는 방식으로 나타납니다. 분산 시스템 협력적 로봇공학 등에서 활용되는 여러 AI시스템이 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 능력입니다.

 

5. 윤리적 사고 (Ethical Thinking) AI 시스템이 공정하고 투명하게 작동하도록 설계하고, 이를 지속적으로 모니터링하는 것입니다. AI기술의 개발과 사용에 있어서 사회적, 윤리적 책임을 다하는 개인정보 보호, 편향성 제거, 윤리적 AI 설계 등을 포함합니다.

 

6. 감성적 지능 (Emotional Intelligence) AI가 인간의 감정과 요구를 이해하고, 이에 맞춰 상호작용하는 능력입니다. 이에 따라 인공지능이 인간의 감정을 인식하고, 적절하게 대응하는 감성 컴퓨팅, 자연어 처리 등(챗봇, 반려로봇 등)에서 중요한 역할로 사용됩니다.

 

7. 시스템적 사고 (Systems Thinking) 복잡한 시스템 관리를 이해하고, 이를 효과적으로 관리하는 과정입니다. 시스템의 각 요소가 어떻게 상호작용하는지 전체적으로 이해하고, 이를 바탕으로 최적의 설루션을 도출하는 능력입니다

 

8. 지속적 개선(Continuous Improvement) 데이터를 지속해서 수집하고 분석하여, 시스템의 성능을 지속적으로 개선하는 능력입니다. AI시스템이 스스로 학습하고, 성능을 향상하기 위한 자동화된 개선 메커니즘을 갖추는 능력입니다.

 

결론

컴퓨팅 사고는 문제를 구조화하고 해결하기 위해 컴퓨터 과학의 원리를 적용하며, 인공지능 사고는 데이터를 활용하여 모델을 만들고, 이를 통해 문제를 해결하며, 윤리적 고려를 포함한 포괄적인 사고방식을 의미합니다. 이 두 가지 사고방식은 서로 보완적이며, 현대의 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

컴퓨팅 사고와 인공지능 사고력 교육은 미래 사회에서 살아갈 수 있는 다양한 능력을 키우는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 문제 해결 능력, 데이터 분석 능력, 창의력, 윤리적 사고, 실생활 적용 능력, 직업 준비성, 그리고 지속적인 학습과 적응 능력을 포함합니다. 이러한 교육적 시사점은 현대 교육 시스템에서 중요한 부분으로 자리 잡아야 하며, 이를 통해 미래의 도전에 대비할 수 있을 것입니다.

 

감사합니다.

출처 : AI 사고를 위한 인공지능 교육