최근 초·중등학교에서의 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 전 세계적으로 관련 교육과정의 구성 및 지원을 위한 연구와 정책들이 추진되고 있다. 본 연구에서는 최근 연구 및 활용되고 있는 국내외 초·중등학교 학생들을 위한 인공지능 교육과정, 가이드라인, 코스 등을 종합적으로 비교 분석하였다. 연구 결과, 한국과 미국은 국가 교육과정 표준을 제안함으로써 학교 현장에서의 교육과정 수립의 기초를 제공할 뿐 아니라, 교사 연수 프로그램 등 다양한 관련 정책에 가이드라인으로 활용할 수 있도록 하는데 중점을 두고 있다. 유럽연합의 인공지능 교육은 특정 학교급의 학생이나 대상을 지정하기보다, 유럽연합의 모든 시민들이 인공지능 문해력을 갖출 수 있도록 교육과정을 구성하고 온라인 코스를 운영하고 있다는 특성을 보인다. 교육내용 및 수준 측면에서는 연구 대상의 모든 국가에서 인공지능의 기본 개념 및 원리를 토대로 머신러닝, 인공신경망 관련 기초와 응용을 포함하고 있으며, 인공지능의 사회적 영향에 관한 비판적 시각을 가질 수 있도록 구성하고 있다.
최근 초·중등학교에서의 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 전 세계적으로 관련 교육과정의 구성 및 지원을 위한 연구와 정책들이 추진되고 있다. 본 연구에서는 최근 연구 및 활용되고 있는 국내외 초·중등학교 학생들을 위한 인공지능 교육과정, 가이드라인, 코스 등을 종합적으로 비교 분석하였다. 연구 결과, 한국과 미국은 국가 교육과정 표준을 제안함으로써 학교 현장에서의 교육과정 수립의 기초를 제공할 뿐 아니라, 교사 연수 프로그램 등 다양한 관련 정책에 가이드라인으로 활용할 수 있도록 하는데 중점을 두고 있다. 유럽연합의 인공지능 교육은 특정 학교급의 학생이나 대상을 지정하기보다, 유럽연합의 모든 시민들이 인공지능 문해력을 갖출 수 있도록 교육과정을 구성하고 온라인 코스를 운영하고 있다는 특성을 보인다. 교육내용 및 수준 측면에서는 연구 대상의 모든 국가에서 인공지능의 기본 개념 및 원리를 토대로 머신러닝, 인공신경망 관련 기초와 응용을 포함하고 있으며, 인공지능의 사회적 영향에 관한 비판적 시각을 가질 수 있도록 구성하고 있다.
As the importance of artificial intelligence(AI) education is emphasized recently, policies and researches are being promoted to develop the AI curriculum or courses for K-12 students in worldwide. In this study, researcher analysed a synthesis of contents and standards on AI education curriculum to...
As the importance of artificial intelligence(AI) education is emphasized recently, policies and researches are being promoted to develop the AI curriculum or courses for K-12 students in worldwide. In this study, researcher analysed a synthesis of contents and standards on AI education curriculum to present implications for AI education in the elementary and secondary schools. As a result, Korea and the United States are proposing national curriculum standards to provide the basis for AI curriculum establishment in school sites and to provide guidelines for various related policies such as teacher training programs. The EU's AI education is characterized by its curriculum and online courses to ensure that all citizens of the EU have AI literacy, rather than designating students or subjects at specific school levels. In terms of educational contents and levels, Korea, United States, and EU's curriculum or standards includes basics and applications related to machine learning and neural network based on the fundamental concepts and principles of artificial intelligence.
As the importance of artificial intelligence(AI) education is emphasized recently, policies and researches are being promoted to develop the AI curriculum or courses for K-12 students in worldwide. In this study, researcher analysed a synthesis of contents and standards on AI education curriculum to present implications for AI education in the elementary and secondary schools. As a result, Korea and the United States are proposing national curriculum standards to provide the basis for AI curriculum establishment in school sites and to provide guidelines for various related policies such as teacher training programs. The EU's AI education is characterized by its curriculum and online courses to ensure that all citizens of the EU have AI literacy, rather than designating students or subjects at specific school levels. In terms of educational contents and levels, Korea, United States, and EU's curriculum or standards includes basics and applications related to machine learning and neural network based on the fundamental concepts and principles of artificial intelligence.
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문제 정의
AI 교육의 목적 및 교육 내용, 세부 목표 수준이 어떻게 설정되어 있는지 비교 분석하기 위해 각 교육과정 및 내용에서 제시하고 있는 AI의 핵심 주제를 확인하였다. 핵심 주제는 AI4K12에서 제시한AI의 ‘5가의 5가지 빅 아이디어’([그림 1] 참고)를 중심으로 관련성이 높다고 판단되는 것들을 포함하되, 관련성이 낮다고 판단되는 주제들은 별도의 영역으로 구분하였다.
또한 각국의 초·중등학교AI 교육과정 정책의 방향 및 연구 추진 방법, 주요 강조점 등을 비교·분석하여 향후 우리나라 초·중등학교 AI 교육과정 구성 및 운영에 관한 시사점을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 초·중등학교 AI 교육을 위한 교육의 방향 및 내용, 수준을 탐색하고자 국내외 초·중등학교 AI 교육과정 및 코스, 가이드라인을 종합 분석하였다.
본 연구에서는 한국과 미국, EU의 초·중등학교 교육과정 상에 나타난 AI 교육 내용 요소 및 수준을 비교·분석하고자 한다.
제안 방법
핵심 주제는 AI4K12에서 제시한AI의 ‘5가의 5가지 빅 아이디어’([그림 1] 참고)를 중심으로 관련성이 높다고 판단되는 것들을 포함하되, 관련성이 낮다고 판단되는 주제들은 별도의 영역으로 구분하였다. 각 교육과정 및 코스의 내용 요소들은 관련성이 높다고 판단되는 영역으로 구분하고, 분석 결과는 전문가 2인(초등 정보교육, 중등 정보교육)의 검토와 논의를 통해 관련 내용을 확정하였다.[그림 1]
우리나라의 AI 교육과정은 2019년 수행한 ‘차세대 소프트웨어(SW)교육 표준모델 개발’ 연구에서 제시한 교육 목표 및 내용을 기준으로 분석하였으며, 미국의 교육과정은 AI4K12 이니셔티브, 대학, 기업 등민간에서 제공하고 있는 다양한 온라인 코스 및 고등학교 학생들의 컴퓨터과학 교육을 위해ECS(Exploring Computer Science)에서 제공하고 있는 AI 관련 내용을 중심으로 분석하였다.
초·중·고 단계별 AI 교육 내용의 위계와 수준을 확인하기 위해 한국과 미국의 단계별 AI 교육 내용을 분석하였으며 세부 내용은 와 같다.
특히, 초·중등학교 학생들의 AI에 관한 문해력향상을 위한 교육과정 분석에 중점을 두었으며, 국가별 접근 방식의 차이 뿐 아니라, 주요 교육 목표와 내용에 있어서의 공통점과 차이를 확인하였다.
한국, 미국, EU의 초·중등학교 AI 교육 세부 내용 요소를 ‘AI 개념’, ‘인식(Perception)’, ‘표현과추론(Representation and Reasoning)’, ‘머신러닝(Machine Learning)’, ‘인공신경망(NeuralNetwork)’, ‘자연스러운 상호작용(Naturalinteraction)’, ‘사회적 영향(Societal Impact)’의7개 영역으로 분류하였으며 구체적인 내용은 과 같다.
한국, 미국, EU의 초·중등학교 AI 교육의 핵심주제를 확인하고, 대상 및 상황에 따라 분류하였으며 결과는 와 같다.
대상 데이터
우리나라의 AI 교육과정은 2019년 수행한 ‘차세대 소프트웨어(SW)교육 표준모델 개발’ 연구에서 제시한 교육 목표 및 내용을 기준으로 분석하였으며, 미국의 교육과정은 AI4K12 이니셔티브, 대학, 기업 등민간에서 제공하고 있는 다양한 온라인 코스 및 고등학교 학생들의 컴퓨터과학 교육을 위해ECS(Exploring Computer Science)에서 제공하고 있는 AI 관련 내용을 중심으로 분석하였다. EU의 교육과정은 핀란드에서 개발되고 EU 각국의 언어로 제공되고 있는 온라인 코스를 선정하였다. 구체적인 내용은 <표 1>과 같다.
본 연구에서는 국내외 초·중등학교 학생들을 위한 AI 교육과정의 종합 비교 분석을 위해 한국, 미국, EU에서 제시·운영하고 있는 최근의 관련 교육과정 및 내용을 분석 대상으로 선정하였다.
성능/효과
넷째, 학습과 관련하여 모든 분석 대상 국가에서머신러닝과 인공신경망을 중요한 요소로 다루고 있으며, 개념 이해 뿐 아니라, 접근 방법 및 구현의수준까지 포함하고 있음을 알 수 있다. 차이점은 한국과 EU는 머신러닝 유형 및 기법을 이해하는 수준으로 구성되어 있는 반면, 미국은 머신러닝 응용을 수정하고 실험하는 내용을 포함하고 있다.
다섯째, 자연스러운 상호작용은 인간과 AI와의 자연스러운 상호작용을 위해 요구되는 문제는 무엇인지 어떤 기술들을 적용할 수 있는지 등을 다룬다. 한국과 EU는 해당 영역과 관련한 구체적인 내용을 다루고 있지 않지만, 미국은 구체적인 내용 및 기준을 제시하고 있다.
둘째, AI 기초 개념 및 기술 중 하나인 ‘컴퓨터인식’과 관련하여 한국과 EU는 별도의 영역이나세부 내용을 구체적으로 다루고 있지 않은 반면, 미국은 높은 비중으로 해당 내용 요소를 제시하고있다.
셋째, 표현과 추론의 경우, 한국은 세부 내용보다는 개괄적인 형태로 지식표현과 추론, 응용분야를 제시하고 있으나, 미국과 EU의 경우 구체적인 세부 내용을 명시하고 있다. 미국은 검색과 그래프를 활용한 모델 및 시스템 설계에 초점을 두고 있고, EU의 경우 다양한 AI 추론 관련 지식을 구체적으로 다루고 있다.
여섯째, AI의 사회적 영향은 모든 국가에서 중요한 요소로 인식하고 있으며, 특히, 미국은 생활 속AI 활용 분야에 관한 인식과 함께 긍정적, 부정적영향에 관한 비판적 탐색 경험을 가질 수 있도록 내용을 구성하고 있다. 한국의 경우, 이와 관련한 세부 내용 요소를 AI 영역에서 다루기보다 SW교육 전체의 관점에서 다룬다는 특성을 지닌다.
후속연구
둘째, AI 교육과정 개발을 위한 방향 및 단계를 구체적으로 설정할 필요가 있다. 미국이나 EU의경우 별도의 AI 교육을 위한 교육과정이나 내용을 제시하고 있으나, 한국은 차세대 SW교육과정 표준모델에 AI 관련 영역을 포함함에 따라 현재 초·중학교에서 필수적으로 이루어지고 있는 SW교육의확장으로서 AI 교육을 제시하고 있다.
첫째, AI 교육을 통해 무엇을 가르칠 것인가에 관한 기초 연구가 면밀히 이루어질 필요가 있다. 이는 초·중등학교에서의 AI 교육의 방향을 설정하고 세부 내용 요소의 선정, 성취기준의 설정 등의 중요한 가이드라인으로 작용할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
한국 AI 교육과정의 특징은?
각 국가별 교육과정 구성의 차이를 살펴보면, 한국의 경우, AI에서 다루는 핵심 주제인 표현과 추론, 머신러닝, 인공신경망의 개념 및 관련 알고리즘을 이해하고 실생활의 문제 해결에 적용해보는 형태로 구성되어 있으나, 세부 내용 및 성취 기준이 포괄적인 수준으로 제시되어 있다. 따라서 AI가무엇인지 이해하고 AI 핵심 기술을 통한 문제 해결을 경험해볼 수 있으나, 구체적인 AI 관련 문제해결 방법론이나 기술을 익히기에는 제약이 있다. EU의 교육 내용 또한 마찬가지로 AI 분야의 기본개념과 원리, 알고리즘을 이해하고 적용해보는 과정을 포함하고 있어 AI의 기초를 이해하고 적용해볼 수 있으나 모든 연령을 대상으로 이루어지는 교육 내용의 특성 상, 어린 학생들을 위한 예시나 교수학습 방법의 적용보다는 대학 교육과정의 내용을보다 쉬운 수준으로 제시하였다는 특성을 지닌다.
EU의 교육과정의 특성은?
미국은 이와 같은 공통 핵심 주제 이외에 인간과 AI와의 ‘자연스러운 상호작용’을 별도의 핵심 주제 대상로 다루고 있다. EU의 교육과정은 AI가 실제로 현대사회의 다양한 사회적 이슈와 문제들을 어떻게 해결하는지에 관한 다양한 사례와 예시를 제공한다는 특성을 지닌다.
초·중등학교 AI 교육을 위한 시사점은?
첫째, AI 교육을 통해 무엇을 가르칠 것인가에 관한 기초 연구가 면밀히 이루어질 필요가 있다. 이는 초·중등학교에서의 AI 교육의 방향을 설정하고 세부 내용 요소의 선정, 성취기준의 설정 등의 중요한 가이드라인으로 작용할 수 있다.
둘째, AI 교육과정 개발을 위한 방향 및 단계를 구체적으로 설정할 필요가 있다. 미국이나 EU의경우 별도의 AI 교육을 위한 교육과정이나 내용을 제시하고 있으나, 한국은 차세대 SW교육과정 표준모델에 AI 관련 영역을 포함함에 따라 현재 초·중학교에서 필수적으로 이루어지고 있는 SW교육의확장으로서 AI 교육을 제시하고 있다. 이는 AI가SW의 한 영역이며, 다른 관련 영역과의 유기적 연계를 통해 이루어진다는 측면에서 바람직하다고 볼수 있으나, AI 교육을 위해 필수적인 교육 요소들을 포함하지 못한다는 한계를 지닌다.
셋째, AI의 핵심 내용 요소 및 원리를 토대로 각 학교급별 수준과 위계를 구분한 세부 내용 요소를구체화할 필요가 있다. 예를 들어, AI의 핵심 개념 및 기능을 정의하고 모든 핵심 개념을 모든 학교급에서 다루되, 기능과 지식의 수준에서의 차이를 단계별로 제시할 필요가 있으며, 관련 교육과정은 예비 적용 등을 통해 점차 수정·보완될 필요가 있다.
참고문헌 (18)
한국과학창의재단 (2019). 2019 AI 융합교육 정책자료집. 서울: 한국과학창의재단.
National Science and Technology Council (2016). The national artificial intelligence research and development strategic plan. 2020.01.03. 검색. https://www.nitrd.gov/pubs/national_ai_rd_strategic_plan.pdf
국경완 (2019). 인공지능 기술 및 산업 분야별 적용 사례. 주간기술동향 2019.3.20., pp.15-27, 정보통신기획평가원.
Daejung Kim, Joong-Hyeon Jeong, Hokyoung Ryu, and jieun Kim (2019). 미국과 중국의 인공지능 특허 동향 비교분석. 한국컴퓨터정보학회논문지 24(1), 한국컴퓨터정보학회.
Touretzky, Gardner-McCune, Martin, and Seehorn (2019). Envisioning AI for K-12: What should every child know about AI? Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AACE).
China State Council (2017). Notice of the State Council Issuing the New Generation of Artificial Intelligence Development Plan. 2020.01.03. 검색 https://flia.org/wp-content/uploads/2017/07/A-New-Generation-of-Artificial-Intelligence-Development-Plan-1.pdf
중국 인공지능 교과서. 2020.01.03. 검색. https://item.jd.com/12461281.html
영국 인공지능 교육사이트 2020.01.03. 검색. https://machinelearningforkids.co.uk
핀란드 인공지능 교육사이트 2020.01.03. 검색. https://elementsofai.com
과학기술정보통신부 (2019). IT강국을 넘어 AI 강국으로. 2019.12.17. 보도자료.
관계부처합동 (2019). 인공지능 국가전략.
한국과학창의재단 (2019). 차세대 소프트웨어 (SW)교육 표준모델 개발. 서울: 한국과학창의재단.
미국 ReadyAI Lab. 2020.01.03. 검색. https://edu.readyai.org
미국 AI4All Open Learning. 2020.01.03. 검색. http://ai-4-all.org/open-learning
미국 ECS Alternate Curricullum Unit on Artificial Intelligence. 2020.01.03. 검색. http://www.exploringcs.org/for-teachers-districts/artificial-intelligence
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