인공지능에 대한 관심은 기업이나 조직, 일상과 사회에 미치는 영향력의 증가에 기인한다. 이에 본 연구는 인재양성의 관점에서 Computer Science 2013의 지능형 시스템 영역을 기반으로 SW중심대학의 인공지능 관련 과목의 교수요목에 나타난 핵심요소를 분석하기 위한 목적이 있다. 분석 결과, 필수 과목을 운영하는 대학은 9개 대학 중 5개이다. 지능형 시스템의 12개 세부 지식영역을 기준으로 대학의 필수과목은 기본 검색이론, 기본 지식 표현 및 추론, 불확실성에 기반한 추론 영역에 분포되어 있다. 각 대학의 선택과목은 지능형 시스템 전체 지식영역 중 5~8개의 영역에 주제를 다루고 있었으며, 교수요목의 주제가 포함된 영역 평균 비율이 가장 높은 대학은 69.9%, 가장 낮은 대학은 46.3%이다. 본 연구는 인공지능 대학원의 진학 이전에 학부 수준에서 인공지능 관련 지식의 수준을 파악할 수 있었다는 점에 시사점이 있다.
인공지능에 대한 관심은 기업이나 조직, 일상과 사회에 미치는 영향력의 증가에 기인한다. 이에 본 연구는 인재양성의 관점에서 Computer Science 2013의 지능형 시스템 영역을 기반으로 SW중심대학의 인공지능 관련 과목의 교수요목에 나타난 핵심요소를 분석하기 위한 목적이 있다. 분석 결과, 필수 과목을 운영하는 대학은 9개 대학 중 5개이다. 지능형 시스템의 12개 세부 지식영역을 기준으로 대학의 필수과목은 기본 검색이론, 기본 지식 표현 및 추론, 불확실성에 기반한 추론 영역에 분포되어 있다. 각 대학의 선택과목은 지능형 시스템 전체 지식영역 중 5~8개의 영역에 주제를 다루고 있었으며, 교수요목의 주제가 포함된 영역 평균 비율이 가장 높은 대학은 69.9%, 가장 낮은 대학은 46.3%이다. 본 연구는 인공지능 대학원의 진학 이전에 학부 수준에서 인공지능 관련 지식의 수준을 파악할 수 있었다는 점에 시사점이 있다.
The interest in artificial intelligence is due to an increase in influence on companies, organizations, daily lives and society. The purpose of this study is to analyze the key elements in the teaching subjects of artificial intelligence-related subjects of Korean universities based on the intellige...
The interest in artificial intelligence is due to an increase in influence on companies, organizations, daily lives and society. The purpose of this study is to analyze the key elements in the teaching subjects of artificial intelligence-related subjects of Korean universities based on the intelligent system area of Computer Science 2013 in terms of human resources development. According to the analysis, there are five out of nine universities that run the required courses. Based on the 12 detailed knowledge domains of intelligent systems, the compulsory subjects of universities are distributed in the field of basic search theory, basic knowledge expression and reasoning, and inference based on uncertainty. The elective courses of each university covered topics in five to eight areas of the total knowledge area of the intelligent system, with 69.9 percent of universities with the highest average ratio of areas involving the subject of teaching subjects and 46.3 percent of universities with the lowest. This study has implications for the fact that prior to entering an artificial intelligence graduate school, we were able to grasp the level of knowledge about artificial intelligence at the undergraduate level.
The interest in artificial intelligence is due to an increase in influence on companies, organizations, daily lives and society. The purpose of this study is to analyze the key elements in the teaching subjects of artificial intelligence-related subjects of Korean universities based on the intelligent system area of Computer Science 2013 in terms of human resources development. According to the analysis, there are five out of nine universities that run the required courses. Based on the 12 detailed knowledge domains of intelligent systems, the compulsory subjects of universities are distributed in the field of basic search theory, basic knowledge expression and reasoning, and inference based on uncertainty. The elective courses of each university covered topics in five to eight areas of the total knowledge area of the intelligent system, with 69.9 percent of universities with the highest average ratio of areas involving the subject of teaching subjects and 46.3 percent of universities with the lowest. This study has implications for the fact that prior to entering an artificial intelligence graduate school, we were able to grasp the level of knowledge about artificial intelligence at the undergraduate level.
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문제 정의
둘째, 높은 비율로 개설한 지식의 내용에 대한 것이다. 명제 및 술어 논리, 확률론적 추론에 대한 내용을 다루는 (3)번 영역에 대해서도 U4를 제외한 모든 대학이 25%~75의 주제를 교수요목에 반영하고 있었다.
대학 교육은 사회와 유리되어서 존재할 수 없기 때문이다. 본 연구는 교육의 저변 확대를 위해 한국의 대학에 AI관련 교육과정 현황분석을 통해 교육과정 구성에 대한 방향성을 제시하기 위한 목적이 있다. 즉, 학부 및 대학원을 비롯한 고등교육을 통해 사회로 진출하는 인재들의 경험과 역량은 사회적 자산이며, 이는 국제적인 경쟁이 가속화되고 있는 현실에서 국가적 경쟁력이 되기 때문이다.
이에 본 연구는 AI 관련 지식영역 측면에서 대학에서 교육과정의 편성, 운영 등에 대한 현황을 분석하기 위한 목적을 갖는다. 특히 컴퓨터과학 교육과정 표준이라 할 수 있는 CS2013의 지능형 시스템(Intelligent Systems: IS) 영역을 기반으로 SW 중심대학의 AI 관련 교수 요목을 분석하고, 교육과정 구성에 대한 방향성을 제시하고자 한다.
이에 본 연구는 AI 관련 지식영역 측면에서 대학에서 교육과정의 편성, 운영 등에 대한 현황을 분석하기 위한 목적을 갖는다. 특히 컴퓨터과학 교육과정 표준이라 할 수 있는 CS2013의 지능형 시스템(Intelligent Systems: IS) 영역을 기반으로 SW 중심대학의 AI 관련 교수 요목을 분석하고, 교육과정 구성에 대한 방향성을 제시하고자 한다.
가설 설정
첫째, 컴퓨터과학 학부 교육과정의 AI과목 필수화다. AI 분야는 이미 우리 사회의 여러 분야와 융합되어 일상생활을 변화시키고 있다.
제안 방법
CS2013은 개발된 지식체계를 바탕으로 대학 교육과정의 현황을 파악하기 위해 지식 단위로 구분하여 분석하였다. <표 2>는 미국 스탠포드 대학 교육과정을 분석한 것으로, 세로는 과정 및 과정의 지식 단위에 대한 주제학습시간을 나타내며, 가로는 지식 세부 영역이다[2].
넷째, 분류된 세부지식영역을 기준으로 IS 세부 영역 전체 주제의 수와 교수 요목에 매핑된 주제의 수를 통해 백분율로 환산하였다.
다섯째, 교수 요목에서 AI와 관련된 과목과 아닌 과목으로 구분하였다.
둘째, 과목의 교수 요목에서 핵심요소를 추출하였다. 다음의 문장에서 핵심요소는 인공 지능의 기본개념, 인공 지능의 설계기법, 지식표현, 추론 기법이다.
IS 세부 영역((1)-(12), <표 1> 참조)을 기준으로 9개 국내 SW중심대학의 AI관련 과목을 분석한 결과는 <표 4>와 같다. 분석은 필수 과목의 운영 여부, 높은 비율로 개설한 지식의 내용, 특정 지식이 낮게 구성된 경우, 그리고 각 대학의 특징 등으로 구분하여 제시하였다.
셋째, 교수 요목에서 추출된 핵심요소와 CS2013 IS 세부 영역의 주제, 성취수준과 비교하여 가장 부합되는 내용을 고려하여 분류하였다.
연구 결과는 각 대학별 상대적 백분율이 아니다. 운영 중인 과목을 100으로 고려한 비율이며 백분율이 지식영역에서 정량적으로 얼마나 포함하는지에 대한 양적 측면을 분석하였다.
따라서 분석은 공신력 있는 기관인 ACM과 IEEE에서 공표한 CS2013을 고려하였다. 즉, CS2013의 지식체계에 제시된 지식영역, 세부지식영역, 주제를 기반으로 분석 프레임을 설정하였으며, CS2013에서 제시된 Bluegrass Community and Technical College, Grinnell College, Stanfor University, Williams College 등 15년 이상 교육과정을 운영하는 기관의 교육과정을 참조하였다. 분석 프레임을 토대로 대학의 AI 관련 교수 요목 분석의 절차는 다음과 같이 구성하였다.
첫째, 각 대학의 과목을 필수와 선택으로 구분하였다.
대상 데이터
넷째, 대학에서 운영 중인 웹사이트에서 교수 요목을 공개적으로 게시한 9개의 학부 혹은 학과를 선별하였다. 즉, 공개되지 않은 16개의 학부나 학과는 제외하였다.
둘째, SW중심대학 중 정보대학, IT대학, SW 융합대학, SW대학, 창의ICT공과대학 등 컴퓨터과학과 직접적으로 관련된 단과대학을 선별하였다.
한국은 현재 컴퓨터과학 분야의 교육과정표준은 없다고 할 수 있다. 따라서 분석은 공신력 있는 기관인 ACM과 IEEE에서 공표한 CS2013을 고려하였다. 즉, CS2013의 지식체계에 제시된 지식영역, 세부지식영역, 주제를 기반으로 분석 프레임을 설정하였으며, CS2013에서 제시된 Bluegrass Community and Technical College, Grinnell College, Stanfor University, Williams College 등 15년 이상 교육과정을 운영하는 기관의 교육과정을 참조하였다.
세계적인 흐름에 발맞추어 한국도 2019년에 AI대학원 3개교를 선정하였다. AI 특화 성장형 프로그램을 통해 2020년까지 AI 관련 5 천명의 인재양성 계획을 발표하였다[13].
셋째, 컴퓨터과학 관련 단과대학 산하의 학부 혹은 학과 중 SW 학부(과), 컴퓨터공학부(과) 등을 추출하였다.
첫째, 2018년 4월 과학기술정보통신부가 신규 선정한 5개의 대학을 포함한 국내 25개의 소프트웨어(이하 ‘SW’) 중심대학을 선정하였다.
성능/효과
(2), (3)에 대해서도 대략 50% 미만의 주제만 다루는 것으로 확인된다. 각 대학마다 교수학습 여건이 다르기 때문에, 필수로 가르쳐야 하는 것은 아니지만 교육과정에서 중요한 학습 주제로 제시했다는 것은 교육과정 구성 시 고려 사항이라 할 수 있다.
명제 및 술어 논리, 추론에 대한 영역인 (3)의 경우, 모든 대학에서 주제를 높은 비율로 다루고 있으나 U6, U7은 50% 미만으로 비교적 적은 주제를 포함하고 있다. 전체적으로 IS 영역 수에서 다루는 모든 주제와 비교하면, U1, U7를 제외한 다른 대학들은 20%대로 AI 관련 내용 을 학습하기에는 충분하지 않은 것으로 해석된다.
후속연구
즉, 개론 수준의 과목을 운영한다는 것은 AI와 관련된 기초지식을 탐색할 수 있는 기회를 제공한다는 것을 의미한다. 또한, 전공자 수준이나 보다 심도 있는 내용을 배우기에 앞서 기초 이론 학습을 통해 심화학습에 대한 이해력 증진에 기여할 수 있을 것이다.
참고문헌 (26)
Wikipedia. In Available : https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
The Joint Task Force on Computing Curricula Association for Computing Machinery (ACM) IEEE Computer Society (2013). Computer Science Curricula 2013. ACM and the IEEE Computer Society
Bughin, J., Seong, J., Manyika, J., Chui, M., & Joshi, R. (2018). Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute.
정보통신기술진흥센터 (2018). 해외 주요국의 4차 산업혁명 대응인재양성 정책 동향
과학기술정보통신부.한국과학기술기획평가원 (2018). 과학기술&ICT정책.기술동향
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Carnegie Mellon University. In Available : https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2018/may/ai-undergraduate-degee.html
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？合科？技術.イノベ？ション？議 (2018). 人工知能技術？略？行計？の策定について
Nikkei (2019). In Available : https://www.nikkei.com/article/DGXMZO42932250W9A320C1SHA000/
Nikkei (2019). In Available : https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41496590Q9A220C1000000/
？育部 (2018). 高等？校人工智能？新行？？？
과학기술정보통신부 (2019). 2019년도 AI대학원 지원 사업. available in : https://ezone.iitp.kr/common/anno/02/form.tab?PMS_TSK_PBNC_IDPBD201800000243
Microsoft. available in : https://academy.microsoft.com/en-us/professional-program/tracks/artificial-intelligence/
The Oxford English Dictionary (1989). 2nd Ed, Oxford University Press
Newman, M. H. A. (1955). Alan Mathison Turing. Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society. 1, 253-263
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ACM (1968). In Available : https://dl.acm.org/citation.cfm?id362976, Curriculum 68: Recommendations for academic programs in computer science: a report of the ACM curriculum committee on computer science
Callan, R. (2003). Artificial intelligence. New York : Palgrave Macmillan
Krizhevsky, A., & Hinton, G. (2009). Learning multiple layers of features from tiny images.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436-444.
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