본 연구의 목적은 인공지능(AI)과 관련한 기술적 지식과 사회적 영향력에 대한 균형 잡힌 시각을 길러주는 교육 프로그램을 개발하고 그 효과성을 살펴보는 것에 있다. 이를 위해 구성주의적 접근에 기초한 교육 프로그램을 개발하고 중학생을 대상으로 한 실험수업을 통해 AI에 대한 개념과 인식의 변화 그리고 수업 만족도를 분석하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 수업 후 AI 개념과 일상생활 속 사례에 대한 이해가 향상한 것을 확인하였다. 둘째, AI가 사회에 미치는 영향력에 대한 인식이 형성되고, 개인정보, 초지능화, 신뢰성에 대한 두려움이 낮아진 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 수업 만족도를 보면 AI에 대한 이해, 수업에 대한 재미, AI에 대한 흥미와 관심, 다른 친구에게 추천 관련 항목이 모두 높게 나타났다. 이상의 결과를 토대로 초·중등학교의 AI 교육을 위한 시사점을 논의하였다.
본 연구의 목적은 인공지능(AI)과 관련한 기술적 지식과 사회적 영향력에 대한 균형 잡힌 시각을 길러주는 교육 프로그램을 개발하고 그 효과성을 살펴보는 것에 있다. 이를 위해 구성주의적 접근에 기초한 교육 프로그램을 개발하고 중학생을 대상으로 한 실험수업을 통해 AI에 대한 개념과 인식의 변화 그리고 수업 만족도를 분석하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 수업 후 AI 개념과 일상생활 속 사례에 대한 이해가 향상한 것을 확인하였다. 둘째, AI가 사회에 미치는 영향력에 대한 인식이 형성되고, 개인정보, 초지능화, 신뢰성에 대한 두려움이 낮아진 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 수업 만족도를 보면 AI에 대한 이해, 수업에 대한 재미, AI에 대한 흥미와 관심, 다른 친구에게 추천 관련 항목이 모두 높게 나타났다. 이상의 결과를 토대로 초·중등학교의 AI 교육을 위한 시사점을 논의하였다.
The purpose of this study is to develop the educational programs for cultivating balanced view of technical understanding and social impact on Artificial Intelligence (AI). To this end, an educational program based on a constructivist approach was developed. Through an experimental class for middle ...
The purpose of this study is to develop the educational programs for cultivating balanced view of technical understanding and social impact on Artificial Intelligence (AI). To this end, an educational program based on a constructivist approach was developed. Through an experimental class for middle school students we analyzed the concept and perception of AI and the satisfaction of the class. The main results are as follows. First, students' understanding of the concept and the cases of AI in their daily lives has improved. Second, the recognition of the impact of AI on society has emerged and concern about social impact have been lowered. Third, in terms of program satisfaction, all the factors such as understanding of AI, interest in class, interest in AI were high. With these results, we discussed the implications for AI education in elementary and secondary school.
The purpose of this study is to develop the educational programs for cultivating balanced view of technical understanding and social impact on Artificial Intelligence (AI). To this end, an educational program based on a constructivist approach was developed. Through an experimental class for middle school students we analyzed the concept and perception of AI and the satisfaction of the class. The main results are as follows. First, students' understanding of the concept and the cases of AI in their daily lives has improved. Second, the recognition of the impact of AI on society has emerged and concern about social impact have been lowered. Third, in terms of program satisfaction, all the factors such as understanding of AI, interest in class, interest in AI were high. With these results, we discussed the implications for AI education in elementary and secondary school.
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문제 정의
이상을 통해 보았을 때, 본 연구는 다소 어렵게 인식될 수 있는 AI에 대한 수업을 구성주의적 수업 설계를 통해 개선할 수 있는 단서를 제공하는 것에 그 의의가 있다. 또한, AI의 원리에 대한 이해와 사회적 영향력에 대한 교육을 균형감 있게 제안하는 시범적인 사례라고 할 수 있다.
4차 산업혁명의 대두로 미래 AI 기반 사회에 필요한 역량을 기르기 위해서는 학생들에게 AI의 올바른 소비자 이자 설계자(또는 개발자)로서의 경험을 제공하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구는 AI에 대해 사전 지식이 없는 중학생을 대상으로 AI에 대한 이해와 사회적 영향력 교육 프로그램을 설계하고 적용하여 그 효과를 분석하였다.
인공지능에 대한 균형 잡힌 접근은 새로운 기술에 대한 비판적인 시각을 가질 수 있도록 하여 소외계층에 대한 시스템의 악영향을 방지하고, 미래에 더 공정한 시스템을 구축할 수 있는 기초 역량을 제공할 수 있게 된다[6]. 이에 본 연구에서는 이러한 균형감 있는 AI 교육을 위해 학생들에게 AI의 올바른 소비자이자 설계자(또는 개발자)로서의 경험을 제공하고자 한다. 이를 위해, Papert(1980)와 Resnick (2017) 등이 주장하는 것과 같이 구성주의(Constructivism) 접근을 토대로 한 교육 프로그램을 설계하고 적용한다[7][8].
가설 설정
셋째, AI 시스템은 가치중립적이지 않고 사회적 쟁점을 가질 수 있다는 것을 이해한다. 넷째, AI 시스템이 미래 사회에 미칠 영향력을 이해한다.
제안 방법
AI에 대한 인식 영역은 ‘AI하면 떠오르는 단어(연상 단어)’를 응답하는 개방형 문항, 그리고 ‘AI 윤리 이슈 관련 두려움(3문항)’을 5점 척도로 묻는 문항으로 이루어졌다.
수업 후 실시한 수업 만족도는 기술통계를 활용해 각 수업의 도움 정도, 주제별 재미와 만족도 그리고 흥미 향상 정도와 추천 정도를 각각 분석하였다. 끝으로, 수업 전반에 대한 소감을 묻는 개방형 질문은 주요 응답을 주제별로 그룹화하여 제시하였다.
끝으로, 분석 방법을 살펴보면 AI의 이해와 인식 관련 사전/사후 분석을 위해서는 SPSS 23을 활용해 대응표본 t검증을 실시하였다. 단, 개방형 문항의 경우 사전/사후 간의 키워드의 빈도(Term Frequency) 변화를 통해 AI에 대한 학생들의 인식 변화를 살펴보았다.
첫째, AI에 대한 이해와 인식에 대한 사전·사후 분석을 위해 수업 전에 사전 조사를 실시하였다. 둘째, AI의 이해와 사회적 영향력 교육 프로그램을 10차시 진행하였다. 셋째, AI에 대한 이해와 인식 관련 사후 조사와 함께 교육 프로그램에 대한 재미와 만족도 설문을 실시하였다.
첫째, 구성주의적 접근에 기초한 교육 프로그램을 개발한다. 둘째, 중학생 대상의 수업을 통해 효과성을 분석한다. 이를 위해, AI에 대한 개념과 인식에 대한 사전/사후 분석과 수업 후 만족도 분석을 실시한다.
먼저, 사전/사후 설문을 개발하기 위해 문헌연구에서 살펴본 AI 교육 프로그램 관련 연구[16][17][18]와 AI의 사회적 영향력에 대한 인식 조사를 수행한 Northstar (2017)의 연구를 참고하였으며, 연구진 협의를 통해 본 연구의 성격에 맞게 AI의 이해 영역과 AI에 대한 인식 영역으로 재구성하였다[32].
본 교육 프로그램의 효과성을 살펴보기 위해 와 같이 프로그램의 적용 전과 후의 변화된 종속 변수를 분석해 인과관계를 추론하는 단일집단 사전/사후 분석을 설계하였다.
본 연구는 실험 수업을 위해, Breazeal, Payne, & Williams (2019)와 Payne(2019)이 제안된 학습 주제를 참고해 재구성하였다[3][29].
둘째, AI의 이해와 사회적 영향력 교육 프로그램을 10차시 진행하였다. 셋째, AI에 대한 이해와 인식 관련 사후 조사와 함께 교육 프로그램에 대한 재미와 만족도 설문을 실시하였다.
수업 후 실시한 수업 만족도는 기술통계를 활용해 각 수업의 도움 정도, 주제별 재미와 만족도 그리고 흥미 향상 정도와 추천 정도를 각각 분석하였다. 끝으로, 수업 전반에 대한 소감을 묻는 개방형 질문은 주요 응답을 주제별로 그룹화하여 제시하였다.
실험 수업은 에서와 같이 한 차시 45분, 총 10차시의 수업으로 구성하였으며, 3주에 걸쳐 진행하였다.
1-2차시 수업에서는 다양한 AI 시스템이 적혀있는 AI 빙고 게임 활동지를 보고 데이터셋과 예측값을 작성해보며, 일상생활에서 사용하고 있는 AI를 이해한다. 아울러, Teachable Machine(TM)을 활용해 직접 자신이나 친구의 다양한 사진을 찍어 데이터셋을 구성하고, 학습 모델을 만든 후, 나와 친구 등의 얼굴 인식을 해보는 활동을 한다. 이를 통해 머신러닝 기반의 AI이 데이터셋-학습 알고리즘-예측으로 구성되어 있다는 것을 이해한다.
두 번째 활동은 첫 번째 활동에서 학습한 내용을 토대로 실제 유튜브를 탐색해 보면서 유튜브 추천 알고리즘이 정말 자신을 위한 것인지 아니면 누구를 위한 것이며 무엇을 목적으로 설계되었는지 등을 논의하는 활동을 가진다. 이 후, 각 팀별로 이해관계자와 목적을 설정한 후, 각 이해관계자를 고려한 유튜브 재설계 활동을 통해 알고리즘의 목적성을 체험한다.
둘째, 중학생 대상의 수업을 통해 효과성을 분석한다. 이를 위해, AI에 대한 개념과 인식에 대한 사전/사후 분석과 수업 후 만족도 분석을 실시한다.
첫째, AI에 대한 이해와 인식에 대한 사전·사후 분석을 위해 수업 전에 사전 조사를 실시하였다.
본 연구의 구체적인 연구내용을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 구성주의적 접근에 기초한 교육 프로그램을 개발한다. 둘째, 중학생 대상의 수업을 통해 효과성을 분석한다.
대상 데이터
연구 대상자는 SW나 AI와 관련된 교육 경험이 전혀 없는 학생을 대상으로 하였으며, 중학교 1~3학년 학생 20명(남 12명, 여 8명)으로 구성되었다.
효과성 분석은 교육 프로그램(10차시)에 모두 참석한 학생 중, 설문에 누락 없이 성실히 응답한 15명(남 11명, 여 4명)을 대상으로 하였다. 수업 시작 전, 연구 대상자 전원에게 연구 참여 동의와 개인정보 수집 및 활용에 대한 동의를 받았으며 참여자 전원이 동의하였다.
데이터처리
끝으로, 분석 방법을 살펴보면 AI의 이해와 인식 관련 사전/사후 분석을 위해서는 SPSS 23을 활용해 대응표본 t검증을 실시하였다. 단, 개방형 문항의 경우 사전/사후 간의 키워드의 빈도(Term Frequency) 변화를 통해 AI에 대한 학생들의 인식 변화를 살펴보았다.
성능/효과
AI와 관련한 연상 단어 분석 결과 와 같이 사전에는 총 17개의 단어가 나타났으며, 로봇, 음성인식 서비스(지니, 시리, 빅스비 등), 기계(컴퓨터), 지능적, 그리고 영화 관련 키워드가 전체의 약 50%를 차지하고 있었다.
셋째, AI가 사회에 미치는 영향력을 이해하고, 기술에 대한 두려움이나 우려가 낮아졌다. 개인정보, 초지능화, 알고리즘 신뢰성의 세 가지 AI 이슈에 대한 염려에 대한 인식은 수업 전보다 두려움이 낮아졌다. 이러한 결과는 수업 후 학생들의 서술형 설문결과 나타난 사회에 미치는 영향력을 이해했다는 응답과 AI에 대한 친근함으로 인해 거부감이 낮아졌다는 응답 등을 통해서도 확인할 수 있다.
넷째, AI 이해와 사회적 영향력 교육에 대한 학생들의 수업 만족도는 긍정적인 것으로 나타났다. 수업에 대한 재미뿐 아니라, AI 개념 이해와 관심, 흥미가 높아졌다는 것을 볼 수 있었다.
둘째, 수업 후 학생들은 AI에 대해 영화나 미디어에 의해 알려진 표면적인 개념보다는 AI의 작동원리나 사회적 이슈와 관련된 실제적인 인식이 높아졌다. 이는 키워드 분석에서 수업 전에는 ‘로봇’, ‘음성 인식 서비스(지니, 시리, 빅스비 등)’, ‘영화 속 AI(터미네이터, 스타워즈, 트렌스포머)’, ‘알파고’ 등과 같이 미디어 등을 통해 알려진 AI 관련 단어가 주류를 이루는 반면, 수업 후에는 ‘알고리즘’, ‘데이터’, ‘머신러닝’, ‘자동추천’, ‘이해관계자’ 등 AI의 세부 기술과 관련된 개념 및 이슈 용어가 증가한 것을 통해 알 수 있다.
AI와 관련한 연상 단어 분석 결과 <표 5>와 같이 사전에는 총 17개의 단어가 나타났으며, 로봇, 음성인식 서비스(지니, 시리, 빅스비 등), 기계(컴퓨터), 지능적, 그리고 영화 관련 키워드가 전체의 약 50%를 차지하고 있었다. 사후 분석 결과 연상 단어가 총 23개로 증가하였으며, 상위 빈도로 유튜브, 알고리즘, 데이터, 머신러닝 등의 단어가 나타난 것을 알 수 있다.
둘째, 생활 주변에 사용되고 있는 다양한 AI 시스템을 이해한다. 셋째, AI 시스템은 가치중립적이지 않고 사회적 쟁점을 가질 수 있다는 것을 이해한다. 넷째, AI 시스템이 미래 사회에 미칠 영향력을 이해한다.
셋째, AI가 사회에 미치는 영향력을 이해하고, 기술에 대한 두려움이나 우려가 낮아졌다. 개인정보, 초지능화, 알고리즘 신뢰성의 세 가지 AI 이슈에 대한 염려에 대한 인식은 수업 전보다 두려움이 낮아졌다.
넷째, AI 이해와 사회적 영향력 교육에 대한 학생들의 수업 만족도는 긍정적인 것으로 나타났다. 수업에 대한 재미뿐 아니라, AI 개념 이해와 관심, 흥미가 높아졌다는 것을 볼 수 있었다. 다만, AI에 대한 관심/흥미 부분의 표준편차가 상대적으로 높게 나타나 향후 성별/학년별 차이 분석 등과 같은 심층적인 분석을 통한 보완이 필요하다.
실험 수업 후 이루어진 사후 분석 결과 모두 4점 이상으로 향상되었으며, 통계적으로도 유의미한 차이를 보이고 있다(p<0.001).
이를 통해 볼 때, AI의 개념에 대해서는 인지하고 있으나 보다 구체적인 머신러닝의 개념과 생활 속에 있는 AI 활용 사례에 대한 인식 수준은 매우 낮은 것을 알 수 있었다. 실험 수업 후 이루어진 사후 분석 결과 모두 4점 이상으로 향상되었으며, 통계적으로도 유의미한 차이를 보이고 있다(p<0.
이를 통해, 주요 역기능에 대한 두려움이 감소한 것을 알 수 있으며, 특히, 개인정보는 통계적으로도 유의미한 차이를 보였다(p<0.05).
첫째, 본 수업은 AI의 개념, 머신러닝의 개념, 그리고 AI 활용 사례에 대한 학습 개념에 대한 인식을 높였다. 특히, 머신러닝의 개념과 생활 속의 AI 사례의 경우 사전에 2점대에서 사후 4점대로 향상한 것을 볼 수 있어, 사전에는 인지되지 못한 머신러닝과 생활 속 AI의 사례에 대한 개념이 수업 후 형성된 것으로 볼 수 있다.
후속연구
수업에 대한 재미뿐 아니라, AI 개념 이해와 관심, 흥미가 높아졌다는 것을 볼 수 있었다. 다만, AI에 대한 관심/흥미 부분의 표준편차가 상대적으로 높게 나타나 향후 성별/학년별 차이 분석 등과 같은 심층적인 분석을 통한 보완이 필요하다.
본 연구는 이러한 의의에도 불구하고 한정된 시간과 소수의 학생을 대상으로 적용·검증하였다는 한계점을 지닌다. 이에 향후 학생들에게 더욱 몰입감 있는 수업을 제공하기 위한 다양한 방안과 사례들이 더욱 시도되어야 할 것이다.
이를 통해, 학생들은 다양한 AI 시스템을 설계하고 만들어 보는 과정에서 AI에 대한 기술적인 이해와 함께, 그 속에서 발생할 수 있는 윤리적/사회적 문제를 균형감 있게 경험할 수 있을 것이다.
본 연구는 이러한 의의에도 불구하고 한정된 시간과 소수의 학생을 대상으로 적용·검증하였다는 한계점을 지닌다. 이에 향후 학생들에게 더욱 몰입감 있는 수업을 제공하기 위한 다양한 방안과 사례들이 더욱 시도되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
AI 교육을 위한 5가지 빅아이디어는 어떻게 구성되어 있는가?
미국은 American Association for Artificial Intelligence (AAAI)와 미국 컴퓨터교사 협회인 Computer Science Teachers Association (CSTA)가 연합해 AI4K12 사이트를 개설하고 초·중등학생 대상의 AI 교육을 위한 ‘5가지 빅아이디어(5 Big ideas in AI)’를 포함해 다양한 교재와 온라인 강의 등을 제공하고 있다[9]. 5가지 빅아이디어를 살펴보면 [그림 1]과 같이 인지(Perception), 표현과 추론 (Representation & Reasoning), 학습(Learning), 상호작용 (Natural Interaction), 그리고 사회적 영향력(Social Impact)으로 구성되어 있다.
초·중등학생 대상의 AI 소양 교육을 위해서는 머신러닝, 딥러닝 등으로 대표되는 기술적인 주제를 가르치는 것만으로는 충분하지 않은 이유와 그 문제를 해결하기 위해 어떻게 가르쳐야 하는가??
하지만 초·중등학생 대상의 AI 소양 교육을 위해서는 머신러닝, 딥러닝 등으로 대표되는 기술적인 주제를 가르치는 것만으로는 충분하지 않다[3]. 몇몇 연구에 따르면, 기술적으로 가치중립적 또는 객관적으로 홍보되고 있는 AI 시스템이 실제로는 성별과 피부색에 따른 편향성을 가지고 있다거나, 특정 인종차별을 옹호하는 발언을 하는 등의 윤리적 이슈가 보고되고 있다[4][5]. 이와 같이 AI 시스템은 객관적이지 않을 수 있을 뿐만 아니라 의도하지 않았던 결과를 초래할 위험이 있기 때문에 기술적 이해와 사회적 영향력에 대한 이해를 연계해서 가르쳐야 한다.
AI 시스템이 갖는 윤리적 문제점으로 나타나는 것은 무엇인가?
하지만 초·중등학생 대상의 AI 소양 교육을 위해서는 머신러닝, 딥러닝 등으로 대표되는 기술적인 주제를 가르치는 것만으로는 충분하지 않다[3]. 몇몇 연구에 따르면, 기술적으로 가치중립적 또는 객관적으로 홍보되고 있는 AI 시스템이 실제로는 성별과 피부색에 따른 편향성을 가지고 있다거나, 특정 인종차별을 옹호하는 발언을 하는 등의 윤리적 이슈가 보고되고 있다[4][5]. 이와 같이 AI 시스템은 객관적이지 않을 수 있을 뿐만 아니라 의도하지 않았던 결과를 초래할 위험이 있기 때문에 기술적 이해와 사회적 영향력에 대한 이해를 연계해서 가르쳐야 한다.
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