인공지능 최첨단교육시스템을 활용한 교육사례

문서 내 토픽

1. 인공지능(AI) 최첨단 교육시스템의 평생교육분야 필요성

4차 산업혁명을 대비하기 위해서는 핵심 기술 보유가 중요한데, 그 중에도 핵심 기술을 선점하는 것이 곧 국가 경쟁력과 밀접한 관련을 가지기 때문이다. 인공지능 기술은 단연 가장 많은 비중을 두는 핵심 기술로 꼽을 수 있는데, 정부는 국가 경쟁력 강화에 인공지능 기술을 우선으로 하고 있으며, 인공지능 인재 양성을 위하여 초?중?고, 대학교 및 대학원까지 인공지능 교육에 막대한 예산을 투자하여 교육을 강화하고 있다. 평생교육은 우리나라의 재도약을 위한 사회시스템으로써 중요성이 점점 증가하고 있는 만큼 이전의 평생교육 기반을 혁신하고 새로운 플랫폼을 구성하기 위한 정책의 필요성도 함께 커지고 있다.
2. 초?중?고등학교 인공지능 교육 현황

우리나라는 2019년 12월 대통령 주재로 열린 국무회의에서 과학기술정보통신부를 비롯하여 전 부처가 참여하여 'AI 국가전략'을 발표하였는데, 'AI를 가장 잘 활용하는 나라'가 될 수 있도록 학생, 교원, 재직자, 일반인, 장애인 등 사회 구성원 모두 포함하는 전 국민 인공지능 교육체계구축 추진전략을 제시하였다. 초등학교 3~6학년까지는 인공지능 활용 사례와 개념의 이해, 중학교 1~3학년까지는 표현 및 추론, 머신러닝 기초, 고등학교 1~2학년까지는 머신러닝 심화, 인공신경망이 주요 교육 내용으로 구성되어 있다.
3. 대학교(원) 인공지능 기초교육 현황

과학기술정보통신부는 인공지능 인재 양성을 위하여 2019년도에 인공지능 대학원 5개교 선정을 시작으로 2020년도에는 3개교를 추가 선정하여 인공지능 대학원을 8개교로 확대하였다. 또한 2015년도부터 선정된 SW중심 대학을 통하여 SW 전문 인력 양성, SW 인력 양성 저변 확대, 실효성 있는 산학협력, SW 특화 교육환경 구축, SW 가치 확산 등을 실현하고 있다. 그러나 인공지능 전문 인력 양성 외에도 인공지능 융합 인력 양성을 위해서는 여러 분야의 비전공자 대상의 인공지능 기초교육이 제공되어야 한다.
4. 우리 나라의 평생교육 2030 기본 구상

4차 산업혁명 및 사회문제 해결을 위한 새로운 평생학습 및 인재육성 정책을 마련해야 하고 이를 사회적 인식 변화, 과학기술 혁신, 교육 혁신의 3가지 주제로 마련해야 할 것이다. 특히 교육 혁신은 새로운 역량 체계 마련 및 온라인/무형식학습의 활성화, 일자리 기반 지원, 불평등성 해소 접근 등의 화두를 중요하게 포함할 필요가 있다. 이와 함께 운영체계로서 전문가 중심의 위원회 구성, 민간-대학-정부의 연계체계 운영, 평생학습-노동-산업-과학의 오픈 플랫폼 운영 등이 필요하다.
5. 정부별 주요 평생교육 정책 동향 및 성과 분석

평생교육이 하나의 국가적 정책으로 주목받기 시작한 것은 2000년대 이후 국가적 차원의 평생교육종합계획 수립을 통해서이다. 제1차 평생학습진흥종합계획, 제2차 평생교육진흥기본계획, 제3차 평생교육진흥기본계획을 통해 전국 수준의 평생교육 정책을 운영하는 핵심 기준이 되었다. 그러나 이 시기의 평생교육 정책은 균형감 있게 모두 추진하고 있지 못함을 알 수 있다.
6. 평생교육개혁 우수사례 분석

미래사회에서 개별 사회구성원의 평생교육 분야 경험을 통합하고 활용하는 정책 방향과 관련하여 미국의 온라인 개방대학(MOOC)의 학위과정, 미국의 플러스50 이니셔티브, 핀란드의 스타트업 사우나(Startup Sauna)를 분석하였다. 사회 내 다양한 영역의 통합을 통한 미래사회의 평생교육 체제 확립 정책 방향과 관련하여 호주의 국가장애전략 2010~2020, 세계은행의 STEP 프로그램, 일본의 인재육성 이니셔티브, 독일의 NEPS(National Educational Panel Study)를 분석하였다.
7. 평생교육에서의 인공지능 교육 개선방안

첫째, 평생교육과정 중 인공지능 각각에 집중하고, 인공지능은 기초 수준의 내용으로 구성하여 난이도를 조절할 필요가 있다. 둘째, 어렵다고 느끼는 부분에 대해서는 인공지능 교양필수 수업을 듣고 나면 어디에 어떻게 활용해야 할지를 스스로 찾아갈 수 있도록 흥미도와 동기부여 등을 고취시켜야 한다. 셋째, 평생교육기관별로 인공지능 교육 내용을 차별화하여 인공지능 융합 교육이 될 수 있도록 지원할 필요가 있다. 넷째, 막막하고 어렵다고 느끼는 인공지능에 대하여 보다 자세한 설명과 다양한 실습 예제를 담고 있는 교재를 제공할 필요가 있다.
8. 인공지능 기반 평생교육 운영 방안

코로나19 특수 상황이 진정되면 당초 계획했던 혼합형 학습(Blended Learning) 방식으로 수업을 진행할 것이다. 시?공간을 초월하는 온라인이 가지는 장점을 활용하여 학습 내용을 이해될 때까지 반복하여 학습할 수 있도록 지원하고 해결하지 못하는 부분은 오프라인에서 지원하면 교육의 효과가 높아질 것으로 기대한다. 또한, 학생으로 하여금 생성형 AI를 활용해 실제적인 문제 해결 과정을 배우고, 개인이나 팀 프로젝트를 통해 영상과 이미지 제작, 고급 프롬프트 엔지니어링, 실전AI기반 서비스에 참여하는 교육을 운영할 필요가 있다.
9. 인공지능 기반 평생교육 활성화 방안

많은 학습자가 생성형 AI를 교육 과정, 코딩 제작, 작품 제작에 활용하여야 한다. AI 기반 Active Learning 강의실을 구축해 학습자의 학습 패턴을 실시간으로 분석해 '맞춤형 교육과정'을 학습자에게 제공해야 한다. AI휴먼 기술을 통해 생성된 AI가상 교수 생성(임용)을 통해 평생교육 학습의 온라인 강좌 및 실시간 튜터링 등에 활용하면 더욱 효과적일 것으로 기대된다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 주제2: 초?중?고등학교 인공지능 교육 현황

초중고 교육 현장에서 인공지능 교육은 아직 초기 단계에 있습니다. 일부 선도적인 학교에서 AI 기초 교육, 코딩 교육, 프로젝트 기반 AI 활용 교육 등을 시도하고 있지만, 전반적인 교육 과정 및 교육 환경의 개선이 필요한 상황입니다. 교육부와 지자체 차원에서 AI 교육 표준 커리큘럼 개발, 교사 연수 및 전문성 강화, 첨단 AI 교육 인프라 구축 등의 노력이 이루어지고 있습니다. 그러나 아직 교육 현장의 AI 교육 수준과 교육 효과에 대한 체계적인 평가와 개선이 필요한 상황입니다. 향후 AI 기술의 발전과 사회적 요구에 발맞추어 초중고 AI 교육이 체계화되고 내실화되어야 할 것입니다.
2. 주제4: 우리 나라의 평생교육 2030 기본 구상

우리나라의 평생교육 2030 기본 구상은 급변하는 사회 환경 변화에 대응하고, 개인과 사회의 지속가능한 발전을 위한 중장기 청사진을 제시하고 있습니다. 주요 내용으로는 ▲ 개인 맞춤형 평생학습 체계 구축, ▲ 지역 중심 평생학습 생태계 조성, ▲ 평생학습 기회의 보편적 접근성 제고, ▲ 평생학습 인프라와 거버넌스 강화 등이 포함됩니다. 특히 AI, 빅데이터, 온라인 교육 등 첨단 기술을 활용한 평생교육 혁신이 강조되고 있습니다. 이를 통해 개인의 자기주도적 학습 역량 강화, 지역 간 교육 격차 해소, 평생학습 기회의 보편적 접근성 제고 등이 실현될 것으로 기대됩니다. 다만 이를 위해서는 정부, 지자체, 교육기관, 기업 등 다양한 주체들의 협력과 지속적인 투자가 필요할 것으로 보입니다.
3. 주제6: 평생교육개혁 우수사례 분석

평생교육 분야에서 우수한 사례로 주목받고 있는 것들은 다음과 같습니다. 첫째, 지역 중심 평생학습 체계 구축 사례로 경기도의 '행복학습센터'를 들 수 있습니다. 이는 지역 특성에 맞는 맞춤형 평생학습 프로그램을 제공하고, 지역사회 자원을 연계하여 평생학습 생태계를 조성한 사례입니다. 둘째, 취약계층 대상 평생교육 지원 사례로 서울시의 '서울배움터'를 들 수 있습니다. 이는 저소득층, 장애인, 다문화가정 등 소외계층의 학습 기회를 확대하고, 자립 역량 강화를 지원하는 사례입니다. 셋째, 첨단 기술 활용 평생교육 혁신 사례로 경북 포항시의 'AI 기반 평생학습 플랫폼'을 들 수 있습니다. 이는 AI와 빅데이터 기술을 활용하여 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 학습자 데이터 분석을 통한 교육 서비스 개선을 시도한 사례입니다. 이러한 우수 사례들은 평생교육 분야의 혁신 방향을 제시하고 있습니다.
4. 주제8: 인공지능 기반 평생교육 운영 방안

인공지능 기술을 활용한 평생교육 운영을 위해서는 다음과 같은 방안이 필요합니다. 첫째, AI 기반 개인 맞춤형 학습 플랫폼을 구축해야 합니다. 학습자의 학습 스타일, 선호도, 학습 진척도 등을 분석하여 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 둘째, AI 기반 학습 분석 및 학습자 지원 시스템을 도입해야 합니다. 학습자의 학습 행태와 성과를 실시간으로 분석하여 개별 학습자에게 맞춤형 피드백과 조언을 제공할 수 있습니다. 셋째, AI 챗봇 등 지능형 학습 지원 서비스를 활용해야 합니다. 학습자의 질문에 즉각적으로 답변하고, 학습 과정에서 발생하는 어려움을 해결할 수 있습니다. 넷째, 교·강사의 교육 역량 강화를 위해 AI 기술을 활용해야 합니다. AI 기반 교수학습 콘텐츠 개발, 교수법 개선, 학습 데이터 분석 등을 통해 교육의 질적 향상을 도모할 수 있습니다. 이와 같은 AI 기술 활용은 평생교육의 접근성, 효과성, 효율성을 높일 수 있을 것입니다.

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