샌프란시스코에서 배우는 정보 및 AI 융합 교육의 학교 현장 적용 방안

– 정보·컴퓨터 교사 관점으로 -

숭문고등학교  교사 박혜미

주요 활동 개괄

▸AI 융합 교육의 필요성 및 AI 리터러시

  Common Sense Media(Jamie Nunez, Daniel 등) 2024.08.06.(화)

  Foothill College, ETI, KCI Maker Space(Christian Pindedo 등) 2024.08.07.(수)

  Silicon Valley Leaders Seminar(MS, Waymo 등) 2024.08.09.(금)

▸알고리즘 중심의 정보 교육

  Hacker Dojo(Jorge Zavala) 2024.08.05.(월)

  Computer History Museum 2024.08.08.(목)

  Intel Museum 2024.08.08.(목)

  Apple Visitor Center 2024.08.10.(토)

  Google Bay View Campus 2024.08.10.(토)

▸프로젝트 중심의 정보 교육을 통한 문제해결력 함양

  Hacker Dojo(Jorge Zavala) 2024.08.05.(월)

  Stanford University 2024.08.08.(목)

주요 활동 및 시사점

실리콘밸리는 전세계적으로 혁신과 기술의 중심지로 알려져 있으면 인공지능(AI; Artificial Intelligence) 분야가 교육에서도 중요성이 커지는 만큼 실리콘밸리의 테크 기업들의 인사이트를 확인하고 이를 교육에 적용한 사례를 체험할 수 있는 연수였습니다. 이번 연수에서는 Foothill College와 Standford University를 비롯한 주요 교육 기관을 방문하여 최신 AI 기술이 교육에 접목된 형태를 확인하였으며 미국 내 AI 융합 교육의 현황과 방향성에 대해 이해할 수 있는 기회를 가졌습니다. 또 여러 테크 기업들과의 세미나를 통해서 교육과 기술 산업이 상호작용하는 모습을 확인할 수 있었습니다. 본 연수를 통해 AI 융합 교육이 교육의 새로운 패러다임을 어떻게 제시하고 있는지 체험할 수 있었습니다.

  AI 교육 분야는 AI 내용 교육, AI 활용 교육, AI 융합 교육(Artificial Itnelligence Covergence Education)으로 나눌 수 있습니다. 여기서 인공지능(AI) 융합 교육이란 AI 기술을 여러 교과에 적용하는 교육 방법을 의미하며 이 과정에서 인공지능 소양을 함양하며 효과적인 학습을 도모하는 것을 목적으로 합니다 (최숙영, 2023). 2022 개정 교육과정(교육부, 2022)을 살펴보면 초등학교 실과 6학년부터 인공지능을 만드는 과정을 체험하도록 되어 있으며 중학교에 와서는 학습에 필요한 데이터를 수집, 분류하는 데이터 전처리 과정이 들어가 있습니다. 고등학교 정보 교과에서는 머신러닝에 대한 개념 설명이 포함되어 있고 진로 선택 과목인 인공지능 기초 및 데이터 과학에서는 머신러닝을 직접 구현하도록 되어 있습니다. 그리고 정보 이외의 교과 군에서는 디지털 소양을 함양할 수 있도록 기초 소양에 ‘디지털 소양’을 포함한 것이 2022 개정 교육과정의 가장 큰 특징이라고 할 수 있습니다. 즉, 정보 교과에서는 AI 내용 교육을 실시하고 전교과에 걸쳐 AI 활용 교육 및 AI 융합 교육을 진행하도록 요구되고 있습니다. 미국 내에서 만난 여러 교육 기관에서는 AI 교육의 필요성, 특히 교사를 대상으로 한 연수의 필요성에 대해서 강조하고 있었습니다. 가장 큰 이유에는 ‘Digital Divide’, 즉 정보 격차가 있었습니다. Foothill College의 Christian Pinedo가 말하길 정보 격차는 미국 내 학교의 큰 이슈 중에 하나라고 합니다. Common Sense Media에서도 동일한 내용이 있었는데 많은 학생들이 chat GPT를 비롯한 생성한 AI를 활용하여 교육 활동에 참여하지만 대략 20%의 학생들은 이러한 인공지능을 전혀 활용하지 않는다고 답하였습니다. 이는 ‘cheating’을 하지 않는 모범적인 학생을 의미하지 않습니다. 도구로서 인공지능(AI)을 활용하지 못하는 인공지능 소외 계층이라고 바라 볼 수도 있습니다. 그래서 이러한 교육에서의 정보 격차를 줄이기 위한 노력이 필요하다는 것을 강조하였습니다. 그리고 이러한 교육격차를 줄이기 위해서는 교사들의 격차도 줄여야합니다. Commons Sense Media에서는 교사들을 위한 여러 사업들도 진행 중인데 그 이유 중 하나를 ‘Students learn faster than teachers(학생들은 교사보다 빠르게 배운다.).’ 라고 설명하였습니다. 교사의 정보 격차는 교실 내의 정보가 격차가 될 것이고 이는 학생들의 정보 격차를 심화시킬 수 있습니다. 국내에서도 교실혁명 선도교사를 비롯하여 다양한 교사 대상의 연수를 활발하게 진행하는 것은 이러한 교사들의 정보 격차를 줄이기 위한 방법으로 볼 수 있을 것 같습니다. 그러나 이러한 연수는 일부 인공지능에 관심 있는 교사가 대상이 되어서는 안되고 전국 모든 학교의 모든 교사가 되어야 할 것이란 것을 확신하는 계기가 되었습니다.

  리터러시(Literacy)는 ‘글을 읽고 쓸 줄 아는 능력’으로 다른 말로는 ‘문해력’이라고 하기도 합니다. 1990년대에 디지털 리터러시(Digital Literacy)가 등장하였으며 2020년대에 들어 인공지능 리터러시(AI Literacy)가 등장하였습니다. AI 리터러시에 대해 정의하기 위한 연구가 여전히 진행되고 있으나 아직 협의에 이른 개념은 존재하지 않고 있습니다. Long과 Magerko(2020)는 AI 리터러시에 대해 인공지능(AI) 기술에 대해 비판적으로 평가를 내릴 수 있고 인공지능(AI)과 사용자 간의 효과적인 소통 및 협업이 가능하며 온라인 환경은 물론이고 가정과 직장을 비롯한 오프라인 환경에서도 인공지능(AI)을 유용하게 사용할 수 있는 역량으로 정의하고 있습니다. 이는 인공지능(AI) 기술 특성에 대한 이해와 평가 그리고 활용을 모두 포함하는 개념입니다.

  미국에서 만난 Common Sense Media와 KCI Maker Space에서는 AI 리터러시를 강조하였으며 이는 우리나라의 형태와는 조금 차이가 있었습니다. 현재 우리나라에서 AI 리터러시의 인공지능 알고리즘 부분은 AI 융합 교육이 아닌 정보 교과의 영역으로 남겨두고 있다는 데에 차이가 명확하였습니다. 특히 Common Sense의 Education 부서에서 근무하는 Daniel은 교사들을 대상으로 한 AI 리터러시 교육 프로그램을 기획 및 개발하였습니다. 그는 한국에서의 AI 리터러시 함양을 위한 교육 과정에 어떤 내용들이 포함되고 있으며 이를 위한 교사 교육이 어떻게 진행되고 있는지 궁금해 하였습니다. 이야기를 나누어 보았을 때 미국은 50개의 주가 독립적으로 운영된다는 점에서 대부분의 주는 가이드라인조차도 미비하였으며 인공지능(AI) 알고리즘을 교육한다는 점에서 컴퓨터과학(Computer Science) 교육과 인공지능(AI) 리터러시 교육을 구별하지 못하는 경우가 많다는 이야기를 하였습니다. 이는 한국에서도 마찬가지이며 AI 리터러시에 대한 인식 자체가 부족하며 관련된 교사 교육이 필요함을 확인할 수 있었습니다. 한국에서도 인공지능(AI) 리터러시의 개념이 여전히 생소하게 받아들이는 것 같습니다. 디지털 리터러시의 중요성을 깨닫고 이에 대한 교육을 범교과적으로 실시하고 있으나 디지털 리터러시를 포함하는 개념인 AI 리터러시는 정보 교과의 영역으로만 남겨두고 있습니다. AI 리터러시에서 요구되는 덕목은 문제를 발견하였을 때 적절한 데이터를 수집하고 상황에 따른 기계학습 기법을 선택하고 사용하여 문제를 해결하는 것을 포함합니다. 이를 위해서 학생들은 어떤 상황에서 어떤 기계학습 방법이 유용하지 알아야 하기에 기계학습, 즉 머신러닝 기법, 인공지능(AI) 알고리즘에 대한 교육이 필요하며 이는 2022 개정 교육과정 포함되어 학생들에게는 가르쳐야 할 영역으로 존재하나 교사들도 그 개념을 알고 각자의 교과 수업에서 적용하는 것이 필요함을 확인할 수 있었습니다.

  인공지능(AI) 교육이 들어오는 것은 당연한 흐름이고 이미 막을 수 있는 단계가 아닙니다. 이를 해외 연수를 통해 미국 내의 교육 상황을 확인하고 더욱 확신할 수 있게 되었습니다. 교사들이 사용하지 않는다고 할지라도 이미 많은 학생들은 인공지능(AI)을 일상 속에서 접하고 있으며 사용하고 있다는 점에서 교육, 교사, 학교가 학생들을 통제할 수 없습니다. 또한 인공지능(AI)을 사용하는 것 자체가 나쁜 것이라고 할 수 없습니다. 학교에서는 이런 인공지능(AI) 관련 도구들을 활용함에 있어 학생들이 윤리적 기준을 지킬 수 있도록 교육하고 새로운 도구, 서비스가 나왔을 때 빠르게 적응하고 활용할 수 있도록 하는 교육이 필요하다는 생각이 들었으며 인공지능 교육이 강조되고 있으나 그 가이드라인이 명확하지 않아 정보 교과와의 위계 문제가 지속적으로 생기므로 이를 해결하기 위한 가이드라인이 필요해 보입니다.

  또한 항상 정보 교육이 선행되지 않고 이는 학교별, 교육과정별 차이가 있을 수 있으므로 각 교과에서 인공지능(AI) 도구 활용시 반드시 위험성과 더불어 AI 윤리 교육을 명확하게 진행해야 하며 그를 위한 교사 연수가 절실함을 확인하는 연수였습니다.