AI Literacy for All: Adjustable Interdisciplinary Socio-technical Curriculum
AI 리터러시의 필요성과 새로운 접근
AI 기술이 사회 전반에 급속히 확산되면서 AI 리터러시의 중요성이 날로 커지고 있다. 맥킨지(McKinsey) 보고서에 따르면 2030년까지 약 70%의 기업이 최소 한 가지 이상의 AI 기술을 도입할 것으로 전망된다. 이는 AI에 대한 포괄적인 이해가 현대 사회를 살아가는 데 필수적임을 시사한다.
노스캐롤라이나 샬럿 대학교 연구진은 전통적인 AI 교육의 한계를 지적하며, 기술과 사회를 통합적으로 다루는 새로운 교육과정을 제안했다. 기존의 AI 교육이 AI 원리의 이해, 수학적 기반, 프로그래밍 기술 습득 등 기술적 측면에 치중했다면, 이번에 제시된 커리큘럼은 기술과 사회를 균형 있게 다루는 학제간 접근을 시도한다.
AI 리터러시의 유형과 범위
연구진은 AI 리터러시를 다섯 가지 유형으로 구분한다.
첫째, 기술적 AI 리터러시는 프로그래밍, 머신러닝 알고리즘, 데이터 과학 모델 등 AI 시스템의 개발과 이해에 필요한 기본 기술을 포함한다.
둘째, 생성형 AI 리터러시는 챗GPT나 빙(Bing)과 같은 생성형 AI 기술의 이해와 상호작용에 초점을 맞춘다.
셋째, 일반 AI 리터러시는 스마트폰, 홈 어시스턴트, 온라인 서비스 등 일상적인 AI 애플리케이션의 이해와 활용을 다룬다.
넷째, 윤리적・사회적 AI 리터러시는 프라이버시, 보안, 공정성, 투명성 등 AI의 사회윤리적 함의를 다룬다.
다섯째, 인지적・메타인지적 AI 리터러시는 AI 시스템과의 상호작용과 적응에 필요한 인지 기술, 문제 해결 능력, 의사결정 능력을 포함한다.
4대 핵심 축으로 구성된 AI 리터러시 커리큘럼
연구진이 제시한 AI 리터러시 교육과정은 다음 네 가지 핵심 축으로 구성된다.
첫 번째 축은 ‘AI의 범위와 기술적 차원의 이해’다. 이는 AI와 머신러닝의 기본 개념과 하위 분야에 대한 이해를 바탕으로 한다. 또한 기호적 AI와 연결주의적 AI를 통한 지식 표현 방식을 학습하고, 대규모 언어 모델(LLM)의 기술적 기반을 이해하는 내용을 포함한다.
두 번째 축은 ‘생성형 AI와의 책임 있는 상호작용’이다. 여기서는 오픈소스와 클로즈드소스 LLM의 특성을 이해하고, 학문적/전문적 진실성을 확보하는 방법을 다룬다. 또한 효과적인 프롬프트 엔지니어링 방법을 학습하여 AI와의 생산적인 상호작용을 도모한다.
세 번째 축은 ‘윤리적이고 사회적으로 책임 있는 AI 활용’을 다룬다. AI 보안과 프라이버시 이슈를 이해하고, 설명 가능한 AI와 인간 중심 AI의 중요성을 학습한다. 더불어 AI 시스템의 평가와 검증 방법을 통해 책임 있는 AI 활용 방안을 모색한다.
네 번째 축은 ‘AI의 사회적 영향과 미래’를 조망한다. AI에 대한 문화적 인식과 신뢰 구축 방안을 탐구하고, AI 정책과 제도적 프레임워크를 이해한다. 또한 지속가능한 발전을 위한 AI 활용 방안을 모색하여 미래 사회의 변화에 대비한다.
교육 대상별 맞춤형 접근
이 커리큘럼의 가장 큰 특징은 교육 대상에 따라 내용과 깊이를 조정할 수 있다는 점이다.
K-12 교육에서는 구조화된 방식으로 기본 개념을 소개한다. 초등학생은 기초 개념을, 중고등학생은 점진적으로 기술적 기반과 사회기술적 개념을 학습한다. 스크래치와 같은 블록 기반 코딩 도구를 활용한 상호작용적 학습과 로봇공학, 신경망 시뮬레이션 등 실습 프로젝트를 통해 이해를 돕는다.
대학 교육에서는 CS 전공자와 비전공자의 교육 목표를 차별화한다. CS 전공자는 AI의 기술적 요소를 깊이 있게 다루는 반면, 비전공자는 윤리적・사회적 함의에 더 중점을 둔다. 학부생은 특히 학문적 진실성에 초점을 맞추며, 대학원생은 연구와 전문 응용 분야에 중점을 둔다.
성인 교육은 지속적인 교육과 전문성 개발에 초점을 맞춘다. 업계 사례 연구를 중심으로 하며, 워크숍 형태의 활동을 통해 AI 도구의 실제 활용법을 학습한다.
일반 시민 교육은 커뮤니티 워크숍, 공개 강좌, 온라인 모듈 등 다양한 형태로 제공된다. 가상 비서나 추천 시스템 등 일상적인 AI 애플리케이션을 활용한 상호작용 세션을 통해 기술을 이해하고, AI 관련 뉴스 기사의 이해와 AI 신화의 해체를 통해 비판적 미디어 리터러시를 함양한다.
연구 방법론과 커리큘럼 개발
이 커리큘럼은 AI 리터러시에 대한 광범위한 문헌 검토를 바탕으로 개발됐다. 연구진은 기술적 접근과 사회기술적 접근을 아우르는 기존의 AI 리터러시 및 AI 교육 과정을 분석했다. 또한 “평생 AI 교육의 다양성 증진”을 주제로 한 NSF 후원 워크숍과 “AI 교육 및 연구의 다양성 증진”을 주제로 한 2024 AAAI 봄 심포지엄의 발표, 관찰, 토론 내용을 델파이 방법을 통해 분석했다.
개발된 커리큘럼은 2학점 일반교양 과정, 3학점 CS 전공 학부/대학원 과정, 중고등학생 대상 여름 캠프 등 다양한 교육 환경에서 실제 적용되고 검증됐다.
AI 리터러시의 새로운 지평
이 연구는 AI 리터러시가 단순한 기술 이해를 넘어 사회적, 윤리적 측면을 포괄해야 함을 강조한다. 연구진은 이 교육과정이 AI 시대를 살아가는 모든 시민에게 필요한 새로운 형태의 리터러시를 정립하는 데 기여할 것으로 기대한다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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