AI 교육 현황 및 문제점 극복을 위한 제안

향후 AI 기술 발전의 추세가 미래 우리 사회와 경제에 미치는 영향에 연구하는 ‘소이경제사회연구소 AI연구회’에서 <AI와 사회변화>라는 책이 최근 출간되었습니다. 13명의  AI 각 분야 전문가들의 견해가 담겨져 있어, AI 기술의 발전에 따라 우리는 어떤 대응을 해야 하는지를 조망해볼 수 있는 좋은 개론서라는 생각을 했습니다. 책의 내용 중  ‘AI 인재양성과 교육 혁신’에 대한 내용 중 청소년 및 대학교 교육 및 평생학습 내용 중심으로 흥미로웠던 내용을 요약 정리해 봅니다.

AI 인재양성과 교육 혁신

AI 기술 발전과 디지털혁신은 새로운 성장 기회의 제공 뿐 만 아니라 일자리의 변화와 계층 간 갈등, AI로 인한 부작용 등 혼란도 우려됩니다. 이런 도전과 위협에 능동적으로 대처하기 위해서는 AI와 디지털 역량을 가진 인재를 서둘러 체계적으로 육성할 필요가 있죠. AI시대 기존의 기술을 빨리 모방 학습하는 인재가 아닌, 새로운 혁신과 비즈니스모델을 창조하는 인재가 중요해집니다. 이는 AI 기술에 대한 학습 뿐 아니라 미래의 새로운 경로를 탐색하고 도전하는 인재를 키우기 위한 교육 방식의 근본적인 혁신이 필요합니다.

AI 인재 역량과 유형의 분류

2021년 발표된 맥킨지 보고서에서는 AI로 인해 요구되는 4가지 역량을 하기와 같이 제시합니다.

1) 인지적 역량 (비판적 사고와 기획, 의사소통과 창의성)
2) 인간관계 역량 (협상이나 사회적 관계, 팀워크)
3) 자기리더십 (자신의 성찰과 관리, 기업가정신과 목표의식과 성취감)
4) 디지털 역량 (디지털 리터러시, 소프트웨어 이해와 개발, 디지털 시스템 이해)

AI와 4차산업혁명 시대의 성과는 컴퓨터를 이용해 문제를 해결하는 능력인 컴퓨팅 사고력(computational thinking)에 따라 성패가 달려있다고 할 수 있습니다.

Defining the skills citizens will need in the future world of work (출처: https://www.mckinsey.com/industries/public-and-social-sector/our-insights/defining-the-skills-citizens-will-need-in-the-future-world-of-work)

초중등 과정의 AI 혁신

기존 세대의 구구산 계산 능력처럼 미래 세대에게는 컴퓨팅 사고력을 초중등 교육부터 키울 수 있도록 SW 코딩과 이를 통한 문제해결 사고방식을 학습해야 합니다.
또한 관련 SW나 AI 교육을 위한 컨텐츠와 도구의 개발도 시급히 필요합니다. 이런 문제를 우리가 선응적으로 대처하기 위해 서강대 서정연 교수는 하기와 같이 제안합니다.

1) 필수 컴퓨팅 사고력 교육 시간 확보 : 초등학교 3학년부터 고등학교 1학년까지 매주 1시간 이상 체계적으로 교육

2) 기존 교원에게 기본 교육 제공 : 컴퓨팅 사고력에 대한 기본 개념을 익힐 수 있게 하는 보수 교육 제공

3) SW, AI융합 교육 체계 개선 : 예비 교사들이 컴퓨팅 사고력을 이해할 수 있으면 모든 교과목에 SW 및 AI를 융합한 교육을 할 수 있도록 교육대학과 사범대학의 교육체계 대폭 개선

4) 교육부의 교사 임용시험에 개선된 역량 평가

5) SW, AI관련 교육 컨텐츠와 도구 및 사례 자료를 적극 개발 확보 및 공유 확산

주요 국가별 SW AI 교육 운영 방숙 및 시수 비교 (출처:AI와 사회변화)

AI와 대학교육의 변화

대학에서도 모든 전공에서 기존 전공분야의 지식과 역량에 더해 AI와 SW 관련 기술과 융합한 교육 방식, 인프라 등의 혁신이 필요성에 대해 KAIST 이태억 교수는 하기와 같이 이야기합니다.

1) 전공 간 벽을 허물어 융합을 촉진하고, 각 분야에서 필요한 인공지능 교육 컨텐츠를 개발하고 교수를 확충하며 온라인 교육을 적극 활용해야 한다. 여기에는 각 분야 전공 지식과 역량 뿐 아니라 소프트 스킬, SW 기술에 대한 이해가 포함된다.

2) 교육자 중심이 아닌 학습자 주도 방식으로 일방적 전달 방식이 아니라 학생 참여와 상호작용을 극대화한 다양한 혁신적 교수법 등 교육방식 및 체제의 혁신이 필요하다.

3) 기존 대면 방식이 교육이 아닌 온라인과 오프라인이 융합된 교육 방식으로 바뀌어야 한다. 온라인 교육 플랫폼 환경에 AI를 적용하면 학습 컨텐츠가 지능화되어 학생의 학습 수준과 필요에 따른 개인맞춤형 학습이 가능해질 수 있다.

4) 이공계 학생 뿐만 아니라 예술 및 인문사회 학생들에게도 인공지능의 이해와 활용을 위해 최소한의 프로그래밍 교육이 필요하다. 또한 모든 학생에게 AI윤리와 사회적 이슈 이해도 기본 지식이 되어야 한다.

5) 각 전공 분야에서 AI역량 강화를 위해서는 인공지능 및 응용 전공 교수를 최대한 확보, 인접 전공분야 교수들의 재교육, 온라인 강의의 최대한 활용, 프로젝트 및 문제 기반으로 가르치는 것이 효과적이다.

AI 인재현황 및 육성방안 전문가 의견 조사 결과 (출처: AI와 사회변화)

재교육 및 평생학습으로서의 AI 교육 혁신

AI 활용 실무인력의 양성은 고등교육기관의 공식 학위과정뿐 아니라 수요자 중심의 재교육이나 평생학습 등 비학위교육 과정에 의해서도 이루어져야 합니다.기존 현업의 전문가나 근로자들에게 AI 기술을 교육을 하게되면, 현장의 문제와 관련 데이터를 확보한 주체가 수요기업이기 때문에 실제 현실 문제 해결 과정을 경험적으로 습득하는 것이 가능하기 때문에 더 효율적인 교육이 가능해지죠. 모두의연구소 김승일 대표는 AI 교육은 플랫폼 방식에 따른 특징을 4가지 형태로 설명합니다.

1) 기업주도형 
대기업 중심으로 A교육 플랫폼과 조직을 구축하여 기존 직원들이 AI 지식을 학습하도록 교육 컨텐츠를 제공하고, 이를 활용하여 자신의 분야에서 문제를 해결하고 성과를 높일 수 있도록 개인 멘토링이나 프로젝트를 통한 도제식 방식으로 스킬과 역량을 교육하는 방식이다. (ex. LG, SK, KT)
기업 내부의 해결해야 할 실제 프로젝트로 정의하고 기업 니즈에 적합한 AI교육과 실제 성과 창출이 가능하다. 하지만 막대한 비용과 노력이 소요되고, 필요한 AI전문가와 교육 컨텐츠 등을 협력을 토해 지원받아야한다. 또한 AI 전문가가 기업 내부에 많지 않은 비IT분야의 대기업이나 자원이 부족한 중소기업들에게는 사용하기 어렵다.

2) 커뮤니티형
특정한 AI 교수진 없이 AI 기술을 학습하고자 하는 교육생들이 공동 프로젝트 수행과 상호 협업 및 토론 과정을 거쳐 스스로 학습하고 성장하는 방식이다. (ex. 모두의연구소, AI혁신학교 아이펠, 이노베이션 아카데미)
AI를 활용한 맞춤형 학습 시스템을 통해 학습자가 자기주도적으로 학습할 수 있다. 커뮤니티 내 전문가의 유무가 커뮤니티 멤버들의 실력향상에 큰 영향을 미치는 한계가 있다

3) 지식공유형 
다수의 지식 공유자가 누구에게나 지식을 공유하고 수익을 벌 수 있는 방식이다. (ex. 유데미, 클래스101, 탈잉, 인프런)
전문가들로부터 다양한 현장 실무형 지식의 빠른 공급을 받을 수 있고, 관심있는 AI 현장 실무 지식을 비교적 용이하게 습득 가능하다. 강의에 따른 품질 편차 외에도 어떻게 필요한 강의를 결합하여 커리큘럼을 구성해야 하는지 학습자 스스로 판단을 해야 한다

4) 전문가 강의형 
분야별 전문가를 섭외하여 강의 형태로 빠르게 지식을 전달하는 방식이다. (ex. 코세라, 유다시티, 패스트캠퍼스)
강의식으로 빠른 지식 습득이 가능하나 높은 수강를 유지해야 운영 가능하며 빠르게 변하는 AI기술을 적시에 강의하는 컨텐츠가 얼마나 제공되느냐가 효과적인 학습에 관건이 된다.

교육 방식의 비교 (출처: AI와 사회변화)

마무리하며

AI 기술을 통한 경제 성장과 긍정적 사회 변화는 결국 저절로 일어나지 않고, 사람들이 어떻게 대응하고 변화를 만들어 가는지가 더 중요하다는 점을 책을 통해 알 수 있었습니다.
특히, 교육 혁신을 위해 가장 중요한 것은 ‘AI 교육에 대한 혁신이 절박성에 대한 국민 모두의 공감대의 형성’이라는 내용이 기억에 남습니다.
AI와 디지털 대전환 시대를 맞아 현명하게 대응하고 준비하여 새로운 패러다임의 변화를 함께 만들었으면 좋겠습니다. 🙂