AI 교육의 이론과 실제

교육의 질을 바꾸는 AI를 위해
AI 교육의 중요성이 점점 커지고 있다. 이 책은 이러한 시대적 흐름에 맞추어 AI 교육의 이론적 배경과 실질적 적용 방법을 포괄적으로 다룬다. AI 교육의 필요성과 목적을 명확히 제시하며, AI 기술이 경제성장의 동력으로 작용하고 있음을 강조한다. AI 기술은 생산성을 높이고, 새로운 일자리와 기회를 창출하며, 교육 방식을 혁신하는 데 기여한다. 특히 AI 기반 개인 맞춤형 교육은 학생들의 학습 효과를 극대화하고, 학습 수준과 속도에 맞춘 맞춤형 학습 자료를 제공하여 교육의 질을 높인다.
AI 기술이 직면한 윤리적 문제, AI의 공정성, 투명성, 개인정보 보호 등의 이슈를 해결할 수 있는 능력의 배양을 강조한다. AI 교육은 경제 발전과 사회 변화 적응, 교육 혁신, 윤리 문제 해결, 그리고 미래 대비를 위해 필수적이다. 체계적이고 포괄적인 AI 교육 프로그램을 개발하고 실행하는 방법이 필요한 이유다. AI의 기본 개념과 원리, 프로그래밍, 데이터 과학, 알고리즘, 실습 및 프로젝트 기반 학습, 응용 분야, 윤리적 문제 등 다양한 주제를 단계별로 다뤄 학습자가 AI를 이해하고 활용할 수 있는 능력을 갖추는 것이 AI 교육의 목적이자 방향이다. 또한 이 책은 AI 교육의 미래를 준비하는 데 필요한 교육 인프라 구축과 정책적 지원의 중요성을 강조하며 AI 교육이 모든 연령과 계층에 필요함을 역설한다. AI 교육을 통해 우리는 지속 가능한 발전과 포용성을 추구할 수 있다.

AI 교육의 필요성과 중요성을 다루며, AI 기술의 경제적, 사회적, 교육적 영향을 강조한다. AI 교육의 체계적 접근법과 실질적 적용 방법을 소개하고, 캐나다의 성공 사례를 통해 AI 교육의 발전 방향을 제시한다. 또한 AI 교육의 윤리적 문제와 미래 대비의 중요성을 강조하며, 모든 연령과 계층에 AI 교육이 필요함을 역설한다.

심양섭
남북사랑학교 대안교육기관 대표. 서울대학교 동양사학과를 졸업하고 연세대학교에서 석사, 성균관대학교에서 정치학 박사학위를 각각 취득했다. 경향신문 편집부와 조선일보 사회 · 정치부 기자를 역임했다. 미국 시애틀 소재 워싱턴대학교(University of Washington)에서 2001년에는 잭슨스쿨(Henry M. Jackson School of International Studies) 한국학센터(Center for Korea Studies)의 방문학자, 2009년에는 정치학과(Department of Political Science)의 방문학자로 각각 1년간 연수했다. 아주대학교, 이화여자대학교, 숙명여자대학교, 성신여자대학교, 한림대학교, 단국대학교, 가천대학교, 경기대학교, 한국방송통신대학교에서 정치학과 신문방송학을 가르쳤다. 저서로는 『여자가 기자가 된다』(2008), 『한국의 반미, 대안은 있는가』(2005), 『미국 초등학교 확실하게 알고 가자』(2003) 등이 있으며, 옮긴 책으로는 『부패와 개혁의 제도주의 경제학』(2017), 『자본주의』(2017), 『외교 원리와 실제』(2014), 『성공하는 리더십의 조건』(공역, 2012) 등이 있다. KCI(국내학술지인용색인) 등재 논문으로는 “탈북 이주민의 한국 사회 편입양태와 정책적 시사점”(2017), “한국 사회 반다문화 담론의 쟁점과 실제 그리고 대응”(2016), “한미 양국 간 시민사회 연결망 구축방안 연구”(2012), “A Critical Viewpoint of South Korean Anti-Americanism”(2009) 등 모두 15편이 있다.

인공지능 교육의 목적

01 인공지능 교육의 역사와 발전
02 인공지능 교육의 필요성과 중요성
03 인공지능 교육의 커리큘럼
04 인공지능 교육의 자료와 도구
05 인공지능 교육의 이론과 실습
06 인공지능과 초중등 교육
07 인공지능과 고등 교육
08 인공지능과 전문 교육 및 직업훈련
09 인공지능 교육의 도전과 과제
10 인공지능 교육의 미래 전망

2012년, 캐나다 토론토대학 교수인 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)의 연구팀이 개발한 심층 신경망 모델은 기존의 기술을 뛰어넘는 정확도를 보여 주었고, 이는 딥러닝의 가능성을 전 세계에 알리는 계기가 되었다. 이 모델은 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 사용해 이미지 데이터를 효과적으로 처리했으며, 이후 컴퓨터비전 분야에서 표준 기술로 자리 잡았다. 합성곱 신경망은 이미지 데이터를 학습하고 인식하는 데에 특화된 알고리즘이다.
－01_“인공지능 교육의 역사와 발전” 중에서

실습과 프로젝트 기반 학습 도구로는 캐글 경진 대회(Kaggle Competitions)와 깃허브(GitHub)를 들 수 있다. 캐글 커뮤니티는 경진 대회뿐만 아니라 활발한 지식 공유와 협업이 가능해 학생들이 다른 사람들과 협력하며 문제를 해결하는 능력을 키워 준다. 이로써 학생들은 실질적 데이터 분석과 모델 개발 능력을 길러 준다. 깃허브는 코드 공유와 협업을 위한 플랫폼으로, 오픈소스 프로젝트에 기여하거나 다른 개발자의 코드를 학습할 수 있다. 학생들이 실제 개발 환경을 경험하고, 협업 능력을 키우는 데 유용하다.
－04_“인공지능 교육의 자료와 도구” 중에서

칸아카데미(Khan Academy)는 세계에서 가장 인기 있고 영향력 있는 온라인 플랫폼 중 하나다. 여기서는 파이선 프로그래밍과 데이터과학을 포함한 다양한 스템(STEM) 과목의 교육 자료를 제공한다. 스템은 과학, 기술, 공학 및 수학(science, technology, engineering, and math)의 약어다. 학생들은 단계별로 학습하며, AI의 기본 개념을 이해한다.
－06_“인공지능과 초중등 교육” 중에서

AI 교육의 접근성과 공정성을 높이기 위해서는 정부 및 국제기구의 지원을 받아 교육 인프라를 확충하고, 저비용이나 무료 온라인 교육 자원을 제공하는 것이 중요하다. 특히 저소득층과 개벌도상국의 학생들이 AI 교육에 접근하기 쉽게 하는 것이 필요하다. 또한 다양성과 포용성을 증진하기 위해 교육 콘텐츠와 교육 환경을 다양한 문화적, 경제적 배경을 고려해 설계하고 제공해야 한다.
－09_“인공지능 교육의 도전과 과제” 중에서