초등학교 AI 리터러시 교육

어린이에게 AI 시민성을 가르치다
AI는 이제 초등학생의 일상 깊숙이 들어와 학습·놀이·사회적 상호작용을 좌우한다. 그러나 아이들은 알고리즘이 편향과 목적에 따라 설계된다는 사실을 인식하지 못한 채 결과를 그대로 받아들이기 쉽다. 이 책은 초등 시기야말로 AI 개념을 배우고 윤리적 성찰을 기르는 최적기임을 강조하며, 발달학적 적기, 사회적 포용, 윤리적 시민성, 교육 생태계 전환이라는 네 가지 축을 중심으로 교육의 필요성을 설파한다.
AI 기초 개념과 작동 원리를 생활 속 경험과 연결해 설명하고, 놀이 기반 활동과 프로젝트 학습을 통해 창의성과 탐구력을 끌어올리는 방안을 제시한다. 또한 알고리즘 편향, 개인정보 보호, 저작권 문제 등 시민적 쟁점을 다루며, 어린이가 비판적 디지털 시민으로 성장할 수 있도록 돕는다. 교사를 위한 TPACK 기반 교수 전략, 수업 설계 도구, 사례를 제공해 현장 적용 가능성을 높이고, 학부모가 가정에서 활용할 수 있는 지침도 포함했다. 기술 이해를 넘어 인간 중심 AI 교육을 실천할 수 있는 길잡이로서, 미래 세대를 위한 책임 있는 교육의 나침반이 될 것이다.

초등학생이 AI를 이해하고 활용하며 비판적으로 성찰하는 힘을 기를 수 있도록 개념, 놀이, 창의 활동, 윤리 교육을 아우른다. 기술을 넘어 인간 중심의 시민성 교육을 제시한다. 인공지능총서. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

정용복
한양대학교에서 커뮤니케이션·저널리즘 전공으로 박사 학위를 받았다. 현재 한국방송학회 지역방송연구회장, 한국정치커뮤니케이션학회 연구이사, 언론인권센터 지역협력위원장, 《언론과학연구》 편집위원, 제주언론학회 부회장, 제주언론인클럽 사무처장, 제주대학교 총동창회보 편집위원장 등 다양한 학술 및 지역 네트워크 활동을 수행하고 있다. 저·역서로는 《What is Digital Journalism Studies?》, 《AI와 지역공동체》, 《AI 미디어 리터러시 교육》, 《제주 언론인의 기억》, 《대학미디어》 등이 있으며, 30여 편의 학술 논문을 발표했다. 한국지역언론학회 학술상(2020, 2022), 제주언론학술상 학술대상(2022, 2025), 4·3학술연구논문 우수상(2018), 한국언론학회 신진학자 우수논문상(2014) 등을 수상했다. 주요 연구 분야는 디지털 저널리즘과 미디어 커뮤니케이션, AI 로컬리즘과 공동체 담론, AI·디지털 리터러시와 시민성으로, 기술·사회·가치를 잇는 사회과학 기반 융합 연구를 실천하고 있다.

초등교육, AI를 어떻게 가르칠 것인가

01 AI의 이해
02 AI 리터러시와 초등교육
03 머신러닝과 데이터의 기초
04 놀이 중심의 AI 학습
05 AI 기반 창의성 교육
06 초등학생을 위한 생성형 AI 활용
07 AI 윤리와 디지털 시민성
08 초등교사의 AI 실천 역량
09 데이터 프라이버시와 디지털 안전
10 AI와 미래형 초등 교실

AI와 디지털 기술은 상호 의존적 생태계를 형성한다. 먼저 디지털은 텍스트·이미지·음성 등 모든 정보를 0과 1의 이진 부호로 변환·저장·전송하는 기술이자 이를 가능하게 하는 네트워크 환경 전반을 가리킨다. AI는 바로 이 디지털 데이터와 연산 자원을 토대로 학습·추론·생성 기능을 수행한다(UNESCO, 2021). 디지털 환경에서의 방대한 데이터는 AI 모델의 학습·검증·고도화에 필요한 ‘연료’ 역할을 한다. 반대로, AI가 생성한 예측 결과, 추천 목록, 언어, 이미지 산출물도 다시 디지털 형태로 저장·유통되며 새로운 데이터 자원이 된다. 데이터가 많아질수록 알고리즘은 정밀해지고, 알고리즘이 정밀해질수록 서비스 품질이 높아지며, 향상된 AI 서비스는 다시 다양한 데이터를 끌어들이는 선순환이 구축된다. 즉 데이터 → 알고리즘 → AI 서비스 → 데이터로 이어지는 순환 고리가 형성되면서 두 기술은 서로의 성능과 가치를 높인다.
－01_“AI의 이해” 중에서

AI 리터러시 교육은 도구의 사용법을 익히는 수준에 머물러서는 안 된다. 데이터의 속성과 한계를 이해하고, 이를 바탕으로 AI가 어떻게 학습하고 판단하는지를 탐색할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것이 중요하다. 결국 AI 리터러시 교육은 데이터 리터러시와의 긴밀한 통합을 전제로 해야 하며, 이는 곧 교육 현장에서 데이터 중심의 활동을 적극적으로 설계하고, 학생들이 AI 학습 원리를 직접 경험하고 성찰할 수 있는 실천적 기회를 제공하는 것으로 구체화해야 한다.
－03_“머신러닝과 데이터의 기초” 중에서

그러나 학습자에게 개별화된 지원과 창의적 표현의 기회가 확대될수록, 반대로 교사에게는 수업 설계와 교재 개발에 대한 부담이 커지는 구조적 문제가 함께 대두된다. 특히 생성형 AI를 수업에 도입하려는 교사일수록 새로운 교육 내용을 빠르게 숙지하고 이를 교과 목표에 맞게 재구성해야 하므로 준비 시간과 인지적 소모가 많이 증가한다. 하셈 외의 연구는 교사 업무 중 수업 계획과 교재 제작이 번아웃의 주요 원인으로 작용하고 있음을 지적한다. 연구진은 챗GPT가 이러한 업무를 지원함으로써 교사의 부담을 완화하고, 교육적 창의성을 강화할 수 있는 가능성을 탐구했다. 이는 생성형 AI 도입 여부와 무관하게 디지털 시대의 교사가 여전히 ‘설계자’로서 핵심적 역할을 수행해야 함을 보여 준다.
－06_“초등학생을 위한 생성형 AI 활용” 중에서

개인정보 보호 실천은 ‘기술ᐨ환경ᐨ행위’ 삼각 구조가 촘촘하게 얽혀야 비로소 효과를 발휘한다. 강력한 기술적 보호 장치가 마련되어도 사용자 인식과 조직 문화가 뒷받침되지 않으면 보안 체계에는 허점이 발생한다. 반대로, 인식과 문화만으로는 취약한 시스템을 막아내기 어렵다.
따라서 학교는 사이버 보안 체계 확립, 개인정보 내재화 설계, 위험 평가와 투명성 강화, 체험형 리터러시 교육, 가정ᐨ학교 협력 시스템이라는 다층적 전략을 통합해 초등학생의 개인정보를 실질적으로 보호하는 지속 가능한 디지털 생태계를 구축해야 한다.
－09_“데이터 프라이버시와 디지털 안전” 중에서