교육 목표로 정한 AI활용 능력 향상

교육 측면의 AI 활용 범위 먼저 규정돼야

AI 활용 능력 테스트 역시 정확해야

도널드 트럼프 대통령이 2025년 4월 23일 발표한 행정명령에는 "미국 국민의 AI 활용 능력과 숙련도를 증진하는 것이 미국의 정책"이라고 명시되어 있다. "미국 청소년을 위한 인공지능 교육 진흥"이라는 제목의 이 행정명령은 AI 활용 능력 향상이 이제 공식적인 국가적 우선 순위임을 시사한다. 그런데 무엇보다 선행되어야 활 전제조건은 AI 활용 능력이 무엇을 말하는지 명확하게 정하는 것이다.

이는 일련의 중요한 질문을 제기한다. AI 활용 능력이란 정확히 무엇이며, 누가 필요로 하며, 어떻게 신중하고 책임감 있게 구축할 수 있을까 하는 의문들이다.

AI 활용 능력, 또는 그 결핍이 미치는 영향은 광범위하다. 행정명령에 명시된 바와 같이, 이런 영향은 "이 기술 혁명의 글로벌 리더"로 남거나 "AI 숙련 인력"을 양성하려는 국가적 야망을 넘어선다.

기본적인 활용 능력이 없다면 시민과 소비자는 정부 서비스, 개인정보 보호, 대출, 의료, 뉴스 추천 등 삶의 여러 영역에 영향을 미치는 알고리즘 플랫폼과 의사 결정을 제대로 이해할 수 없다. AI 활용 능력의 부족은 사회 미래의 중요한 측면들을 소수의 다국적 기업에 양보할 위험이 있다. 그렇다면 기관들은 개인, 근로자, 부모, 혁신가, 구직자, 학생, 고용주, 그리고 시민으로서 사람들이 AI를 이해하고 활용하거나, 혹은 AI에 저항하도록 어떻게 도울 수 있을까?

교육 분야에서의 AI

AI는 사회, 경제, 교육 시스템을 근본적으로 재편할 잠재력을 갖고 있다는 점에서 다른 디지털 기술과는 구별된다. 기존의 정보통신기술(ICT)과 달리 AI는 공정성, 투명성, 개인정보보호, 책임성 문제와 같은 고유한 윤리적, 사회적 과제를 제기한다. 또한, AI가 인간 행동을 모방하는 고유한 능력은 인간의 행위에 직접적인 영향을 미친다. 이런 과제는 기존의 디지털 활용 능력 범위를 넘어서는 전문적인 역량을 요구한다.

디지털 역량에 대한 지침은 새로운 AI 역량 프레임워크가 AI의 구체적인 뉘앙스를 다루도록 맞춰져 있다. 이 짜임새 구조는 AI 교육에 대한 인간 중심적 접근 방식을 강조하면서 비판적 사고, 윤리적 고려 사항, 그리고 AI 기술의 책임감 있는 사용을 장려한다. AI 역량 짜임새 구조는 국가에 중요하다.

AI가 사회 전반에 점점 더 통합됨에 따라 전 세계 교육 시스템은 이런 변화에 발맞추기 위해 고군분투하고 있다. 이 짜임새 구조는 국가가 윤리적이고 포용적이며 적응력이 뛰어나고 미래 지향적인 AI 교육 전략을 개발하는 데 매우 필요한 로드맵을 제공한다. 이 짜임새 구조는 학생과 교사가 AI의 잠재력과 한계를 이해하도록 돕고, AI를 책임감 있고 신중하게 사용하도록 지원해 AI가 사회와 환경에 긍정적으로 기여하도록 하는 것을 목표로 한다.

교육 분야에서 AI에 대한 접근 방식은 다른 기술 도구와는 다르다. 교육 분야에서 AI에 대해 인간 중심적인 접근 방식을 취하며, 인간 역량 강화와 사회 정의, 지속가능성, 그리고 인간 존엄성의 증진을 강조한다. 이는 교육 및 연구 분야에서의 생성 AI 지침, 인공 지능 윤리 권고, 그리고 인공 지능과 교육에 대한 유네스코가 주도한 베이징 합의에 명시된 원칙과 일치한다.

새로운 짜임새 구조는 AI가 인간의 의사 결정과 지적 발달을 저해하거나 대체하는 것이 아니라 지원해야 한다는 점을 강조한다. 또한 AI 기술의 설계 및 사용에 있어 인권과 문화적 다양성을 존중하는 것의 중요성을 강조한다.

AI 활용 능력

AI 활용 능력은 기본적으로 기술적, 사회적, 윤리적 성격의 지식, 기술, 그리고 태도의 조합을 포함한다. 한 가지 중요한 정의에 따르면, AI활용 능력은 "개인이 AI 기술을 비판적으로 평가하고, AI와 효과적으로 소통하고 협업하며, 온라인, 가정, 그리고 직장에서 AI를 도구로 사용할 수 있도록 하는 일련의 역량"을 의미한다.

AI 활용 능력은 단순한 프로그래밍이나 신경망의 메커니즘이 아니며, 단순히 프롬프트 엔지니어링, 즉 챗봇을 위한 프롬프트를 신중하게 작성하는 행위만을 의미하는 것도 아니다. 바이브 코딩, 즉 AI를 활용한 소프트웨어 코드 작성은 재미있고 중요할 수 있지만, 활용 능력의 정의를 최신 트렌드나 고용주의 최신 요구 사항으로만 제한하는 것은 장기적으로 모든 것을 포괄하지 못한다. 하나의 핵심 정의가 필요하지 않거나 바람직하지 않을 수도 있지만, 너무 많은 차이가 발생하면 조직, 교육 또는 정책 전략을 결정하기가 까다로워진다.

AI 활용 능력은 누구에게 필요할까? AI를 사용하는 직원과 학생, 그리고 AI의 증가하는 영향에 맞서 싸우는 시민을 포함한 모든 사람에게 필요하다. 사회의 모든 부문과 영역이 이제 AI와 관련되어 있지만, 사람들이 이를 항상 쉽게 인식하는 것은 아니다.

모든 사람에게 정확히 얼마나 많은 활용 능력이 필요하며, 어떻게 그 수준에 도달할 수 있는지는 훨씬 더 어려운 질문이다. 몇 번의 간단한 HR 교육 세션으로 충분할까? 아니면 K-12 교육 과정에 AI를 도입하고 대학의 마이크로 자격증과 실습 워크숍을 제공해야 할까? 연구자들이 모르는 부분이 많기 때문에 AI 활용 능력과 다양한 교육 방식의 효과를 측정해야 할 필요성이 있다.

AI 활용 능력의 중요성에 대한 양당의 공감대가 점차 커지고 있지만, 사람들의 AI 활용 능력 수준을 실제로 이해하는 방법에 대한 공감대는 아직 부족하다. 연구자들은 기술적 또는 윤리적 역량과 같은 다양한 측면, 기업 관리자와 학생 등 다양한 집단, 심지어 생성 AI와 같은 하위 영역에 초점을 맞춰 왔다.

최근 검토 연구에서는 AI 활용 능력을 측정하기 위해 고안된 12개 이상의 설문지를 확인했는데, 이 중 대부분은 "나는 AI 사용에 자신감이 있다"와 같은 질문과 진술에 대한 자가 보고 응답에 의존한다. 또한 이런 설문이 다양한 문화적 배경을 가진 사람들에게 효과적인지 여부를 검증하는 테스트도 부족한 상황이다. 게다가, 생성 AI의 부상은 다음과 같은 간극과 과제를 드러냈다. AI 자체가 매우 역동적인 상황에서 AI 활용 능력을 측정하는 안정적인 방법을 만드는 것이 가능하지 않을 수 있다는 점이다.

이런 문제들을 해결하기 위해 특히, AI 활용 능력을 정확하게 측정하기 위한 철저한 통계 분석을 거친 객관식 설문 조사와 같은 객관적인 지식 평가 시스템을 구축하는 데 집중했다.

지금까지 미국, 영국, 독일에서 객관식 설문 조사를 실시해 이 세 국가에서 일관되고 공정하게 효과가 있음을 확인했다. 신뢰할 수 있고 실현 가능한 테스트 방식을 개발하기 위해 아직 해야 할 일이 많다.

하지만 앞으로는 단순히 사람들에게 AI 활용 능력을 스스로 보고하도록 하는 것만으로는 다양한 집단의 사람들이 어디에 있는지, 어떤 지원이 필요한지 파악하기에 충분하지 않을 수 있다.

AI 활용 능력 구축위한 접근 방식

정부, 대학, 그리고 산업계는 AI 활용 능력 향상을 위해 노력하고 있다. 핀란드는 2018년 일반 대중에게 AI 교육을 제공하기 위해 'AI의 요소(Elements of AI)' 시리즈를 시작했다.

에스토니아의 AI Leap 이니셔티브는 앤트로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI)와 협력해 수만 명의 학생과 수천 명의 교사에게 AI 도구에 대한 접근성을 제공한다. 중국은 현재 초등학교부터 매년 최소 8시간의 AI 교육을 의무화하고 있는데, 이는 미국의 새로운 행정명령을 한 단계 더 발전시킨 것이다. 대학 차원에서는 퍼듀 대학교와 펜실베이니아 대학교가 미래 AI 리더를 대상으로 새로운 AI 석사 과정을 시작했다.

이런 노력에도 불구하고, 이런 목표들은 AI 활용 능력에 대한 이해가 불분명하고 끊임없이 변화하는 상황에 직면해 있다.

또한 효과 측정의 어려움과 실제로 효과적인 교육 방식에 대한 지식 부족에도 직면하고 있다. 또한, 형평성과 관련해 오랜 문제들이 존재한다. 예를 들어, 교육 여건이 열악하거나 자원이 부족한 학교, 지역 사회, 특정 계층, 그리고 기업에 대한 접근성 확보가 어렵다.

AI 활용 능력 구축을 위해 몇 가지 단계가 신중한 접근이 필요하다. AI 활용 능력 구축은 단순히 기술만의 문제가 아니라는 점을 인식하는 것에서 시작된다.

사람들은 기술의 사회적, 윤리적 측면 또한 이해해야 한다. 목표 달성 여부를 확인하기 위해, 다양한 연령대와 지역 사회의 진행 상황을 추적하는 명확하고 신뢰할 수 있는 테스트를 사용해야 한다. 대학과 기업은 먼저 새로운 교육 아이디어를 시도해 보고, 독립적인 허브를 통해 효과적인 아이디어를 공유할 수 있다.

한편, 교육자들은 AI를 교실에 도입하기 위해 단순히 추가 교육 과정은 물론 적절한 교육과 자원이 필요하다. 또한 기회가 균등하게 분배되지 않기 때문에, 자원이 부족한 학교와 지역 사회에까지 도달하는 파트너십이 필수적이며, 이를 통해 모두가 혜택을 누릴 수 있다. 중요한 것은, AI 활용 능력을 널리 확산하는 것이 디지털 및 미디어 활용 능력 구축보다 훨씬 더 어려울 수 있다는 것이다. 따라서 이를 위해서는 교육과 연구에 대한 삭감이 아닌 상당한 투자가 필요하다.

AI에 대한 신뢰와 도입을 증진하거나, 시민들이 AI에 도전하고 미래를 만들어갈 수 있도록 힘을 실어주기 위해서, AI 활용 능력이 중요하다는 데에는 널리 공감대가 형성되어 있다. AI 자체와 마찬가지로, AI 활용 능력 역시 과장이나 지나치게 기술적인 측면에 치중하지 않고 신중하게 접근하는 것이 중요하다고 생각한다.

올바른 접근 방식은 학생들이 "미래의 노동력에 적극적이고 책임감 있는 참여자"가 되도록 준비시키고, AI 활용 능력 행정명령에서 요구하는 바와 같이 사람들이 점점 더 디지털화되는 사회에서 성공할 수 있도록 지원할 수 있다.