인공지능 교육을 위한
프레임워크

● 글. 한선관 경인교육대학교 컴퓨터교육과 교수

인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 시대 그리고 교육

알파고의 등장 이후 인공지능은 기계학습 기술의 획기적인 발전으로 인해 우리 생활의 일부가 되고 있으며 그 중요성이 모두에게 다가왔다. 정치, 경제, 문화, 국방, 예술, 법률, 의료, 산업, 관광, 운송, 스포츠, 교육 등 사회의 모든 면에서 인공지능 기술이 기존의 영역과 융합하여 사회를 변화시키고 있다. 인공지능 기술의 중요성과 함께 우리 정부도 2019년 12월에 인공지능 국가 전략을 발표하며 인공지능 분야의 인재를 양성하기 위한 교육적 요구가 확산되었다. 이러한 흐름은 국외 교육에서도 나타나고 있는데 미국, 유럽연합, 중국, 일본 등에서 발 빠르게 인공지능을 교육에 도입하고 있다.
우리나라도 과학기술정보통신부와 교육부에서 2020년도 인공지능 교육에 관한 정책을 발표하였다. AI 데이터 특화 교육을 제공하는 ‘AI 교육 시범학교’를 전국 150개교에서 운영하고 AI 등이 포함된 소프트웨어(SW) 심화 과목 개설을 위해 초·중 교과서 2종 및 고교 교과서 4종을 개발하며 SW와 AI 교육 역량을 갖춘 핵심 교원 2,500명 양성을 위한 AI 수업 설계, 교육과정 분석 등의 연수도 추진 예정이다.

인공지능 교육은 누구나 배워야 하는가?

우모든 사람이 인공지능을 알아야 하고 이를 배워야 한다면 그 근거가 무엇인지 살펴보자.
문제 해결능력 함양은 중요한 교육의 목표 중 하나이다. 문제 해결능력은 사고력과 문제 처리능력 두 가지의 하위 능력으로 구성된다. 사고력이란 문제 상황을 해결하기 위해 문제와 원인, 해결방법 등을 찾아내는 데 필요한 점을 생각하는 능력이다. 사고력은 크게 창의적 사고력, 논리적 사고력, 비판적 사고력으로 구별할 수 있으나 실제 상황에서는 이 세 가지 사고력이 한 번에 사용된다고 볼 수 있다. 이와 같이, 생각하는 능력을 기르는 데 인공지능이 도움을 줄 수 있다.
인공지능을 바라보는 관점에는 기계장치를 인간처럼 개발하는 데 목적을 둔 공학주의적 접근과 인간의 지능에 대한 근본적인 해답을 찾는 구성주의적 접근이 있다. 교육에서도 공학주의적 관점은 인공지능을 개발하고 활용하는 과정을 통해 로봇이나 컴퓨터가 인간과 유사한 생각 또는 행동하도록 구현하는 데 초점을 맞출 수 있다.
구성주의적 관점에서는 인간의 지능을 이해하기 위해 학습이란 무엇이며, 어떻게 추론하고 인지하는가에 대해 인공지능을 활용하여 교육할 수 있다.
이 두 가지 관점은 인공지능을 교육적으로 어떻게 접근해야 하는지에 대한 방향을 제시한다.
스티브 잡스는 코딩이 생각하는 방법을 가르치므로 누구나 배워야 한다고 하였다. Papert(2005)는 생각 없이 생각을 할 수 없다고 주장하며, 생각에 대해 누구나 배워야 한다고 하였다. 한선관(2020)은 인공지능은 사고 즉, 생각에 관한 학문이므로 생각하는 방법을 도와주는 도구가 코딩이라면, 생각이 무엇인지 알게 하는 도구가 인공지능이라고 하였다. 이것은 초·중등 교육에서 인공지능을 꼭 배워야 하는 이유가 될 수 있다.

인공지능 교육의 영역

정보기술과 관련된 교육을 살펴보면 소양교육과 활용교육으로 나뉜다. 인공지능 교육 역시 인공지능의 실체인 인공지능 알고리즘, 개념, 원리 등을 학습 주제로 다루는 소양교육과 학생들의 문제 해결을 돕기 위한 도구로 인공지능을 사용하여 타 교과와 일상생활에 적용하고 융합하는 활용교육으로 나눌 수 있다. 인공지능 소양교육과 활용교육은 조금 더 다양한 교육의 적용을 위해 네 개의 영역으로 확장할 수 있다.
인공지능 기반 교육은 인공지능의 이론과 기술의 개발을 위한 기초 학문을 탐구하는 교육으로서 수학, 컴퓨터 과학, 컴퓨팅 사고 등을 이용한 문제 해결력 신장을 목표로 한다. 이는 인공지능의 구현을 위해 뇌과학, 인지과학, 심리학, 언어학, 인류학 등의 기초 학문을 바탕으로 한다.
인공지능 이해 교육은 인간이 해결할 수 없는 실생활의 문제를 인공지능을 통해서 해결하고자 하므로 그 원리와 지식, 구현 방법에 관한 이론과 개념 형성을 목표로 한다.
인공지능 활용 교육은 인공지능 기술을 활용하여 다른 교과나 실생활의 문제를 해결하고 효율적인 학습 환경을 제공함으로써 교수자와 학습자의 역량을 강화시키는 것을 목표로 한다.
인공지능 융합 교육은 인공지능의 기술을 활용해 인간 중심적으로 문제를 해결하기 위한 융합능력을 신장하는 교육으로, 실생활의 문제를 해결하는 근본 소양 능력이 된다. 이는 현재와 미래 사회에서 산업, 직업 등에서 핵심 소양이 될 것이다.
이상의 네 가지 영역의 교육은 모든 사람이 인공지능에 대해 이해하고 활용하기 위한 기초 소양 능력을 갖추게 하며 인공지능 이해 교육의 주제가 된다.

인공지능 교육의 지향점

인공지능의 기본 개념과 원리를 이해하고, 인공지능 파워를 효과적으로 활용하는 능력과 함께 인공지능이 인간 사회에 선하게 기여하도록 하는 태도를 함양하여, 창의적이고도 합리적으로 문제를 해결하는 데 필요한 인공지능 소양을 기르는 것이다.
출처 : 한선관(2020)

초·중등 교육에서 인공지능을 교과 내용으로 적용하기 위한 목표는 지식, 기능, 태도의 영역으로 나누어 살펴볼 수 있다. 인공지능 교육의 핵심 역량은 인공지능 사고력을 통한 문제 해결력의 신장이다. 그리고 인공지능의 교육적 가치는 인간 중심 인공지능, 인간과 기계가 더불어 행복하게 살아가는 가치를 추구하는 데 있다. 따라서 인공지능의 학문 체계를 통하여 세상을 이해할 수 있는 기반을 제공해야 한다. 인공지능이 우리의 삶을 변화시키고, 세상을 번영시키는 데 강력한 힘을 지닌 만큼 모든 학생은 인공지능의 지식 및 방법, 그리고 과정들의 핵심적인 측면을 학습해야 한다.
인공지능을 이해하기 위해서는 그 근간에 컴퓨팅 사고력이 자리 잡고 있어야 한다. 그렇다고 컴퓨터 과학의 전반적인 지식과 코딩 기능 등에 대해서 모두 이해하면서 접근하는 것은 비효율적이다. 컴퓨터 과학 전공자의 학습 패턴을 초·중등학생 또는 일반인의 인공지능 소양을 위해 적용하는 것은 불가능할 뿐 그리 현실적이지 못하기 때문이다. 이에 필수 컴퓨팅 사고력 요소와 인공지능의 핵심 지식과 기능을 추출하여 교육에 적용하면 보다 나은 접근이 될 수 있다. 필자는 인공지능의 교육적 이해를 위한 키워드로서 ‘인공지능 사고력’을 제시하였다(한선관, 2020). 인공지능 교육에서 신장하고자 하는 역량의 타당한 근거가 바로 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)에 지능화(Intelligence) 요소를 포함하고 있는 ‘인공지능 사고력(AI Thinking)’이다.

컴퓨팅 사고력에서의 추상화는 수학적인 기본 알고리즘에 인간이 갖고 있는 지능성이 결합되어 인공지능의 추상 체계를 구축한다. 기존 알고리즘은 기계적으로 완벽한 답을 찾기 위해 계산을 수행한다. 복잡도가 높은 경우 그 답을 찾기 어렵지만 인공지능은 인간의 지능적 특징인 경험적(Heuristic) 방법으로 해결 가능한 적당한 값을 찾아낸다. 인간의 지능적인 생각을 추상화하여 구현해낸 지능적 추상화가 인공지능 사고력의 핵심이다. 인공지능의 필수 개념과 원리를 이해하고 인공지능의 파워를 제대로 활용하여 당면한 문제를 해결하는 역량이 바로 인공지능 교육에서 추구하는 인공지능 사고력의 근간이 된다.

인공지능 교육의 내용

인공지능 교육은 다양한 유형으로 실시될 수 있으나 인공지능에 대한 원리와 개념의 이해가 선행되어야 한다. 이를 통해 갖추어야 할 기능과 역량은 무엇이며 어떤 가치와 태도를 갖게 할 것인지에 대한 고민이 필요하다.
인간은 세상과 상호작용하며 살아간다. 처한 상황을 인지하고 생존에 유리하도록 문제를 해결하는 도구가 바로 지능이다.
문제를 해결하는 과정에서 발현하는 지능의 핵심적 기능을 기계에 적용한 것이 인공지능이다. 인공지능은 인간의 지능, 사고, 정신, 마음을 기계에 적용하여 구현하고자 하는 노력으로 산출된 결과다. 인간은 감각기관을 통해 현실 세계로부터 입력 받은 자료를 학습하고 추론하며 당면한 문제를 인지한다.
이러한 학습-추론-인지의 과정은 동시에 이루어지며 문제 해결을 위한 지능의 근간이 된다. 또한 외부 환경이나 마주한 객체와의 행동, 반응, 소통 등의 물리적 상호작용을 통해 인지한 문제를 해결한다.
이 두 가지 요소 즉, 추상적 지능의 발현과 물리적 상호 작용이 인간의 지능을 대변하며 인공지능을 이해하는 중요한 모형이 된다. 이러한 지능의 모형을 Stuart Russell과 Peter Norvig(2016)은 에이전트 모형으로 제시하였다.
인공지능 모델을 바탕으로 인공지능 교육에서 다루어야 할 교육내용의 대영역을 나누면 지능 발현, 상호작용, 사회적 영향 세 가지 영역이 된다. 첫째, 실세계로부터 데이터를 받아 인지적으로 처리하는 지능 발현 영역은 주로 기계적 학습과 기계적 추론을 통해 인지하는 내용을 다룬다. 둘째, 지각과정을 통해 지능적으로 출력하는 물리적인 상호작용 영역은 지능적 인터페이스, 물리적 행동을 다루는 로봇과 자연어 처리의 내용을 다룬다. 셋째, 인공지능이 인간과 사회에 미치는 영역으로 사회적 영향과 윤리적 이슈를 다룬다. 이에 대한 세부적인 교육과정과 교육 내용의 개발과 적용은 그 목표와 대상 그리고 수요자의 요구에 따라 인공지능 학자와 교육자들의 몫이 된다.

마치며

이상적인 교육에 대한 사람들의 소망은 다르지 않다. 산업화시대부터 시작된 학교 교육은 각 시대에서 요구하는 인재상을 기르기 위한 목표에 맞추어 이루어졌다. 이에 따라 이제는 학생들의 입장에서 미래를 바라볼 수 있는 교육이 요구된다. 지식을 습득하는 과거를 거쳐 현재는 지식을 활용하여 문제를 해결할 수 있어야 하는데 인공지능은 이러한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구가 되어준다. 기존 교육의 한계를 넘어서 융합 교육, 미래 교육으로 가기 위한 중요한 도구로 인공지능 기술이 자리 잡고 있다. AI 네이티브가 된 학생들과 인공지능 기술이 접목된 교육 환경, AI와 협응하여 살아야 할 교육 너머의 미래를 고려한다면 인공지능은 교육 변화의 견인차가 될 수 있다.

참고문헌

• 한국교육개발원(2016). 해외교육동향. 한국교육개발원 기획기사. 연구자료 CRM 2016-184-01
• 한선관(2020). 인공지능교육 표준 프레임워크1: 인공지능 교육의 방향. 한국·인공지능교육학회 보고서.
• Papert, S. (2005). You can’t think about thinking without thinking about thinking about something. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 5(3/4), 366-367.
• Stuart Russell & Peter Norvig(2016). Artificial Intelligence A Modern Approach. Pearson Press.