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AI 교육, AI에 의한 교육, AI 활용하는 교육

핵심역량 갖춘 인재 양성해야 할 것

2020년 교육부의 업무계획은 ‘국민이 체감하는 교육혁신, 미래를 주도하는 인재 양성’이었다. 혁신을 선도하는 미래인재 양성, 그 중에서도 AI첨단 분야 인재 양성이 대표적인 과제로 떠올라있으며 체계적으로 AI 교육 도입을 추진 중에 있다. 변화는 늘 예기치 않게 찾아오지만 올해는 코로나19 라는 초유의 사태로 인해 교사나 학생 모두 한 번도 경험해보지 못한 교육 환경을 급작 스럽게 접하게 되었고 원하던 원하지 않던 변화된 환경에 적응하면서 디지털 미래교 육으로의 발걸음에 박차를 가하게 되었다. 코로나19로 가속화될 디지털 전환의 미래 에 대해 성찰하고 이에 따른 학교의 변화를 어떻게 인공지능 융합 기반 미래교육으로 발전시켜 나갈 것인가에 대한 의견을 나누 고자 자리를 마련했다.

이원경 | 사회·편집위원장(세종과학고 교감) 인공지능 융합교육에 대한 개념 설정, 데이터 구축, 방법적 내용 적 인공지능 교육이 이루어지도록 충분한 지원이 이루어진다면 선도적으로 이 시대를 이끌어나갈 수 있는 힘이 있다는 생각을 이야기했다.	정제영 | 이화여자대학교 교수 2020년 선정된 인공지능 융합교육 연구지원센터의 팀장으로서 교육부, 17개 시도교육청, 38개 교육대학원과 협력하여 안정적인 교육과정 프로그램을 개발, 지원하는데 앞장서고 있다.	김영일 | 서울여자고등학교 교장 당장 깊이 있는 교육은 어렵겠지만 교과별 사례 중심 자료를 만들고 연수의 기회를 제공하는 등 전폭적인 지원이 있다면 의미 있는 결과물을 도출할 수 있을 것이라는 기대를 전했다.

2020년 서울인공지능교육의 원년 선포 인공지능 융합기반 미래교육 추진 계획 수립

사회자

코로나19 이후 미래교육에 관한 다양한 의견이 쏟아지고 있습니다. 서울시교육청은 미래교육을 이야기하면서 왜 인공 지능교육을 이야기하는 것일까요? 미래교 육에서 인공지능은 어떤 측면에서 대두되고 있는지 이야기 해보았으면 합니다.

김영일

서울시교육청에서는 다양한 미래 역량 중 인공지능역량을 현재 가장 가치가 있는 미래 역량으로 판단한 것 같습니다. 인공지능 교육에는 인공지능 자체에 대한 이해 교육과 인공지능을 도구로 하는 타 교과 의 교과 교육, 크게 두 가지 방향성이 있습니다. 그 중 인공지능 교육은 다시 미래사회에 필요한 인공지능 리터러시(literacy) 교육과 인공지능에 대한 인재 양성 두 가지 측 면으로 나눌 수 있습니다. 초, 중학교의 경 우에는 리터러시 교육이 더 필요하고 고등 학교와 이후로는 인공지능 인재양성 교육이 더 필요할 것이라고 판단하고 있습니다.

정제영

인공지능 자체를 배우고 융합하는 교육이 내용적 측면이라면 그 교육활동 중 교육과정의 평가와 기록 측면에서 교사들의 역할에 인공지능의 도움을 받는 것은 방법적 측면입니다. 기존 교육혁신 과정에서 교사에게 슈퍼맨이 되기를 요구했다면 미래교육에서 교사는 인공지능 비서인 자비스를 활용하는 아이언맨이 되어야 합니다. 관찰, 기록, 피드백 등의 업무는 인공 지능이 하되 판단하고 최종 결정을 내리는 것은 아이언맨 교사가 하는 것이지요.

박진희

불과 얼마 전까지만 해도 인공지능은 미래교육이었는데 코로나19 사태를 겪으며 인공 지능은 현재 교육이 되어버렸습니다. 급작스러운 변화로 조급해진 느낌이 있는것도 사실이고 이와 관련된 학생들의 인식은 물론 교육 부문에서의 ICT(Information and Communications Technology) 활용이 낮다는 연구결과가 있습니다. 그로 인한 위기감도 있지만 그럼에도 불구하고 코로나 19 사태에 발 빠르고 민첩하게 대응하고 있습니다. 인공지능을 활용한 교육, 인공지능에 대한 교육을 이야기하셨는데 서울시교육 청에서는 한 발짝 더 나아가 인공지능 전문 가 양성 준비까지, 세개의 축을 준비를 하고 있습니다. 창의력, 비판적사고력, 문제해결력을 기본으로 디지털 리터러시까지를 미래 핵심역량이라고 보고 있고 이것을 어떻게 키워갈 것인가에 대해 고민하면서 인공지능융합 교육 중장 기계획을 수립하고 있습니다.

사회자

인공지능에 대한 내용적 측면만이 아니라 교수 학습 시스템 부분, 평가와 기록의 매니지먼트 분야의 역할을 짚어주셨습니다. 이화여대교육대학원 미래교육연구소가 2020년 인공지능융합교육연구지원센터로 선정되었는데 정제영 교수님께서 팀장으로서 큰 역할을 했다고 알고 있습니다. 지원센터의 지정은 어떤 의미가 있고 어떤 사업들을 하게 되는지요.

정재영

인공지능 융합교육이 이루어지기 위해서는 시스템은 물론 교사들의 변화 또한 필요합니다. 이를 위해 인공지능 융합교육 전공이 신설되었고 17개 시도교육청이 지정한 38개 교육대학원에서 매년 1천명씩 5년간 5천명의 교사를 석사과정으로 양성 하는 프로그램을 만들었습니다. 인공지능 융합교육연구지원센터는 각 교육대학원에서 안정감 있게 교육과정을 운영할 수 있는 프로그램을 개발하고 지원하고자 합니다. 지난 10월 29일 교육부, 시도교육청, 교육 대학원이 협약식과 토크콘서트를 가지고 지속적인 협력을 약속했습니다.

내용 간의 융합, 스팀 교육 방법적인 융합, 교수학습 방법의 개선

사회자

미래 인재상을 이야기하면서 융합적인 사고 접근의 필요성을 근거로 스팀 (STEAM) 교육을 강조해왔는데 기존의 스팀 교육과 인공지능 융합교육은 어떤 관계가 있을까요.

정제영

학자에 따라 융합교육은 크게 세가지 영역으로 논의됩니다. 첫 번째가 현재까지 해오고 있는 스팀의 형태, 즉 내용 간의 융합입니다. 두 번째는 앞서 말씀드린 방법적 융합입니다. 새로운 테크놀러지를 활용한 교수학습 방법의 개선이지요. 스팀에서도 인공지능이 활용될 수 있고 각 과목에서 도 방법적으로 문제를 이해하고 해결할 때 교수학습 방법의 결합으로서 인공지능 융합교육이 충분히 가능하다고 봅니다. 마지막은 새로운 융합학문이 생겨서 신규 교과로 나타나는 현상입니다.

사회자

서울시교육청에서는 2020년을 ‘서울인공지능교육의 원년’으로 선포하고 교실 속에서의 인공지능교육 실현을 꿈꾸며 ‘인공지능 융합기반 미래교육 추진계획’ 을 수립하고 있는 것으로 알고 있습니다. 서울시교육청은 어떤 개념에서의 융합기반이라는 용어를 사용하고 있는 것일까요?

박진희

처음 AI, 인공지능 중장기 계획에 대한 용어를 수립할 때 고민 많았습니다. 정보 소프트웨어 교육의 확장에서 나아가 인공지능 내용에 관한 교육과 아울러 디지털 역량 소양도 같이 키워가야 할 것이며 학생 교육은 물론 교수학습방법에도 활용을 해야 한다는 의견도 강조되었습니다. 학교 현장 자체가 인공지능이라는 거대한 물결에서 이미 벗어날 수 없고 모든 교과가 함께 어우러져야한다는 의미에서 방법적, 내용적 융합을 포괄적으로 표현하고 사용하고자 하는 의미가 컸습니다.

확장되고 있는 인공지능과 데이터 활용, 경험의 필요성 대두

사회자

현장에서 교사들이 받아들이고 해석하는 건 어떤지 궁금합니다. 인공지능 융합교육에 대한 해석, 이해, 학교에서의 적용 가능성 등에 대해 말씀해주세요.

권구상

현재 초등학교에서 인공지능 동아리를 운영하고 있지만 인공지능을 활용한 코딩 수업이 이루어지는 정도입니다. 초등학교에서는 인공지능 자체 교육보다는 교사들이 인공지능을 활용하는 방법적 측면에 대해서 더 많이 생각합니다. 한 학생을 이해하려면 그 학생의 생각과 경험이라는 방대한 데이터가 필요합니다. 데이터 안에서 의미를 찾아내면 맞춤형 교육이 가능해 지겠지요. 인공지능을 통해 20여명 학생들 의 생각과 경험을 기록, 데이터화하고 그 안에서 의미 있는 소스를 뽑아 교사에게 전달이 된다면 과정중심 평가에도 활용이 될 것입니다.

이도영

인공지능연구회, 전국 연수 등을 통해서 교사들과의 소통을 하고 있지만 사실 인공지능은 내용적 측면은 물론 방법적 측면도 어렵습니다. 무엇을 가르쳐야하는지, 어떻게 가르쳐야하는지에 대해 막연하게 생각하고 있는 것이 가장 큰 문제가 아닐 까 싶습니다. 교육적 측면에서의 자료도 부족하고 인공지능에 대한 명확한 정립도 부족한 실정입니다. 학생들 역시 인공지능을 왜 해야 하는지, 무엇을 해야 하는지 의식이 없어요. 직접 인공지능을 이용한 의사결정 틀을 만들고 문제를 해결하는 언플러그드 활동으로 기계학습을 경험하게 한 프로젝트 수업은 학생들이게 큰 호응을 일으켰고 작게나마 인공지능 교육의 필요성을 인지 할 수 있었습니다

송석리

소프트웨어의 범위가 인공지능에 의해서 확장되고 있는 중입니다. 기존에는 인간이 기계를 활용해서 문제를 해결했다면 이제는 기계가 인간을 가르치는 인공지능 시대입니다. 인공지능 시대에 인간이 더 잘해야 할 일과 기계와 협력해야 할 일, 기계를 잘 만들어야 하는 일의 관점을 각각 살펴보면 핵심 키워드는 데이터입니다. 늘어나는 데이터를 교육시스템에서 어떻게 활용할 것인지에 대한 논의 또한 필요합니다. 데이터의 디지털화가 잘 이루어지면 3~4 년 후에는 완벽한 인공지능 융합교육이 이루어지지 않을까요?

디지털 리터러시

인공지능 시대, 문맹으로부터의 탈출

사회자

정책을 만드는 사람, 학생, 교사, 개개인의 입장과 생각이 다 다르겠지요. 출발점이 될 수 있는 명확한‘정의’가 있어야 한 방향으로 결집되어 교육목표를 달성하는데 힘이 되지 않을까하는 생각이 들었습니다.

김영일

수학과 미술 수학과 음악 등 각기 다른 교과의 융합에 인공지능 단어를 왜 붙였을까 고민해보면 교과와 도구로서의 연계가 쉽습니다. 트랜드 자체도 광범위하고 현재 시대에는 도구로서 인공지능을 융합 하는게 더 의미가 있어서 인공지능 융합교육이라는 이름을 붙인 것 같습니다.

사회자

그렇다면 소프트웨어 교육, 스마트 교육, 정보화교육, ICT 교육, 데이터 교육, 인공지능 융합교육은 어떤 연계가 되는지 어떤 차별성이 있는지 그리고 함께 했을 때 어떤 상승효과가 있을까요?

정제영

인공지능교육은 크게 네가지로 구분이 됩니다. 첫 번째는 인공지능 전문가들의 입장으로 개발자 등의 인공지능 핵심 인재 양성교육입니다. 두번째는 컴퓨터 교육, 정보 교육 전문가들의 의견으로 기계 언어의 이해를 말합니다. 개발자는 아니더라도 기계와 대화할 수 있는 정도는 되어야 한다는 것이지요. 세 번째는 의견에서는 기계가 인간의 언어인 자연어를 다하는데 첫 번째 수준의 전문가가 아니라면 굳이 두 번째 경우처럼 기계언어를 알기보다는 앱을 잘 활용할 수 있는 사람이 중요하다고 여깁니다. 디지털 리터러시, 미디어 리터러시를 강조하며 문맹 탈출로서의 디지털사회 적응을 말하고자 합니다. 마지막으로 미래시대에 인공지능이 우리 사회에 전면 보급되는 상황에서 기존 근대화 시대의 교육내용을 다 배울 필요가 있는지에 대한 논의가 있습니다. 과정 측면에서의 인공지능 시대의 개념이지요. 스마트폰으로 검색하면 다 알수있는 문제를 가르치고 시험으로 평가하는 것 보다 무엇이 문제인지를 파악하고 질문하는 능력이 중요합니다. 지식의 인덱싱이 중요한 역량이 된다고 보며 이를 통해 모든 문제해결이 가능한 세상이 온다고 말합니다. 학자에 따라 네 가지를 다 인공지능 교육이라고 말하지만 결국 다 다른 교육을 말하고 있고 두 번째와 세 번째가 소프트웨어 교육의 연장선상이며 초·중·고 교과 과정에 들어가 있는 내용입니다. 초등학교에서도 비슷한 사례가 있습니다. 교사들은 교육과정과 교과서에서 벗어나기 힘듭니다.

군구상

초등학교의 경우 워낙 교과가 많고 다 해야 한다는 부담감도 있고요. 교수님께서 말씀하신 마지막 의미로서 의 교육이 필요하고 지향해야 한다고 생각 합니다. 물론 지식교육이 기반이 되어야 합니다. 질문도 알아야 할 수 있으니까요.

활동과 지식의 이해가 결합되는 핵심역량 중심의 교육을 위한 ITS

정제영

가장 강조해야 하는 부분은 핵심역량에 대한 개념입니다. 노잉(knowing)이 있으나 두잉(doing)이 없으면 죽은 지식이며, 노잉없이 두잉만 있는 경험 중심의 활동은 레시피 지식입니다. 활동 중심 교육을 하면 즐거워요. 암기만 한 죽은 지식은 시간이 지나면 잊혀지는 무의미한 지식이고 있는 레시로대로 코딩을해 헬리콥터가 돌아가면 재미는 있지만 실제로 남은 건 없는 휘발성 지식입니다. 두잉과 노잉이 함께 이루어지는 하이브리드 러닝, 활동과 지식의 이해가 결합되어야 하는데 이 과정에서 인공지능 ITS 지식이 많은 도움이 될 수 있습니다.

박진희

말씀해주신 핵심역량 중심의 교육은 서울시교육청에서 끊임없이 고민하고 안내하는 부분입니다. 현장에서도 노력하고 있고 서서히 바뀌고 있는중입니다. 특히 초, 중학교의 경우 교사의 재량으로 많이바뀌고 있는 과정에서 연수, 교육, 지도자료 안내등의 지원을 하고있습니다. 그 만큼 교사의 역할이 중요하기에 인공지능 수업이 개별화, 맞춤화를 지향한다고 하지만 실제로 교육 격차를 벌리는 것이 아닌가에 대한 고민도 하고 있습니다. 과연 핵심은 무엇일 까요. 조력자입니다. 교사의 역할 속에서 인공지능을 도구로써 활용하고 개별화된 데이터를 이용해 피드백을 줄 수 있는 미래 교육을 바라보는 시점에 서있다고 생각합니다. 교사 역량 부분은 교육청에서도 계속 해서 고민하고 있는 부분입니다. 중장기 계획 부분에도 교사의 역량적인 부분을 끌어 올리는 것뿐만 아니라 선생님들이 말씀하셨듯이 인공지능이라는 새로운 과목을 또 해야하는 건가 부담을 느끼기 보다는 인공 지능의 조력으로 업무가 경감될 수 있음을 인지할 수 있도록 노력하고 있습니다.

이도영

두잉과 노잉이 어우러지는 교육에 공감하고 현장에서도 목표가 되어야 할 것 같습니다. 중학교 필수 교과인 소프트웨어 교육의 경우 인공지능의 기반이 되기는 하지만 그 보다는 정보 교과에 중점을 둔 교육입니다. 소프트웨어가 다른 교과와 많은 연계가 된다고 했지만 사실상 많은 융합이 되는 것 같지도 않고요. 인공지능 교육의 시대에 접어들었고 인공지능융합대학원이 전국에서 만들어졌으며 모든 교과의 교사들이 입학할 수 있다는 것은 인공지능이 범 교과적인 기술이기 때문일 것입니다. 그 점 이 정보교과 중심의 소프트웨어 교육과 차별성이 있는 부분 아닐까요. 인공지능이야 말로 교과 간 융합교육을 가속화시킬 수 있다고 봅니다.

박진희 | 서울특별시교육청 장학사 인공지능에 대한 교육, 인공지능을 활용한 교육은 물론 인공지능 전문가 양성에 대한 준비까지 서울시교육청에서 인공지능 융합교육 중장기 계획을 수립하는데 중추적인 역할을 수행하고 있다.	송석리 | 한성과학고등학교 교사 기계가 인간을 가르치는 인공지능 시대에서의 핵심 키워드인 ‘데이터’에 대해 짚어내고 늘어나는 데이터를 교육시스템에서 어떻게 활용할 것인지에 대해 함께 연구할 필요가 있음을 강조했다..	이도영 | 동양중학교 교사 2020년 인공지능 시범학교인 동양중학교의 소프트웨어 선도학교 운영 4년차 담당 교사로서 프로젝트 수업을 통해 인공지능 언플러그드 활동을 활용하고 있으며 과학, 수학, 정보 교과 교사들과 함께 인공지능연구회 등 다양한 형태의 팀워크 연수를 진행하고 있다.	권구상 | 영풍초등학교 교사 이해하기 힘든 인공지능을 어떻게 접하고 어떻게 활용할 것인지 교사의 변화하고자 하는 마인드가 중요한 시점임을 상기시켰다. 인공지능 동아리 담당교사로서 초등학생들의 인공지능을 활용한 코딩 수업을 진행하고 있다.

학생 맞춤형 교육을 위한 데이터 구축

인공지능 보조교사 시스템 도입 시급

사회자

인공지능 융합교육이 성공적으로 이루어지기 위해서는 교사 관련된 연수와 지원이 우선적으로 많이 필요하겠다는 생각이 듭니다. 동시에 인공지능 교육이 등장하면서 학생 맞춤형 교육 지원에 대한 부분 또한 화두가 되고 있습니다. 학생 맞춤형 교육에 인공지능은 어떤 역할을 하게 될까요?

정제영

맞춤형 교육의 핵심은 ITS(Intel ligent Tutorial System)라고 이야기합니다. 학생 한 명 한 명에게 맞추어서 교육할 수 있는 시스템입니다. 각 과목별 인공지능 교육 전문 회사들이 이미 각광받고 있습니다. 테블릿 피씨를 사용한 맞춤형 학습을 통해 학습자 데이터가 디지털화되어 수집되고 있습니다. 공교육의 데이터는 사교육처럼 개인맞춤형이 되기에는 어려움이 있습니다. 물론 공교육의 중심에 ITS만 있어서는 안됩니다. 지식의 이해 이후의 창의적 활동이 반드시 이어져야 합니다. ITS가 알려주는 지식의 암기만 필요하다면 학교의 존재 이유가 없습니다. 그러나 ITS를 기반으로 하는 학교 교육은 반드시 필요한 것도 사실입니다.

김영일

사실 데이터는 민감한 분야입니다. 데이터가 많아야 하고 가치 있는 데이터가 있어야 하는데 실제 학교에는 많은 데이터가 있음에도 학교 위상에 관련된 문제 등으로 오픈되지 않습니다. 연구 목적으로만 개인정보를 제외한 정보를 모으면 충분히 활용할 가치가 있을테고 그걸 통해서 각 교과별로 아이들이 실제 달성한 목표들로 인공 지능 앱을 만들어 거꾸로 학교에 보급해 보 조교사로 활용할 수도 있을 것이라고 생각 합니다.

정제영

그게 바로 인공지능 보조교사 시스템입니다. 교육부에서 시행하고자 하는 K- 플랫폼이지요. 큰 클라우드 기반의 시스템을 학교에 주고 학생들의 학습 이력 데이터를 쌓고 활용할 수 있다면 부족한 부분에 대한 지원이 이루어지고 지필평가가 필요 없어지겠지요.

송석리

ITS를 직접 경험하면서 혁명적이라는 생각을 했습니다. 나보다 나를 훨씬 더 잘 아는 인공지능! 느낌이 아닌 고차원적 분석을 통해서 논리적으로 다음 수를 찾아주 더라고요. 사교육에서 수집한 데이터를 공교육이 따라갈 수가 없고 이 현상이 장기화 되면 학교의 전반적 붕괴도 우려되는 상황입니다. 지식 중심의 맞춤형 교육을 협업하는 등 공교육을 지킬 수 있는 시스템도 시급하다고 생각합니다.

박진희

데이터를 가지고 있는 사기업과의 협업문제는 교육부에서도 조심스럽게 접근 하고 있습니다. 필요성을 알고 있기에 가이드라인을 만들기가 쉽지 않지만 시도하고 있는 상황입니다.

정제영

나이스 데이터의 업데이트 되는 시스템이 세계적으로 각광받고 있습니다. ITS는 어떻게 가르칠 것인가, 내용, 학습자 데이터 이 세 가지로 만들어지는데 공교육에서 부족한게 학습자 데이터입니다. 16.7%의 학생만 교실에서 디지털 기기를 쓰고 있다는 연구 결과가 있습니다. 결국 교사가 학생을 평가한 간접 데이터만 있는 상황이고 학생이 스스로 생성한 데이터는 각 사교육 업체가 가지고 있습니다. 사교육의 데이터는 더욱 더 고도화되고 있는 중에 학교는 뒤떨어지고 있습니다. 학습자 ITS는 끊임없이 개발되어야 하기 때문에 과목별 협업관계를 만들어서 자기 영역은 각자 관리하되 전체를 교육청과 학교가 관리하는 오픈마켓 형태의 ITS를 개발하는 중입니다.

송석리

맞춤형 교육은 국가 차원, 교육청 차원에서 접근해야 할 부분인 동시에 교사들 역시 고민할 부분입니다. 데이터 소스를 구축하면 학교 수업을 어떻게 바꿀 수 있을 것인지, 바뀌는 수업을 위해 교사들이 어떤 전문성을 갖추어야 하는지 연구하고 사례를 확산시킬 필요도 있습니다.

김영일

물리적 환경은 중요하지 않습니다. 현재 수준이면 가능하다고 봅니다. 핵심은 교사와 수업할 자료 두 가지인데 모든 교과에서 할 수는 없고 데이터 교과인 수학과 과학을 필두로 각 교과마다 인공지능 융합교육 연수 사례를 넣는 등 차츰 확장시켜 가면 충분히 가능하지 않을까 합니다.

인공지능 융합교육성의 인식 증대와 연구 지원 플랫폼의 확대 필요

사회자

우리나라 교사들의 역량은 충분하 다고 생각합니다. 개념 설정에서부터 정책 방향을 바로잡고 끌어주고 지원해주고 제 공해준다면 얼마든지 전 세계 선도적으로 이 시대를 이끌어갈 수 있을 거라는 믿음이 있습니다. 또 이런 자리가 중요한 밑받침이 되는 논의의 자리가 될 것이라고 생각합니다. 마지막으로 인공지능 융합교육이 앞으로 나아가야할 방향에 대해 자유롭게 의견을 말씀해주세요.

이도영

인공지능 융합교육에 관한 교사의 인식과 학생의 인식 수준 증대가 무엇보다 우선시되어야 합니다. ‘인공지능 시대니까’ 라는 막연함보다는 왜 해야 하는지 필요성을 느끼게 하는 것이 중요합니다. 또한 인공 지능에 대해 연구하고 싶을 때 자료를 얻을 수 있는 플랫폼의 확대가 필요합니다. 특히 범교과적인 인공지능 융합교육을 위한 연구 지원책의 확대를 기대해 봅니다.

송석리

데이터와 인공지능에 대한 이해가 교과별로 되어서 각자의 교과에서 무엇을 준비해야 할 것인가, 어떤 교과를 어떤 데이터에 접목시켜 학생들에게 더 의미 있는 교육을 제공할 수 있을지를 고민할 수 있어야 합니다. 우리 학년, 우리 교과에 맞는 교육이 어떤 식으로 변화할 것인지 이해를 도울 수 있는 연수가 교사들에게 제공되었으면 좋겠습니다.

권구상

인공지능은 인류가 개발하는 마지막 발명품이라는 이야기가 있습니다. 기술의 발달 과정에서 그동안은 배우면 따라갈 수 있는 교육이었다면 인공지능 세계에서는 우리가 이해할 수 없는 연출이 생기곤 합니다. 이해할 수 없는 과정을 배워야 하는데 내용적 측면의 어려움까지 있다보니 방법적인 부분에 더 많은 관심을 가지게 되는것 같습니다. 기술이지만 마법에 가까워진다는 말이 와닿습니다. 우리가 이해하기 힘든 인공지능 시대가 눈앞으로 다가온 이 시점에서는 왜 필요하고 여기서 무엇을 배우고 어떤 변화가 있을 것인지에 대한 논의가 앞으로도 활발하게 이루어지기를 바랍니다.

박진희

현장의 귀한 이야기 감사합니다. 앞으로 중장기 계획을 세우는데 많은 도움이 될 것 같습니다. 2021년도에는 교육부 및 각 시도교육청에서 인공지능 융합교육과 관련된 지원이 많이 편성되어 있습니다. 학교와 교사의 적극적인 요구가 고무적이면서도 한편으로는 교사들에게 부담이 되는 것은 아닌지 걱정이 됩니다. 그 사이의 간극을 메우려고 노력하고 있으며 현장의 목소리를 듣고 원하는 부분을 집중 지원하고자 합니다. 많은 일들이 시작되고 변화가 시작되는 시기입니다. 더욱 열심히 하겠습니다.

사회자

인공지능 융합교육의 개념 정리부터 차근차근 짚어봤는데 많은 도움이 되었습니다. 미래교육에서 왜 인공지능 교육인 가라는 질문에 ‘인공지능 교육이 미래교육 체제 전환의 트리거이기 때문’이라는 답을 들은 적이 있습니다. 우리의 논의들이 모이고 학교 현장의 실천들이 모여 변화하는 미래사회를 대비한 창의융합인재 육성이라는 큰 교육 목표가 실현된다고 생각합니다. 장시간 동안 참여해주시고 좋은 의견 주셔서 감사합니다.