[시리즈 03] AI 리터러시를 위한 7가지 핵심: 공정하고 형평성 있는 AI 교육 프로그램 설계 원칙
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AI의 시대가 갑작스럽게 전세계를 뒤흔들고 있지만, 실질적인 혜택은 AI와 연관된 이해관계자(stakeholder) 및 고등교육 기반의 교육을 받는 수준. 또는 자발적인 필요성에 의해서 활용하는 경우들이 대다수 일겁니다. 그리고, 그 기회가 매우 제한적이겠죠
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하지만, AI 교육이 단편 일률적으로 ‘생성형 AI’ 활용 교육에서 그치지 않고, AI도 결국 인류학적인 측면에서 ‘상생하는 기술의 존재’를 인정한다는 측면에서 STEM과 HAAS(기술과학과 함께 인문 사회적인 교육 포함)의 병행 도입의 필요성이 높아지고 있다는 것이 최근에 알게된 사실 인데요(이전 글에도 이야기했던, 국제 수준의 대학교 들이 이 부분에 대한 교육과 학생 육성에 진심이라는 점 입니다)
즉, 인간 사회에서 AI의 활용은 성별/세대 간의 불평등을 야기하는 것이 아닌 서로 상호 존중, 상생할 수 있는 환경에서 ‘공정하게 활용되고’, 위협은 제거하고, 정보 격차를 해소하여, 실제 경제로서의 형평성까지 가져올 수 있는 효과는 분명 있습니다. 이를 위해서는 AI 교육 프로그램 또한 그에 맞춰서 목적성, 효과성, 시대성을 안고 지식과 윤리를 함께 전달해야 ‘목표’를 가지고 있다고 판단됩니다
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AI 교육 프로그램의 공정한 활용과 형평성 유지를 위한 설계 원칙
이러한 내용들을 바탕으로 앞으로 AI 교육 프로그램, 즉 직장 및 사회, 교육 현장, 그리고 시민 사회, 더 나아가 정부에서 어떻게 교육 커리큘럼을 설계해야 하는지 몇가지 방향성 키워드에 맞춰 정리해봅니다
하나. 목적 (Purpose): AI는 교육 목표를 명확하게 이해하고 지원하기 위해 목적을 명시적으로 연결해야 합니다. AI는 학생과 직원의 복지를 높이고, 교육 경험을 향상시키며, 행정 기능을 강화하기 위해 목적을 가지고 활용되어야 합니다. 모든 학생이 교육 목표를 달성하는 데 도움이 되도록 AI를 사용하는 것이 중요하며, 공정성, 포용성, 디지털 격차 감소를 고려해야 합니다
둘. 준수 (Compliance): AI를 교육에 도입하는 경우 개인정보 보호, 데이터 보안, 학생 안전 및 데이터 소유권에 관한 주요 기술 정책을 준수해야 합니다. 특히 학생 개인정보와 데이터 보안과 관련된 윤리적 고려 사항을 준수해야 합니다
셋. 지식 (Knowledge): AI리터러시 (AI literacy)를 촉진해야 합니다. ‘AI리터러시’란 AI가 어떻게 작동하는지, 제한 사항, 영향 및 윤리적 고려 사항을 이해하는 것을 말합니다. AI 기술과 책임사항을 적극적으로 이해할 수 있는 지식과 기술을 갖추는 것이 중요합니다
넷. 균형 (Balance): AI는 교육에 많은 잠재적인 이점을 제공하지만, 그에 따른 위험도 인정하고 해소해야 합니다. 교육 시스템은 AI를 책임 있게 사용하도록 지침을 제공하여 학생과 교사의 복지와 학습 결과 개선을 지원해야 합니다
다섯. 직업 윤리 (Integrity): AI가 학문적 품위를 유지하도록 직면하는 도전과 기회를 짚어야 합니다. AI를 사용하여 부정행위 리스크를 다룰 때 정직, 신뢰, 공정, 책임 등의 기본 가치를 강조해야 합니다. 학생들이 언제 어떤 식으로 AI를 활용할지에 대해 명확해야 합니다
여섯. 의사결정권 (Decision Agent): AI가 의사 결정을 지원하는 것은 인간의 일정한 개입과 인간에 의한 승인 절차가 포함되는 것 까지를 의미 합니다. 이는 ‘AI’는 결국 교사와 교육자의 역할을 보완하고, (역할을) 증대 시키는 조언 적 역할을 해야 하며, 교육에 있어서 인간의 가치적인 판단을 대체해서는 안 될 것입니다
일곱. 평가 (Evaluation): 지속적으로 AI 지침을 평가하고 업데이트하여 교육 공동체에 있어 변화하는 지속적인 요구 사항을 충족시키고, 법률 및 기술의 변화에 부응해야 합니다. 교사, 부모 및 학생, 그리고 기타 모든 이해관계자들을 포함한 대상들의 피드백이 AI의 활용 및 기능의 지속적인 개선에 매우 중요한 판단 기준이 될 것입니다
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위의 7가지 설계 원칙을 준수 한다면, AI 교육 프로그램이 공정하게 AI를 활용하고 형평성을 유지하는 데 도움이 될 것입니다. 각각의 원칙을 근거로 프로그램을 설계하고 운영하면서 학습자와 교육기관의 이익을 동시에 고려하는 균형 잡힌 AI 교육 환경을 조성할 수 있을지 않을까 예견해봅니다
그렇다면, 결국 AI 교육 프로그램에서의 ‘AI 리터러시’의 필요성과 함께 중요성이 매우 크게 작용합니다. 그렇다면 ‘AI 리터러시’는 왜 중요한가요? 실제로 어떻게 촉진되어야 할까요?
'AI 리터러시' 및 본 시리즈의 맺음글은 마지막 4편에서 마무리 됩니다
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긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요
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변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!
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