18번째 이야기 - 인공지능 이해교육, 인공지능 기반 문제해결, 인공지능 윤리와 진로

● 인공지능 교육의 내용에는 무엇이 있을 수 있을까요? 크게 인공지능 이해교육, 인공지능 기반 문제 해결,, 인공지능 윤리와 진로의 3가지 영역으로 구분할 수 있을 겁니다. 국가에서 정의한 고등학교 '인공지능 기초'의 수준에서는 다음과 같이 정리될 수 있습니다.

인공지능 기초

● 인공지능 교육을 통해 우리는 인공지능 사용자, 활용자, 개발자를 기르게 됩니다. 우리의 인공지능 교육은 어떤 사람을 기르는데 방점이 찍혀 있을까요? 우리가 소프트웨어 교육을 개발자 양성을 위해 하지 않았듯, 특수 목적을 가진 학교가 아닌 이상 인공지능 사용자와 인공지능 활용자를 기르는데 초점을 두고 실시합니다.

 

● 그러다보니 초중등에서는 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘(CNN, LSTM, RNN, GAN 등)을 아직 가르치지 않습니다. 그 대신 기술을 활용해 문제를 해결하는 능력을 기르는데 초점을 두고 있는 것이죠.

 

● 소프트웨어 교육과 인공지능 교육, 이 둘은 모두 기술을 통해 문제를 해결하는 능력을 키우는 교육이라는 점에서 같습니다. 하지만 이 둘의 차이점은 일을 시키는 방법에 있습니다. 소포트웨어는 어떻게 하면 규칙을 빈틈없이 잘 만들어서 컴퓨터가 주어진 규칙대로 빠르게 처리하게 할까를 고민합니다.

● 하지만 인공지능은 데이터를 잘 정제하고, 데이터의 특성에 맞는 방법을 선택해서 어떻게 하면 컴퓨터가 규칙을 잘 찾아낼 수 있게 할까를 고민합니다.

 

● 즉, 현 인공지능 교육에서는 사진 데이터, 숫자 데이터, 음성 데이터, 텍스트 데이터 중 어느 데이터를 사용할 것인가를 고민하게 합니다. 또 어떤 기술(지도 학습:(지도학습: 분류와 예측/비지도 학습:/비지도학습: 군집화)을 활용해서 문제를 해결할 수 있을까를 고민하게 합니다. 일반적으로 구체적인 상세 알고리즘까지는 현행상 다루지 않습니다.

 

● 인공지능 교육을 가르치는 방법에는 어떤 것이 있을까요? 개념과 원리를 이해시키기 위해서는 단순 체험이나 언플러그드, 원리 체험 프로그램을 활용할 수 있습니다. 문제 해결 경험을 선사해주고 싶다면 학습된 인공지능을 활용(초보자)하거나 직접 학습시킨 인공지능을 활용(숙련자)하게 할 수 있습니다. 또 이 모델을 활용하여 피지컬 컴퓨팅으로 물리적 세계와 반응하며 재미있게 문제를 해결하게 할 수 있습니다.

 

● 인공지능을 어떻게 가르쳐야 하는지 정리하면 문제 해결의 경험을 주는 것이 중요하며, 학습된 인공지능을 사용하다가 직접 인공지능을 학습시키는 경험으로 확장되게 하고, 무엇보다 문제 해결을'데이터'와 '기술'의 관점으로 보게 하는 것이 핵심임을 알 수 있습니다.

 

● 학생들로 하여금 '인공지능 기술 이거 다양한 곳에 써먹을 수 있겠는데? 쓸만하다(..) 내 관심 분야에 써먹으면 좋겠는데?' 이런 느낌이 들게 하면 인공지능 교육은 성공이라 볼 수 있을 것입니다.

● 이처럼 나무보다는 인공지능 교육 전체를 조망하고 숲을 보는 작업이 매우 중요합니다. 방향성을 알고, 인공지능 교육에 한 걸음씩 접근하고, 학생들과 다양한 교육 사례들을 쌓아나가 보시길 권합니다.