학생들을 위한 인공지능(AI) 교육 시범 프레임워크를 발표합니다.

사진 설명 — 박 장성 탄띠엔 초등학교의 한 수업에서 인공지능을 활용하여 실생활 상황에 대처하는 방법을 알려주는 영상을 제작했습니다. 사진: 동투이/TTXVN

AI 교육 콘텐츠 프레임워크는 인간 중심적 사고, AI 윤리, AI 기술 및 응용, AI 시스템 설계 등 서로 얽히고 상호 보완적인 네 가지 역량 영역에 해당하는 네 가지 주요 지식 분야를 기반으로 개발되었습니다.

교육과정 체계는 기초교육 단계(초등학교 및 중학교 하위 과정 포함)와 직업교육 단계(고등학교 상위 과정)의 두 가지 교육 단계에 맞춰 설계되었습니다.

초등학교 단계에서는 학생들이 주로 단순하고 직관적인 AI 애플리케이션을 접하며 AI에 대한 초기 개념을 형성하고 일상생활에서 AI의 역할을 인식하게 됩니다. 중학교 단계에서는 AI 도구를 활용하여 디지털 제품을 만들고 학업 문제를 해결하는 방법을 학습합니다. 고등학교 단계에서는 과학 프로젝트를 통해 학생들이 간단한 AI 도구를 탐구하고 설계하며 개선하도록 장려합니다.

핵심 교육 내용 외에도 학생들은 실무 능력을 향상시키거나, AI 응용 분야에 대한 더 깊은 통찰력을 얻거나, 프로그래밍 기술 및 AI 시스템 개발을 배우기 위해 선택 과목을 선택할 수 있습니다.

인공지능 교육 체계는 2018년 교양교육과정의 관점, 방향성, 역량 기반 접근법을 바탕으로 구축되었으며, 학습자를 위한 디지털 역량 체계에 관한 당과 국가의 지도 원칙과의 일관성 및 연속성을 보장합니다. 특히, 5가지 핵심 자질과 3쌍의 공통 역량 개발에 기여하는 요건, 정보학 교양교육과정과의 일관성, 선진국의 인공지능 교육 프로그램 활용, 과학적이고 현대적이며 교육학적인 측면, 개방성, 유연성 및 정기적인 업데이트, 인간 중심적 접근 방식, 그리고 윤리와 책임에 대한 강력한 강조를 중점적으로 다룹니다.

AI 교육 프레임워크에 따르면, 교사는 체험 학습, 실습 및 프로젝트에 중점을 둔 능동적인 교수법을 적용해야 합니다. 협업, 자기 주도 학습 및 창의성을 함양하기 위해 프로젝트 기반 학습을 장려해야 합니다. 수업은 학생들의 흥미를 유발하면서 안전과 효율성을 보장하는 방식으로 유연하게 구성되어야 합니다.

또한, 교사들은 수업 내용에 적합한 교수법을 선택합니다. 인공지능 윤리, 위험 식별, 정책 분석과 같은 일부 주제는 컴퓨터 없이 토론, 논쟁, 사례 연구 등을 통해 가르칠 수 있습니다. 동시에, 교사들은 인공지능 지식을 학습, 일상생활, 생산, 공공 서비스 분야의 실질적인 문제와 연결합니다.

학생들은 해결책을 제시할 뿐만 아니라, 그 해결책의 효과성과 윤리적, 인문학적 측면을 검증하고 평가할 수 있어야 하며, 차별화되고 개별화된 교육을 실행할 수 있어야 합니다.

AI 교육 프레임워크는 평가 기준도 명시하고 있습니다. 정기 평가와 주기적 평가는 모두 AI 역량 구성 요소 및 핵심 내용 영역을 면밀히 준수해야 합니다. AI 응용 분야에 초점을 맞춘 주제의 경우, 유용한 응용 프로그램을 만들기 위해 지식과 기술을 적용하는 능력을 평가하는 데 중점을 두어야 합니다. AI 원리 및 모델 관련 주제의 경우, 창의적이고 논리적이며 체계적인 사고력을 평가하는 데 중점을 두어야 합니다. 윤리, 데이터 및 법률 관련 내용 영역의 경우, 평가는 문제 해결 능력과 디지털 환경에서 학생들의 태도, 행동 및 책임감을 관찰하는 것을 결합해야 합니다.

교사는 학습 프로필을 작성하여 과정 전반에 걸쳐 각 학생의 학습 진행 상황을 저장하고 정기적으로 업데이트해야 합니다. 각 학생의 AI 역량 평가는 정기적이고 주기적인 평가를 종합하여 이루어져야 하며, 프로그램에서 요구하는 성취 수준과 학생의 진척도를 반영해야 합니다.

대규모 AI 역량 평가는 필수 과목의 학습 목표를 기반으로 해야 하며, 선택 과목 내용에만 의존한 평가 도구 개발은 지양해야 합니다. 학생들에게 동료, 교사, 학부모와 AI 프로젝트를 발표하고 공유하여 피드백을 받고, 이를 통해 프로젝트를 개선하고 발전시킬 수 있는 기회를 제공해야 합니다.