접수과제정보
접수번호2026023450
연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
최근 AI 교육은 국가 정책을 중심으로 빠르게 확대되고 있으나, 교육의 질을 보장할 수 있는 명확한 기준과 실행 구조는 충분히 마련되지 못한 상태이다. 특히 현재의 AI 교육은 프로그래밍, 도구 활용 등 기술 중심 접근에 치우쳐 있으며, AI의 결과를 비판적으로 해석하고 사회적 영향을 고려하며 책임 있게 활용할 수 있는 역량, 즉 AI 리터러시의 핵심 요소를 체계적으로 반영하지 못하고 있는 한계를 보이고 있다. 또한 교육의 내용과 수준이 교사 및 지역에 따라 다르게 운영되고 있으며, 교육 성과를 객관적으로 평가하거나 관리할 수 있는 기준 또한 부재한 상황이다.
이에 본 연구는 초중등 AI 교육이 보편화 단계로 급격히 확산되는 현 시점에서, 단순한 교육 확대를 넘어 교육의 질적 기준을 확립하고 지역 간 교육격차를 구조적으로 해소할 수 있는 AI 리터러시 기반 통합 교육·정책 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있다.
이를 위해 첫째, 현재 AI 교육이 기술 및 도구 활용 중심으로 운영되면서 발생하는 한계를 극복하고, 이해–검증–판단–책임–활용을 포괄하는 AI 리터러시를 핵심 역량으로 재정의한다. 이를 바탕으로 학습자의 비판적 사고와 책임 있는 활용 능력을 강화하는 교육체계를 설계하여 AI 교육의 목표를 기능 습득 중심에서 사고력과 판단 역량 중심으로 전환하고자 한다.
둘째, 지역 간 교육격차를 단순한 결과 차이가 아닌 교육 환경, 교원 역량, 정책 실행 구조 등 다양한 요인이 상호작용하는 구조적 문제로 규정하고, 데이터 기반 분석을 통해 그 원인을 체계적으로 규명한다. 이를 기반으로 지역 특성과 교육 여건을 반영한 맞춤형 정책을 설계하여 교육 형평성을 확보하고, AI 교육 기회의 불균형을 근본적으로 완화하고자 한다.
셋째, 정책 설계, 교육 실행, 데이터 분석을 분절적으로 운영해온 기존 접근의 한계를 극복하기 위해, 정책–교육–데이터가 유기적으로 연결된 순환형 정책 운영 모델을 구축한다. 이를 통해 교육 현장에서 생성되는 데이터를 기반으로 정책 효과를 검증하고, 결과를 다시 정책 개선에 반영하는 지속 가능한 정책 운영 체계를 확립한다.
넷째, AI 교육을 단기적 프로그램이 아닌 국가 수준의 보편교육 체계로 정착시키기 위한 중장기 연구 기반을 마련하고, AI 리터러시 수준 변화와 교육격차 구조, 정책 효과를 지속적으로 측정·분석함으로써 정책의 실행력과 지속가능성을 동시에 확보한다.
궁극적으로 본 연구는 AI 리터러시를 교육과 정책 설계의 핵심 기준으로 설정하고, 교육격차 해소와 정책 실행을 통합한 데이터 기반 실행형 정책 모델을 제시함으로써, 국가 AI 교육 정책의 구조를 고도화하고 교육 현장에서 실질적인 변화를 창출하는 것을 최종 목표로 한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
본 연구는 초중등 AI 교육의 보편화 과정에서 나타나는 질적 한계와 지역 간 교육격차 문제를 동시에 해결하기 위한 실행형 정책 연구로서, 학문적·사회적·정책적 측면에서 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
첫째, AI 리터러시 중심 교육 패러다임 전환을 이끌 수 있다. 본 연구는 AI 리터러시를 이해–검증–판단–책임–활용을 포함하는 통합적 역량 체계로 재정의하고 이를 교육의 핵심 기준으로 적용함으로써, 기존의 기술·도구 중심 교육을 넘어 학습자의 비판적 사고와 책임 있는 활용 능력을 강화하는 교육으로 전환하는 기반을 마련한다. 이를 통해 AI 교육의 질적 수준을 제고하고, 미래 사회가 요구하는 핵심 역량 중심 교육체계를 구축할 수 있다.
둘째, 지역 간 교육격차의 구조적 해소 기반을 마련할 수 있다. 본 연구는 교육격차를 단순한 자원이나 성취도의 차이가 아닌 교육 환경, 교원 역량, 정책 실행 방식 등이 결합된 구조적 문제로 분석하고, 데이터 기반으로 원인을 규명하여 맞춤형 정책을 설계한다. 이를 통해 지역과 여건에 관계없이 모든 학생에게 균등한 AI 교육 기회를 제공할 수 있는 기반을 구축하며, 교육 기회 불균형이 진로 및 사회적 격차로 확대되는 것을 예방하는 효과를 기대할 수 있다.
셋째, 정책–교육–데이터 연계 기반의 지속 가능한 정책 운영 체계 구축이 가능하다. 본 연구는 교육 현장에서 발생하는 데이터를 기반으로 정책 실행, 효과 검증, 정책 개선이 순환적으로 이루어지는 모델을 제시함으로써, 기존의 단편적이고 일회적인 정책 운영 방식을 극복한다. 이를 통해 정책의 실효성과 지속 가능성을 동시에 확보할 수 있으며, 변화하는 교육 환경에 능동적으로 대응할 수 있는 데이터 기반 의사결정 체계를 확립할 수 있다.
넷째, 국가 수준 AI 교육 정책 모델의 고도화 및 확산을 기대할 수 있다. 본 연구에서 도출된 정책 모델은 정책보고서, Issue Paper, 정책포럼 등 다양한 형태로 확산되어 교육부 및 시·도 교육청 정책에 직접 반영될 수 있으며, 지역 및 학교 단위로 확장 가능한 실행 모델로 기능한다. 이를 통해 AI 교육 정책의 구조적 개선과 제도화를 촉진하고, 국가 차원의 AI 교육 정책 체계를 고도화하는 데 기여할 것이다.
다섯째, 교육 현장 적용성과 인력 확산 효과를 동시에 확보할 수 있다. 본 연구 결과는 교과 연계 교육과정, 프로젝트 기반 학습 프로그램, 교사 연수 등의 형태로 개발되어 학교 현장에서 활용 가능하며, 동시에 연구 과정에서 양성된 인력은 향후 교육 및 정책 현장에서 핵심 역할을 수행하여 연구 성과의 장기적 확산을 가능하게 한다.
궁극적으로 본 연구는 AI 리터러시 교육 강화와 지역 간 교육격차 해소를 통합적으로 달성함으로써, AI 교육의 질적 고도화와 교육 기회 균등 실현에 기여하고, 지속 가능한 국가 AI 교육 정책 운영 기반을 구축하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 초중등 AI 교육이 보편교육 체계로 전환되는 시점에서, 기존의 양적 확산 중심 정책이 지니는 구조적 한계를 재진단하고, AI 리터러시 기반 교육 체계 구축과 지역 간 교육격차 해소를 동시에 달성할 수 있는 실행형 정책 모델을 설계·검증하는 것을 목적으로 한다.
현재 AI 교육은 국가 정책에 기반하여 빠르게 확대되고 있으나, 교육의 질을 체계적으로 보장할 수 있는 기준과 정책 운영 체계는 충분히 마련되지 못한 상태이다. 특히 교육이 프로그래밍 및 도구 활용 중심의 기술 위주로 운영됨에 따라, 학습자가 AI의 작동 원리와 한계를 이해하고 결과를 비판적으로 검증하며 사회적 영향을 고려하고 책임 있게 활용하는 역량, 즉 AI 리터러시의 핵심 요소가 충분히 반영되지 못하고 있다. 또한 교육 내용과 수준은 교사와 지역에 따라 상이하게 운영되며, 교육의 일관성과 성과 평가의 객관성 확보에도 어려움이 발생하고 있다.
더욱이 AI 교육이 미래 핵심 역량으로 자리 잡는 상황에서, 지역 간 교육 인프라, 교원 전문성, 교육 환경의 차이는 학습 성취를 넘어 진로 및 사회적 기회 불균형으로 확장될 가능성이 크다. 그러나 기존 정책은 인프라 확충이나 단순 AI 활용 연수 확대 등의 단편적 접근에 머물러 있어 교육격차의 근본 원인을 해결하는 데 한계를 보이고 있다. 이에 따라 본 연구는 교육격차를 단순한 결과가 아니라 다양한 요인의 상호작용에 의해 형성되는 구조적 문제로 재정의하고, 이를 데이터 기반으로 규명하는 접근을 채택한다.
이러한 문제의식에 기초하여 본 연구는 다음과 같은 연구 내용을 수행한다. 첫째, AI 리터러시를 단순 기술 숙련이 아닌 이해–검증–판단–책임–활용으로 구성된 통합적 역량 체계로 재정의하고, 이를 교육 목표 및 정책 설계의 핵심 기준으로 구조화한다. 둘째, 교육격차를 인프라, 교원 역량, 교육 환경, 정책 실행 구조가 상호작용하는 다차원 구조로 분석하고, 데이터 기반 방법론을 통해 격차 발생 메커니즘을 체계적으로 규명한다. 셋째, 분석 결과를 기반으로 지역 특성을 반영한 맞춤형 교육 및 정책 모델을 설계하여 정책 설계 단계에서부터 형평성을 반영한다.
연구 방법은 정책–교육–데이터를 통합하는 순환형 구조에 기반하여 수행된다. 구체적으로, 정책 및 선행연구 분석을 통한 이론적 틀 구축, AI 리터러시 기반 교육 모델 설계 및 현장 적용, 교육 실행 과정에서 생성되는 데이터의 체계적 수집·분석, 그리고 이를 바탕으로 정책 효과를 검증하고 개선하는 과정이 반복되는 혼합연구 기반 순환형 연구 방법(DBIR 기반)을 적용한다. 이를 통해 정책 설계–교육 실행–효과 검증–정책 개선이 유기적으로 연결되는 실행 체계를 구축한다.
본 연구의 결과는 정책과 교육 현장에서 즉시 활용 가능한 형태로 도출된다. AI 리터러시 기반 교육 기준 및 평가 체계, 지역 맞춤형 교육격차 해소 정책 모델, 정책 연계 운영 체계 등 정책보고서, 가이드라인, 교육 프로그램으로 개발되어 교육부 및 시도교육청 정책에 반영될 수 있으며, 교과 연계 수업, 프로젝트 기반 학습, 교사 연수 프로그램 등으로 교육 현장에 확산된다.
기대효과 측면에서 본 연구는 첫째, AI 교육을 기술 중심에서 리터러시 중심 교육으로 전환하여 국가 수준의 교육 질적 기준을 확립하고, 둘째, 교육격차를 구조적으로 분석·해결함으로써 교육 기회의 형평성을 강화하며, 셋째, 정책–교육–데이터를 연결하는 순환형 구조를 통해 정책의 실행력과 지속 가능성을 확보하는 데 기여한다.
궁극적으로 본 연구는 AI 교육을 단기 정책이나 기술 교육의 수준을 넘어 국가 교육체계의 핵심 영역으로 정착시키는 정책 전환을 이끄는 실행형 연구로서, AI 리터러시 교육 강화와 교육격차 해소를 통합적으로 달성할 수 있는 지속 가능한 교육 혁신 모델을 제시하는 데 최종 목적이 있다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
초중등 AI 교육, 컴퓨터교육, AI 리터러시, AI 교육 보편화에 따른 지역 간 격차
키워드
(영어 500자 이내)
AI Education for Elementary and Secondary School, Computer Education, AI Literacy, Regional Difference with Generalization of AI Education
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