머리말

 

-인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 마치 전기, 자동차, 스마트폰, 컴퓨터가 더 이상 특별한 기술로 여겨지지 않고 인간의 자연스런 환경이 되었듯이, AI도 이미 우리의 일상과 교실 안으로 깊숙이 들어와 있는 기술 환경이 되고 있다. 챗봇과 대화하고, 알고리즘이 추천하는 콘텐츠를 소비하며, 생성형 AI로 문서를 작성하는 일은 교사들에게도 낯설지 않은 경험이 되었다. 그러나 이러한 기술을 매일 접한다는 사실이 곧 그 기술을 이해하고 있음을 의미하지는 않는다.

많은 교사들은 AI가 무엇을 어떻게 학습하는지, 그 알고리즘이 어떤 원리로 작동하는지에 대해서는 정작 피상적인 지식만을 지닌 채 이 기술과 마주하고 있다.

기존의 사범 대학 예비교사를 위한 AI·디지털 교육 교재들이 주로 AI를 포함한 에듀테크 도구의 활용법이나 웹사이트 소개에 초점을 맞추어 왔다면, 이 책은 한 걸음 더 나아가 인공지능 기술 그 자체의 원리와 발전 과정을 다루고 있다. 머신러닝과 딥러닝의 작동 원리, 알고리즘의 기본 개념과 같이 비전공자에게는 다소 낯설고 어려울 수 있는 내용을 다양한 전공의 교사들이 쉽게 이해할 수 있도록 일상적인 비유와 사례를 통해 풀어내고자 노력하였다. 기술을 정확히 아는 것이야말로 그 기술을 교육적으로, 그리고 비판적으로 활용할 수 있는 출발점이라고 믿기 때문이다.

동시에 이 책은 AI와 디지털 기술이 인간의 삶과 교육의 본질을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 그 변화가 우리에게 어떤 질문을 던지고 있는지를 함께 성찰 하고자 하였다. 기술의 발전은 언제나 인간과 사회에 대한 물음을 동반한다. 교사라는 직업의 의미는 무엇이 되어야 하는가, 인간의 학습과 성장에서 기계가 대신 할 수 없는 영역은 무엇인가, 디지털 리터러시와 AI 윤리는 왜 교사에게 필수적인 소양이 되어야 하는가와 같은 질문들이 이 책 곳곳에 배어 있다. 이러한 점에서 이 책은 기술서이자 동시에, 시대의 변화를 인문학적·사회학적 시각으로 읽어 내려는 시도이기도 하다.

 

-이 책은 모두 8개의 장으로 구성되어 있다. 디지털 사회와 교육혁신(1장)부터 시작하여, 미래 교육의 방향(2장), AI 기술의 이해(3장), 생성형 AI가 교육에 미치는 영향(4장), 로봇, 실감형 기술, 블록체인 등 첨단 기술과 교육(5장), 디지털 교수·학습 도구(6장), 그리고 AI·디지털 리터러시(7장)와 교육 윤리(8장)에 이르기까지, AI·디지털 대전환의 시대를 살아가는 교육자로서 반드시 갖추어야 할 소양을 체계적으로 다루었다.

 

-이 책을 통해 교사들에게 인공지능이라는 기술을 막연히 두려워하거나 무비판적으로 수용하는 대신, 그 원리를 이해하고 그것이 교육과 인간에게 지니는 의미를 스스로 성찰할 수 있는 힘을 길러주는 안내서가 되기를 바란다.

[목 차]

머리말 4

 

제1장 디지털 사회와 교육혁신 13

1. 디지털 기반 사회와 교육 14

1) 디지털 기반 소통 14

2) 연결주의 학습 17

3) 디지털 기술로 증강된 교육 23

2. 교육혁신 25

1) 교육혁신의 개념 25

2) 초개인화 학습 27

3) 교육혁신 사례 31

 

제2장 미래 교육의 방향 45

1. 디지털 기반 교육의 역사 46

1) 정보통신기술(ICT) 교육 48

2) 이러닝 49

3) 유러닝 49

4) 스마트 교육 50

5) 소프트웨어(SW) 교육 51

6) 에듀테크 교육 52

7) 인공지능(AI) 교육 53

2. 미래 교육의 방향과 설계 55

1) 포스트휴먼 학생 55

2) AI 교사, 휴먼 코치 57

3) 지식과 마음을 연결하는 교육과정 59

4) 연결주의 교육 방법 65

5) 실감형 교실과 학습 플랫폼 77

3. 미래 교육 시나리오 81

1) 지속 시나리오 82

2) 전환 시나리오 83

3) 붕괴 시나리오 83

 

제3장 AI 기술의 이해 91

1. 인공지능의 정의 92

1) 지능의 개념 변천 92

2) 인공지능의 개념 94

3) 인공지능의 역사 96

4) 인공지능의 분류 99

2. 인공지능 기술의 이해 101

1) 인공지능 주요 기술 102

2) 머신러닝과 알고리즘 106

3) 딥러닝의 개념과 모델 114

3. 인간 지능과 인공지능의 차이 126

1) 인간 지능의 특수성 126

2) 두 지능의 차이점 128

4. 인공지능과 인간의 협업 132

1) 협업 방식 132

2) 상보적 협업 135

3) 협업 루프의 적용 136

 

제4장 생성형 AI와 교육 143

1. 교육에서의 AI 활용 144

1) 맞춤형 AI 145

2) 생성형 AI 146

3) 맞춤형 AI와 생성형 AI의 비교 147

4) 교육적 시사점 150

2. 대규모 언어 모델의 교육적 활용 151

1) 언어 모델 151

2) 대규모 언어 모델(LLM) 154

3) 언어 모델의 교육적 활용 156

3. 생성형 AI 활용 수업 설계 161

1) AI 시대의 수업 설계 변화 161

2) 교사가 AI를 활용하는 수업 설계 166

3) 학생이 AI를 활용하는 수업 설계 169

4) 인지 외주화 173

 

제5장 첨단 기술과 교육 179

1. 로봇 기술과 교육 180

1) 로봇의 유래와 발전 181

2) 로봇의 유형 183

3) 인공지능과 로봇의 관계 189

4) 로봇의 교육적 활용 190

2. 블록체인 기술과 교육 197

1) 블록체인의 개념과 원리 197

2) 블록체인 기술의 발전 199

3) 블록체인의 교육적 활용 201

4) 블록체인과 디지털 시민성 204

3. 실감형 기술과 교육 205

1) 플랫폼의 발전 205

2) 실감형 기술의 종류 206

3) 실감형 기술의 교육적 활용 213

 

제6장 디지털 교수·학습 도구 221

1. 디지털 교수·학습 도구의 분류 222

1) 개념 222

2) 분류 체계 223

3) 교육적 활용 원칙 225

2. 콘텐츠 제작 도구 226

1) 프레젠테이션 제작 도구 227

2) 영상 제작 도구 230

3) 콘텐츠 제작 도구의 교육적 활용 232

3. 상호작용·참여 도구 233

1) 의견 수집·시각화 도구 233

2) 퀴즈·게임형 평가 도구 235

3) 협업·토론 도구 238

4. 실감·체험형 도구 240

1) 가상현실 240

2) 증강현실 240

3) 메타버스 241

4) 시뮬레이션 244

5. 학습 플랫폼 247

1) 학습 관리 시스템과 학습 경험 플랫폼 247

2) 학습 관리 시스템(LMS)의 주요 사례 248

3) 학습 경험 플랫폼(LXP)의 주요 사례 251

6. PICRAT 모델 254

 

제7장 AI·디지털 리터러시 261

1. 리터러시 개념의 변천 262

1) 전통적 리터러시의 교육적 가치 262

2) 리터러시 개념의 확장 263

2. 디지털 리터러시 265

1) 디지털 리터러시란? 265

2) 디지털 리터러시의 중요성 266

3) 디지털 리터러시의 하위 요인 266

3. AI 리터러시 269

1) AI 리터러시의 중요성 269

2) AI 리터러시의 개념과 구성 요소 271

3) 5 Big Ideas 모델 272

4. 리터러시의 통합적 이해 274

1) 전통적·디지털·AI 리터러시 상호 관계 274

2) 각 리터러시 기반 학습의 특징 276

5. 디지털 교수 역량 286

1) 디지털 교수 역량의 개념 286

2) 테크놀로지 교수 내용 지식(TPACK) 288

3) 유럽 디지털 교육 역량 프레임워크(DigCompEdu) 292

 

제8장 AI·디지털 교육 윤리 303

1. 디지털 교육 윤리의 기초 304

1) 디지털 교육 윤리의 필요성 304

2) 디지털 시민의식 306

2. 학습자 보호와 디지털 웰빙 308

1) 개인정보 보호와 데이터 윤리 308

2) 사이버 괴롭힘 310

3) 디지털 중독과 다중사회화 312

4) 디지털 격차 317

3. AI 활용 윤리 319

1) AI 활용의 윤리적 쟁점 319

2) 알고리즘 책무성 321

3) 학업 정직성 323

4. 디지털 저작권 325

1) 교수·학습 자료의 저작권 325

2) 생성형 AI 산출물의 저작권 326

5. 법·제도적 기반과 실천 327

1) 가이드라인 328

2) 인공지능기본법 329

 

참고 문헌 337