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윤석열 정부 교육정책에서 가장 눈여겨볼 대목은 디지털 100만 인재 양성이다. 디지털과 AI 등 역량을 갖춘 신산업·신기술 분야 핵심 인재를 적기에 양성하는 것이 목표다. 4차 산업혁명과 디지털 대전환 시대에 대응하는 SW·AI교육 기반을 조성, 이를 달성한다는 것이다.
국정과제에 따르면 먼저 초·중·고 교육과정에 SW·AI교육이 필수화된다. 이를 위해 교육부 중심으로 정보교육시수를 확대하고, 체계적인 디지털 기반교육을 위해 교육과정을 전면 개정한다. 에듀테크를 활용한 교육콘텐츠를 개발, 학생들의 학습에 도움을 준다.
SW·AI 전문인재 양성을 목표로 영재학교 및 마이스터고 지정을 늘린다는 계획도 가지고 있다. 교원수급과 관련해서는 정보교사를 늘리는 것이 우선이다. 전국적으로 2,100여 명에 불과한 정보교사를 연차적으로 증원하고, 교사들에 대한 디지털역량 강화연수를 확대한다.
이와 더불어 학교시설을 스마트환경으로 전환하고, 디지털 교수·학습 통합플랫폼을 구축하여 학생들의 디지털 경험을 누적·반영하는 디지털 배지 정책도 추진한다. 학교에 설치되지 않는 교과목을 온라인으로 공부하는 온라인 고등학교 신설도 추진한다. 윤석열 정부 교육의 키워드는 디지털 인재 양성인 셈이다.
이번 호 특집은 차기 정부가 추진하는 디지털 인재 양성의 핵심이 되는 SW·AI교육을 중심으로 구성했다. 교육구성원들의 관심이 높은 SW·AI교육 필수화는 어떻게 진행되는 것인지, 또 SW·AI교과를 대입 수능에 반영하는 것에 대한 현실성 여부를 다양한 관점에서 접근한다.
디지털 교육의 새로운 세계로 떠오른 메타버스를 활용한 교육의 미래도 다룬다. 메타버스가 본격 도입됐을 때, 교육현장의 변화된 모습을 가늠해본다. 또 AI가 교사들의 업무효율을 높이는 중요한 보조재로써의 역할을 가늠해 본다. 학교생활기록부 작성에서부터 각종 행정서식까지 AI를 활용, 교사들의 업무부담을 덜어주는 방안의 현실 타당성을 점검해 보고자 한다.
아울러 학생들의 기초학력 증진 및 맞춤형 교육을 위해 AI 보조교사 방안이 추진되고 있지만, 실제 활용 가능한 상황인지, 제대로 기능을 수행하기 위해서는 어떤 선결조건이 요구되는지 전문가의 의견을 들어본다. |
인공지능(Artificial Intelligence: AI), 빅데이터(Big Data), 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 등 SW기반 정보통신기술(Information and Communications Technologies: ICT)이 산업의 핵심 기반인 지능정보사회에서 SW인력 양성은 미래사회의 경쟁력을 확보해야 하는 필수적 요소이다. SW인력 양성을 위한 SW교육은 변화하는 산업구조와 직업변화에 따라 창의적 문제발견 및 해결능력을 갖춘 인재를 양성해야 하는 교육이다. 지능정보사회의 미래 경쟁력은 우수한 SW인력 양성과 확보가 필수적이기 때문에 국가적 차원의 AI·SW교육제도 마련과 운영이 이루어지고 있다. 유능한 SW인력 양성을 위해서 2018년부터 초·중·고 교육개편이 이루어졌고, 현재까지 이어져 오고 있다.
대학도 SW중심대학 확산과 AI·빅데이터 등 신기술 분야 전문인재 양성을 위한 학과 신설을 통해 AI·SW특기자를 위한 입시전형을 운영하고 있다. SW교육 의무화 세대들이 대학입시로 유입되기 시작하면서 AI·SW인재를 위한 입시제도는 더욱 강화될 것이고, 이를 위한 교육수요도 증가할 것이다. 따라서 우리나라의 AI·SW교육 현황에 대해 알아보고, 대학에서의 SW특기자 입학전형 시행과 함께 AI학과 신설을 다루고, 마지막으로 AI·SW교육을 대학입시에 바람직한 방향으로 반영하기 위해 논의해야 할 문제에 대해 제안한다.
우리나라 AI·SW교육 현황
우리나라는 2018년부터 초·중·고교에 SW교육을 의무화하여 현재 초등학생은 5·6학년 때 17시간을, 중학생은 정보과목에서 34시간을 배우고, 고등학교는 정보과목이 일반선택과목으로 운영되고 있다. 2019년 12월 17일, 경제·사회 전반의 혁신프로젝트로 과학기술정보통신부를 비롯한 전 부처가 참여해서 ‘인공지능(AI) 국가전략’을 발표했다. 인공지능(AI) 강국으로 도약할 수 있도록 비전과 실행과제를 제시하고, 우리나라의 강점을 극대화할 수 있는 고유 전략을 마련하였다.
이 전략은 인공지능(AI) 기술·산업의 경쟁력 강화뿐만 아니라 사람 중심의 인공지능(AI) 실현을 위한 추진과제를 균형 있게 담은 3개 분야 9대 추진전략을 제시하였다. 여기서 인공지능(AI)을 가장 잘 활용하는 나라가 되기 위해 세계 최고의 인공지능(AI) 인재 양성과 전 국민 교육을 위한 전략을 제시하였는데, 2022년까지 초·중등 교육시간 등 필수교육을 확대하고, 대학에 인공지능(AI) 관련학과를 신·증설하며, 인공지능(AI) 대학원 프로그램을 확대·다양화하는 것을 골자로 하고 있다. 이를 위해 교원양성과 임용과정부터 소프트웨어(SW)·인공지능(AI) 과목 이수를 지원하는 것을 포함하고 있다. 이러한 기조에 맞춰 초·중·고에 대해서 학교급별로 인공지능교육 기준(안)을 마련하고, AI 융합교육을 확대 추진하였다.
대학에 신설되는 AI학과와 SW특기자 입시전형 증가
SW중심대학은 대학교육을 SW산업계 수요에 맞게 혁신함으로써, 학생·기업·사회의 SW경쟁력을 강화하고, 진정한 SW가치 확산을 실현하는 대학을 지원하는 사업이다. 2015년부터 시행되어 현재 전국 44개 대학이 운영 중이고, 8개 대학이 선정되기도 하였다. SW중심대학 확산으로 대학입시에서의 가장 특별한 점은 SW특기자전형이 확대되고 있다. 2022 모집요강 기준에 따르면 과기정통부 주관 SW중심대학 사업에 선정된 대학들은 올해 SW관련 모집단위에서 총 1,777명을 학종 또는 특기자로 모집하였고, SW중심대학 41개교 중 30개교가 실기실적(특기자)과 학종(특기자)을 포함한 SW특기자전형을 운영하였다. SW특기자전형은 실기실적(특기자)과 학종(특기자)으로 나누어 진행하며, 실기실적(특기자)보다 학종(특기자)의 비율이 월등히 높기 때문에 특별한 활동이력이나 수상실적이 없는 학생들도 학종(특기자)으로 지원할 수 있다.
AI·SW 전문인력 양성을 위해 교육부는 대학교 학부에 D.N.A(Data, Network, AI)와 BIG3(미래자동차·바이오헬스·시스템반도체) 등 미래 첨단 21개 분야 학과 신설 및 증설을 통해 인재를 집중 양성하고 있다. 이를 위해 첨단분야 융합학과(학부) 개설이 용이하도록 규제 완화 및 결손 인원을 활용한 첨단학과 신·증설 지원계획을 2020년부터 수립하고 계열 간 융합학과 설치 요건 완화했다. 아울러 모집단위와 관계없는 융합학과 신설 근거 마련 등을 위한 관계법령을 개정하고 지원하고 있다. 이러한 기조에 힘입어 2022년 정시에서 4년제 대학의 신설학과는 자연계열이 73개로 가장 많고 학과명에 ‘AI’, ‘인공지능’이 들어간 학과가 29개로 가장 많다. 따라서 AI분야의 인력수요의 증가와 함께 AI·SW관련 학과의 입시를 준비하는 학생들도 더욱 많아질 것이다.
AI·SW교육을 대학입시에 반영하기 위한 제안
AI·SW교육을 대학입시에 반영하기 위해서는 첫째, 초·중·고 AI·SW교육의 강화가 필요하다. 우리나라의 SW교육은 해외와 비교해보면 교과 구성이 다양하지 않고, 교육시간이 상대적으로 크게 부족한 상황이다. 우리나라는 정보문화·문제해결형 프로그래밍·컴퓨팅 시스템을 주로 배우지만, 미국·영국·인도·일본은 컴퓨터과학·컴퓨터수학·알고리즘·빅데이터·사물인터넷 등 다양한 교육과정을 운영하고 있다.
교육시간 역시 격차가 매우 크다. 우리나라는 초등학교 5·6학년부터 SW교육을 시작하지만 미국은 유치원부터, 영국·인도·핀란드·일본 등은 1학년 때부터 SW교육을 시작하고, 할당된 교육시수도 우리나라와 비교하면 두 배 이상이다. 미국·중국·독일·일본 등 주요 해외국가의 AI교육은 STEM 또는 STEAM 기반의 융합교육과 AI에 대한 과학기술 문해교육을 기반으로 SW개발·코딩·로봇 프로그래밍 등 응용분야 학습을 촉진하고 있으며, 이를 토대로 AI를 이해하고 활용하여 데이터 분석과 머신러닝 프로그래밍이 가능한 역량을 키우도록 한다. 우리나라의 교육방향도 크게 다르지는 않으나, 주요 국가들에 비해 AI교육을 강화하는 단계로의 작업이 약 1·2년가량 늦게 시작되었다. 특히 AI교육은 단편적인 학습이나 단기교육으로 개인역량을 강화할 수 없기 때문에 초·중·고 기간에 장기적 관점으로 AI교육과정을 모니터링하고 개선하도록 해야 한다. 이를 위해 학생 수준에 맞는 AI교육 콘텐츠 개발, AI를 제대로 활용할 줄 아는 교육인력 훈련 등의 교육기반 환경구축을 위해 더 많은 관심과 투자가 필요하다.
둘째, SW특기자전형에 초·중·고에서 이루어진 AI·SW교육성과를 잘 반영할 수 있는 평가체계를 구축해야 한다. 현재 SW특기자전형은 학종 비율이 실기 비율보다 월등히 높기 때문에 학생 개인의 역량보다는 교육과정을 통한 수행 정도를 기반으로 평가하게 된다. 학종의 자료만으로 수험생들의 역량측정에 한계가 있고 면접관에 따라 수행내용을 검증하는 정도의 차이가 발생할 수 있다. 그리고 초·중·고의 AI·SW교육 분량이 많지 않은 상황에서 과연 학생 개개인의 AI·SW역량을 적절하게 평가할 수 있다고 단언하기 어렵다. 또한 AI·SW교육도 사교육 시장에서 차지하는 비중이 점차 늘고 있어 학생들의 교육격차로 인해 발생하는 결과를 어떻게 공정한 평가로 만들 것인지에 대한 기준이 필요하다. 현재 입시 시스템으로는 사교육에 의한 스펙 쌓기를 검증하기가 쉽지 않아 서류심사 또는 면접과정에서 입학사정관 개개인의 판단에 맡길 수밖에 없는 구조이다. 더불어 이러한 교육격차 해소를 위해서는 먼저, 앞서 말한 초·중·고에서 수행하는 AI·SW교육 강화를 통해 사교육 없이도 역량을 강화할 수 있도록 해야 한다. 또 적극적인 AI 인재선발을 위해서는 기존의 입시전형 방식에 새로운 기준을 도입하거나 좀 더 자율적인 평가방식을 도입하는 방법도 고민해봐야 한다.
셋째, 입시제도 개선과 함께 대학에서의 AI교육에 대한 확산이 필요하다. AI는 분야를 가리지 않고 적용·활용하는 기술이기 때문에 AI전공을 새로 개설해서 인재를 양성하는 것 외에 대학생들의 AI 소양함양을 위한 적극적인 노력이 필요하다. SW중심대학으로 인해 많은 대학에서 SW교육을 전교생에게 필수화하고 있다. 최근에는 필수화된 SW교육에 AI교육 부분을 추가하거나 별도로 신설하는 경우도 생기고 있다. 기본적인 AI교육 외에도 분야의 특성을 고려한 AI적용 및 활용교육과 AI와 인간, 윤리에 대한 포괄적 교육이 필요하기 때문에 대학에서의 AI교육에 대한 개선도 이루어져야 한다.
AI인재에 대한 수요가 급증하고 SW중심사회에서 AI기술 활용에 대한 요구는 더욱 많아질 것이다. AI 인재 양성을 위해 AI·SW교육과 입시제도에 대한 더 다양한 논의가 필요할 것이다.
