정부의 전 국민 소프트웨어(SW)·인공지능(AI) 교육 확산 방안 발표에 따라 SW 교육에 이어 AI 교육에 관심이 높아지고 있다.
AI는 컴퓨터과학(CS) 또는 SW의 한 분야로, 학습 및 추론 문제를 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성된다. AI 분야 연구자들은 게임, 지식표현, 자연어처리, 기계학습, 영상인식, 음성인식 등을 위한 알고리즘 개발을 다뤄 왔다. 정부의 연구개발(R&D) 관리를 위한 기술 분류에서는 언어 지능, 시각 지능, 텍스트 지능, 데이터 지능 등 다양한 지능이 결합한 복합 지능으로 구분하기도 한다. 핵심 기술로는 기계학습 기술, 자연어처리 기술, 컴퓨터비전 기술, 지식표현 기술, 정보검색 기술, 데이터마이닝 기술 등이 있다. 이러한 기술 기반으로 AI 응용 분야는 언어 간 번역, 사람과 기계 간 대화 지원, 필요한 정보 검색, 주어진 영상에서 객체 인식과 식별, 주가 동향이나 기계 수명 예측, 고객이 선호할 상품 추천, 의료 영상 분석을 통한 질병 진단, 시와 소설 창작 등 다방면으로 확대되고 있다.
AI 교육의 필요성이 커지면서 AI 교육 범위에 관심이 커지고 있다. 미국 컴퓨터과학교사협회(CSTA)와 카네기멜런대 컴퓨터과학스쿨 전문가들은 초·중·고 12년 동안 AI 교육을 위한 'AI4K12' 프로그램을 제안하고 있다. 이 프로그램에서는 AI 교육을 인식, 표현과 추론, 학습, 자연스러운 상호작용, 사회 영향 등 5개 분야로 구분하고 있다. '인식'에서는 컴퓨터 비전 및 얼굴 인식 등의 기술, '표현과 추론'에서는 지식 표현 및 규칙 기반 추론 등의 기술, '학습'에서는 기계학습·분류기·신경망 등의 기술, '자연스러운 상호작용'에서는 자연어 이해 및 대화 관리 등의 기술, '사회 영향'에서는 윤리 및 편향성 같은 사회 이슈를 다루고 있다. AI4K12의 AI 교육 분야는 주요 교육기관에서 AI 교육 범위를 검토할 때 참고할 만하다.
AI 교육을 위한 주요 과목은 AI 개관을 소개하는 기초 과목, 다양한 AI 도구를 이용한 AI 활용 과목, AI의 심도 있는 학문 발전을 위한 이론 과목 등으로 구분할 수 있다. SW·AI 교육을 세부 내용으로 보면 컴퓨팅 사고, 수학대수 기초, SW 코딩, AI 기초, AI 활용, CS·AI 이론, 도메인 지식, 실무 프로젝트 등으로 구분할 수 있다.
AI 교육 수요 기관은 대학, 초급대학, 초·중·고, 학원이나 직업학교 등으로 나눈다. 대학 구성원은 다시 SW·AI 전공자, 융합전공자, 비전공자 등으로 구분할 수 있다. AI의 효율 높은 교육 진행을 위해서는 교육 내용을 수요자별로 정밀한 조정이 필요하다. 대학의 SW·AI 전공자의 경우 컴퓨팅 사고부터 CS·AI 이론, 실무 프로젝트까지 체계화한 교육 이수가 필요하다. AI+X 융합전공자의 경우 CS·AI 이론은 최소로 학습하고, 도메인 지식이나 도메인에 대한 도구 기반의 AI 활용에 치중해야 할 것으로 보인다. SW·AI 비전공자의 경우 수학대수 기초와 CS·AI 이론 등은 제외하고 컴퓨팅 사고, SW 코딩, AI 기초, AI 활용 위주의 전개가 필요하다. 미래의 꿈나무인 초·중·고등학교 학생들의 경우 대학 비전공자 대비 난이도를 낮춰 컴퓨팅 사고, 수학대수 기초, SW 코딩, AI 기초, AI 활용으로 이어지는 교육을 진행하는 것이 도움이 된다. 일반 국민의 경우 AI 개념 및 기초, AI 활용 정도를 교육하면 적절할 것이다. IBM의 P-TECH, 인텔의 'AI For Youth', 마이크로소프트(MS)의 M:EE, 구글의 Colab과 같은 기업 주도의 AI 교육 프로그램은 기업이 제공한 AI 교육 도구를 기반으로 중급 수준의 실무 AI 인재 교육에 적합하다.
단국대의 경우 지능정보사회를 선도하는 글로벌 SW·AI 인재 허브 실현을 목표로 전공자, 융합전공자, 비전공자에 대한 교육 프로그램을 다양하게 제공하고 있다. SW융합대학에 소속된 전공자 및 융합전공자의 경우 AI, 데이터사이언스, 빅데이터 처리, 오픈소스AI 응용, 실무중심 산학프로젝트를 AI 소양 과목으로 교육하고 있다.
SW 가치 확산 차원에서 주변의 초·중·고등학교 SW·AI 교육을 적극 지원하고 있고, 올해부터 경기 용인시 관내 중학생 대상으로 디자인싱킹 기반 SW 코딩, MS의 M:EE를 활용한 SW·AI 협업 코딩 교육을 실시하는 등 디지털 전환 시대에 필요한 창의 융·복합 문제 해결 능력과 SW·AI 코딩 능력을 갖출 기회를 제공하고 있다.
나연묵 단국대 SW융합대학 학장 ymnah@dankook.ac.kr
