디자인씽킹 프로세스 수업에서 인공지능은 어떻게 활용할 수 있을까?(이성혜, 2020 참고)

오늘은 디자인싱킹 프로세스와 AI를 결합한 교육 프로그램 효과분석 논문을 살펴보면서, 어떻게 AI를 수업에 적용할 수 있을지 함께 고민해 보겠습니다. 

 

1. AI 교육의 선행 연구

• Wong 외: 초중고 수준에서 필요한 AI 역량(literacy)을 AI 개념, AI 응용, AI 윤리 및 안전의 세 가지 영역으로 제시
• 김현철(2019) :초중등 교육에서 AI 교육의 목표_AI 리터러시, 컴퓨팅사고력, 코딩을 기반으로 인공지능을 활용하여 창의적인 산출물을 만들어 낼 수 있는 역량
• AI 교육을 SW 교육의 부분집합 또는 연장 선 상에서 이해하고자 한다면, AI 교육 역시 SW 교육에서 ‘소프트웨어의 기본원리를 통해 컴퓨팅사고력과 논리력을 배우고, 이를 바탕으로 창의적 문제해결능력을 증진을 목표로 하는 것과 크게 다르지 않음.
• 이은경(2020): EU는 AI가 다양한 사회적 이슈와 문제들을 어떻게 해결하는지와 관련된 사례와 예시를 제공하고, 한국 은 AI 핵심 개념을 이해하고 이를 실생활의 문제해결에 적용하는 것을 강조함.
• Wong(2020):실생활 문제에 대한 솔루션으로 AI 개념을 적용하는 것을 중요 한 성취목표로 제시, AI 교육에서 있어 문제기반학습의 접근을 제안.
• 이영호(2019): Machine learning for kids 환경에서 블록 프로그래밍 언어 기반의 인공지능 교 육을 수행한 후 초등학생들의 AI에 대한 흥미, AI 기술에 대한 접근 가능성, AI 교육 필요성 등에 대한 인식을 확인.

 

2. 디자인싱킹 선행 연구

• 디자인싱킹: 디자인싱킹은 디자인 분야에서 시작된 문제 해결 프로 세스와 사고 방법으로서, 디자이너가 다양한 관점에서 문제에 접근하여 문제를 처리하고, 해결책을 찾는 방법.
• 디자인싱킹 프로세스: 디자인싱킹을 실천하기 위한 절차로서, 문제 상황에 대해 확인하고 관찰한 내용과 관련 지식을 바탕으로 아이디어를 생성하며, 프로토타입을 만들어보며 문제해결에 접근하는 절차.
• 디자인싱킹 방법의 효과:
• 학습자의 창의성, 협업능력, 문제해결 능력, 의사소통능력, 흥미, 공감 등이 유의미하게 향상되었음을 보고.

 

3. AI 교육을 위한 시사점

• AI 교육을 처음 경험하는 학생들이 AI의 개념을 이해하고 AI 문제를 탐색, 해결해 볼 수 있는 교육프로그램이 필요.
• AI에 대한 인식이나 태도, 효능감 등 을 긍정적으로 변화시킴
• 다음 AI 학습에 대한 동기를 유발
• AI를 적용할 수 있는 현실문제를 찾고 어떤 기술이 필요한지 파악한 뒤 적절한 이론 및 기술 요소를 학습할 수 있는 접근이 필요
• 정규 SW 교육과정뿐만 아니라 영재교육, 방과 후 교육, 창의적 체험활동 등 다양하게 적용될 수 있는 AI 교육 모델 및 AI 문제, 프로젝트들이 개발되어야 함
• 현재 AI 교육과정 개발은 차세대 SW 교육과정 표준모델, 학교 SW 교육과정에 집중되어 있음.
• SW 교육과정을 개정하고 이를 학교교육 내에 정착시키는 데는 장기적인 시간이 필요함
• 전 세계적으로 초중등 AI 교육 도입에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는 시점에서 효과적인 AI 교육 모델을 개발하고 다양한 SW 교육의 맥락에서 빠르게 확산할 필요가 있음
• 학생들이 AI 관련 지식 및 기술, AI를 활용한 다양한 융합 문제해결 등 AI 분야의 지식과 응용 능력을 심화, 또는 확장해 나갈 수 있는 기회를 제공하고, 나아가 AI 및 AI 융합 분야의 진로를 탐색하고 계획할 수 있도록 할 필요가 있음
• AI 실습환경의 제약으로 다양한 교육이 이루어지기 어려운 상황임.

 

참고문헌:

이성혜. (2020). 디자인싱킹 프로세스 기반의 인공지능(AI) 교육 프로그램 적용 효과분석. 컴퓨터교육학회 논문지, 23(4), 49-59.