UNESCO의 인공지능 역량 프레임워크 [KO]

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우리는 UNESCO 디지털 위크(1, 2) 및 그 공개 제안 요청에 기여하였습니다: 학생용 인공지능 역량 및 교사용 인공지능 역량(2024년 9월 3-4일 발표), 이는 "인공지능 윤리에 관한 권고"에 대한 UNESCO의 작업과 일치합니다. 현재 분석에 따르면 중대한 정책 격차가 존재합니다: 2022년 기준, 정부가 승인한 인공지능 교사 연수 프로그램을 시행한 국가는 단 7개국(UN 회원국의 4% 미만)에 불과하여, 인공지능 통합을 위한 전 세계 교육 시스템의 현저한 준비 부족을 보여주고 있습니다.

교사용 인공지능 역량 프레임워크 (AI CFT)

UNESCO 교사용 인공지능 역량 프레임워크는 총 15개의 정의된 역량으로 구성되며, 이는 5개의 주요 차원으로 분류됩니다. 이들은 계층적으로 3개의 발전 수준—습득, 심화, 창조—에 걸쳐 구조화되어 있으며, 교사 교육 및 역량 구축을 안내하는 단계별 발전 모델을 지원합니다.

5개 차원은 교육 맥락에서 인공지능 유창성에 필요한 핵심 영역을 다룹니다. 역량의 약 20%는 인간 중심 사고방식에 해당하며, 이는 교사의 주체성과 디지털 책임을 강조합니다. 인공지능 윤리는 개인정보 보호, 책무성, 윤리적 정렬에 중점을 둔 규제적 기반 역할을 합니다. 인공지능 기초 및 응용 차원은 인공지능 시스템과 그 운영 메커니즘을 이해하는 데 필수적인 기술적 토대를 제공합니다. 인공지능 교수법은 교수 방법론 내에서 인공지능 도구의 적용을 다루며, 전문성 개발을 위한 인공지능은 지속적인 교육자 학습, 기술 향상 및 성찰적 실천을 지원합니다.

발전은 3개의 역량 수준을 통해 매핑됩니다. 1단계(습득)에서는 교육자들이 기초적 이해를 달성할 것으로 기대됩니다. 2단계(심화)는 인공지능을 교수학습 실천에 통합하는 능력을 요구합니다. 3단계(창조)는 리더십 역할, 교육과정 혁신, 그리고 인공지능을 통한 체계적 교육 변화에 기여할 수 있는 능력을 포괄합니다.

학생용 인공지능 역량 프레임워크

교사용 프레임워크와 병행하여 개발된 학생용 프레임워크는 4개의 주요 차원으로 나뉜 12개의 측정 가능한 역량을 포함합니다: 인간 중심 사고방식, 인공지능 윤리, 인공지능 기법 및 응용, 인공지능 시스템 설계. 이들은 균등하게 분포되어 있으며, 각각 전체 역량 구조의 25%를 구성합니다. 이러한 대칭성은 윤리적 추론, 기술적 문해력, 설계 역량, 인공지능 상호작용에서의 주체성에 걸친 균형 잡힌 역량 개발을 지원합니다.

학생 역량은 3개의 단계를 따라 개발됩니다. 이해 단계는 개념적 기초를 확립하고; 적용 단계는 실습 경험을 통한 운영 숙련도를 도입하며; 창조 단계는 인공지능 시스템을 설계하고 평가하는 능력을 포함한 혁신을 촉진합니다. 이 프레임워크는 다양한 교육 수준에 걸쳐 확장 가능하며 연령별 학습 성과에 적응 가능합니다.

통계적 맥락 및 시행 데이터

2022년 기준, 193개 UN 회원국 중 인공지능 역량 프레임워크 또는 교사 연수 프로그램을 시행한 국가는 단 7개국(약 3.6%)에 불과하여 현저한 글로벌 준비 격차를 보여줍니다. 더욱이, 학생을 위한 국가 교육과정에 인공지능 관련 학습 목표를 통합한 국가는 15개국 미만입니다. 이러한 수치는 전 세계 교육 시스템의 95% 이상이 공식적인 인공지능 통합 메커니즘을 결여하고 있음을 나타냅니다.

두 프레임워크 모두 2024년 9월부터 시작되는 단계별 배치가 예정되어 있으며, 인공지능 문해력 및 디지털 교육에서 국제 정책 조화를 지원하는 것을 목표로 합니다.

역량 평가 지표

교사용 AI CFT는 5개 차원에 걸쳐 15개의 측정 가능한 역량을 정의하며, 각각 3개의 발전 수준에서 평가되어 45개의 구별되는 평가 기준을 결과로 합니다. 학생용 프레임워크는 4×3 매트릭스로 이 구조를 반영하여 36개의 측정 가능한 지표를 산출합니다. 총체적으로, 두 프레임워크는 교육 맥락에서 인공지능 관련 역량을 평가하기 위한 81개의 표준화된 매개변수를 제시합니다.

이러한 지표들은 역량 습득의 정량적 추적을 가능하게 하고, 국가 간 비교 가능성을 지원하며, 인공지능 통합 결과에 대한 교육 연구를 촉진합니다.

시행 변수 및 결과

정량적 이익에는 자동화를 통한 행정 절차에서 30-50%의 시간 절약 예상과 인공지능 기반 분석을 통한 개인화 학습 역량 향상이 포함됩니다. 인공지능 도구는 또한 확장 가능한 평가를 지원하고 보조 기술을 통해 특별한 도움이 필요한 학습자들을 위한 편의를 제공할 수 있습니다.

위험 관리 측면에서, 두 프레임워크 모두 GDPR 및 동등한 데이터 보호 기준과 일치하는 지침을 통합하며, 알고리즘 투명성과 편향 완화에 중점을 둡니다. 교육용 인공지능 시스템에서 책무성과 신뢰성을 보장하기 위해 시행 단계 전반에 걸쳐 인간 감독이 의무화됩니다.

예상 시행 일정

배치는 3단계로 구상됩니다:

1단계 (2024–2025): 글로벌 보급 및 초기 정책 채택.

2단계 (2025–2027): 국가 교육과정 통합 및 교사 연수 실시.

3단계 (2027–2030): 전면적 시행 및 공식 평가 메커니즘을 통한 모니터링.

이 프레임워크들은 교육에서 인공지능 역량을 정의하고 측정하기 위한 최초의 글로벌 표준화 도구를 대표합니다. 모든 193개 이상의 UN 회원국에 적용 가능하며, 전 세계적으로 약 15억 명의 학생과 7,500만 명 이상의 교육자에게 영향을 미칠 준비가 되어 있습니다. 4% 미만으로 추정되는 현재의 글로벌 준비도는 기관 준비성에서 96% 이상의 개선 가능성을 나타냅니다.

학습 및 교수 인공지능 역량 모두에 대한 증거 기반 지표를 수립함으로써, UNESCO의 프레임워크는 디지털 교육 및 인공지능 문해력 분야에서 실증적 연구, 국가 간 벤치마킹, 종단적 정책 분석을 위한 기반을 제공합니다.

업데이트: 이 작업은 유럽연합집행위원회와 OECD 간의 "AI 문해력 초안 프레임워크"(2025-2026년 발표 예정)에 대한 진행 중인 협력과 병행되며, AI 문해력에 대한 EU AI법 제4조 요구사항 준수를 지원합니다(2025-2027년 시행).

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참고문헌

¹ 유네스코. 「교사를 위한 인공지능 역량 프레임워크」. 유네스코. 2024년 8월.

² 유네스코. 「학생을 위한 인공지능 역량 프레임워크」. 유네스코. 2024년 10월.

³ 유네스코. 「학생과 교사를 위한 유네스코의 새로운 인공지능 역량 프레임워크에 대해 알아야 할 것들」. 2024년 9월 18일.

⁴ 유네스코. 「디지털 학습 주간 2024」. 유네스코 본부, 파리. 2024년 9월 2–5일.

⁵ CEDEFOP (유럽직업훈련개발센터). 「유네스코 교사용 인공지능 역량 프레임워크」. 2024년 11월 14일.

⁶ CEDEFOP (유럽직업훈련개발센터). 「유네스코 학생용 인공지능 역량 프레임워크」. 2024년 11월 14일.

⁷ INEE (긴급 상황 교육을 위한 국제 네트워크). 「학생을 위한 인공지능 역량 프레임워크」. 2024년.

⁸ 교사 태스크포스. 「유네스코 디지털 학습 주간 2024」. 2024년 9월.

⁹ 유네스코. 「디지털 학습 주간 2024 – 연사 소개」. 2024년 9월 2일.

¹⁰ 유엔. 「디지털 학습 주간 2024 / Digital Learning Week 2024」. Indico.UN. 2024년 9월 2–5일.