AI 활용 교육 확대 추세

•교육부는 “생애주기 전(초·중·고 → 대학 → 평생교육) 단계에서 기초 AI 교육을 확대한다”는 방침입니다.

•초·중·고 정보교과 내에서 AI·데이터 교육 시간을 확대하고, AI 중심 학교를 2028년까지 확대할 계획입니다.

•디지털/AI 기반 교재(디지털교과서) 도입 계획이 있으며, 맞춤형 학습을 지원하는 형태로 설계되고 있습니다.

수업 진행 형태

• 엔트리의 인공지능 모듈 활용

• 엔트리 코딩과 AI 블록을 융합하여 나만의 AI 응용 프로젝트를 실습

• 응용 실습을 통한 AI 이해도 및 활용 능력 배양

교육 효과

• AI와 협업하여 문제를 해결하는 능력을 키웁니다

• 코딩의 활용 영역을 AI 분야로 확대합니다.

• 문제 해결을 위한 생각하는 힘을 키웁니다.

• AI 시대를 주도하는 창의적 인재로 성장의 첫 걸음이 시작됩니다.

인공지능 교육의 필요성

• 문제해결력과 실질적 응용력 강화

• AI 개념과 기술을 배우면서 단순한 암기 위주 학습이 아닌 “어떻게 데이터를 보고, 어떻게 알고리즘으로 문제를 해결할까”라는 사고 과정을 익힐 수 있습니다.

•예컨대, 학생들이 카메라 인식, 블록코딩, 센서 입력 등을 다루며 직접 작품을 만들면 실습 기반 학습이 되어 학습 몰입도 및 이해도가 높아집니다.

•미래 역량 준비

•AI는 산업·사회 전반에서 빠르게 확산되고 있으므로, 미래 직업이나 일상생활에서의 디지털 리터러시 강화가 필수입니다.

•한국에서도 “모든 국민이 AI를 쉽게 활용할 수 있도록” 한다는 교육부 방침이 나와 있습니다.

왜 꼭 교육이 필요한가?

•기술 변혁에 뒤처질 수 있음

AI·데이터 중심의 사회로 변화하는 흐름 속에서, 이를 잘 이해하고 활용할 수 있는 역량이 없는 학생은 ‘수동적 소비자’로 머물 수 있습니다.

•디지털 격차(교육 기회 격차) 우려

기술 이용 능력에 따라 교육성과나 이후 진로·직업 선택에서 격차가 벌어질 수 있습니다. AI 교육을 통해 이러한 격차를 미연에 완화할 수 있습니다.

•윤리적·비판적 사고 함양

AI가 자동화·의사결정 등에 쓰이면서 데이터 윤리, 알고리즘 편향, 프라이버시 등의 이슈도 중요해지고 있습니다. AI 교육은 기술만이 아니라 이러한 맥락을 함께 다루어야 합니다.

•창의융합 인재 양성

단순히 코딩만이 아니라, 문제 발견→데이터 수집→모델 설계→결과 해석→사회적 맥락 적용이라는 흐름을 익히는 것이 중요합니다. 아이들이 블록코딩이나 카메라 인식 등을 통해 ‘나만의 프로젝트’를 만드는 경험이 큰 도움이 됩니다.

수업 환경

1) 윈도우즈 기반의 컴퓨터(가능한 모니터 2개 연결; 수업 줌 화면, 엔트리 화면 각각 )

2) 마우스

3) 엔트리 온라인 웹싸이트 방문 미리 로그인

4) 웹 카메라 (엔트리 인공지능은 웹 카메라를 줌과 함께 공유 합니다. 웹 카메라 1대로 가능)

<엔트리 화면>

<웹 카메라로 손 인식하고 블록코딩과 연동>

<인공지능 모델 학습 시키기: AI 이미지 분류 기능 활용>