정부는 기존의 디지털교과서에 대한 한계를 인식, AI를 활용한 맞춤형 교육과 사교육비 절감 등 AI로 야기될 교육혁신에 주목하고 AI 디지털교과서 도입을 추진하고 있다. AI가 당면하고 있는 여러 교육 문제를 해결하고 혁신을 선도하여 교육의 공정성(equity)을 확보하기 위해 활용될 수 있을 것이라는 기대감과 함께 AI 디지털교과서의 교육효과에 대한 의문, 낮은 완성도, 개인정보 유출 등 우려하는 의견도 제기되고 있다. 본 보고서는 AI 디지털교과에서 대한 기대와 우려가 공존하는 현 시점에서 미래 교육 혁신 관점에서 고려해야 할 사항을 제시하고 AI 혁명 시대에 미래 교육을 위한 AI 교육법에 대한 논의도 검토하고자 한다.
(출처: 국회미래연구원)
목차
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목차
요약 3
제1절 AI 디지털교과서 개요 5
1. AI 디지털교과서의 등장 5
2. AI 디지털교과서 추진 현황 8
제2절 AI 디지털교과서에 대한 기대와 우려 12
1. AI 디지털교과서에 대한 기대 12
2. AI 디지털교과서에 대한 우려 14
제3절 미래 교육을 위한 제언 17
참고문헌 26
판권기 28
[표 1] 디지털교과서 도입 현황 6
[표 2] AI 디지털교과서 추진 경과 11
[표 3] AI 디지털교과서 핵심 서비스 12
[표 4]/[표 3] LLM이 교육 업무에 미치는 영향 13
[그림 1] 디지털교과서 도입 경과 5
[그림 2] WEF의 교육 4.0 프레임워크 7
[그림 3] 디지털교과서의 한계와 시사점 8
[그림 4] AI 디지털교과서 도입 계획 9
[그림 5] 사교육비 총액 및 1인당 월평균 사교육비(2019~2023) 14
[그림 6] AI 기반 맞춤형 서비스를 활용하지 않는 이유 16
[그림 7] AI 기술의 진화 17
[그림 8] 초거대 AI 모델 성능 비교 18
[그림 9] AI 기반 알렉스(ALEKS) 시스템의 수학교육 19
[그림 10] 오픈AI 수학 AI튜터(좌)와 구글의 IMO 수학 AI 성적(우) 20
[그림 11] 블룸의 신교육 목표 분류(Bloom's New Taxonomy) 20
[그림 12] K12 AI 지침을 발표한 미국 22개 주 21
[그림 13] 학생의 AI 리터러시 타임라인 권고사항 22
[그림 14] 학습 역량 강화를 위한 학생 AI 활용과 통합 23
[그림 15] AI 교육정책 개발의 순환절차 25
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AI 디지털교과서와 미래 교육 : 기대와 우려 속 미래 제언