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[해외 교육소식] 일본 문부성, 생성형 AI 활용 지침 개정..."유용한 도구" 강조

교과서 내용에 대한 맞춤형 해설,
업무 효율화 위한 적극적 이용 등  
우려 대신 활용 가능성에 방점 둬

유의 사항, 오용 사례도 함께 제시

 

더에듀 정은수 객원기자 | 우리나라가 인공지능(AI) 디지털교과서(DT)를 둘러싼 찬반 갈등을 겪고 있는 가운데, 일본은 AI의 교육적 활용을 촉진하기 위한 생성형 AI 활용 지침 개정판을 내놔 주목된다.

 

일본 문부과학성은 지난달 26일 ‘초·중등 교육에서 생성형 AI 활용에 관한 지침 2.0’을 공개했다.

 

이번 지침서는 생성형 AI의 개요와 학교에서 활용 시 필요한 기본적인 관점을 설명한 후 각 상황과 주체별 활용 시 고려 사항을 제시하고 있다.

 

지침서는 기본적인 관점을 설명하면서 여러 차례 생성형 AI가 유용한 도구라는 점을 강조하고 있다. 다만, 이를 활용하는 주체는 인간이라는 점과 이를 통해 학습의 기반이 되는 정보 활용 능력을 키울 수 있다는 데 강조점을 두고 있다.

 

활용 상황별 고려 사항은 교직원이 교무를 위해 활용하는 상황, 학생이 학습을 위해 활용하는 상황, 교육위원회에서 고려할 사항 등 세 가지로 나눠 제시했다.

 

교직원의 활용에 대해서는 “수업 준비, 문서 초안 작성 등에서 업무 효율성과 질을 높이는 등 업무 개선에 기여할 것으로 기대한다”면서 생성형 AI를 적극 활용하는 접근이 유용하다는 입장을 보였다.

 

활용 사례로는 △수업 자료 작성 △시험 문항 초안 작성 △학생의 수업 활동 수합 △발문 답변 시뮬레이션 상대로 활용 △작성한 학습지 검토 △체험학습 절차 초안 작성 △과거 자료를 기초로 한 동아리 활동 계획 작성 △학생 설문조사 문항 초안 작성 △수업 시간표 관리 △가정 통신문 작성 △교내 연수 초안 작성 △연수 녹화본을 토대로 요약본 작성 △교무 관리, 가정 통신문 제작, 교내 연수 등 학교 운영과 관련된 업무 지원 △외부 강연회 인사말 작성 △학부모 면담 일정 조정 등을 들었다.

 

학생의 학습에 활용할 때는 필요 이상으로 우려할 게 아니라 인간의 능력을 보조하고 확장해 가능성을 넓히는 도구로 보되, 학생의 발달 단계나 정보 활용 능력에 맞는 적절한 방안을 갖고 교육활동의 목적에 효과적인지 숙고한 후 활용하도록 했다.

 

활용 사례로는 △교과서 내용을 학생 개개인의 학습 진행 속도에 맞춰 해설 △영어 회화 상대로 활용 △더 자연스러운 영어 표현으로 교정 △학생별 관심에 맞는 단어 목록과 예문 작성 △외국인 학생의 일본어 학습 보조 △생성형 AI를 이용한 작문 교정 △모둠 활동 중 아이디어를 도출하고 정리하는 과정에서 부족한 점을 찾아 논의를 심화시킬 때 △프로그래밍 수업에서 학생들의 아이디어를 반영한 프로그램 제작 △정보 윤리 교육의 일환으로 오류가 포함된 생성형 AI 작성 내용을 통해 그 특성과 한계 파악 등을 제시했다.

 

 

학습에 대한 활용에서는 부정적 이용 사례도 제시했다. △정보 윤리를 포함한 정보 활용 능력에 대한 충분한 학습 없이 자유롭게 이용 △생성형 AI 결과물을 자신의 성과물로 대체 △초기 감상이나 감성과 독창성이 필요한 상황에서 손쉽게 이용 △교과서 등 신뢰할만한 자료 이전에 생성형 AI를 통한 내용 조사 △교사가 피드백이나 평가를 생성형 AI에 의존 등을 들었다.

 

교육위원회에 대해서는 관련 제도를 설계하고 활용의 방향성을 제시하되, 일률적이거나 경쟁적인 운영을 지양하고 학교 상황에 맞게 유연한 대응을 하도록 조언했다.

 

또한, 교원 양성 대학에도 우수 사례를 공유하고 효과적인 활용 촉진을 위한 연수를 운영하는 등 제반 환경을 정비할 것을 주문했다.

 

이 외에 공통으로 정보 보안 조치, 개인정보·프라이버시·저작권 보호, 정보 역량 차이에 따른 형평성 확보, 부적절한 이용 방지를 위한 투명성 확보와 사용자 책임 명시 등에 유의하도록 권고하고 있다.

 

한편, 이번 개정판은 지난 2023년 7월에 나온 ‘초·중등 교육에서 생성형 AI 활용에 관한 잠정 지침 1.0’을 갱신한 것으로, 지난해 7월부터 11명의 대학교수, 교육위원회 교육장, 현장 교사 등으로 구성된 검토 위원회를 구성해 7차례에 걸친 검토 회의 끝에 나온 결과물이다.

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