대학생의 AI 리터러시 역량 신장을 위한 교양 교육 모델

박윤수,이유미 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.2

다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예 측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하 고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내ž외 인공지 능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕 으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AIž SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다. In the future, artificial intelligence (AI) technology is expected to become a general-purpose technology (GPT), and it is predicted that AI competency will become an essential competency. Several nations around the world are fostering experts in the field of AI to achieve technological proficiency while working to develop the necessary infrastructure and educational environment. In this study, we investigated the status of software education at the liberal arts level at 31 universities in Seoul, along with precedents from domestic and foreign AI education research. Based on this, we concluded that an AI literacy education model is needed to link software education at the liberal arts level with professional AI education. And we classified 20 AI-related lectures released in the KOCW according to the AI literacy competencies required; based on the results of this classification, we propose a model for AI literacy education in the liberal arts for undergraduate students. The proposed AI literacy education model may be considered as AIžSW convergence to experience AI along with literacy in the humanities, deviating from the existing theoretical and computer-science-based approach. We expect that our proposed AI literacy education model can contribute to the proliferation of AI.

AI 리터러시 개념 설정과 교양교육 설계를 위한 연구

이유미(Yi, Yumi),박윤수(Park, Younsoo) 중앙어문학회 2021 語文論集 Vol.85 No.-

2016년 세계경제 포럼에서 Klaus Schwab이 4차 산업혁명을 언급한 이래로 AI는 하나의 프로그램이 아닌 우리 삶의 많은 부분과 연관된 중요한 기술이 되고 있다. 더욱이 2020년 전 세계를 멈추게 한 COVID19는 AI 기술을 삶 속으로 더 빠르게 끌어들이는 데 중요한 역할을 하였다. 이러한 변화를 속에서 앞으로의 삶을 만들어갈 대학생에게 있어 AI 교육은 단지 기술적 측면의 교육이 아닌 삶을 계획하고 디자인하는 데 중요한 대상이다. 이에 교양교육 안에서 AI 교육을 통합적으로 설계하기 위한 AI 리터러시 교육 프로그램이 필요하다. 본고에서는 이러한 AI 교양교육 프로그램 설계를 위해 AI 리터러시의 개념을 기존 리터러시 이론을 통해 정리하였다. 또한, 현재 다양한 대학 사업을 통해 진행하고 있는 AI 관련 대학 교육 현황을 정리하여, AI 리터러시 교양교육 프로그램 설계를 생각해 보고자 하였다. 이에 대한 연구는 교양교육이 가진 융합적 교육 특성과 연계하여 새로운 시대 교육을 위한 시도라는 측면에서 의미를 갖는다. Ever since Klaus Schwab’s speech on the Fourth Industrial Revolution at the 2016 World Economic Forum, artificial intelligence (AI) has not only become a core branch of learning in computer science but has also become an integral technology in many aspects of our lives. The COVID-19 pandemic of 2020, which has brought the entire world to a screeching halt, has further enmeshed AI technology into daily life. For college students building their future careers amidst such changes, AI is no longer a mere subject in technical education but a key element in planning and designing their lives. Therefore, there is an urgent need for an AI literacy program that integrates AI-related education into the humanities curriculum. This study first establishes a definition of AI literacy based on existing literacy theories to design a program integrating AI and humanities education. The study also arrives at further insights into this integrated education program design by reviewing currently available AI-related university education facilitated through various projects. The study is meaningful in its attempt to design a program for the AI era in combination with liberal arts education.

대학생 AI 리터러시 교양교육 개선 방안 제안을 위한 기초 연구

윤영란 사단법인 한국융합기술연구학회 2024 아시아태평양융합연구교류논문지 Vol.10 No.8

본 연구는 AI 시대에 반드시 필요한 AI 리터러시 함양을 위하여 대학의 교양 교과목 수업 운영을 통해 밝혀진 결과들을 토대로 대학생 AI 리터러시 교양교육에 대한 개선 방안을 제안하고자 하는 기초 연구이다. 연구를 위해 서울소재 S 대학교 인성교양대학 주관으로 대학생의 AI 리터러시 함양을 위한 교양 교과목으로 ‘누구나 배우는 인공지능’을 교양 교과목으로 운영하였다. 수업은 2023학년도 2학기에 전 학년 대상으로 하였으며 수강 인원은 40명이다. 수업 종료 후 수업 만족도 조사를 실시하였고 결과를 바탕으로 대학생 AI 리터러시 함양을 위한 교양교육에 대한 기초적인 개선 방안을 제안하였다. 수업 운영 결과, 대학생 AI 리터러시 능력 함양을 위한 교양 교과목 수업이 인공지능을 이해하는 데 도움이 되었으며 수업에 참여한 대학생들은 AI 리터러시 교양 교과목 수업에 만족하고 있었다. 수업에 흥미를 갖고 참여하였으며 AI 리터러시 능력이 함양된 것으로 인식하고 있었다. 전공, 비전공 학생의 난이도 문제는 개선이 필요하며 수강인원, 신규 교과목 홍보 관련하여서는 대학의 상황을 반영하여 대학생들이 AI 리터러시 능력을 향상하는 데 도움이 되는 방향으로의 다양한 개선 방안을 도출할 필요가 있다. 이를 바탕으로 제안하는 기초적인 개선 방안은 다음과 같다. 첫째, 대학생을 위한 AI 리터러시 교육은 AI 관련 전공, 비전공자 상관없이 모두에게 필요한 교양필수 교과목으로 지정되어 운영되어야 한다. 둘째, 대학생 AI 리터러시 함양을 위해서는 전공, 비전공자를 구분하여 난이도에 따라 교육과정을 개발해야 한다. 셋째, AI 리터러시 함양 교양교육은 누구나 쉽게 배울 수 있다는 것을 경험하도록 하는 것이 필요하며 각 학교의 상황을 고려하여 난이도에 다른 단계별 AI 교육과정과 그에 따른 적절한 수강인원을 정하는 것이 필요하다. This study is a basic study that seeks to propose ways to improve college student AI literacy in liberal arts education based on the results revealed through the operation of university liberal arts classes to cultivate AI literacy, which is essential in the AI era. The study, "Artificial Intelligence for Everyone to Learn," was operated as a liberal arts subject to cultivate AI literacy in college students, hosted by the Inseong College of Liberal Arts at S University in Seoul. The class is open to all grades in the second semester of 2023, and the number of students enrolled is 40. After class completion, a class satisfaction survey was conducted, and based on the results, a basic improvement plan for liberal arts education to cultivate college student AI literacy was presented. As a result of the class operation, the liberal arts classes cultivate college students' AI literacy skills and helps them understand artificial intelligence. The college students who participated in the classes were satisfied with the AI literacy liberal arts classes. They participated in the class with interest and recognized their AI literacy skills had been developed. The difficulty for students majoring and non-majoring requires improvement. Regarding the number of students enrolled and the promotion of new subjects, it is necessary to reflect on the university's situation and develop various improvement measures to help college students improve their AI literacy skills. Based on this, the basic improvement measures proposed are as follows. First, AI literacy education for college students should be designated and operated as a required liberal arts subject for everyone, regardless of AI-related major or non-major. Second, to cultivate college student AI literacy, it is necessary to differentiate between majors and non-majors and develop a curriculum according to the difficulty level. Third, it is necessary to ensure that anyone can experience a liberal arts education that fosters AI literacy and can be easily learned. It is necessary to consider each school's situation and determine an AI curriculum with different difficulty levels and an appropriate number of students.

생성형 AI 시대의 교양교육-생성형 AI 가이드라인과 생성형 AI 리터러시를 중심으로

이유미,박윤수 한국교양교육학회 2024 교양교육연구 Vol.18 No.6

이 연구는 생성형 AI 시대의 교양교육의 방향성을 생각해 보는 데 있다. 2022년 말 새롭게 등장한 생성형 AI는 2년 동안 대학의 연구, 교육 등 다양한 분야뿐 아니라 인간의 삶에도 많은 영향을 미치고 있다. 이에 생성형 AI에 대한 연구와 생성형 AI 가이드라인 데이터를 키워드 분석 방식을 통해 확인하여 2년 동안 생성형 AI에 있어 어떤 문제를 대학 교육이 고민하고 있는가를 확인하였다. 이를 통해 표절과 윤리 교육의 필요성을 확인하였다. 또한 새롭게 논의되기 시작한 생성형 AI 리터러시 연구를 살펴보아 대학 교양교육의 방향성을 확인하였다. 전공과 삶에 있어 기초 교육이 될 수 있는 대학 교양교육은 기술에 대한 수용성을 높이는 것이 중요한 것이 아니라, 학습자가 빠르게 변화하는 기술에 영향을 받는 사회를 이해하고 이를 바탕으로 주체적이고 비판적이고 윤리적으로 자신의 삶을 디자인할 수 있는 방법을 고민할 수 있도록 설계하는 것이 필요하다. 현 시점에서 이러한 논의는 기술에 경도된 대학 교양교육의 변화를 경계하며 다시 한번 인문학 교육 및 비판적 사고 교육의 본질을 고민하게 하는 데 중요한 의미를 가진다 하겠다. The purpose of this study is to explore the direction of general education in the era of generative AI. Although generative AI, first introduced at the end of 2022, is only two years old, it has already had a profound impact not only on various fields such as academic research and education but also on roader aspects of human life. To investigate the concerns of university education regarding generative AI over the past two years, a keyword analysis was conducted to identify relevant research and guidelines. This analysis highlighted the critical need for education in areas such as plagiarism and ethics. Additionally, by examining recent studies on generative AI literacy, this study identifies a new direction for general education. General education, which serves as foundational preparation for both students' academic majors and their lives, should not merely aim to increase acceptance of technology. Instead, it should help learners comprehend a society changing due to generative AI. This approach encourages students to design their subjective, critical, and ethical lives. At this juncture, where there is concern about general education shifting to focus on technical education, this discussion holds significant meaning as it makes us think about the nature of humanities education and critical thinking.

컴퓨터 비전공자의 AI 교육 과정 연구

조미영,한옥영 한국교양교육학회 2022 교양교육연구 Vol.16 No.3

4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능 기술을 통해 지능 정보 사회로 변화하고 있다. 지능 정보 사회에서는 인공지능 기술을 활용하기 위한 디지털 리터러시와 AI 리터러시 역량을 가진 인재가 필요하 다. 디지털 리터러시는 디지털 기술을 활용하여 문제를 해결하기 위한 역량을 말한다. 변화된 사회에서는 AI 기술을 적용 및 활용하는데 올바른 윤리 의식을 가진 AI 리터러시를 함양해야 한다. 디지털 리터러시 와 AI 리터러시 역량을 가진 인재는 지능 정보 사회에서 필요한 부분이며, 컴퓨터 관련 전공과 상관없이 요구되기 때문에 모든 학문 분야에서 해당 내용에 대한 교육이 필요하다. 현재 국내 SW 중심대학에서는 컴퓨터 비전공자도 디지털 리터러시와 AI 리터러시를 함양하기 위해 필수 기초교육을 진행하고 있다. 본 논문에서는 관련 연구 분석 및 컴퓨터 비전공자를 대상으로 진행하는 국내 기초 교양 과정 현황 분석을 통하여 디지털 리터러시와 AI 리터러시 역량을 제안하였다. 또한 현재 교육과정의 분석을 통해 앞으로 지향해야 할 비전공자 대상 기초교육 과정에 대해 논의하였다. 본 연구의 결과는 컴퓨터 비전공자의 AI 리터러시 교육을 위한 교육과정 설계에 기초 자료가 될 수 있다.

디지털 전환 시대 초·중등 정보교육과 대학 AI 교양교육의 연계 방안

최정인 한국정보교육학회 2025 정보교육연구 Vol.3 No.2

본 연구는 2022 개정 교육과정의 적용에 따라 강화되는 초·중등 정보교육의 핵심 역량을 분석하고, 이를 대 학의 AI·데이터 기반 교양교육과 비교하여 교육과정 간 연계 방안을 모색하였다. 연구 결과, 두 교육 단계는 컴 퓨팅 사고력, 데이터 리터러시, AI 윤리 등 일부 내용 요소에서 중첩되나, 교육 목표와 수업 방식, 평가 체계에 서 차이가 나타났다. 특히, 중등 정보교육 이수 경험의 지역·학교 간 편차는 대학 진학 후 학습 격차로 이어질 수 있음을 확인하였다. 이에 따라 본 연구는 ① 교육과정 간 수직적 정합성 확보, ② 공통 핵심 역량 기반 프레 임워크 구축, ③ 교사-교수 협력 체계 마련, ④ 맞춤형 브릿지 교육 도입을 핵심 전략으로 제안하였다. 이러한 논의는 AI 시대 핵심 역량 중심 교육 실현을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. This study examines the core competencies of information education in the 2022 Revised National Curriculum and explores strategies for linking them with university-level AI and data-based liberal arts courses. The analysis shows overlaps in computational thinking, data literacy, and AI ethics, but also identifies differences in objectives, teaching methods, and assessment. Regional disparities in secondary education were found to deepen learning gaps at the university level. To address this, four strategies are proposed: securing vertical alignment, building a competency-based framework, fostering teacher–professor collaboration, and introducing bridge programs. These findings provide implications for competency-based education in the digital era.

AI 시대 교양교육 정체성과 방향에 대한 고찰 - 인문학적 성찰과 AI리터러시의 통합을 중심으로

이난 동의대학교 디그니타스교양교육연구소 2026 교양교육실천연구 Vol.10 No.1

본 연구는 생성형 AI의 급속한 확산으로 인한 교육 패러다임의 변화 속에서 교양교육의 정체성을 재검토하고, 미래 방향성을 탐색하였다. 가다머(Gadamer)의 해석학적 순환과 뉴스바움(Nussbaum)의 역량접근(capabilities approach)을 결합한 이론적 프레임을 적용하여 분석한 결과, AI 시대 교양교육은 지식 전달 기능의 상실, 창의성과 윤리성의 재정의 필요, 평가·인증 체계의 붕괴라는 세 가지 위기에 직면해 있음을 확인하였다. 이에 본 연구는 교양교육의 본질을 ‘지식 전달’에서 ‘해석적 주체성 형성과 인간 역량 함양’으로 재구성할 것을 제안한다. 구체적으로 교육 목표를 해석학적 주체와 역량 중심 인간으로, 교육 내용을 열린 텍스트 중심으로, 교수학습 방법을 대화 중심 상호작용으로, 평가를 과정 중심으로, 학습 환경을 해석 공동체이자 윤리적 공동체로 전환할 것을 제시하였다. 본 연구는 AI 시대에 교양교육이 기술의 도구화에 저항하며 인문학적 성찰과 AI 리터러시를 통합함으로써 인간다움(humanity)을 지속적으로 함양해야 한다는 점을 강조한다. 이는 대학 교양교육의 철학적 재정립과 교육과정 설계에 이론적·실천적 함의를 제공한다. This study examines the identity and future direction of liberal education in the era of generative artificial intelligence. By integrating Gadamer’s hermeneutic circle with Nussbaum’s capabilities approach as an analytical framework, the study identifies three major crises facing liberal education: the loss of its knowledge transmission function, the need to redefine creativity and ethical judgment, and the collapse of assessment and certification systems. In response, this paper proposes a reconstruction of liberal education’s core identity—from knowledge delivery to the cultivation of interpretive subjectivity and human capabilities. Specifically, it suggests shifting educational goals toward interpretive agency and capability-centered humanity, redesigning content around open texts, transforming teaching methods into dialogue-centered interactions, reorienting assessment toward process-based evaluation, and reconstituting learning environments as interpretive and ethical communities. The study argues that, in the age of AI, liberal education must integrate humanistic reflection with AI literacy to resist the instrumentalization of education and continue cultivating essential human qualities. It provides both theoretical and practical implications for the philosophical repositioning and curriculum redesign of university liberal education.

대학 교양 수업에서 AI 리터러시 형성 메커니즘 분석 - 챗GPT 활용한 수업사례를 중심으로

백애송,박일우 한국 리터러시 학회 2026 리터러시 연구 Vol.17 No.2

이 연구는 대학 교양 교과목에서 생성형 AI를 활용한 의사소통 수업 사례를 중심으로, 수업 운영 과정과 학습자 경험을 질적으로 분석하고, 학습자의 AI 리터러시가 어떠한 과정과 메커니즘을 통해 형성되는지를 규명하고자 하였다. 이를 위해 교양 교과목 수강생 36명 중 설문에 응답한 34명을 대상으로 챗GPT 활용에 대한 인식과 사용 양상을 조사하고, 수업 운영 과정에 대한 질적 분석을 병행하였다. 연구 결과, 학습자들은 생성형 AI를 주로 정보 탐색과 보고서 작성 도구로 활용하고 있었으며, 초기에는 효율성과 편의성에 주목하는 경향을 보였다. 그러나 수업 과정에서 생성형 AI의 오류와 한계를 경험하고, 결과를 검토하고 수정하는 활동을 반복함에 따라, 생성된 정보를 비판적으로 해석하고 재구성하려는 태도를 점차 형성하는 것으로 나타났다. 특히 본 연구는 AI 리터러시를 이해 역량, 활용 역량, 비판 역량, 윤리·책임 역량의 네 가지 구성요소로 범주화하고, 실제 수업 맥락에서 이러한 역량이 형성되는 과정을 구조적으로 분석하였다. 분석 결과, AI 리터러시는 생성형 AI와의 상호작용 과정 → 오류 및 한계 인식 → 검토 → 수정·재구성 → 성찰의 과정을 거치며 점진적으로 형성되는 것으로 나타났다. 아울러 생성형 AI의 할루시네이션 현상은 단순한 오류가 아니라 학습자의 비판적 사고를 촉진하는 교육적 기회로 작용할 수 있음을 확인하였다. 이에 생성형 AI 활용 수업은 결과 생성 중심이 아니라 검토와 재구성 중심으로 설계되어야 하며, 윤리 교육과 성찰 활동, 교수자 피드백이 통합적으로 이루어질 필요가 있다. 이에 생성형 AI 활용 수업은 결과 생성 중심이 아니라 결과 검토와 재구성 중심으로 설계되어야 하며, 윤리 교육과 성찰 활동, 교수자 피드백이 통합적으로 이루어질 필요가 있다. 본 연구는 AI 리터러시 형성 과정을 구조적으로 제시함으로써, 생성형 AI 기반 교양교육의 실천적 모델과 교육 설계 방향을 제안하였다는 점에서 의의를 지닌다. This study aims to investigate how AI literacy is developed in a university liberal arts course utilizing generative AI, focusing on a writing class case. By conducting a qualitative analysis of instructional processes and learners’ experiences, this study explores the mechanisms through which AI literacy is formed in an educational context. The participants consisted of 34 students enrolled in a liberal arts course, and both survey data and classroom observations were analyzed. The findings indicate that students initially used generative AI primarily as a tool for information retrieval and report writing, emphasizing efficiency and convenience. However, through repeated experiences of identifying errors, evaluating outputs, and revising results, students gradually developed a critical stance toward AI-generated content. This study conceptualizes AI literacy as a multidimensional construct consisting of four components: understanding, utilization, critical evaluation, and ethical responsibility. The analysis reveals that AI literacy is progressively developed through iterative processes involving error recognition, evaluation, reconstruction, and reflection. Furthermore, hallucination in generative AI is identified not merely as a limitation but as a pedagogical opportunity to enhance learners’ critical thinking. Accordingly, AI-integrated instruction should emphasize evaluation and reconstruction of outputs rather than simple generation, while systematically incorporating ethical education, reflective activities, and instructor feedback. This study contributes to the field by proposing a structured model of AI literacy development and offering practical implications for designing AI-based liberal arts education.

교양교육실천연구 제10권 1호

남궁현, 이난, 최정아, 주소영ㆍ정연재, 윤헌철, 박희진, 공희숙, 이희정, 박지회ㆍ장영수ㆍ서희문, 임영제ㆍ정수량 동의대학교 디그니타스교양교육연구소 2026 교양교육실천연구 Vol.10 No.1

생성형 AI 기반 데이터 분석 수업의 AI⋅데이터 리터러시 자기효능감 효과

김정희,노은희 배재대학교 주시경교양교육연구소 2026 대학교양교육연구 Vol.11 No.1

본 연구는 생성형 AI 기반 탐색적 데이터 분석(EDA) 수업이 비전공 대학생의 AI 및 데이터 리터러시 자기효능감에 미치는 영향을 분석하고, 학습 경험을 통해 교육적 메커니 즘을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 서울 소재 대학 인문⋅예술 계열 학생을 대상으로 혼합연구 방법을 적용하였다 양적 연구로는 사전⋅사후 대응표본 설문(n=30)을 통해 두 리터러시 자기효능감의 변화를 측정하였고 질적 연구로는 심층 인터뷰, (n=6)와 개방형 설문(n=49)으로 학습 경험을 분석하였다 연구 결과, AI 리터러시 자기효능감(t=-7.030, p<.001, d=1.305)과 데이터 리터러시 자기효능감(t=-6.105, p<.001, d=1.134) 모두 통계적으 로 유의미하게 증가되었으며 큰 효과 크기를 나타냈다. 질적 분석에서는 네 가지 학습 메커니즘이 도출되었다 프롬프트 활용은 학습 진입 장벽을 낮추었으며, AI 생성 결과의 검토⋅ 수정 과정은 개념 이해를 촉진하였다. 또한 협업적 문제 해결은 역량의 실천적 습득을 지원 하였고 비판적 검토 태도와 해석 능력이 동반 향상되는 양상이 확인되었다 이는 AI 리터러시가 데이터 리터러시 형성을 돕는 학습의 중개적 역할을 수행함을 시사하며, 생성형 AI 기반 데이터 분석 교육 설계에 실증적 시사점을 제공한다. The purpose of this study is to analyze the impact of Generative AI-based Exploratory Data Analysis (EDA) instruction on the AI and data literacy self-efficacy of non-major college students and to explore the underlying educational mechanisms through their learning experiences. A mixed-methods approach was employed, targeting students in the humanities and arts at a university in Seoul. For the quantitative analysis, a pre- and post-test paired t-test (n=30) was conducted to measure changes in self-efficacy across both literacies. For the qualitative analysis, learning experiences were examined through in-depth interviews (n=6) and open-ended surveys (n=49). The results indicated statistically significant increases with large effect sizes in both AI literacy self-efficacy (t=-7.030, p<.001, d=1.305) and data literacy self-efficacy (t=-6.105, p<.001, d=1.134). Qualitative findings identified four key learning mechanisms: (1) the use of prompts lowered barriers to entry; (2) the process of reviewing and refining AI-generated outputs facilitated conceptual understanding; (3) collaborative problem-solving with AI supported the development of learners’ confidence in applying these competencies; and (4) a critical stance toward AI was developed alongside enhanced data interpretation skills. These findings suggest that AI literacy may be associated with the development of data literacy and provide empirical implications for designing Generative AI-based data analysis education.