📚 22개정 정보 교과 단원별 교육과정 — 빈칸 맞추기

'인공지능 기초'는 학문의 분야 중 ✅컴퓨터과학, ✅데이터 과학, ✅정보시스템의 내용을 기반으로, 개인의 삶과 다양한 분야에서 직접적인 영향을 미치고 있는 인공지능에 대한 ✅깊은 이해를 제공하게 된다.

미래 사회의 변화와 불확실성 등으로 인한 ✅진로와 직업의 변화에 능동적으로 대처하며, 인공지능의 주체적 사용자인 학습자가 인공지능을 인간 중심으로 안전하고 책임 있게 사용하는 ✅자기주도성을 갖춘 ✅디지털 민주시민으로 성장하게 한다.

✅프로젝트 기반의 프로그래밍을 통한 직접 구현, ✅모델에 대한 평가 등 인공지능에 대한 깊이 있는 학습을 기반으로 ✅대학의 전공과 연계된 ✅기초경험을 제공하도록 한다.

'인공지능 기초'는 인공지능의 발전에 따른 사회의 변화를 파악하고, ✅인공지능의 원리에 대한 이해를 바탕으로 인공지능을 다양한 분야의 문제를 ✅창의적으로 해결하기 위한 ✅핵심 도구로서 프로그래밍할 수 있으며, 인공지능의 ✅윤리적 쟁점에 관한 올바른 ✅가치관과 태도를 함양하는 데 중점을 둔다.

• ✅인공지능은 인간의 지능적인 행동을 모방하는 것으로 실생활에 도움을 준다.

• ✅탐색과 추론으로 문제를 해결하는 인공지능을 구현하는 것은 다양한 학문 분야에 활용된다.

[12인기01-01] 인공지능의 ✅개념과 특성을 이해하고, ✅튜링 테스트를 통해 인공지능의 지능적 판단에 대해 고찰하며, 인공지능이 활용된 최신 사례를 분석하여 인공지능의 ✅활용 범위와 중요성을 설명할 수 있어야 한다.

[12인기01-04] 지능적 탐색을 적용할 수 있는 ✅퍼즐이나 ✅길찾기 문제를 탐색하고, ✅최상 우선, ✅A* 등의 정보 이용 탐색 방법을 적용한 인공지능 프로그램을 ✅개발할 수 있어야 한다.

• 인공지능의 다양한 ✅사례를 탐색하여 실제로 많은 분야에 인공지능이 활용되고 있음을 인식하고, 인공지능을 구현하는 방법으로서 ✅탐색 방식에 대한 이해를 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 함양하도록 교수·학습을 계획한다. 특히 탐색 방식으로 문제를 해결하는 과정에서는 ✅탐색 알고리즘을 적용한 프로그램을 ✅개발하는 방식으로 활동을 구성하도록 한다.

• 실제 사례를 통해 인공지능의 ✅개념을 정확하게 이해하고 있는지, 인공지능의 ✅중요성을 설명할 수 있는지를 평가한다. 또한, 문제 해결에 적합한 ✅탐색 알고리즘을 선택하여 적용하였는지, 개발한 인공지능 프로그램이 문제를 해결하는 데 ✅효과적이었는지에 중점을 두어 평가하도록 한다.

• ✅기계학습 기반의 인공지능을 구현하기 위해서는 문제 해결에 적합한 데이터와 기계학습 모델을 활용한다.

• ✅딥러닝은 다중의 은닉층으로 구성된 인공신경망으로 복잡한 문제를 효과적으로 해결하는 데 활용된다.

[12인기02-01] 전통적 프로그래밍과 대비되는 ✅기계학습의 특성을 이해하여 기계학습 기반의 인공지능을 적용할 문제를 판단하고, 문제 해결에 적합한 데이터를 수집할 수 있어야 한다. 이 과정에서 나타날 수 있는 ✅데이터의 편향이 인공지능의 학습에 영향을 미칠 수 있음을 고려하여 데이터의 수집과 활용에 ✅공정성을 추구할 수 있어야 한다.

[12인기02-02] 기계학습에 사용할 데이터를 수집한 후, ✅결측치와 ✅이상치의 유무를 파악하고 문제 해결에 필요한 속성이 무엇인지 선별한 다음 문제 해결에 적합한 형태로 ✅전처리할 수 있어야 한다.

[12인기02-03] 기계학습의 유형을 ✅지도학습과 ✅비지도학습, ✅강화학습 등으로 구분하고, 해결해야 하는 문제의 특성을 고려하여 문제 해결에 적합한 유형을 선정할 수 있어야 한다. 또한, ✅분류, ✅예측, ✅군집 등에 활용하는 기계학습 알고리즘을 이해하여 적합한 알고리즘을 ✅선정할 수 있어야 한다.

[12인기02-06] 딥러닝을 기반으로 하는 ✅컴퓨터 비전, ✅음성 인식, ✅자연어처리 기술을 구현하는 방식을 이용하고, 적합한 딥러닝 기술을 활용하여 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 해결할 수 있어야 한다. 문제 해결에 있어 딥러닝을 활용해 문제를 해결하는 경우와 다른 방법으로 문제를 해결하는 경우의 ✅차이점을 설명할 수 있어야 한다.

• 해결하고자 하는 문제에 따라 ✅기계학습의 사용이 적합한지를 판단할 수 있도록 적절한 ✅문제 상황을 선정하도록 하며, 기계학습에서 데이터의 ✅중요성을 인식하고, 데이터를 수집하는 과정에서 데이터가 ✅편향되지 않게 충분히 안내하도록 한다.

• 프로그래밍 역량이 낮은 학생은 ✅이미 작성된 코드를 실행시켜 코드를 이해한 후 차츰 ✅코드 일부를 수정하는 방식으로 학습할 수 있도록 하고, 프로그래밍 역량이 높은 학생은 작성이 완료되지 않은 코드를 스스로 완성하여 실행시킬 수 있도록 하는 등 교수·학습 단계를 세부적으로 구성하여 학습자의 ✅흥미가 유지되도록 한다. 또한, 기계학습과 딥러닝을 ✅코드로 구현하는 학습을 원활하게 진행하기 위해, 다양한 ✅라이브러리 활용 방법을 충분히 안내한다.

• 문제 해결에 사용된 ✅데이터와 ✅기계학습 유형, ✅기계학습 알고리즘이 해결하고자 하는 문제의 특성에 비추어 적합한지를 평가한다. 또한, 이미 개발되어 있는 딥러닝 프로그램 ✅코드의 활용을 권장하되 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 스스로 생각하여 해결할 수 있도록 교수·학습을 구성하고, 학생의 ✅학습 과정과 ✅창의적인 아이디어를 중심으로 평가 ✅루브릭을 작성하여 평가하도록 한다.

• ✅인공지능이 현대 사회에 끼치는 영향력이 커지고 있고, 이에 따라 직업의 변화 속도가 빨라지고 있다.

• ✅인공지능을 올바르게 활용하기 위해서는 인공지능에 의해 발생할 수 있는 윤리적 문제에 대한 이해가 필요하다.

[12인기03-03] 인공지능에 대한 일방적인 수용 또는 거부보다는, ✅비판적인 자세를 바탕으로 인간과 공존해야 하는 존재로서 ✅인공지능의 역할을 제시할 수 있어야 한다. 인공지능을 대하는 인간의 태도에 대한 ✅윤리적 고찰을 통해 바람직한 ✅공존 방식을 규정할 수 있어야 한다.

[12인기03-04] 인간의 ✅편향성에 대한 이해를 바탕으로, 알고리즘과 데이터의 편향성으로 인해 인공지능이 사회에 끼치는 영향을 이해하고 인공지능으로 인한 ✅딜레마 상황에서 윤리적인 판단과 선택을 할 수 있어야 한다. 현재까지 정의되어진 인공지능 윤리(지침)와 관련하여 인공지능 ✅개발자, 사용자, 운영·관리자 관점을 살펴보고, 인공지능 기술 활용으로 발생 가능한 윤리적 쟁점에 대하여 ✅사회적 책임과 ✅공정성의 가치를 판단할 수 있어야 한다.

• 인공지능의 ✅사회적 가치와 영향력이 중요하다는 것과 새롭게 고려해야 할 윤리적 쟁점에 대한 충분한 사회적 논의 과정이 필요하다는 것을 전제로, 인공지능 사회의 구성원으로서 갖추어야 할 ✅인공지능 윤리의식과 ✅가치 판단 능력을 함양하여 인공지능 시대의 ✅사회적 책임과 ✅공정성을 실천할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 교수·학습을 구성하도록 한다.

• 인공지능의 발전으로 인한 ✅사회의 변화를 조사하고 인공지능에 의해 변화할 ✅미래 사회의 모습을 예측하는 과정에서 자신의 진로를 구체적으로 설계하기 위해 ✅충분한 자료를 제공하도록 한다.

• 인공지능과 관련된 윤리적 쟁점 사례를 조사하고, 구체적인 사안을 주제로 하는 ✅토론 활동의 과정에서 인공지능 윤리의 중요성과 인공지능과 인간의 관계를 올바르게 설명할 수 있는지를 평가하도록 한다. 이 과정에서 근거를 바탕으로 자신의 주장을 펼치고 타인의 견해를 ✅존중하는 ✅성숙한 토론 문화를 조성하도록 한다.

• ✅인공지능은 다양한 분야와 융합하여 새로운 가치를 창출하는 데 도움을 준다.

• ✅인공지능은 지속가능발전목표를 달성하는 데 도움을 준다.

[12인기04-01] 지속가능발전목표는 2015년 유엔 총회에서 결의한 것으로 총 17개의 주요 목표와 169개의 세부 목표로 구성되어 있다는 것을 이해하고, 17개의 주요 목표를 통해 현재 인류가 직면하고 있는 위기가 무엇인지 인식할 수 있어야 한다. 인공지능을 활용하여 달성할 수 있는 목표에는 어떤 것이 있는지를 살펴보고 ✅인공지능 프로젝트 활동에 적합한 주제를 도출할 수 있어야 한다.

[12인기04-02] ✅문제 정의, 문제 해결에 적합한 ✅데이터 수집 및 전처리, 기계학습 ✅유형과 알고리즘 선정, 기계학습을 통한 ✅모델 생성, 성능 ✅평가 및 수정 등의 인공지능 문제 해결 과정에 따라 ✅프로젝트 수행 계획을 구안할 수 있어야 한다.

• 인공지능 프로젝트를 위한 ✅주제 선정 과정에서 인류가 직면해 있는 다양한 위기를 충분히 ✅인식할 수 있도록 하고, 이러한 위기를 극복하는 다양한 방법 중 하나로 인공지능이 ✅중요한 역할을 수행할 수 있다는 점을 강조하도록 한다. 또한, 인공지능을 활용하는 방법적인 측면에서 직접 구현하기가 어려운 부분이 있더라도 학습자의 아이디어를 ✅존중하여 다양한 생각이 ✅발산될 수 있는 활동을 구성하도록 한다.

• 인공지능 프로젝트를 수행하는 과정에서 인공지능 소프트웨어의 ✅완성도뿐만 아니라 ✅주제의 적절성, ✅문제 해결 방식의 창의성, ✅다른 사람과의 협업 능력 등 다각적인 측면을 골고루 반영하여 평가할 수 있는 ✅루브릭을 제작하도록 한다.

(가) 실제적인 삶의 맥락에서 컴퓨팅을 통해 문제를 해결하도록 하는 ✅학습 과제를 제시하여 학습자가 과제를 스스로 해결하는 과정에서 자연스럽게 컴퓨팅 사고력, 디지털 문화 소양, 인공지능 소양을 함양할 수 있도록 지도한다.

(나) 학습자의 흥미와 다양성을 고려하여 학습 소재, 학습 환경 및 학습 과정에 대한 ✅선택의 기회를 제공하고, 교수·학습의 설계 과정에 학습자 참여 기회를 증진하는 등 ✅학습자 맞춤형 교수·학습을 통해 ✅역량 함양을 위한 깊이 있는 학습 지도 방안을 구성한다.

(다) '인공지능 기초' 과목의 교수·학습은 ✅인공지능의 원리에 대한 이해를 바탕으로 문제를 ✅효율적으로 해결하는 역량을 향상하는 데 중점을 둔다. '인공지능 기초' 과목 내의 내용 영역, 다른 교과 및 비교과 활동과의 융합을 통해 학생의 ✅인공지능 소양이 다양한 분야에 전이될 수 있도록 한다.

(라) '인공지능 기초' 과목과 연계된 ✅진로 및 직업을 안내하고 학생이 ✅자신의 진로를 탐색할 수 있도록 교수·학습 과정을 구성한다.

(나) 학습자 개별로 학습하는 속도가 다양할 수 있음을 고려하고, 최소 성취수준을 보장할 수 있도록 ✅학습관리시스템(LMS)을 활용하여 온라인 학습자료를 제작 및 제공함으로써 ✅학습 격차를 최소화하도록 노력한다.

(다) 학습자의 ✅디지털·인공지능 소양에 대해 선제적으로 파악하고 학생의 현재 수준에 맞는 방식으로 교수·학습 활동을 구성한다. 프로그래밍을 통한 ✅인공지능 프로그램의 개발 활동을 중심으로 하되, 인공지능 개념 이해에 도움이 되는 소프트웨어나 인공지능 관련 ✅라이브러리를 적극적으로 활용하여 ✅최소 성취수준을 보장하도록 한다.

(라) 디지털 교육 환경에 적응할 수 있도록 온오프라인 연계 수업, 다양한 디지털 도구의 활용 등을 통해 디지털 도구에 대한 ✅인지적 부담은 최소화하고, ✅활용에 대한 경험은 높일 수 있도록 수업을 구성한다.

(나) 평가 내용은 ✅지식·이해뿐 아니라, ✅과정·기능, ✅가치·태도의 측면 등을 다면적으로 반영하고 과정을 중시하는 평가를 통해 학생의 ✅성장과 발달을 돕는 평가를 실현한다.

(다) 구체적인 평가 ✅루브릭을 학생과 함께 구성하는 과정을 통해 학생이 자신의 학습 수준을 파악하고 스스로 학습을 성찰할 수 있는 기회를 제공하여, ✅적극적이고 ✅능동적인 학습이 이루어지도록 한다.

(라) 인공지능 프로그램 구현에 프로그래밍 활동이 포함되나 프로그래밍 내용보다는 인공지능의 ✅구현과 활용, 인공지능 활용에 대한 ✅인식에 초점을 맞추어 평가한다.

(가) 성취기준을 분석하고 재구성하여 ✅지필평가 및 ✅수행평가, ✅관찰 평가, ✅서·논술형 평가 등을 활용하는 종합적인 평가 ✅포트폴리오를 계획하고, ✅교사 평가, ✅자기 평가, ✅동료 평가 등과 같은 다면적 평가를 실행하여 학생 성장에 기여할 수 있는 결과를 제공한다.

(나) 평가 내용이나 방법에 따라 다양한 디지털 도구(프로그램 자동 평가시스템(online judge 등), 학습관리시스템(LMS) 등)를 활용할 수 있으며, 평가 이전에 학생이 디지털 도구를 다룰 수 있도록 교육하여 ✅평가의 불이익이 없도록 계획한다.

(다) 인공지능에 관련된 평가는 다양한 방식으로 나타날 수 있으므로 정량적 평가와 정성적 평가 내용을 ✅명확하게 구분한다. 특히 ✅모델 학습과 적용이 반복적으로 이루어지는 프로젝트의 경우 평가 결과가 학생 활동에 ✅즉시 피드백되어 결과물의 개선으로 나타날 수 있도록 평가를 계획한다.