인공지능 중점 특성화 고등학교 소프트웨어전공 학생 역량 탐색

국문 초록 (Abstract)

사회 전반적으로 인공지능에 관한 관심이 높아져서 교육으로서의 인공지능의 중요성이 대두되고 있다. 대학교는 물론이고 초등학교, 중학교 고등학교에 이르기까지 모든 교육과정에서 인공지능에 관심을 두고 다양한 시도를 하고 있다. 교육부는 AI 선도학교를 2020년도 247개교에서 2021년도 500개교까지 확대 운영하고 있고, 서울특별시교육청은 2020년부터 22년까지 8개의 특성화고와 2개의 마이스터고등학교를 선정하여 인공지능 고등학교로 운영하고 있다. 선정되지 않은 학교들도 인공지능 기초, 인공지능 수학 등 과목들이 교육과정에 포함되어 인공지능을 공부하게 되었다.
이렇게 인공지능에 관한 관심이 교육 전반에서 높아지고 있지만, 직업교육기관인 특성화고등학교나 마이스터고등학교에서의 인공지능은 일반고와 어떤 차이가 있는지에 대한 논의가 없다. 더 나아가 서울시에서 ‘인공지능 고등학교’로 선정한 특성화고는 다른 특성화고와 어떤 차이가 있어야 하는지에 대한 논의도 없다.
본 논문은 인공지능을 중점으로 하는 특성화고의 소프트웨어 과가 일반고나 다른 특성화고의 소프트웨어 과와 어떤 면에서 차이점이 있는가를 두 가지 관점으로 논의했다. 논의할 점은 어떤 분야로의 취업을 목표로 하는지, 인공지능을 중점으로 하는 특성화고에서 어떤 역량을 목표로 해야 하는가이다.
논의 방법으로 기존의 선행연구를 토대로 진행한 내러티브 리뷰와 ‘인공지능 학교’로 선정된 K고등학교에서 관련 부장, 인공지능 모듈 개발 엔지니어, 특성화고를 졸업해서 소프트웨어 개발을 하는 졸업생을 대상으로 진행된 인터뷰를 하였다.
연구의 결론으로 첫째, 인공지능 분야 중 데이터 분야로의 취업을 목표로 하고 학생의 역량에 따라 인공지능 모듈 개발까지 시도할 수 있을 것이다. 둘째, 목표로 해야 하는 역량은 인공지능에 대한 지식, 데이터 능력 전반, 수학 계산 능력 등이 있다. 이러한 역량을 길러주는 방법으로 캡스톤 디자인을 활용한 수업을 제안했다.
본 연구의 한계점은 소규모 인터뷰와 내러티브 리뷰로만 이루어져 있다는 점, 인공지능 분야가 너무 급속도로 변해 전혀 다른 역량이 필요해질 수 있다는 점, 학교에서 이제 막 인공지능을 가르치고 있다는 점, 전문대와 일반대학의 인공지능 분야 교육과 겹치는 부분이 있으나 심도 있게 조사를 못 했다는 점, 역량에 대한 논의만 있을 뿐 수업에 대한 논의가 부족한 점을 꼽을 수 있다. 따라서 FGI나 델파이를 활용하여 능력 단위를 더 세세하게 살펴보거나, 알맞은 수업 방식 연구 등의 후속 연구가 필요해 보인다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As Artificial Intelligence (AI) have attracted widespread social interest in recent years, the importance of artificial intelligence in the educational field is also emerging. In all curriculums, k-12 educations included various attempts regarding artificial intelligence. The Ministry of Education is expanding the enlisted 247 AI leading schools in 2020 to 500 ones in 2021. Seoul Metropolitan office of Education nominated eight more specialized high schools and two more secondary high schools for industrial demand from 2020 to 2022. There are schools where students take artificial intelligence 101 and artificial intelligence math as selective classes or extra-curricular activities.

Although interest in artificial intelligence is expanding throughout education, there is no discussion onhow artificial intelligence dealt in specialized high schools is distinguished from that taught in general high schools. Furthermore, there is no discussion on how specialized high schools selected by the Seoul Metropolitan Government as "artificial intelligence high schools" should differ from other specialized high schools.
This paper discussed how the software department of specialized high school majored in artificial intelligence differs from that of general high school or other specialized high school. This paper focused on the field it aims to find employment, and what capabilities it should aim for in specialized high school focused on artificial intelligence.
As a research method, a review was conducted based on previous studies and an interview with related managers, artificial intelligence module development engineers, and graduates who graduate from specialized high schools and developed software.
The narrative review concluded that the students who could incorporate artificial intelligence technology into existing expertise and drew a sintering that students should develop expertise, knowledge of artificial intelligence, overall data capabilities, coding, artificial intelligence module usage, and tendency to optimize existing processes.
In expert interviews, there was an opinion that students aim to become data engineers, but artificial intelligence module developers are also possible depending on their abilities. And he said that schools should develop math computing skills, overall data skills, coding, learning skills with English materials, and self-learning skills.
As a conclusion of this study, first, it will be possible to aim for employment in the data field among artificial intelligence fields and even attempt to develop artificial intelligence modules according to students' competencies. Second, the competencies to aim for are knowledge of artificial intelligence, overall data capabilities, math calculation skills, coding skills, AI module usage skills, learning with English materials, self-study skills, and tendency to optimize existing tasks. As a way to develop these competencies, a class using capstone design was proposed.
The limitations of this study are that it consists only of small interviews and narrative reviews, that the artificial intelligence field may change too rapidly, that the school is just teaching artificial intelligence, that it has not been investigated in depth, and that there is only competency discussion. Therefore, it seems necessary to examine the competency units in more detail using FGI or Delphi or follow-up studies such as research on appropriate teaching methods.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제2장 이론적 배경 7
• 1. 학교에서의 인공지능 7
• 2. 특성화 고등학교의 인공지능 8
• 3. 학교에서 목표로 하는 인공지능 역량 선행연구 9
• 4. 해외 교육기관의 인공지능 역량 선행연구 11
• 5. 산업현장에서의 인공지능 15
• 6. 산업현장이 필요로 하는 인공지능 인력 16
• 7. 산업현장에서 필요로 하는 인공지능 역량 선행연구 18
• 8. 인공지능 관련 역량 선행연구 19
• 제3장 연구방법 25
• 1. 내러티브 리뷰 25
• 2. 전문가 인터뷰 26
• 제4장 연구결과 27
• 제1절 내러티브 리뷰 27
• 1. 인공지능, 특성화고와 관련이 있는 것 27
• 2. 인공지능, 초, 중, 고등학교와 관련이 있는 것 29
• 3. 인공지능 관련 산업현장 36
• 4. 내러티브 리뷰 소결 40
• 제2절 전문가 인터뷰 43
• 1. 인터뷰 문항 및 절차 43
• 2. 인터뷰 결과 45
• 3. 인터뷰 소결 54
• 제5장 결론 57
• 제1절 결론 및 제언 57
• 제2절 한계 59
• 참 고 문 헌 61