과정 개요
대상
20대-50대 직장인, 공무원, 교육자, 의료인 등 전문 분야 종사자
형태
3시간씩 주1회, 총 4주 과정 (총 12시간), 오프라인
중점 영역
올바른 이해에 기반한 비판적 사고와 법적·윤리적 활용
과정 목표
본 AI 리터러시 역량강화 과정을 통해 학습자는 다음과 같은 역량을 개발할 수 있습니다:
- AI 기술의 기본 원리와 특성을 이해하고 비판적으로 평가할 수 있다.
- AI 활용 시 고려해야 할 윤리적·법적 문제를 인식하고 적절히 대응할 수 있다.
- 자신의 직무 영역에서 AI를 효과적이고 책임감 있게 활용할 수 있다.
- AI 생성 콘텐츠의 신뢰성을 평가하고 검증할 수 있다.
- AI 시대에 전문가로서의 역할과 책임을 인식하고 실천할 수 있다.
과정 특징
참여형 학습
강의식 교육보다는 토론, 실습, 사례 분석 등 참여형 활동 중심
실무 연계
각 직군의 실제 업무 상황과 연계한 사례와 활동 제공
비판적 사고 강화
모든 주제에서 비판적 사고와 평가 능력 강조
맞춤형 접근
직군별 특성과 요구사항을 고려한 맞춤형 내용과 활동 구성
균형적 관점
AI의 가능성과 한계, 기회와 위험을 균형 있게 다룸
실천 지향
이론적 지식을 실제 상황에 적용할 수 있는 실천적 역량 개발 강조
학습 목표
1주차
2주차
3주차
4주차
1주차: AI 기술의 이해와 비판적 접근
지식 목표
- AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI의 개념과 차이점을 설명할 수 있다.
- AI 기술의 발전 과정과 주요 이정표를 이해한다.
- 현재 AI 기술의 가능성과 한계점을 인식한다.
- AI 생성 콘텐츠의 특성과 인간 생성 콘텐츠와의 차이점을 구별할 수 있다.
기술 목표
- AI 생성 콘텐츠와 인간 생성 콘텐츠를 구분하는 방법을 적용할 수 있다.
- 다양한 AI 도구의 결과물을 비교 분석할 수 있다.
- AI 정보의 신뢰성을 평가하기 위한 비판적 사고 기법을 활용할 수 있다.
- 자신의 분야에서 AI 기술이 미치는 영향을 분석할 수 있다.
태도 목표
- AI 기술에 대한 균형 잡힌 시각을 가진다.
- 새로운 기술에 대한 열린 마음과 비판적 사고를 동시에 유지한다.
- AI 정보를 수동적으로 수용하지 않고 적극적으로 검증하는 태도를 기른다.
2주차: AI의 윤리적·법적 고려사항
지식 목표
- AI 윤리의 핵심 원칙(공정성, 투명성, 책임성 등)을 설명할 수 있다.
- AI 편향성과 차별이 발생하는 원인과 영향을 이해한다.
- AI 관련 개인정보보호법과 주요 법적 요구사항을 인식한다.
- AI 관련 저작권 및 지적재산권 이슈를 이해한다.
- 국내외 AI 규제 동향을 파악한다.
기술 목표
- AI 시스템의 편향성을 식별하고 대응 방안을 제시할 수 있다.
- 자신의 직무 영역에 적합한 AI 윤리 가이드라인을 개발할 수 있다.
- AI 활용 시 법적 리스크를 평가하고 최소화하는 방법을 적용할 수 있다.
- 윤리적 딜레마 상황에서 균형 잡힌 의사결정을 할 수 있다.
태도 목표
- AI 활용에 있어 윤리적 책임감을 가진다.
- 다양성, 포용성, 공정성의 가치를 존중한다.
- 개인정보 보호와 프라이버시의 중요성을 인식한다.
- 법규 준수의 필요성을 인식하고 실천하는 태도를 기른다.
3주차: 직무별 AI 활용 전략
지식 목표
- 자신의 직군에서 AI가 활용되는 주요 사례와 모범 사례를 이해한다.
- AI 도구 선택 및 평가를 위한 기준을 인식한다.
- AI와 인간의 효과적인 협업 모델을 이해한다.
- 직무별 AI 활용 시 주의사항과 리스크를 파악한다.
기술 목표
- 자신의 직무에 적합한 AI 도구를 선택하고 활용할 수 있다.
- 업무 프로세스를 분석하고 AI 적용 계획을 수립할 수 있다.
- AI와 효과적으로 협업하는 방법을 실천할 수 있다.
- 직무 관련 문제 해결을 위해 AI를 창의적으로 활용할 수 있다.
태도 목표
- AI를 업무의 보조 도구로 인식하고 주체적으로 활용하는 태도를 가진다.
- 지속적인 학습과 적응을 통해 AI 기술 변화에 대응하는 자세를 기른다.
- 동료들과 AI 활용 경험과 지식을 공유하는 협력적 태도를 가진다.
- AI 활용에 있어 혁신적이면서도 책임감 있는 접근 방식을 취한다.
4주차: AI 리터러시 실천과 지속가능한 발전
지식 목표
- AI 리터러시의 구성 요소와 자가 진단 방법을 이해한다.
- 조직 내 AI 리터러시 문화 조성을 위한 전략을 인식한다.
- AI 기술 발전 트렌드와 미래 전망을 파악한다.
- 지속가능한 AI 활용을 위한 원칙과 실천 방안을 이해한다.
기술 목표
- 자신의 AI 리터러시 수준을 진단하고 개발 계획을 수립할 수 있다.
- 조직 내 AI 리터러시 향상을 위한 활동을 계획하고 실행할 수 있다.
- AI 기술 발전에 따른 직무 변화에 대응 전략을 수립할 수 있다.
- AI 리터러시 관련 지식과 경험을 타인과 효과적으로 공유할 수 있다.
태도 목표
- AI 리터러시를 지속적으로 개발하려는 자기주도적 학습 태도를 가진다.
- AI 시대에 전문가로서의 사회적 책임을 인식한다.
- 기술 변화에 대한 적응력과 회복탄력성을 기른다.
- AI와 인간의 공존과 상생을 추구하는 가치관을 형성한다.
직군별 특화 학습 목표
직장인 (기업체 종사자)
- 업무 효율성 향상을 위한 AI 도구를 선별하고 활용할 수 있다.
- AI를 활용한 데이터 기반 의사결정 방법을 적용할 수 있다.
- 조직 내 AI 도입 및 활용 전략을 수립할 수 있다.
- AI 활용이 조직 문화와 업무 방식에 미치는 영향을 분석할 수 있다.
공무원
- 공공 서비스 향상을 위한 AI 활용 방안을 제시할 수 있다.
- 행정 업무 자동화 및 효율화를 위한 AI 도구를 활용할 수 있다.
- AI 관련 정책 및 규제에 대한 이해를 바탕으로 업무에 적용할 수 있다.
- 공공 데이터의 윤리적 활용과 시민 프라이버시 보호 방안을 수립할 수 있다.
교육자
- 교육 콘텐츠 개발 및 학생 평가에 AI를 효과적으로 활용할 수 있다.
- 학생들의 AI 리터러시 함양을 위한 교육 방법을 개발할 수 있다.
- AI 기반 개인화 학습 환경을 설계하고 운영할 수 있다.
- AI 활용 교육의 윤리적 고려사항을 인식하고 적용할 수 있다.
의료인
- 의료 진단 및 치료 계획 수립에 AI를 보조적으로 활용할 수 있다.
- 의료 데이터의 윤리적 활용과 환자 개인정보 보호 방안을 수립할 수 있다.
- AI 의료 기기 및 소프트웨어의 신뢰성과 안전성을 평가할 수 있다.
- AI와 의료인의 협업을 통한 환자 케어 향상 방안을 개발할 수 있다.
주차별 강의 계획
1주차: AI 기술의 이해와 비판적 접근
강의 일정
| 시간 | 내용 | 방법 |
|---|---|---|
| 09:00-09:10 | 과정 소개 및 오리엔테이션 | 강의 |
| 09:10-09:40 | AI의 정의, 역사, 발전 과정 | 강의 |
| 09:40-10:20 | 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI의 기본 원리 | 강의, 시연 |
| 10:20-10:30 | 휴식 | - |
| 10:30-11:10 | AI 기술의 가능성과 한계점 | 강의, 토론 |
| 11:10-11:50 | AI 생성 콘텐츠의 특성과 신뢰성 평가 방법 | 강의, 시연 |
| 11:50-12:00 | 휴식 | - |
| 12:00-12:30 | 비판적 사고를 통한 AI 정보 검증 방법 | 강의 |
| 12:30-13:00 | AI 생성 콘텐츠와 인간 생성 콘텐츠 구분하기 실습 | 실습, 토론 |
| 13:00-13:30 | 동일 주제에 대한 여러 AI 도구의 결과물 비교 분석 | 실습, 토론 |
| 13:30-14:00 | 직군별 소그룹 토론 및 과제 안내 | 토론, 강의 |
주요 학습 활동
활동 1: AI 생성 콘텐츠와 인간 생성 콘텐츠 구분하기
다양한 텍스트, 이미지, 음성 샘플을 제공받아 AI 생성 여부를 판단하고 그 이유를 분석합니다. 소그룹으로 결과를 공유하고 AI 생성 콘텐츠의 공통적 특징을 도출합니다.
활동 2: 동일 주제에 대한 여러 AI 도구의 결과물 비교 분석
동일한 프롬프트를 여러 AI 도구(ChatGPT, Claude, Bard 등)에 입력한 결과를 비교 분석하고, 각 도구의 특성과 적합한 사용 상황을 토론합니다.
활동 3: 직군별 소그룹 토론
직군별로 소그룹을 구성하여 AI가 해당 분야에 미치는 영향, 기회와 위협 요소를 토론하고, 5년 후 AI로 인한 직무 변화를 예측합니다.
과제
AI 생성 콘텐츠 분석 보고서
특정 주제에 대해 여러 AI 도구로 생성한 콘텐츠와 인간이 작성한 콘텐츠를 비교 분석하고, 신뢰성 평가 기준을 적용하여 2-3페이지 분석 보고서를 작성합니다.
2주차: AI의 윤리적·법적 고려사항
강의 일정
| 시간 | 내용 | 방법 |
|---|---|---|
| 09:00-09:10 | 1주차 복습 및 과제 피드백 | 강의, 토론 |
| 09:10-09:50 | AI 윤리의 핵심 원칙: 공정성, 투명성, 책임성 | 강의 |
| 09:50-10:30 | AI 편향성과 차별 문제 이해 | 강의, 사례 분석 |
| 10:30-10:40 | 휴식 | - |
| 10:40-11:20 | 개인정보보호와 AI: 법적 요구사항과 준수 방안 | 강의 |
| 11:20-11:50 | AI 관련 국내외 법규 및 규제 동향 | 강의 |
| 11:50-12:20 | 저작권 및 지적재산권 이슈 | 강의, 사례 분석 |
| 12:20-12:30 | 휴식 | - |
| 12:30-13:10 | AI 편향성 사례 분석 및 대응 방안 논의 | 실습, 토론 |
| 13:10-13:50 | 직군별 AI 윤리 가이드라인 작성 실습 | 실습, 토론 |
| 13:50-14:00 | 과제 안내 및 마무리 | 강의 |
주요 학습 활동
활동 1: AI 편향성 사례 분석 및 대응 방안 논의
실제 AI 편향성 사례(채용 AI, 얼굴 인식, 대출 심사 등)를 분석하고, 편향이 발생한 원인, 영향, 문제점을 파악하여 대응 방안을 토론합니다.
활동 2: 직군별 AI 윤리 가이드라인 작성 실습
직군별로 소그룹을 구성하여 해당 직군에서 AI 활용 시 고려해야 할 윤리적 원칙과 지침을 토론하고, 구체적인 AI 윤리 가이드라인 초안을 작성합니다.
과제
AI 윤리적 딜레마 케이스 분석
제시된 AI 윤리적 딜레마 상황에 대한 분석 및 해결 방안을 제시하는 2-3페이지 케이스 분석 보고서를 작성합니다.
3주차: 직무별 AI 활용 전략
강의 일정
| 시간 | 내용 | 방법 |
|---|---|---|
| 09:00-09:10 | 2주차 복습 및 과제 피드백 | 강의, 토론 |
| 09:10-10:00 | 직군별 AI 활용 사례 및 모범 사례 소개 | 강의, 사례 소개 |
| 10:00-10:40 | AI 도구 선택 및 평가 기준 | 강의 |
| 10:40-10:50 | 휴식 | - |
| 10:50-11:30 | 업무 프로세스에 AI 통합 방법 | 강의, 사례 소개 |
| 11:30-12:00 | AI와 인간의 협업 모델 | 강의, 토론 |
| 12:00-12:30 | 직군별 AI 활용 시 주의사항 | 강의, 토론 |
| 12:30-12:40 | 휴식 | - |
| 12:40-13:30 | 직군별 맞춤형 AI 도구 실습 | 실습 |
| 13:30-14:00 | 업무 프로세스 분석 및 AI 적용 계획 수립 | 실습, 토론 |
| 14:00-14:30 | 직군별 AI 활용 시나리오 개발 및 발표 | 실습, 발표 |
| 14:30-15:00 | 과제 안내 및 마무리 | 강의 |
주요 학습 활동
활동 1: 직군별 맞춤형 AI 도구 실습
직군별로 관련 AI 도구를 소개받고, 실제 업무 상황을 가정한 AI 도구 실습을 진행합니다. 효과적인 프롬프트 작성 및 결과물 최적화 연습을 하고 활용 팁을 공유합니다.
활동 2: 업무 프로세스 분석 및 AI 적용 계획 수립
개인별로 자신의 주요 업무 프로세스를 매핑하고, AI 적용 가능 영역을 식별하여 우선순위를 설정한 후, 선택한 업무 영역에 대한 AI 통합 계획을 수립합니다.
활동 3: 직군별 AI 활용 시나리오 개발 및 발표
직군별 소그룹으로 현재 직면한 주요 과제 또는 기회를 논의하고, 해당 과제/기회에 대한 혁신적 AI 활용 시나리오를 개발하여 발표합니다.
과제
직무 AI 활용 계획
자신의 직무 영역에서 특정 업무 프로세스에 AI를 적용하는 계획을 수립하여 3-4페이지 계획서를 작성합니다.
4주차: AI 리터러시 실천과 지속가능한 발전
강의 일정
| 시간 | 내용 | 방법 |
|---|---|---|
| 09:00-09:10 | 3주차 복습 및 과제 피드백 | 강의, 토론 |
| 09:10-09:50 | AI 리터러시 자가 진단 및 개발 계획 | 강의, 진단 |
| 09:50-10:30 | 조직 내 AI 리터러시 문화 조성 방법 | 강의, 토론 |
| 10:30-10:40 | 휴식 | - |
| 10:40-11:20 | AI 기술 발전에 따른 대응 전략 | 강의, 토론 |
| 11:20-11:50 | 지속가능한 AI 활용을 위한 원칙과 실천 방안 | 강의 |
| 11:50-12:20 | 종합 정리 및 향후 학습 방향 | 강의, 토론 |
| 12:20-12:30 | 휴식 | - |
| 12:30-13:10 | AI 리터러시 자가 진단 및 개발 계획 수립 | 실습, 토론 |
| 13:10-13:50 | 직군별 AI 리터러시 실천 계획 발표 | 발표, 토론 |
| 13:50-14:30 | 종합 토론: AI 시대의 전문가로서의 역할과 책임 | 패널 토론 |
| 14:30-15:00 | 과정 종합 평가 및 마무리 | 강의, 평가 |
주요 학습 활동
활동 1: AI 리터러시 자가 진단 및 개발 계획 수립
AI 리터러시 자가 진단 도구를 활용하여 개인별 진단을 실시하고, 진단 결과를 분석하여 강점/약점을 파악한 후, 개인별 AI 리터러시 개발 계획을 수립합니다.
활동 2: 직군별 AI 리터러시 실천 계획 발표
직군별 소그룹으로 해당 분야의 AI 리터러시 실천 계획을 개발하고, 개인 수준, 팀 수준, 조직 수준의 실천 방안을 포함한 계획을 발표합니다.
활동 3: 종합 토론: AI 시대의 전문가로서의 역할과 책임
패널 토론 형식으로 AI 시대의 전문가 역할 변화, 윤리적 책임, 사회적 영향에 대해 토론하고, 청중의 질문과 의견을 수렴합니다.
과제
AI 리터러시 자가 진단 및 개발 계획
AI 리터러시 자가 진단 도구를 활용한 진단 결과 분석 및 개인 개발 계획을 수립하여 2-3페이지 보고서를 작성합니다.
최종 프로젝트: 직군별 AI 리터러시 실천 계획
직군별 소그룹으로 해당 직군에서 AI 리터러시를 향상시키기 위한 종합적인 실천 계획을 개발하여 5-7페이지 계획서를 작성하고 발표합니다.
평가 방법
평가 구성
- 참여도 평가 (20%): 수업 및 토론 참여도, 그룹 활동 기여도
- 주차별 실습 과제 (40%): 각 주차별 실습 과제 수행 결과
- 최종 프로젝트 (30%): 직군별 AI 리터러시 실천 계획
- 자가 평가 (10%): AI 리터러시 자가 진단 및 성찰
평가 일정
- 1주차 실습 과제: 2주차 수업 시작 전까지 제출
- 2주차 실습 과제: 3주차 수업 시작 전까지 제출
- 3주차 실습 과제: 4주차 수업 시작 전까지 제출
- 4주차 실습 과제: 과정 종료 후 1주일 이내 제출
- 최종 프로젝트: 4주차 마지막 시간에 발표 및 자료 제출
평가 도구
참여도 평가
최종 프로젝트
자가 평가
참여도 평가 루브릭
| 평가 항목 | 우수 (5점) | 양호 (3-4점) | 기본 (1-2점) | 미흡 (0점) |
|---|---|---|---|---|
| 수업 참여 | 모든 수업에 적극적으로 참여하고 건설적인 의견을 자주 제시함 | 대부분의 수업에 참여하고 가끔 의견을 제시함 | 수업에 참여하나 소극적이며 의견 제시가 거의 없음 | 수업 참여가 매우 저조하고 의견 제시가 전혀 없음 |
| 그룹 활동 | 그룹 활동을 주도하고 동료의 참여를 독려하며 결과물 질 향상에 크게 기여함 | 그룹 활동에 적극 참여하고 맡은 역할을 충실히 수행함 | 그룹 활동에 참여하나 최소한의 역할만 수행함 | 그룹 활동 참여가 미흡하고 맡은 역할 수행이 불충분함 |
| 질문/의견 | 깊이 있는 질문과 통찰력 있는 의견을 자주 제시함 | 관련성 있는 질문과 의견을 가끔 제시함 | 기본적인 질문만 간혹 제시함 | 질문이나 의견 제시가 전혀 없음 |
| 협력 | 동료 학습을 적극 지원하고 건설적인 피드백을 제공함 | 동료와 원활히 협력하고 도움을 주고받음 | 요청 시에만 협력하고 소극적으로 참여함 | 협력이 부족하고 개인 활동에만 집중함 |
최종 프로젝트 평가 루브릭
| 평가 항목 | 우수 (9-10점) | 양호 (7-8점) | 기본 (5-6점) | 미흡 (0-4점) |
|---|---|---|---|---|
| 직군 특성 반영 | 직군의 특성과 요구사항을 깊이 있게 이해하고 계획에 완벽히 반영함 | 직군의 주요 특성과 요구사항을 파악하고 계획에 적절히 반영함 | 직군의 기본적 특성만 반영하고 깊이가 부족함 | 직군 특성 반영이 미흡하거나 부적절함 |
| 혁신성/창의성 | 매우 창의적이고 혁신적인 접근법으로 차별화된 가치 제공 | 일부 창의적 요소가 있으며 기존 방식을 개선함 | 기존 방식을 약간 변형한 수준으로 창의성 제한적 | 기존 방식을 그대로 답습하고 창의성 부족 |
| 실현 가능성 | 현실적 제약을 고려한 구체적이고 실현 가능한 단계별 계획 제시 | 대체로 실현 가능하며 주요 단계가 명확함 | 실현 가능성에 일부 의문이 있으며 세부 계획 부족 | 비현실적이거나 실행 단계가 매우 불명확함 |
| 윤리적/법적 고려 | 윤리적/법적 측면을 포괄적으로 고려하고 대응 방안 제시 | 주요 윤리적/법적 이슈를 고려하고 기본적 대응 방안 포함 | 일부 윤리적/법적 고려사항만 언급하고 대응 방안 미흡 | 윤리적/법적 고려가 거의 없거나 부적절함 |
| 발표 | 명확하고 설득력 있는 발표로 청중의 이해와 공감 유도 | 내용을 잘 전달하고 주요 포인트를 강조함 | 기본적인 내용 전달은 가능하나 설득력 부족 | 발표가 불명확하고 핵심 내용 전달 실패 |
AI 리터러시 자가 진단 도구
| 영역 | 평가 항목 | 5점 척도 평가 |
|---|---|---|
| AI 기술 이해 | AI의 기본 원리와 작동 방식 이해 | 1-5점 |
| 다양한 AI 유형과 특성 구분 능력 | 1-5점 | |
| AI의 가능성과 한계 인식 | 1-5점 | |
| 비판적 평가 | AI 생성 콘텐츠의 신뢰성 평가 능력 | 1-5점 |
| AI 정보의 편향성 식별 능력 | 1-5점 | |
| AI 결과물에 대한 검증 능력 | 1-5점 | |
| 윤리적 활용 | AI 윤리 원칙 이해 및 적용 | 1-5점 |
| 개인정보 보호 및 보안 인식 | 1-5점 | |
| 책임감 있는 AI 활용 태도 | 1-5점 | |
| 법적 이해 | AI 관련 법규 이해 | 1-5점 |
| 저작권 및 지적재산권 고려 | 1-5점 | |
| 법적 리스크 관리 능력 | 1-5점 | |
| 실무 적용 | 직무에 AI 통합 능력 | 1-5점 |
| AI 도구 선택 및 활용 능력 | 1-5점 | |
| AI와의 효과적 협업 능력 | 1-5점 |
참고 자료
참고 문헌
- 한국 AI 리터러시협회 (2024). AI 리터러시 가이드북
- 디지털리터러시협회 (2025). AI 시대에 미래 인재가 갖춰야 할 AI 리터러시
- Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. ACM.
- 이유미 (2021). AI 시대의 리터러시 특성에 관한 연구 - AI 리터러시와 관계 리터러시를 중심으로. 어문연구.
추천 AI 도구
- ChatGPT - 텍스트 기반 대화형 AI
- Claude - 대화형 AI 어시스턴트
- Midjourney - 이미지 생성 AI
- Copilot - 코드 작성 지원 AI
- Otter.ai - 음성 인식 및 회의 기록 AI
AI 윤리 가이드라인
- 과학기술정보통신부 (2023). 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략
- EU (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI
- IEEE (2022). Ethically Aligned Design
- OECD (2021). Framework for the Classification of AI Systems