<고등학교 정보 선생님과 짧은 대화>
우연히 데이터분석 커뮤니티 채널을 통해 고등학교 선생님과 짧게 대화를 나누었습니다. 요즘 10대 친구들은 인공지능을 어떻게 배우고 인지하는지 얕게 이해해볼 수 있었습니다. 내용을 한번 정리해서 커뮤니티에도 한번 공유를 해봅니다.
Q. 학생들이 배우는 교육과정은 어떻게 되나요
- 요새 고등학생들은 "인공지능기초" 라는 교과에서 인공지능을 배움. https://teachingsaem.cmass21.co.kr/ebook/H1/ingongjineung-gicho_ebook/ingongjineung-gicho_ebook.html
- 주로 브라이틱스, 오렌지3 같은 논코딩 도구를 활용합니다. 경우에 따라 코랩Colab 쓰기도 함.
- 붓꽃iris 데이터 같이 유명한 데이터세트 위주로 설명을 함. 해당 데이터들로 분류모델을 만드는 것이 보통의 학교교육이라고 볼 수 있음. 선생님들마다 그 이후로 진행하시는 것은 다름. 즉, 교육자에 재량에 따라 깊이가 다름.
Q. 학교에서 AI 교육은 필수인가요?
- 인공지능기초는 교과서로 나온 진로선택과목임. 이는 아이들이 원하면 선택해서 들을 수 있는 과목이란 의미고 정형화된 교육과정이 있지만, 선생님들마다 조금씩 다르게 진행한다는 뜻.
- 아래 링크로 변경된 교과과정을 확인할 수 있음. https://ncic.re.kr/mobile.kri.org4.inventoryList.do;jsessionid=289FE2DBCE22E6C4E89F898F96C9F8DE
Q. 교과서 내용을 살펴보니 쉽지 않은 것 같네요. 학생들은 내용을 잘 따라오나요? 그리고 교육과정에서도 chatGPT같은 인공지능툴을 사용하는지 궁금합니다.
- 교과서 같은 경우, 탐색 파트는 어렵게 쓰였다고 생각. 내용이 어렵다보니 학교에서 알고리즘을 배우진 않음. 잘해야 버블, 삽입, 선택 정렬 정도 배울까 싶지만 이마저도 컴퓨터 공학에 관심있는 아이들이나 좀 흥미있게 보는 편임.
- 공교육에서 인공지능을 다루는 것이 솔직히 어려운 것이 맞음. 시수 문제도 있고, 환경도 그렇고 다양함. 다만 공교육의 의미를 생각했을 때, 모두에게 인공지능을 활용하여 문제해결을 해볼 기회 를 부여하고, 그를 활용하도록 알려주는 것은 가능함.
- 또 인공지능을 활용한 교육은 많은 분들이 관심을 가지고 있음. 저도 그 중 하나. 정보시간에 인공지능 모델을 만드는 법을 알려주고, 그것을 배운 아이들이 다른 교과(가령 사회, 과학)에서 많이 활용해보길 기대하지만 아이들에게 얼마만큼의 공감대를 주고 있는지는 잘은 모르겠음
- 많은 선생님들께서 인공지능의 중요성을 점차 실감하고 있음. 주변에서 보면 영어 교과선생님들은 자주 사용하는 것 같음. 가령, 문장을 변형한다거나, 다양한 표현을 아이들에게 제시해줄 때 적극 활용하시는 것 같음.
Q. AI에 관심이 많은 학생들이 많나요?
- AI나 컴퓨터공학에 관심있는 아이들은 정말 각 반에 한 명씩은 꼭 있는 느낌임. 저희 반만 해도 3명은 됨.
- 다만 인공지능의 원리를 이해하는 것은 고등학교 아이들에게는 어려운 일이다보니 이를 활용해보고 적용하는 것에 초점을 두게 되는 것 같음.
- 그리고 안타깝지만 아이들이 관심이 있다고 해서 그 분야로 가기 위해 노력을 하는 것과는 또 다른 문제임. 실력 있는 아이들은 자기들이 프로젝트 계획하는 케이스가 있지만 흔치는 않다.
Q. 인공지능의 등장으로 선생님들의 역할은 축소되지 않았나요? 개인적인 생각으로는 이제 궁금한게 있으면 선생님께 물어보지 않고 chatGPT에게 물어볼 것 같다는 생각이드네요.
- 확실히 질문이 부담된다는 말은 충분히 공감이 됨. 아이들은 몰라도 끙끙대지만 잘 안물어봄. 개인적으로 앞으로 아이들이 꼭 갖춰야할 역량이 질문하는 역량이라고 생각함.
- 무엇이 문제인지 알고 해결하기 위해 올바른 질문을 해야할 필요성을 많이 느낌. GPT 관점으로 보면 프롬프트 잘 짜는것이라 생각.
반대로 저도 질문을 받아서 답변을 드렸습니다.
Q. 현업은 어떤지 궁금합니다. 요새 취업시장이 많이 어렵다고 들었습니다.
- 현재 IT대기업에 있지만 회사입장에서도 가능하면 경력자 위주로 뽑으려고 한다. 그리고 주변의 이야기를 들어보면 앰플리튜드, 믹스패널 같은 분석용 SaaS툴을 도입해서 많은 데이터인력들을 대체하는 추세인 듯 하다.
- 지금은 예전에 비해 공부할 것도 많고 자료가 많아 찾기가 쉬워졌음에도 오히려 점점 더 취업이 어려워지고 있다. 특히나 신입의 허들이 너무 높아졌다. 현직자들 조차 앞으로의 미래를 보기가 어렵다. 최근 구글, 메타 같은 실리콘밸리 대기업들의 대규모 구조조정에서도 알 수 있다. 그럼에도 어떻게든 길은 반드시 있을 것이라는 생각이 든다.
감사의 마음을 담아 소정의 커피 키프티콘을 보내드렸습니다.
