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창의교육

해외창의 이야기

해외 창의‧인성교육 관련 최신 전문 지식 및 교육 정보를 제공합니다. 

  • 작성자크레존
  • 등록일2020.09.21
  • 조회수1049

 

 

20세기 후반(1970년대)에 시작한 제3차 산업혁명은 아날로그 전자 및 기계장치에서 컴퓨터를 기반으로 디지털 기술을 사용한 디지털 혁명으로도 알려져 있습니다. 최초의 컴퓨터는 1937년 아이오와 대학의 아타나소프(Atanasoff)와 베리(Berry)가 개발한 아타나소프-베리 컴퓨터(Atanasoff-Berry Computer, ABC)와 1943년 펜실베이니아 대학의 모클리(Mauchly)와 에커트(Eckert Jr.)가 개발한 에니악(Electronic Numerical Integrator And Computer, ENIAC) 등 1930년대부터 시작하였습니다.

1970년대 초 미국의 IBM(International Business Machines Corporation)과 휴렛 팩커드(Hewlett-Packard)사가 개발한 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)의 보급으로, 컴퓨터와 컴퓨터의 연결인 통신망 인터넷을 개발하면서 디지털 시대가 시작하였습니다. 제3차 산업혁명인 디지털 혁명은 인간과 사회의 시간적, 공간적, 경제적 한계를 극복할 수 있는 새로운 패러다임을 제시했습니다.

[그림 1]
(출처 : 이미지 투데이 http://www.imagetoday.co.kr)

가장 쉬운 예를 들자면 은행에 가지 않고도 돈을 보낼 수 있고, 만나지 않고도 물건을 사고팔 수 있으며, 학교에 가지 않고도 지식을 습득합니다. 디지털 혁명에 더욱 발전한 기술이 모바일 기술입니다. 메일을 확인하거나 계좌이체를 위해 네트워크를 연결한 컴퓨터를 찾을 필요가 없어졌습니다.

손안에 인터넷과 컴퓨터가 있어 언제 어디서나 메일 확인과 은행 업무, 전자상거래가 가능합니다. 따라서 도구를 사용하기 시작한 ‘지혜의 인간’ 호모 사피엔스는 ‘모바일 인터넷을 사용’하는 호모 모빌리쿠스(Homo Mobilicus)로 진화했습니다.

[그림 2] 인간의 한계 극복에서 인간과 같아지려는 4차 산업혁명 기술
(출처 : 장상현, 2016)

2016년 세계경제포럼(World Economic Forum, WEF) 의장 슈밥(Schwab)은 그의 저서 ‘클라우스 슈밥의 제4차 산업혁명(Fourth Industrial Revolution, 2016)’을 통하여, 오늘날 우리는 제4차 산업혁명의 시작점에 있다고 합니다. 하지만 ‘3차 산업혁명(The Third Industrial Revolution, 2012)’을 저술한 리프킨(Rifikin)은 현재까지 제3차 산업혁명이 진행 중이라고 말합니다.

제4차 산업혁명은 초지능, 초연결, 초실감의 특징을 가지고 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 클라우드(Cloud), 빅 데이터(Big Data), 모바일(Mobile) 기술과 기계 학습(Machine Learning)과 같은 인공지능(Artificial Intelligent, AI) 기술의 융합으로 모든 경제 활동과 산업, 그리고 우리 주변의 생활에 적용하는 변화를 일컫습니다.

[그림 3] 컴퓨터 기반의 3차 산업혁명에서 AI 중심의 4차 산업혁명으로 발전
(출처 : 장상현, 2016)

즉, 컴퓨터의 기억장치(Memory)와 중앙처리장치(Central Processing Unit, CPU)가 발전하여 인간의 뇌(Brain)와 같은 역할을 하는 인공지능은 빅 데이터와 알고리즘(Algorithm)에 해당하는 기술이라고 볼 수 있습니다([그림 2] 참조).

‘사피엔스(Sapiens)’(2015)의 저자 하라리(Harari)는 미래의 인간은 스스로 신이 되어 호모 데우스(Homo Deus)로 진화할 것이라고 그의 책에서 설명하고 있습니다. 제3차 산업혁명까지의 기술 발전은 무거운 물건을 운반하거나, 비행기를 이용하여 대륙 간 이동을 하거나, 먼 거리의 전문가와 화상 통화와 원격 교육을 하는 등 인간의 한계를 극복하는 데 목적이 있었다면, 제4차 산업혁명은 인간 노동을 대신하거나 이성과 감성의 영역까지 발전하여 마치 인간과 같아지려는 특징을 가지고 있습니다([그림 1] 참조).

특히 인류가 결혼, 투표, 수술, 경제적 거래 등 중요한 결정을 할 때 자신의 감정과 판단보다 모든 정보를 분석한 인공지능의 의견을 따를 가능성이 높고, 인간이 알고리즘과 빅 데이터 기술을 신과 같이 섬길 것이라는 데이터이즘(Dataism)을 주장했습니다.

[그림 4]
(출처 : 이미지 투데이 http://www.imagetoday.co.kr)

미국의 뉴미디어 컨소시엄(New Media Consortium, NMC)과 학교 네트워킹 컨소시엄(Consortium for School Networking, CoSN)이 공동으로 출간하고 있는 「호라이즌 보고서(Horizon Report)」는 전 세계 교육 기관들이 직면할 혁신적인 사례와 기술의 영향력에 대한 5개년을 전망하는 리포트로, 새로운 기술에 대한 트렌드 분석과 교육 분야의 신기술 도입 방안에 대한 분석 결과를 매년 발표하고 있습니다.

그중 가장 최근 발표한 2017년도 기술 트렌드 예측을 보면, 초·중등교육과 고등교육을 막론하고 적응형 학습 기술을 포함한 인공지능, 사물 인터넷 등의 기술이 교육에 큰 영향을 미칠 것으로 주장했습니다(NMC, 2017). 또한 초·중등교육에서는 로봇을 활용하거나 정보통신기술(Information and Communications Technologies, 이하 ICT와 혼용)을 활용하여 문제를 해결하거나 창의적인 제품을 만들어 내는 메이커 스페이스(Maker Space)에서 이뤄지는 메이커(Maker) 교육이 중요하다고 기술했습니다.

분야 단기 (1년 이내) 중기 (2~3년) 장기 (4~5년)
초·중등
교육
· 메이커 스페이스(Maker Space)
· 로보틱스(Robotics)
· 분석 기술(Analytics Technologies)
· 가상 현실(Virtual Reality)
· 인공지능(Artificial Intelligence)
· 사물 인터넷(Internet of Things)
고등
교육
· 적응형 학습 기술(Adaptive Learning)
· 모바일 학습(Mobile Learning)
· 사물 인터넷(Internet of Things)
· 차세대 LMS(Virtual Learning Environment)
· 인공지능(Artificial Intelligence)
· 자연스러운 사용자 인터페이스(Natural User Interface)
[표 1] 교육 분야에 적용할 기술들
(출처 : NMC and CosN, 2017)

옥스퍼드 마틴 스쿨(Oxford Martin School)의 프레이(Frey) 교수와 오스번(Osborne) 교수는 기술발전이 가져올 미래사회는 자동화에 따라 47% 정도의 직업이 사라질 가능성이 크다고 밝혔습니다. 특히 기존에 우리의 선망의 대상이었던 변호사, 회계사, 세무사 등의 전문 직업은 물론이고 텔레마케터, 법률 비서, 우체국 직원, 요리사까지 단순 서비스나 정보처리 직종은 쇠락할 것입니다(Frey & Osborne, 2013). 그리고 다빈치 연구소(DaVinci Institute) 소장이자 세계 최고의 미래학자 프레이(Frey)는 2030년까지 20억 개의 일자리가 사라지리라 예측했습니다(Frey, 2012).

[그림 5]
(출처 : 이미지 투데이 http://www.imagetoday.co.kr)

2016년 한국고용정보원의 발표에 의하면 제4차 산업혁명 시대에 유망한 직종은 로봇 윤리학자, 공유 경제 컨설턴트, 가상현실 전문가, 의료정보 분석사, 동물 매개 치유사 등을 뽑았고, 첨단과학 및 사업 분야에서 인공지능 전문가, 빅 데이터 전문가, 가상현실 전문가, 사물 인터넷 전문가, 로봇 윤리학자, 착용 로봇 개발자, 드론 운항 관리사, 스마트 팜 구축가, 스마트 도로 설계자, 스마트 의류 개발자 등을 선정한 바 있습니다(한국고용정보원, 2016).

따라서 제4차 산업혁명으로 촉발한 미래사회의 교육은 디지털 학습 환경에서 지능정보기술과 인공지능을 활용하여 창의성, 비판적 사고력, 문제 해결 능력, 의사소통 능력, 협력 역량을 높여줄 수 있는 교육이어야 할 것입니다.

또한, 새롭게 등장할 직업과 새로운 직업을 만드는 창업을 위하여 ICT를 활용한 도전정신 또는 기업가정신(Entrepreneurship)을 함양하는 것이 무엇보다 중요하고, 이를 위하여 STEAM 교육, SW 교육(코딩 교육 포함) 등 메이커 교육이 미래를 위해 준비해야 할 가장 중요한 과제입니다([그림 6] 참조).

[그림 6] 코딩 교육, SW 교육, STEAM 교육, 메이커 교육 상관관계
(출처 : 장상현, 2018)

본 연구는 무엇보다 메이커 교육의 기반 기술이 되고 이미 선진국들이 미래사회의 교육을 대비하여 창의적이고 논리적인 사고와 문제 해결을 위하여 실천하고 있는 중요한 역량으로써의 코딩 교육을 포함하는 소프트웨어 교육 정책을 살펴보고, 한국의 미래 교육에 대한 대비하는 것에 주는 시사점을 제시합니다. 많은 국가가 미래 역량으로 소프트웨어 교육에 대한 정책을 추진하고 있습니다. 그중에서 미국의 준비 상황을 알아보겠습니다.

미국의 사례 미국의 사례

미국은 연방국의 특성에 따라 주 별로 교육정책과 법이 다른 만큼 소프트웨어 교육에 대한 정부 차원의 국가 수준의 기준을 제시하고 있지는 않습니다. 그러나 미국은 미래 경쟁력을 확보하고 산업의 활성화를 위하여 STEM 기반의 다양한 정책을 추진하고 있으며, 소프트웨어 교육에 대한 정책과 문화 조성을 위해 노력하고 있습니다.

특히 백악관을 중심으로 코딩 교육에 대한 중요성과 필요성에 대한 캠페인을 추진하였으며, 코딩 주간을 신설하고 민간 코딩 교육기관(예, Code.org)과 협업하여 국립과학재단(National Science Foundation, NSF)의 파트너십을 체결하는 등 적극적인 코딩 교육 활성화를 위해 노력하고 있습니다(Mechaber, 2014). 국내에서도 Code 사이트[그림 7]를 초등학교 방과 후 학교나 정규 수업 시간에 많이 사용하고 있습니다.

[그림 7] CODE 홈페이지
(출처 : http://code.org)

미국의 컴퓨터 교사 협회인 컴퓨터공학 교사 협회(Computer Science Teachers Association, 이하 CSTA)에서는 국제교육기술학회(International Society for Technology in Education, 이하 ISTE)와 협력하여 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking) 기반의 교수학습 모형을 개발하여 보급했습니다.

이는 미국뿐만 아니라 우리나라를 비롯한 전 세계의 코딩 기반 소프트웨어 교육의 교수학습 모형의 기틀을 마련했다는 의의를 갖습니다. 아래의 [표 2]는 미국의 CSTA와 ISTE가 2011년 제공한 컴퓨팅 사고력 기반의 코딩 교육을 위한 교수 학습 모형입니다. 문제 해결을 위해 제시한 자료를 분석하고 표현하는 과정을 통해 문제 상황을 이해하도록 하며, 해결해야 할 문제의 세부 요소를 도출하기 위해 문제를 분해하여 추상화의 과정을 수행하도록 합니다.

추상화 과정을 통해 문제 해결의 핵심 요소를 도출하고, 이를 해결하기 위한 아이디어를 알고리즘으로 표현하도록 하며, 프로그래밍 등의 컴퓨팅 장비를 활용하여 해결하기 위해 자동화(Automation)의 과정을 수행하도록 합니다. 자동화 과정을 통해 구성한 문제 해결 방법은 시뮬레이션을 통해 검증하도록 하며, 이는 일반화 과정을 통해 일상생활 속의 다양한 문제에도 적용할 기회를 부여합니다.

교수학습 단계 단계별 정의
자료 수집
(Data Collection)
문제 해결에 필요한 정보를 수집하기
자료 분석
(Data Analysis)
자료를 이해하고, 자료의 공통점을 찾아 예상되는 결과 도출하기
자료 표현
(Data Representation)
분석한 자료를 그래프나 차트 또는 문서나 그림 등을 이용하여 표현하기
문제 분해
(Problem Decomposition)
자료를 작게 나누어 해결할 수 있는 크기로 분해하기
추상화
(Abstraction)
단순화하기
알고리즘과 절차
(Algorithms & Procedures)
일련의 절차와 순서로 표현하기
자동화
(Automation)
문제 해결 절차를 컴퓨터 등 도구를 활용하여 반복적인 절차로 나타내기
시뮬레이션
(Simulation)
문제 해결 절차를 활용하여 적용해보기
일반화
(Parallelization)
문제 해결 방법을 도출하고 일반화하기
[표 2] 미국 CSTA & ISTE의 컴퓨팅 사고력 기반의 교수학습 모형
(출처 : 배영권과 신승기, 2017)

CSTA는 소프트웨어 교육을 위한 교수학습 모형에 이어서 K-12 단계의 학생들이 반드시 학습해야 할 내용을 4개의 단계로 나누어서 표준화한 커리큘럼을 개발하고 있습니다. 2016년에 초안을 완성, 미국 전역의 컴퓨터 교사 및 연구자, 교수 등에게 배포하여 의견을 수렴하고 수정 및 보완을 진행하고 있습니다. 2016년에 발표한 커리큘럼에 의하면 K-5 학년을 Level 1로 지정했고, 6∼8학년을 Level 2, 9∼10학년을 Level 3A, 11∼12학년을 Level 3B로 설정했습니다.

각각의 학년 군에 따른 Level에서 학습해야 할 내용을 컴퓨터 시스템(Computer Systems), 네트워크와 인터넷(Networks and the Internet), 알고리즘과 프로그래밍(Algorithms and Programming), 데이터와 분석(Data and Analysis), 컴퓨팅의 영향(Impacts of Computing) 등의 다섯 가지 영역으로 구분하여 교수학습 내용을 제시했습니다.

또한 미국은 소프트웨어 교육에 관련한 다양한 정책을 추진하고 있는데 디지털 프라미스(Digital Promise) 기관에서 적극적으로 소프트웨어 교육을 추진 중입니다. 디지털 프라미스는 주로 디지털 공학 기술에 대한 연구를 바탕으로 교육 혁신을 위한 다양한 프로그램을 운영하고 있습니다. 이 기관의 핵심 가치는 사람과 아이디어의 연결(networks), 아이디어와 실천을 스토리로 만들고 공유(stories), 효과적인 결정을 위한 연구실행(research), 삶을 위한 학습 참여(engagement)를 포함합니다.

[그림 8]
(출처 : 이미지 투데이 http://www.imagetoday.co.kr)

이들이 개발한 프로그램은 학생부터 교사, 학부모, 성인까지 다양한 계층을 대상으로 하고 있고, 교육자, 기업가, 연구자 등을 포함한 다양한 교육 이해관계자들이 함께 모여서 논의하고 고민하는 기회도 제공하고 있습니다. 더욱이 교육의 변화 혁신, 디지털 기술 활용 등에 관련한 구체적인 실행과 함께 연구도 병행하고 있어 다양한 정보를 만들고 공유합니다.

마이크로 크레덴셜(Micro-credentials)은 기존의 형식적인 교사교육과는 달리, 교사들의 비형식적인 학습 및 교육 활동에 주목하고 있습니다. 즉, 형식적인 교사 연수를 통해서가 아닌, 동료와의 자연스러운 토론과 의견 교류를 통한 학습의 기회를 강화하고 이것을 공식적인 연수 참여 점수로 공인하는 기회를 제공합니다.

이를 위하여, 교사 역량 기반(competency-based), 요구 부합(on-demand), 개인화(personalized), 공유(shareable)의 원리를 기반으로 한 마이크로 크레덴셜 에코시스템(Micro-credentials ecosystem)을 운영합니다.

마이크로 크레덴셜 에코시스템의 프로그램은 수행평가 설계, 컴퓨팅 사고력, STEM 교육, ICT 교육, 디퍼 러닝(Deeper learning) 등을 포함한 수십 개의 주제에 대한 정보를 포함합니다. 주제별로 교사가 제출해야 하는 자료의 핵심 내용과 형식을 제공하며, 이러한 방식으로 수집한 자료를 중심으로 일련의 심의 과정을 거쳐 교사들에게 자신의 학습과 역량 증진에 대한 인증을 제공하고 있습니다.

[그림 9]
(출처 : 이미지 투데이 http://www.imagetoday.co.kr)

인증을 받은 교사는 자신의 교육 실행에 관련한 모든 정보를 다른 사람들과 공유하도록 하고 있습니다. 에코시스템에서 제공하는 프로그램은 주제별로 교사가 작성해야 하는 제출물들을 안내하기 위하여, 핵심 방법, 주요 요소, 관련 연구자료, 제출 방법 및 평가 기준을 제시하고 있습니다. 이 자료를 토대로 교사들은 자신이 수행한 학습이나 교육 실천에 대한 자료를 보고서로 만들어 온라인으로 제출합니다.

최근에 디지털 프라미스는 미국의 코딩 교육과 연계하여 컴퓨팅 사고력에 관련한 핵심 요소와 교육 방법에 대한 교사 교육 프로그램을 서비스하고 있습니다. 교사 연수를 위해 디지털 프라미스가 제안하는 컴퓨팅 사고력의 핵심 요소는 다음과 같습니다.

  • 컴퓨팅 사고력 핵심 요소
  • - 컴퓨팅 모델 개발(Creating computational models)
  • - 컴퓨터 모델을 기반으로 시스템 이해(Understanding systems with computational models)
  • - 알고리즘 개발(Creating algorithms)
  • - 데이터 처리(Working with data)
  • - 문제 중심 학습(PBL)에 기초한 로봇 교육 프로그램이 창의력 향상에 미치는 효과(서형업, 2007)
  • - PBL이 수학적 창의력과 수학에 대한 태도에 미치는 영향(김효진, 강완, 2014)
  • - 컴퓨팅 리터러시 계발(Developing computational literacies)

이상과 같이 미래 사회를 대비하는 미국의 소프트웨어 교육을 살펴보았습니다. 4차 산업혁명 인공지능을 기반으로 하는 교수학습 모형을 통해 수업 현장 활용에 도움 되기를 바랍니다.

◈ 참고자료

  • 배영권 신승기(2017). 해외 소프트웨어 교육 정책 동향 분석. KERIS 이슈리포트. 대구 : 한국교육학술정보원.
  • 장상현(2016). 대차산업혁명과 새로운 교육 패러다임 교육4.0의 전망과 도전, Blackboard Korea 2016 Higher Education Executive Forum, 1-48. 6월 21일. 서울 : 여의도마리나.
  • 장상현(2018). 지능정보기술을 활용한 적응형 학습 현재와 미래. 서울대학교 미래교육혁신센터 개소 기념 학술 포럼, 1-38. 11월 2일. 서울 : 서울대학교 사범대학 교육정보관 103호.
  • 한국고용정보원(2016). 4차 산업혁명시대, 새로 생길 유망 직업은? 보도자료.
  • Frey, T.(2012). Two Billion Jobs to Disappear by 2030. Journal of environmental health, 74(10), 36-38.
  • Frey, C.B., & Osborne, M.A.(2013). The future of employment : How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114(C), 254-280.
  • Harari, Y.N.(2015). 사피엔스 : 유인원에서 사이보그까지, 인간 역사의 대담하고 위대한 질문[Sapiens: A Brief History of Humankind]. (조현욱 역). 경기 : 김영사. (원전 2015 출판)
  • NMC(2017b). NMC/CoSN Horizon Report : 2017 K-12 Edition. Texas : NMC.
  • Rifkin, J.(2012). 3차 산업혁명 : 수평적 권력은 에너지, 경제, 그리고 세계를 어떻게 바꾸는가[The Third Industrial Revolution : How Lateral Power Is Transforming Energy, the Economy, and the World]. (안진환 역). 서울 : 민음사. (원전 2011 출판)
  • Schwab, K.(2016). 클라우스 슈밥의 제4차 산업혁명[The Fourth Industrial Revolution]. (송경진 역). 서울 : 새로운현재. (원전 2016 출판)
한 신 (고려대학교 공동연구원)
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