오늘은 바이오에 관련된 내용은 아니나 우리 삶에 많은 영향을 주고 있는 AI의 문해력 교육에 대한 내용 입니다. 제목은 Navigating the landscape of AI literacy education: insights from a decade of research (2014–2024)으로 지난 10년동안의 AI 문해력에 대한 교육이 어떻게 발전되고 있는지 알아보았다고 합니다.
우리도 한번 지금까지의 AI 문해력 교육이 어떻게 진행되었는지 그리고 향후에는 어떻게 발전될지 알아보면 좋을 것 같습니다. :)
DOI: 10.1057/s41599-025-04583-8
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AI literacy 교육은 다양한 분야에서의 인공지능 통합 증가로 인해 더욱 중요해지고 있으며, 이 연구는 지난 10년간의 AI literacy 교육 연구를 종합적으로 검토하여 발전 방향과 주요 테마를 제시합니다.
1. **AI Literacy의 중요성**
- AI literacy는 개인이 AI 기술을 비판적으로 평가하고 효과적으로 소통하며 협력할 수 있도록 돕는 능력을 의미합니다.
- AI 기술의 급속한 발전으로 인해 AI literacy는 현대 사회에서의 필수적인 skill로 자리 잡고 있습니다.
2. **연구 방법 및 범위**
- 2014년부터 2024년까지의 문헌을 대상으로 체계적인 리뷰를 통해 AI literacy 교육 연구의 현황과 발전 방향을 분석하였습니다.
- 총 335편의 관련 논문을 선정하여bibliometric analysis를 통해 연구 동향과 주요 테마를 식별하였습니다.
3. **주요 발견 및 시사점**
- AI literacy 교육 연구는 탐색 단계에서 빠른 성장 단계로 전환되었으며, 여러 학문 분야와의 연계성이 강조되고 있습니다.
- 아홉 개의 주요 연구 테마가 식별되었으며, 데이터 literacy, 머신러닝, AI literacy, 기술 수용 모델, 계산적 사고 등이 중점 분야로 나타났습니다.
4. **미래 연구 방향**
- AI literacy 교육 연구는 교육, 윤리, 사회에 미치는 영향을 고려하여 지속적인 발전이 필요합니다.
- bibliometric analysis를 통해 연구 네트워크와 잠재적 파트너십을 파악하고, AI literacy 향상을 위한 보다 효과적이고 표적화된 노력을 촉진할 수 있습니다.
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안녕하세요. 고객님께서 업로드하신 논문 **'Navigating the landscape of AI literacy education: insights from a decade of research (2014–2024)'**의 내용을 일반 성인 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 블로그 포스팅 형식으로 요약해 드리겠습니다. A4 용지 두 장 이내의 분량으로 연구 배경, 목적, 방법, 결과, 고찰, 의의와 시사점을 포함했습니다.
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# 📝 AI 시대, 필수가 된 능력: AI 리터러시 교육의 10년 연구를 파헤치다!
## 🔍 연구 배경 및 목적: 왜 AI 리터러시 교육이 중요한가?
[cite_start]**배경:** 인공지능(AI)은 이제 우리의 일상과 산업 전반에 깊숙이 통합되면서, 학습자들이 **AI 리터러시(AI Literacy)** 능력을 갖추는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다[cite: 1]. [cite_start]AI 리터러시는 개인이 AI 기술을 비판적으로 평가하고, AI와 효과적으로 소통 및 협업하며, 온라인, 가정, 직장 등에서 AI를 도구로 활용할 수 있는 역량을 의미합니다[cite: 16, 17, 44]. [cite_start]AI는 큰 잠재력을 가지고 있지만, 윤리적 딜레마, 개인 정보 및 보안 문제 등 여러 도전과 위험을 안고 있습니다[cite: 18, 19]. [cite_start]따라서 학생들은 단순히 AI 기술과 지식을 배우는 것을 넘어, AI를 현명하게 사용하고 **윤리적 관행**을 이해하는 것이 필수적입니다[cite: 19].
[cite_start]**목적:** 이처럼 AI 리터러시 교육의 중요성이 커지고 있음에도 불구하고, 이 분야의 연구 동향을 체계적으로 분석한 포괄적인 검토는 부족한 실정이었습니다[cite: 2, 26]. [cite_start]이에 이 연구는 **2014년부터 2024년까지** 발표된 AI 리터러시 교육 연구 문헌 335편을 **계량서지학적 분석(bibliometric analysis)** 방법을 활용하여 체계적으로 검토했습니다[cite: 3, 4, 78]. [cite_start]이를 통해 이 분야의 **현재 연구 지형을 파악**하고, **연구의 발전 경로**와 **주요 연구 주제**를 식별하여 향후 연구 방향과 정책 수립에 도움을 주는 것이 목적입니다[cite: 3, 27, 77].
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## 🛠️ 연구 방법: 10년간의 데이터를 분석하다
[cite_start]이 연구는 **웹 오브 사이언스(Web of Science)**, **스코퍼스(Scopus)**, **사이언스 다이렉트(Science Direct)** 등의 데이터베이스에서 2014년에서 2024년 사이에 출판된 **AI 리터러시 교육 관련 실증 논문 335편**을 체계적으로 선정했습니다[cite: 4, 78, 100, 101].
[cite_start]**분석 도구**로는 연구 동향 시각화 및 분석에 강력한 도구로 알려진 **CiteSpace**를 사용했습니다[cite: 3, 89, 90, 91]. [cite_start]핵심어 **공출현 지도(keyword co-occurrence mapping)** 기법을 사용하여 다음 세 가지 연구 질문에 답하고자 했습니다[cite: 5, 117]:
1. 지정된 기간 동안 AI 리터러시 교육 연구의 전반적인 패턴은 무엇인가? (발행량 추이) [cite_start][cite: 79]
2. 지난 10년간 AI 리터러시 교육 연구의 발전 경로는 무엇인가? (주요 키워드 및 흐름) [cite_start][cite: 80]
3. AI 리터러시 교육 연구에서 가장 많이 논의된 주제는 무엇이며, 시간이 지남에 따라 어떻게 발전해 왔는가? (주제 클러스터) [cite_start][cite: 81]
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## 📈 연구 결과 및 고찰: AI 교육 연구는 폭발적으로 성장 중
### 1. 연구의 전반적인 추이 (Overarching Pattern)
* [cite_start]**폭발적인 성장:** 2014년부터 2023년까지 AI 리터러시 교육 연구는 **초기 탐색 단계(2014~2017년)**를 거쳐 **급속한 발전 단계(2018~2023년)**로 접어들었습니다[cite: 142, 143].
* [cite_start]**2023년은 정점:** 특히 2023년 한 해에만 총 표본의 46%에 해당하는 156편의 논문이 발표되어, 이 분야에 대한 학계의 관심이 크게 증가했음을 보여줍니다[cite: 144].
* [cite_start]**기하급수적 증가:** 연간 발행 논문 수의 추이는 **지수 함수적 증가 추세**($R^2=0.9871$)를 보였으며, 이는 AI 리터러시 교육의 영향력이 학술 분야에서 계속해서 확대될 것임을 시사합니다[cite: 146, 147].
### 2. 네 가지 주요 연구 개발 경로 (Developmental Paths)
[cite_start]연구는 키워드 공출현 분석을 통해 이 분야의 **학제 간 특성**을 강조하는 4가지 뚜렷한 발전 경로를 발견했습니다[cite: 8, 157]:
| 경로 번호 | 주요 흐름 | 핵심 내용 및 최근 동향 |
| :--- | :--- | :--- |
| **경로 1** | [cite_start]**AI → 머신러닝 → 컴퓨팅 사고력 → AI 리터러시 → 평가 → ChatGPT → 생성형 AI → 학문적 진실성** [cite: 158] | [cite_start]AI의 교육 분야 통합 및 영향에 중점을 둡니다[cite: 159]. [cite_start]특히 최근에는 **ChatGPT 및 생성형 AI**가 교육에 미치는 영향과 관련된 학생들의 태도 연구 및 **AI 리터러시 개발을 위한 교육과정 개발**이 주요 초점이 되고 있습니다[cite: 155, 160, 162]. |
| **경로 2** | [cite_start]**알고리즘 리터러시 → 정보 리터러시 → 고등 교육 → 행동 의도 → 기술 수용 모델** [cite: 163] | [cite_start]구조적 **알고리즘 리터러시**의 정의와 중요성에 중점을 두며, 이는 사용자들이 AI의 영향을 탐색하고 책임감 있게 활용하도록 돕습니다[cite: 164, 165]. [cite_start]또한 AI 리터러시 측정이 학생들의 **고차원적 사고** 및 **정보 리터러시** 발달에 미치는 영향도 다루고 있습니다[cite: 166]. |
| **경로 3** | [cite_start]**데이터 리터러시 → 윤리 → 교육 → 데이터 과학 → 통계 → 빅 데이터 → 개인 정보 보호** [cite: 169, 170] | [cite_start]**데이터 리터러시**의 증가하는 중요성과 다양한 교육 및 전문 분야에서의 AI 및 데이터 과학의 통합을 강조합니다[cite: 171]. [cite_start]급격한 데이터 증가 시대에 비판적 분석을 위해 공공의 데이터 리터러시를 향상할 필요성과 함께, 초·중등 학생 및 교사의 데이터 리터러시 향상에 대한 논의도 활발합니다[cite: 172, 173]. |
| **경로 4** | [cite_start]**디지털 리터러시 → 미디어 리터러시 → 리터러시 → 학생** [cite: 174] | [cite_start]인터넷 시대에 **디지털 리터러시**와 **미디어 리터러시**가 AI 기술 발달에 미치는 영향과 그 메커니즘을 탐구했습니다[cite: 174]. [cite_start]AI 리터러시 함양은 AI 시대의 핵심 역량을 향상하는 데 중요한 역할을 합니다[cite: 175]. |
### 3. 아홉 가지 주요 연구 테마 (Research Themes)
[cite_start]총 9개의 주요 연구 테마(클러스터)가 식별되었으며, 그중 5개가 핵심적인 초점을 이루고 있습니다[cite: 9, 184, 191]:
| 클러스터 ID | 주요 테마 | 핵심 키워드 | 핵심 내용 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **#0** | **데이터 리터러시** | 데이터 리터러시, 데이터 과학, 빅 데이터, 교육 | [cite_start]빅 데이터와 AI의 상호작용에 중점을 두며, 교육에서 AI가 교사와 학생의 데이터 리터러시 향상에 미치는 역할을 강조합니다[cite: 184, 185, 186]. |
| **#1** | **머신러닝** | 인공지능, 머신러닝, 기술, 학생 | [cite_start]머신러닝의 다양한 교육 분야 통합 및 적용과 함께, 교직의 지속 가능한 발전을 위한 AI 리터러시의 중요성을 다룹니다[cite: 189, 190]. |
| **#2** | **AI 리터러시** | AI 리터러시, AI 교육, 고등 교육, 유아 교육 | [cite_start]생성형 AI의 교육적 역할과 AI 리터러시 개발 프레임워크에 중점을 두고, K-12부터 고등 교육에 이르기까지 다양한 교육 수준에서의 AI 리터러시를 다룹니다[cite: 193, 194, 195]. |
| **#3** | **기술 수용 모델** | 수용, 행동 의도, 지식, 신뢰 | [cite_start]AI 학습 및 개발에 대한 학생들의 **행동 의도**를 조사하며, AI 지식, 자율성, 자기 효능감, 학습 자원 등과 같은 요인들을 탐구합니다[cite: 196, 197, 198]. |
| **#4** | **컴퓨팅 사고력** | 컴퓨팅 사고력, 역량, 정보, 영향, 기술 | [cite_start]**컴퓨팅 사고력**과 AI 리터러시 간의 관계를 조명하고, ICT 접근성이 AI 사용에 미치는 영향을 논의합니다[cite: 199, 200]. |
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## 💡 의의와 시사점: 이 연구가 중요한 이유
[cite_start]이 연구는 지난 10년간의 AI 리터러시 교육 연구 동향을 **계량적으로 분석**함으로써, 연구자들이나 교육자들이 막연하게 짐작했던 현장의 변화를 **객관적인 데이터**로 명확하게 보여주었습니다[cite: 27, 29, 32].
### 1. AI 리터러시 교육의 시급성 확인
[cite_start]연구는 AI 리터러시 교육 관련 논문 수가 **2018년부터 폭발적으로 증가**하고 있다는 사실을 밝혀냈습니다[cite: 143, 144]. [cite_start]이는 AI 기술의 발전 속도만큼 **AI 리터러시 함양의 필요성**이 전 세계적인 학술적 관심사로 자리 잡았음을 증명합니다[cite: 7, 20, 147].
### 2. 학제 간 접근의 중요성 강조
[cite_start]AI 리터러시 교육 연구가 단순히 컴퓨터 과학 분야에 머무르지 않고, **정보 리터러시, 디지털 리터러시, 알고리즘 리터러시** 등 다른 분야와 깊이 연결된 **학제 간 연구**의 특성을 보이고 있음을 확인했습니다[cite: 8, 22]. [cite_start]이는 효과적인 AI 리터러시 교육을 위해서는 교육자, 정책 입안자, 기술 전문가의 **협력과 종합적인 접근**이 필수적임을 시사합니다[cite: 22, 23].
### 3. 미래 연구 및 정책 수립 방향 제시
[cite_start]연구 결과는 **데이터 윤리, 빅 데이터 개인 정보 보호**와 같은 주제가 AI 리터러시 교육에서 중요한 비중을 차지하고 있음을 보여줍니다[cite: 170, 171]. [cite_start]특히 최근에는 **ChatGPT와 같은 생성형 AI**가 교육에 미치는 영향과 **학문적 진실성** 유지가 새로운 연구의 초점으로 떠오르고 있습니다[cite: 155, 158, 160]. [cite_start]이 분석은 연구자들이 앞으로 **덜 탐구되었지만 중요한 주제**로 연구 노력을 집중할 수 있도록 안내하고, 정책 입안자들이 AI 시대에 개인들이 필요한 도구를 갖추도록 **포괄적인 교육 프레임워크**를 개발하는 데 귀중한 자원이 될 것입니다[cite: 12, 23, 30, 76].
chatGPT
다음은 업로드하신 논문 \*\*「Navigating the landscape of AI literacy education: insights from a decade of research (2014–2024)」\*\*의 내용을 바탕으로,
전문가가 아닌 일반 독자도 이해하기 쉽게 정리한 블로그용 요약입니다.
(A4용지 2장 분량 내, 연구 배경–목적–방법–결과–고찰–의의·시사점 포함)
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## 인공지능 시대의 새로운 문해력, ‘AI 리터러시’를 말하다
### ― 지난 10년간 AI 리터러시 교육 연구가 보여준 흐름과 교훈
### 1. 연구 배경
AI(인공지능)는 이제 단순한 기술이 아니라, 교육·의료·금융·예술 등 사회 전반을 바꾸는 핵심 동력으로 자리 잡았습니다.
이 변화 속에서 사람들에게 필요한 새로운 능력이 바로 **‘AI 리터러시(AI Literacy)’**, 즉 ‘인공지능을 이해하고 비판적으로 활용할 수 있는 역량’입니다.
AI 리터러시는 단순히 기술을 ‘쓸 줄 아는 능력’이 아니라,
* AI가 어떻게 작동하는지 이해하고,
* AI와 협력하며 문제를 해결하고,
* AI가 불러올 사회적·윤리적 이슈를 인식하는 능력
까지 포함합니다.
하지만 지난 10년간 이 분야의 연구는 빠르게 늘어났음에도,
“AI 리터러시 교육이 실제로 어떻게 발전해왔는가?”를 종합적으로 살펴본 연구는 거의 없었습니다.
이 논문은 바로 그 빈틈을 채우기 위한 시도입니다.
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### 2. 연구 목적
이 연구의 목표는 **2014년부터 2024년까지 발표된 AI 리터러시 교육 연구 335편**을 분석해,
다음 세 가지 질문에 답하는 것입니다.
1. 지난 10년간 AI 리터러시 연구는 어떤 흐름으로 발전했는가?
2. 어떤 주제들이 주요한 연구 축으로 자리 잡았는가?
3. 앞으로의 연구는 어떤 방향으로 나아가야 하는가?
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### 3. 연구 방법
연구진은 Web of Science, Scopus, ScienceDirect 등 국제 데이터베이스에서 논문을 수집하고,
**‘CiteSpace’라는 분석 도구**를 사용해 연구 주제·키워드·인용 관계를 시각화했습니다.
이 방식은 ‘어떤 주제가 언제 등장했고, 서로 어떻게 연결되는지’를 네트워크 형태로 보여주는 **서지계량(bibliometric) 분석** 기법입니다.
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### 4. 주요 결과
#### (1) 연구의 양적 성장
* 2014\~2017년은 **탐색기**로, 연간 논문이 2편 정도에 불과했습니다.
* 2018년 이후부터 급격히 증가해, **2023년에는 156편**이 발표되어 전체의 46%를 차지했습니다.
→ AI 리터러시가 본격적인 연구 분야로 자리 잡은 시점입니다.
#### (2) 네 가지 발전 경로
1. **AI·기계학습 중심 경로** – AI 기술과 학습자의 태도, ChatGPT 같은 생성형 AI의 교육적 영향.
2. **알고리즘 리터러시 경로** – ‘AI의 의사결정 구조를 이해하고 비판적으로 평가하는 능력’에 초점.
3. **데이터 리터러시 경로** – 데이터 활용, 개인정보 보호, 통계와 빅데이터 윤리 등과의 연결.
4. **디지털·미디어 리터러시 경로** – 가짜 뉴스, 온라인 정보 해석, 디지털 시민성 등과의 통합적 접근.
#### (3) 아홉 가지 핵심 연구 주제
분석 결과, AI 리터러시 교육 연구는 아래 아홉 가지 주제로 묶였습니다.
| 주제 | 주요 내용 |
| ---------- | ---------------------------- |
| 데이터 리터러시 | 빅데이터·데이터 과학 이해 및 교육 적용 |
| 기계학습 | AI 기반 학습·교육 기술 활용 |
| AI 리터러시 자체 | 학교 교육과 윤리적 인식, 프레임워크 개발 |
| 기술수용모형 | 학생의 AI 학습 의도·태도 분석 |
| 컴퓨팅 사고력 | 프로그래밍 사고와 AI 이해의 연계 |
| 책임성과 윤리 | 알고리즘 투명성, 정보 리터러시, 교육자의 역할 |
| 생성형 AI | ChatGPT 등 도구의 영향과 학문적 정직성 문제 |
| 미디어 리터러시 | 정보 검증, 가짜뉴스, 디지털 시민성 교육 |
| 디지털 방법론 | 데이터 정치, 비판적 디지털 활용 |
이 중에서도 \*\*‘데이터 리터러시’와 ‘생성형 AI’\*\*가 최근(2023\~2024년) 가장 활발히 연구된 주제였습니다.
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### 5. 고찰 및 시사점
#### (1) 교육 현장에 주는 교훈
* **AI 윤리 교육의 필수화** : 단순히 기술을 가르치는 것을 넘어, 윤리적 사용과 책임 있는 활용을 함께 다뤄야 함.
* **프로젝트 기반 학습 확대** : 실제 AI 도구를 사용한 문제 해결 경험이 학생의 이해를 크게 높임.
* **통합 교육 필요** : AI, 데이터, 디지털, 미디어 리터러시를 분리하지 않고 함께 가르치는 접근이 효과적.
#### (2) 연구자와 정책입안자에게
* **AI 리터러시 표준화 필요** : 학년별·연령별로 어떤 역량을 갖춰야 하는지 명확히 정의해야 함.
* **국제 협력 강화** : 각국의 교육 시스템과 문화에 맞는 AI 교육 전략을 공유해야 함.
* **성인과 직장인 대상 교육 확대** : AI 기술을 직접 사용하는 산업 종사자들을 위한 평생교육도 중요.
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### 6. 이 연구의 의의
이 논문은 단순히 과거 연구를 정리한 것이 아니라,
\*\*“AI 리터러시 교육이 어떻게 형성되고, 앞으로 어디로 가야 하는가”\*\*를 체계적으로 보여줍니다.
특히 생성형 AI(예: ChatGPT)의 등장 이후, ‘AI와 함께 배우는 시대’의 교육 방향을 고민하는 데 큰 기여를 합니다.
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### 7. 왜 중요한가?
AI는 더 이상 일부 전문가만 다루는 기술이 아닙니다.
이제 누구나 AI를 **이해하고, 협력하고, 책임 있게 사용할 줄 알아야 하는 시대**입니다.
AI 리터러시는 디지털 시대의 새로운 ‘읽고 쓰기’ 능력이며,
이 연구는 앞으로의 교육이 단순한 기술 습득을 넘어
“**AI를 올바르게 이해하고 활용할 수 있는 시민**”을 기르는 방향으로 나아가야 함을 명확히 보여줍니다.
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### AI 리터러시 교육 연구의 10년 여정: 2014~2024년을 돌아보며
#### 연구 배경
인공지능(AI)이 우리 일상과 산업에 깊이 스며들면서, AI를 이해하고 활용하는 'AI 리터러시' 교육이 필수로 떠올랐습니다. AI 리터러시는 AI 기술을 비판적으로 평가하고, 협력하며 사용하는 능력을 의미하죠. 하지만 이 분야 연구가 급증했음에도, 전체 흐름을 체계적으로 분석한 리뷰가 부족했습니다. 이 논문은 AI가 교육에서 단순 도구가 아닌 학습의 핵심으로 자리 잡은 변화에 주목하며, 그간의 연구를 정리합니다.
#### 연구 목적
이 연구는 2014년부터 2024년까지 AI 리터러시 교육 연구의 현재 지형을 매핑하고, 시간에 따른 진화와 주요 테마를 밝히는 데 목적이 있습니다. 이를 통해 연구 동향을 파악하고, 미래 방향을 제시하려 합니다. 구체적으로는 연구 패턴, 발전 경로, 논의 주제와 그 변화 과정을 탐구합니다.
#### 연구 방법
Web of Science, Scopus, Science Direct 데이터베이스에서 AI 리터러시 관련 논문을 검색해 총 2237개를 수집했습니다. PRISMA 지침에 따라 중복 제거와 스크리닝을 거쳐 335개 논문을 선정했습니다. 분석 도구로는 CiteSpace를 사용해 키워드 동시 발생 매핑(키워드 네트워크 분석)을 했습니다. 이는 연구 트렌드를 시각화하고, 클러스터링으로 테마를 분류하는 비블리오메트릭 방법입니다.
#### 연구 결과
- **전체 패턴**: 2014~2017년은 탐색 단계로 연평균 2편 정도의 논문이 나왔으나, 2018~2023년은 급속 성장해 총 315편(94%)이 발간됐습니다. 특히 2023년 156편으로 폭증, 지수 함수적 증가(R²=0.9871)를 보였습니다.
- **발전 경로**: 4가지 경로가 드러났습니다. 첫째, AI-머신러닝-컴퓨팅 사고-ChatGPT-학문적 무결성(교육에서의 생성 AI 활용과 윤리). 둘째, 알고리즘 리터러시-정보 리터러시-기술 수용(알고리즘 이해와 고등 교육에서의 측정). 셋째, 디지털 리터러시-빅데이터-윤리(데이터 활용과 사회적 함의). 넷째, 로봇-인간-컴퓨터 상호작용-교육(로봇 기반 학습).
- **주요 테마와 진화**: 9개 클러스터로 나뉘었는데, 데이터 리터러시, 머신러닝, AI 리터러시, 기술 수용 모델, 컴퓨팅 사고가 핵심입니다. 초기에는 AI 개념 이해에 초점, 최근에는 윤리·ChatGPT·생성 AI로 이동했습니다. 타임라인 분석에서 AI 리터러시는 정보·디지털·알고리즘 리터러시와 연계되며 다학제적으로 발전했습니다.
#### 고찰
연구는 AI 리터러시 교육이 초기 탐색에서 급성장으로 전환됐음을 보여줍니다. 테마는 AI의 교육적 역할(맞춤 학습, 윤리 교육)과 사회적 함의(프라이버시, 편향)로 진화했으나, 유아 교육이나 비공식 학습 같은 영역은 여전히 미흡합니다. ChatGPT 같은 신기술 등장으로 연구 우선순위가 윤리와 학문적 무결성으로 옮겨갔습니다.
#### 의의와 시사점
이 분석은 AI 리터러시 교육의 포괄적 이해를 제공합니다. 교육자들은 커리큘럼 설계에 활용할 수 있고, 정책 입안자들은 다학제 협력을 촉진할 수 있습니다. 예를 들어, 고등학생 대상 머신러닝 프로젝트나 유아 AI 프로그램 개발에 영감을 줍니다. 연구자들에게는 미탐색 영역(예: 사회적 영향)을 제안합니다.
이 연구가 중요한 이유는 AI가 미래 사회를 지배할 텐데, 리터러시 교육이 이를 대비하는 열쇠이기 때문입니다. 일반인도 AI를 이해하면 더 나은 결정을 내릴 수 있어, 교육·윤리·사회적 평등을 강화합니다.
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이 문서는 일반 성인 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 업로드하신 논문, "AI 리터러시 교육의 환경 탐색: 10년간의 연구(2014-2024)에서 얻은 통찰력"의 주요 내용을 요약한 것입니다.
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## AI 리터러시 교육 연구, 10년의 여정 (2014-2024): 핵심 트렌드와 미래 방향
인공지능(AI)이 우리 사회의 거의 모든 영역에 깊숙이 통합되면서, AI 기술을 이해하고 현명하게 활용하는 능력, 즉 **'AI 리터러시'**를 갖추는 것이 필수적인 시대가 되었습니다. AI는 단순한 도구를 넘어 학습 과정의 핵심 구성 요소가 되었지만, 이처럼 중요성이 커지고 있음에도 불구하고 AI 리터러시 교육 연구 분야에 대한 포괄적인 분석은 부족했습니다.
이 연구는 지난 10년(2014년~2024년) 동안의 AI 리터러시 교육 연구 동향을 체계적으로 분석하여, 연구의 발전 과정을 조명하고 앞으로 나아가야 할 방향을 제시하는 것을 목표로 합니다.
### 1. 연구 배경 및 목적
AI 리터러시는 개인이 AI 기술을 **비판적으로 평가**하고, AI와 **효과적으로 소통 및 협력**하며, 온라인, 가정, 직장에서 AI를 **도구로 활용**할 수 있게 하는 일련의 역량으로 정의됩니다. AI는 의료나 금융 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 가져왔지만, 윤리적 딜레마, 개인 정보 보호 문제 등 여러 도전 과제와 위험도 동시에 안고 있습니다.
따라서 학생들에게 AI의 기본적인 지식과 기술뿐만 아니라 AI 기술을 현명하게 사용하는 방법과 윤리적 관행을 가르치는 것이 중요해졌습니다. 이 연구는 AI 리터러시 교육 연구의 **현재 상태를 파악**하고, **시간 경과에 따른 발전 경로**를 추적하며, **주요 연구 주제**를 식별하여, 학계의 관심이 어떻게 변화해 왔는지 종합적으로 이해하기 위해 수행되었습니다.
### 2. 연구 방법
본 연구는 2014년부터 2024년까지 Web of Science Core Collection, Scopus, Science Direct 데이터베이스에서 체계적인 검색을 통해 선정된 335개의 관련 논문을 대상으로 했습니다.
연구 방법으로는 정량적인 **문헌계량학적 분석(Bibliometric Analysis)**과 시각화 도구인 **CiteSpace**를 사용하여, 키워드 동시 발생 매핑(keyword co-occurrence mapping)을 통해 연구 동향과 주제별 진화를 추적했습니다. 이 방법을 통해 연구의 발전 패턴과 주요 초점 영역을 객관적으로 파악할 수 있었습니다.
### 3. 주요 연구 결과
#### (1) 연구의 전반적인 성장 패턴 (RQ1)
AI 리터러시 교육 연구는 두 단계로 나뉩니다.
* **초기 탐색 단계 (2014년~2017년):** 총 7건의 논문이 발표된 초기 단계였습니다.
* **급속한 발전 단계 (2018년~2023년):** 이 기간 동안 총 315건의 논문이 발표되었으며, **학술적 관심이 기하급수적으로 증가**했습니다. 특히 2023년에만 전체 표본의 46%에 달하는 156건의 논문이 발표되어 이 분야의 영향력이 급속도로 확대되고 있음을 보여줍니다.
#### (2) 연구의 발전 경로 (RQ2)
AI 리터러시 교육 연구에서 네 가지 뚜렷한 발전 경로가 확인되었으며, 이는 이 분야의 **학제 간 특성**을 강조합니다.
1. **AI 기술 및 교육 통합 경로:** 인공지능—기계 학습—컴퓨팅 사고—AI 리터러시—평가—ChatGPT—생성형 AI—학술 무결성.
2. **기술 수용 및 평가 경로:** 알고리즘 리터러시—정보 리터러시—고등 교육—행동 의도—기술—수용 (기술 수용 모델, Technology Acceptance Model 포함).
3. **데이터 및 윤리 경로:** 데이터 리터러시—윤리—교육—데이터 과학—통계—빅데이터—개인 정보 보호.
4. **기초 리터러시 연결 경로:** 디지털 리터러시—미디어 리터러시—리터러시—학생.
이 경로들은 AI 리터러시가 정보 리터러시, 디지털 리터러시, 알고리즘 리터러시 등 **관련 분야들과 강력하게 연결되어 있음**을 시사합니다.
#### (3) 주요 연구 주제의 진화 (RQ3)
분석 결과, 9가지 주요 연구 주제 클러스터가 식별되었습니다. 이 중 가장 중요한 초점 주제는 다음과 같습니다.
| 클러스터 ID | 주요 주제 | 핵심 내용 |
| :--- | :--- | :--- |
| **#0** | **데이터 리터러시 (Data Literacy)** | 빅데이터 및 AI와의 상호 작용, 교사와 학생의 데이터 리터러시 향상 전략. |
| **#1** | **기계 학습 (Machine Learning)** | 다양한 교육 분야(의학, 언어 등)에서 기계 학습의 통합 및 적용. |
| **#2** | **AI 리터러시 (AI Literacy)** | 생성형 AI의 교육적 역할 및 AI 리터러시 개발 프레임워크 (K-12, 고등 교육, 유아 교육 포함). |
| **#3** | **기술 수용 모델 (Technology Acceptance Model)** | AI 학습 및 개발에 대한 학생들의 행동 의도, 지식, 자율성, 신뢰도. |
| **#4** | **컴퓨팅 사고 (Computational Thinking)** | 컴퓨팅 사고와 AI 리터러시 간의 관계 및 ICT 접근성의 영향. |
| **#6** | **생성형 AI (Generative AI)** | 교육, 심리학, 연구 등 다양한 분야에서 **생성형 AI (ChatGPT 포함)**의 등장으로 인한 영향 및 도전 과제. |
**주목할 만한 주제 진화:**
연구의 초점은 초기에는 데이터 리터러시나 정보 리터러시 같은 관련 개념에 맞춰져 있다가, **2019년에 처음으로 'AI 리터러시'라는 용어**가 등장했습니다. 최근에는 **ChatGPT**와 **생성형 AI**와 같은 새로운 키워드가 높은 빈도로 등장하며, 연구 관심사가 최신 AI 기술의 영향과 윤리적 문제로 빠르게 이동하고 있음을 보여줍니다.
### 4. 고찰, 의의 및 시사점
이 연구는 AI 리터러시 교육이 초기 탐색 단계를 넘어 급격한 성장기에 접어들었으며, 정보 리터러시, 데이터 리터러시 등 기존 리터러시 개념과 밀접하게 얽힌 학제 간 분야임을 입증했습니다. 기계 학습, AI 리터러시, 생성형 AI와 관련된 주제들은 앞으로도 계속해서 핵심 연구 영역으로 유지될 것입니다.
#### (1) 교육 실천에 대한 시사점
교육자들은 학습자의 AI 리터러시 함양을 위해 다음과 같은 실천 방안을 고려해야 합니다.
1. **통합 커리큘럼 설계:** AI 개념, 응용, 윤리적 고려 사항 및 사회적 영향을 통합한 커리큘럼을 개발해야 합니다.
2. **실습 기회 확대:** AI 기반 시뮬레이션, 프로젝트 기반 과제, 코딩 연습 등 학생들이 적극적으로 참여하여 AI 개념을 실제 생활과 미래 직업에 적용할 수 있는 기회를 제공해야 합니다.
3. **책임감 있는 AI 사용 육성:** 디지털 리터러시 기술과 윤리적 AI 사용을 일상 학습에 포함하여, 학생들이 책임감 있고 정보에 입각한 AI 사용자가 되도록 도와야 합니다. 윤리적 측면을 AI 교육에 통합하는 것은 학생들의 AI 개념 이해를 심화시키고 윤리적 인식을 함양하는 데 효과적입니다.
#### (2) 정책 입안자를 위한 시사점
정책 입안자들은 AI 리터러시를 증진하기 위해 주도적인 역할을 해야 합니다.
1. **커리큘럼 표준 통합:** AI 리터러시를 교과 과정 표준에 통합하고, 연령에 적합한 AI 리터러시 역량을 정의해야 합니다.
2. **글로벌 협력 강화:** 다양한 맥락에서 AI 리터러시 이니셔티브를 강화하기 위한 국제적 협력을 촉진할 기회를 개발해야 합니다.
#### (3) 연구의 의의
이 연구는 문헌계량학적 분석을 통해 AI 리터러시 교육 연구 분야의 진화와 현재 지형을 정량적으로 보여줌으로써, **연구자들이 향후 연구를 수행할 때 참고할 수 있는 체계적인 프레임워크**를 제공합니다. 또한, 교육자 및 정책 입안자들에게 효과적인 교육 관행과 정책을 수립하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
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### 이 연구가 중요한 이유
이 연구는 AI 리터러시 교육의 복잡한 환경을 탐색하는 데 있어 **지도(map) 역할**을 합니다. AI 기술은 미래 사회 참여를 위한 필수 기술이 되고 있으며, 개인들이 이 AI 기반 세상에 효과적으로 적응하고 발전하려면 AI 리터러시 교육이 필수적입니다.
이 연구는 **어떤 주제가 중요하게 다뤄졌고(데이터 리터러시, 기계 학습, 컴퓨팅 사고)**, **어떤 방향으로 연구가 발전해야 하는지(성인 리터러시 강화, 윤리적 통합)** 명확하게 제시합니다. 특히, **생성형 AI**와 같은 최신 기술의 등장으로 인한 교육적 도전과 기회를 빠르게 포착하고, 관련 연구를 촉진하여, 미래 세대가 AI 시대의 복잡성을 헤쳐나갈 수 있도록 대비시키는 데 결정적인 통찰력을 제공하기 때문에 중요합니다.
perplexity.ai
이 논문은 ‘Navigating the landscape of AI literacy education: insights from a decade of research (2014–2024)’으로, 지난 10년간 인공지능(AI) 리터러시 교육 연구를 종합적으로 분석한 논문이다.[1]
### 연구 배경
AI는 더 이상 기술 전문가만의 영역이 아니라 사회 전반에 걸쳐 필수적인 도구가 되었다. 이에 따라 학생과 시민이 AI를 이해하고 비판적으로 활용할 수 있도록 ‘AI 리터러시(Artificial Intelligence Literacy)’를 기르는 교육이 중요해졌다. 그러나 지금까지 AI 리터러시 교육에 대한 체계적 분석은 부족했다. 본 연구는 이러한 공백을 메우기 위해 2014년부터 2024년까지의 연구 흐름을 정리했다.[1]
### 연구 목적
연구진은 AI 리터러시 교육의 발전 경로, 주요 주제, 연구의 핵심 트렌드를 파악하고 향후 연구 방향과 교육·정책적 시사점을 제시하고자 했다.[1]
### 연구 방법
논문은 Web of Science, Scopus, Science Direct 등 주요 학술 데이터베이스에서 2014~2024년 사이 발표된 335편의 논문을 수집했다. 이후 **CiteSpace**라는 분석 도구를 통해 키워드 공출현(co-occurrence)과 인용 네트워크를 시각화하여 연구 동향과 주제 클러스터를 도출했다. PRISMA 기준에 따라 연구 선정 과정을 엄격히 관리하여 분석의 객관성을 확보했다.[1]
### 연구 결과
AI 리터러시 교육 연구는 두 단계로 발전했다.
1. **탐색기(2014~2017)**: 7편만 발표된 초기 단계
2. **급성장기(2018~2023)**: 315편이 발표되며 2023년에는 전체의 46%를 차지
출판 증가 추세는 ‘지수 함수적’ 성장으로 분석되었다(R=0.9871). 이는 AI 리터러시 교육의 영향력이 빠르게 확산되고 있음을 보여준다.[1]
연구는 네 가지 주요 발전 경로를 도출했다.
1. **AI·머신러닝 중심 경로**: AI, 챗GPT, 생성형 AI의 윤리·평가 문제를 탐구
2. **알고리즘 리터러시 중심 경로**: AI의 작동원리 이해와 책임 있는 사용 강조
3. **데이터 리터러시 중심 경로**: 빅데이터, 개인정보, 통계 활용 역량 연결
4. **디지털·미디어 리터러시 중심 경로**: 인터넷 시대 디지털 시민성 및 정보 판별 능력 강조.[1]
또한 아홉 가지 핵심 연구 테마를 정리했다.
- 데이터 리터러시
- 머신러닝
- AI 리터러시
- 기술수용모델
- 컴퓨팅 사고력
- 책임성과 윤리
- 생성형 AI(ChatGPT 등)
- 미디어 리터러시
- 디지털 방법론(file:1).
이 중 **데이터 리터러시와 생성형 AI**가 최근 가장 활발히 연구되는 주제로, AI 기술이 교육 현장에 직접 통합되면서 새로운 기회를 낳고 있음을 의미한다.
### 고찰 및 시사점
연구는 AI 리터러시 교육이 다음 세 가지 차원에서 중요하다고 강조한다.
1. **교육적 관점**: AI 기초 지식뿐 아니라 윤리, 비판적 사고, 협업 능력을 함께 길러야 한다. 프로젝트형 수업, 시뮬레이션, 코드 교육 등이 효과적이다.
2. **연구 관점**: 유아기에서 성인까지 연령대별 맞춤형 AI 리터러시 교육이 필요하다. 특히 산업 현장에서 AI를 다루는 성인을 위한 평생교육이 시급하다.
3. **정책적 관점**: 국가 수준의 교육과정 표준 속에 AI 리터러시를 포함하고, 국제 협력과 교육자 역량 강화가 필요하다.[1]
### 연구의 의의와 한계
이 연구는 10년간 축적된 방대한 자료를 바탕으로 **AI 리터러시 교육의 지적 지형도를 처음으로 체계적으로 제시**했다는 점에서 의의가 크다. 다만, 주요 데이터베이스 외 연구가 일부 누락될 수 있고, 정성적 분석이 보완되어야 한다는 한계도 언급되었다.[1]
### 이 연구가 중요한 이유
AI가 일상화된 시대에 ‘AI를 잘 이해하고 윤리적으로 활용할 수 있는 능력’은 모든 시민이 갖춰야 할 기본 소양이 되었다. 이 논문은 교육자·정책입안자·연구자에게 AI 리터러시의 핵심 주제와 발전 방향을 제시하여, **AI 시대의 교육이 나아갈 구체적 길잡이 역할**을 한다.[1]
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| 출처: @ye._.vely618 |
