This study examined research trends in AI ethics education and attempted to suggest a direction for AI ethics education. As a result of the research, two studies were conducted in 2017. There are no studies in 2018 and 2019, and there are 6 studies in 2020. Since then, research has continued to increase, with 19 studies in 2021 and 18 studies in 2022. There were a total of 37 lead authors of the study. There were six lead authors who had published papers for more than two years, and two lead authors who had published papers for more than three years. In addition, to examine the details of AI ethics education, a total of 265 keywords that went through a refining process were divided into education-related, ethics-related, AI-related, and other-related. Although the necessity and importance of research on AI ethics education is expected to increase, there are not many researchers who continuously conduct research on AI ethics education. Accordingly, there is a need to find ways to continue research on AI ethics education. AI ethics education is being conducted under various names such as moral education, ethics education, liberal arts education, and AI education. Accordingly, research on AI ethics education at various levels and forms should be conducted, not just educational research on artificial intelligence ethics in terms of regular subjects.
인공지능 기술로 인한 사회·윤리적 문제 사례가 발생하면서 인공지능의 위험과 부작용에 대한 사회적 관심과 함께 인공지능 윤리가 주목받고 있다. 인공지능 윤리는 알고, 느끼는 것에 그치는 것이 아니라 행동과 실천으로 이루어져야 한다. 이에 본 논문은 인공지능 윤리의 실천력을 강화하기 위한 인공지능 윤리 교육 모델을 제안하고자 한다. 인공지능 윤리교육 모델은 선행 연구 분석을 통해 교육목표와 인공지능을 이용한 문제해결 프로세스를 도출하고, 실천력 강화를 위한 교수학습방법을 적용하였으며 기존에 제안된 인공지능 교육 모델과 비교 분석하여 그 차이를 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 윤리 교육 모델은 컴퓨팅 사고력 함양과 인공지능 윤리의 실천력 강화를 목표로 한다. 이를 위해 인공지능을 이용한 문제해결 프로세스를 6단계로 제안하고, 인공지능 특성을 반영한 인공지능 윤리요소를 도출하여 문제해결 프로세스에 적용하였다. 또한, 인공지능 윤리 의식에 대한 사전·사후 평가와 과정 평가를 통해 인공지능 윤리 기준을 무의식적으로 확인하게 하고, 학습자 중심의 교수학습방법을 적용하여 학습자의 윤리 실천을 습관화하도록 설계하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공지능 윤리 교육 모델이 컴퓨팅 사고력을 함양하고, 인공지능 윤리가 실천으로 이어지는 인공지능 교육이 될 수 있을 것으로 기대한다.
인공지능 국가전략이 발표되면서 인공지능의 교육에 대한 다양한 정책들이 제안되고 있고 교사를 대상으로 하는 인공지능융합교육도 활발히 추진되고 있다. 또한 인공지능 스피커는 각 가정에 판매 및 보급이 되고 있는 실정이고, 인공지능 스피커의 교육적 활용 현장연구들이 시작되고 있다. 이 연구에서는 인공지능 윤리에서 인공지능 스피커가 발생시킬 논란이 될 문제들을 살펴보고, 가정이나 학교에서 인공지능 스피커가 활용될 때 발생할 수 있는 윤리적 딜레마를 도출해보고자 한다. 이 딜레마는 인공지능 스피커에 대한 집단별 도덕적 판단력 수준 측정 MCT(Moral Competence Test)에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 인공지능 기술 또는 서비스를 수용하는 사용자의 윤리성 인식을 측정하기 위한 척도 개발 및 타당화에 있다. 이를 위해 인공지능 윤리성 관련 문헌 분석을 통해 구성개념 및 속성을 확인하였다. 전국의 10대-70대 남녀 133명(개방형 설문:1차 문항), 273명(예비조사:2차 문항), 500명(본조사:최종 문항)을 대상으로 실시한 온라인 설문조사 결과를 확인적 요인분석에 의해 정제하여 최종적으로 인공지능기술 윤리성 척도를 개발하였다. 인공지능기술 윤리성 인식 척도는 총 4개 요인(투명성, 안전성, 공정성, 책임성) 16개 문항으로 개발하여 일반적인 인공지능기술 관련 윤리성 인식을 세부 요인별로 측정할 수 있도록 하였다. 개발된 척도를 활용하여 다양한 분야의 측정 변인들과의 관련성을 밝힐 수 있을 것이며, 인공지능기술 발전의 초기 단계에서 윤리성 인식을 높이기 위한 기초 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
본 논문은 초상권·저작권 및 사이버 폭력 등의 문제를 예방하고 대응하기 위하여 인공지능 기술을 활용한 딥페이크 앱 활용 윤리 교육 융합 프로젝트를 개발, 적용하였다. 상용 딥페이크 앱을 분석하고, 이를 활용한 초등교육과정에 적용 가능한 교과와 단원 내용을 프로젝트기반 융합·재구성하였다. 창의적 체험활동 중심의 융합 프로젝트는 UCC 제작 과정을 중점으로, 계획된 행동이론 기반의 정보통신 윤리 의식 측정 검사로 효과를 비교하였다. 사회 교과 중심의 융합 프로젝트에서는 화폐(금융)교육의 주제로 재구성하여 질적 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 기술 앱 활용 융합수업은 정보통신 윤리 의식을 유의미하게 증진시키는 것을 확인하였다.
본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
교육부는 최근 2025년부터 초중고에 인공지능교육을 도입한다고 발표하였고 언론에서는 인공지능교육 도입에 대한 우려를 나타내는 기사들을 내보내고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서 실제 인공지능교육을 담당할 교사를 대상으로 인공지능교육 도입에 대한 인식을 분석하는데 주안점을 두고 소프트웨어와 관련된 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사로 구분하여 조사하였다. 분석결과, 학습경험이 많은 교사는 인공지능교육 도입에 100% 찬성의 입장을 나타내었고 학습경험이 적은 교사는 80%가 긍정적 의사를 나타내었다. 학습경험이 적은 교사의 20%가 반대하는 원인 중에는 현재의 실과 교과에 포함된 소프트웨어 단원으로도 충분하다가 높은 비율로 나타났다. 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사 모두 적절한 교육시기로 5-6학년을 가장 많이 선택했고 교육시수는 주당 1시간을 가장 적절한 시수로 보았다. 교과 구성 형식은 학습경험이 많은 교사의 75%가 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 그 안에 인공지능교육을 포함시키는 방안을 선택하였고 학습경험이 적은 교사의 54%가 인공지능교육을 독립교과로 하거나 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 인공지능교육을 그 안에 포함시키는 방안을 선택하였다. 교육내용의 선호도는 인공지능 프로그래밍 기초, 인공지능 개념 원리, 인공지능 윤리 순으로 나타났다.
본 연구의 목적은 Web of Science(WoS)에서 제공하는 학술 빅데이터를 활용하여 정보윤리 이슈를 탐색하고 향후 정보과 정보윤리 교육을 위한 시사점을 제공하는 것에 있다. 이를 위해 WoS에서 제공하는 학술논문 중 정보윤리와 관련해 출판된 318편의 논문을 텍스트 마이닝 하였다. 구체적으로는 R을 활용해 주요키워드에 대한 빈도 분석(TF, DF, TF-IDF), 토픽 모델링 기반의 정보윤리 이슈 분석, 그리고 각 이슈에 대한 연도별 출연 빈도를 분석하여 정보윤리 연구의 경향성을 탐색하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, TF-IDF를 통해 'digital', 'student', 'software', 'privacy' 등의 단어가 주요 키워드임을 확인하였다. 둘째, 토픽 모델링 분석 결과, 'Professional value', 'Cyber-bullying', 'AI and Social Impact' 등을 포함한 총 8개 이슈로 분석되었고, 그 중, 'Professional value'와 'Cyber-bullying' 이슈가 상대적으로 높은 비율을 차지하고 있었다. 본 연구는 이러한 분석 결과를 기초로 우리나라 정보윤리 교육을 시사점을 논의하였다.
This study aims to analyze the perceptions and educational needs of pre-service teachers for the use of Artificial Intelligence (AI) in education. To this end, we collected survey data from 25 undergraduate students who were enrolled in a teacher education college in Seoul. The purpose of the survey was to measure the importance and current performance for instructional AI use based on the technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK) framework, and to explore the priority of educational needs using Borich's needs analysis and the Locus for Focus model. The results of the study confirmed that Ethics and TPK competencies are prioritized. Additionally, the results indicated a high demand for practical knowledge that can be implemented in the practice of education. Based on the results, it is necessary to develop a teacher education program that focuses on ethical aspects and teaching strategy competencies in AI-based education.
오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, '로봇', '교육'에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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