역량을 어떻게 구조화하는가: 영역·하위 역량·발달 단계
근거 3건국제 프레임워크들은 학생 AI 역량을 소수의 영역과 하위 역량으로 나누고 학교급 또는 숙련 단계로 위계화하지만, 영역 구분과 진급 언어는 서로 다르다.
오늘의 관점
학생의 AI 역량은 영역과 하위 역량, 발달 단계로 구조화하고 관찰 가능한 수행과 타당화된 평가 증거로 확인할 때 교육과정과 수업으로 전환되며, 이는 단순한 AI 도구 사용이나 교사의 AI 활용 능력과 구별된다.
오늘의 종합 브리핑
이번 호는 학생 AI 역량을 구조화한 국내외 프레임워크를 세 흐름으로 비교한다. 첫째, 구조다. OECD·유럽연합 집행위원회(2026)는 AI 리터러시를 4개 영역·22개 역량과 지식·기능·태도로 정의하고, UNESCO(2024)는 4개 차원·12개 역량을 이해·적용·창조로, ETS(2025)는 4개 하위 기능을 Emerging에서 Exemplary까지 4단계로 위계화한다. 영역 구분과 진급 언어는 체계마다 다르다.
둘째, 측정이다. 남미자·최보미(2026)는 UNESCO 프레임워크를 토대로 학생(4영역·12요소·36문항)·교사(5영역·15요소·45문항) 검사 도구를 만들어 경기도 학생 4,044명·교사 772명으로 타당화했고, Zhong·Liu(2025)는 중등학생 1,392명으로 48문항 척도(AILS)를 검증했다. 역량 체계가 수업·평가로 이어지려면 관찰 가능한 수행을 타당화된 문항으로 재야 한다.
셋째, 윤리의 위치와 학생·교사 역량의 구분이다. 대부분의 체계는 AI 윤리를 별도 영역으로 두며, KISDI(2022)는 이를 초등 놀이·중학 체험·고등 탐구로 위계화한 국내 교재로 구체화했다. UNESCO 교사용 프레임워크(5차원·15역량)는 학생용과 두 차원을 공유하되 교수법·전문성을 더해, 학생의 AI 역량과 교사의 AI 활용 전문성이 별개 체계임을 보여준다. 어떤 체계도 유일한 정답은 아니며 강점과 제약을 함께 읽어야 한다.
주요 자료 7건
⭐ 추천 · #1 · Education · 프레임워크 · 품질 30/30
역량을 어떻게 구조화하는가: 영역·하위 역량·발달 단계
OECD·EC 학생 AI 리터러시 프레임워크: 4개 영역·22개 역량
OECD와 유럽연합 집행위원회가 2026년 6월 공동 발행한 초·중등 학생용 AI 리터러시 프레임워크다. AI 리터러시를 'AI와 관계 맺기(Engage)·AI로 창작(Create)·AI 관리(Manage)·AI 형성(Shape)'의 4개 영역과 22개 역량으로 나누고, 각 역량을 지식·기능·태도로 규정한다. 초등과 중등의 학습자 기대를 구분하며 PISA 2029 미디어·AI 리터러시 평가의 근거 틀로 설계됐다.
💡 역량을 '무엇을 아는가'만이 아니라 지식·기능·태도의 묶음으로 정의하고 학교급별 기대를 구분한 점은, 수업 목표와 평가 준거를 함께 설계할 때 참고할 수 있다.
⭐ 추천 · #2 · Education · 보고서 · 품질 29/30
역량을 어떻게 구조화하는가: 영역·하위 역량·발달 단계
ETS의 K-12 AI 리터러시 4단계 진급 모형과 과제 설계 원칙
미국 ETS 연구소가 2025년 11월 제안한 K-12 AI 리터러시 개념 프레임워크다. 정보 활용(AI.1)·협업과 책임(AI.2)·콘텐츠 창작(AI.3)·윤리와 의사결정(AI.4)의 4개 하위 기능과 관찰 가능한 수행 지표를 두고, Emerging·Developing·Proficient·Exemplary의 4단계 진급을 가설로 제시한다. 증거 중심 설계(ECD)로 하위 기능을 측정 가능하게 규정했다.
💡 '관찰 가능한 수행 지표 + 숙련 단계'를 명시한 구조는 평가 과제와 채점 기준을 만들 때 바로 참고할 수 있다. 단, 실증 검증 전 제안 단계임을 전제해야 한다.
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역량을 어떻게 측정하는가: 타당화된 검사와 증거
UNESCO 프레임워크 기반 학생·교사 AI 리터러시 검사 도구 개발(경기 4,044명·772명)
UNESCO AI 역량 프레임워크에 기반해 학생용·교사용 AI 리터러시 자기보고 검사 도구를 개발·타당화한 국내 실증 연구다. 학생용은 4개 영역·12개 구성요소·36개 문항, 교사용은 5개 영역·15개 구성요소·45개 문항으로 구성된다. 경기도 중·고등학생 4,044명과 교사 772명을 대상으로 확인적 요인분석을 실시했고 모든 영역의 AVE·CR이 기준치를 넘었다.
💡 학생과 교사의 AI 리터러시를 '서로 다른 구조'로 측정한 점은, 학생 역량과 교사의 AI 활용 역량을 구분해 진단·연수를 설계해야 함을 보여준다.
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역량을 어떻게 구조화하는가: 영역·하위 역량·발달 단계
UNESCO 학생 AI 역량 프레임워크: 4개 차원·12개 역량, 이해-적용-창조
UNESCO가 2024년 발표한 학생용 AI 역량 프레임워크다. 인간 중심 사고방식·AI 윤리·AI 기법과 응용·AI 시스템 설계의 4개 차원에 12개 역량을 배치하고, 이해(Understand)·적용(Apply)·창조(Create)의 3단계로 진급을 정의한다. 학생을 'AI의 책임 있는 사용자이자 공동 창작자'로 규정한다.
💡 AI 윤리와 인간 중심 사고를 기술 역량과 나란한 '차원'으로 둔 구성은, 윤리를 부가 주제가 아니라 핵심 목표로 다뤄야 함을 시사한다.
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역량을 어떻게 측정하는가: 타당화된 검사와 증거
중등학생 AI 리터러시 척도(AILS): KAT 3차원·48문항, 1,392명 검증
중등학생의 AI 리터러시를 재는 48문항 척도(AILS)를 개발·타당화한 연구다. AI 지식(Knowledge)·AI 정의적 태도(Affectivity)·AI 사고(Thinking)의 KAT 3차원에 기반하며 피아제 발생적 인식론과 블룸 분류학을 토대로 삼는다. 중국 중등학생 1,392명을 720명(Rasch·탐색적 요인분석)과 672명(확인적 요인분석)으로 나눠 검증했다.
💡 지식뿐 아니라 정의적 태도와 사고를 함께 측정한 구조는, AI 리터러시를 '아는 것'으로 좁히지 않도록 평가 설계에 참고할 수 있다.
#6 · Education · 교육자료 · 품질 24.5/30
윤리의 위치와 학생·교사 역량의 구분
KISDI 학교급별 학생용 AI 윤리 교재: 초 놀이·중 체험·고 탐구
정보통신정책연구원이 과학기술정보통신부와 함께 2022년 개발한 초·중·고 학교급별 학생용 인공지능 윤리 교재다. 국가 인공지능 윤리기준의 3대 원칙과 10대 핵심요건을 토대로 초등(놀이중심)·중학(체험중심)·고등(탐구중심)의 연계 구조를 갖추고, 학생용·교사용·수업자료와 영문판을 제공한다.
💡 윤리를 학교급별 발달에 맞춰 놀이·체험·탐구로 위계화한 국내 자료로, AI 윤리 수업을 학년 수준에 맞게 설계할 때 바로 참고할 수 있다.
#7 · Education · 프레임워크 · 품질 24/30
윤리의 위치와 학생·교사 역량의 구분
UNESCO 교사 AI 역량 프레임워크: 5개 차원·15개 역량, 습득-심화-창조
UNESCO가 2024년 발표한 교사용 AI 역량 프레임워크로, 학생용과의 대조에 유용하다. 인간 중심 사고방식·AI 윤리·AI 기초와 응용·AI 교수법·전문성 개발을 위한 AI의 5개 차원에 15개 역량을 배치하고 습득(Acquire)·심화(Deepen)·창조(Create)의 3단계로 위계화한다.
💡 학생 프레임워크와 두 차원(인간 중심 사고·AI 윤리)을 공유하되 교수법·전문성 개발을 더한 구성은, 학생 역량과 교사의 AI 활용 전문성이 별개 체계임을 분명히 한다.
추천 논문 상세 분석
오늘의 뉴스 브리핑
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파주교육지원청이 기술 활용법을 넘어 책임 있는 사용과 윤리를 강조하는 '사람 중심 AI 교육'의 현장 정착을 지원한다. 8~10월 관내 초·중·고에서 학생이 실생활 문제 해결 앱을 만들며 AI 윤리를 배우는 체험 프로그램을 운영하고, 학부모에게는 딥페이크·과의존 예방 등 균형 잡힌 AI 리터러시 안내를 제공한다. 바로가기
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🔹 경남교육청, 중학교 학부모 대상 고교학점제 설명회 [국내 교육정책·고교학점제]
경남교육청이 8월 25일 창원컨벤션센터에서 중학생 자녀를 둔 학부모 약 500명을 대상으로 고교학점제 설명회를 열었다. 교육과정 변화와 2028 대입 개편 내용을 안내하고 자녀 학업 설계에 대한 질의응답을 진행했다. 바로가기
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