「AI 디지털교과서 개발 지침」 주요 내용

출처:교육부(2023.8.29.)

[핵심 서비스]

☞ 학생 = 학생 개인의 능력과 수준에 맞는 다양한 맞춤 학습 기회 지원

▶학습 진단 및 분석 : AI 등 첨단기술을 활용하여 개별 학생의 강‧약점, 학습 태도 등을 다각도로 진단하고 분석 결과 제공. ▶최적 학습 경로 추천 : 학생들의 학습 이해도와 특성 분석을 바탕으로 개인의 능력, 목표에 맞춘 맞춤 학습 경로 및 콘텐츠 제시. ▶AI 튜터 : 인공지능 기술을 활용한 학습 데이터 수집‧분석을 통해 학생 개개인의 특성에 맞는 개별화된 학습 지원.

☞ 교사 = 교사의 전문성을 바탕으로 학생의 역량과 특성을 고려한 1:1 맞춤교육 실현을 가능케 하는 디지털 기술 여건 조성

▶AI 보조교사 : 교실 환경에서 학생별 학습활동 정보를 교사에게 제공하고 교사의 맞춤 수업설계를 지원 - (콘텐츠 재구성) 교사가 수업 전문성을 바탕으로 AI 디지털교과서 서비스에서 제공되는 학습 콘텐츠를 수업별로 재구성‧추가. ▶데이터 기반 학습 관리 : 학생 학습 이력 등 데이터 기반으로 학습 상황 및 학업 정서 등 학습 관리 기능 제공. ▶콘텐츠 재구성 : 교사가 수업 전문성을 바탕으로 AI 디지털교과서 서비스에서 제공되는 학습 콘텐츠를 수업별로 재구성·추가. ▶데이터 기반 학습 관리 = 학생 학습 이력 등 데이터 기반으로 학습 상황 및 학업 정서 등 학습 관리 기능 제공.

☞ 학생‧교사‧학부모 = 첨단기술을 활용하여 교육주체 간 소통을 지원하는 하이터치 하이테크(High Touch High Tech) 교육 환경 조성

▶소통 지원 : 학생 데이터를 분석한 결과를 시각화한 대시보드 제공 등 교육주체 간 객관적 정보에 기반한 소통 활성화. ▶통합 로그인 : 하나의 계정으로 AI 디지털교과서 포털과 각 발행사의 디지털교과서를 이용할 수 있도록 통합 인증 체계 제공. ▶편의성 : 모두를 위한 맞춤 교육 실현을 위해 모든 사용자가 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 기능 및 UI/UX를 설계.

[인프라]

☞ 서비스 방식 = 발행사는 AI 디지털교과서 서비스를 클라우드(SaaS) 기반의 웹 서비스 형태로 개발하여야 한다.

▶교육과정에 따라 다양한 AI 기능을 활용하여 개별 맞춤학습을 지원할 수 있도록 다양한 기능 확장에 용이한 SaaS 기반 도입

☞ 클라우드 보안 = 학생의 학적정보가 활용되고 국가 데이터 허브와 연계되므로 클라우드 보안인증(CSAP) “중” 등급 이상의 인프라(IaaS)와 SW(SaaS)를 사용하여야 한다.

[데이터 수집‧관리‧전송]

☞ 데이터 수집 = 발행사는 자체적으로 학습데이터를 수집하고 저장하기 위한 체계를 반드시 갖추어야 한다.

▶AI 디지털교과서에서 발생하는 학습데이터를 자체적으로 활용하여 교과에 특화된 학습 분석 정보 제공.

☞ 데이터 관리 = 데이터의 안정성 및 신뢰성 보장, 학생의 개인정보를 포함한 데이터의 보안 및 정보보호를 위한 데이터 관리 정책 수립.

☞ 데이터 전송 = AI 디지털교과서에서 발생하는 학습 원천 데이터를 데이터셋으로 가공한 후 국가 데이터 허브로 전송.

www.newsbusan.com

▶관련기사

www.newsbusan.com/news/view.php?idx=12016