[뉴스] 노코딩으로 시작하는 진짜 AI”…학교 교사가 AICE 전도사 된 이유

AI 수업 첫날, 학생들은 교사를 바라보고 있었습니다. 하지만 눈빛에는 호기심보다 막막함이 더 컸습니다. ‘분류’와 ‘회귀’ 같은 낯선 용어가 등장하자 수업은 어려운 이론을 받아 적는 시간으로 흘렀고, 김영욱 영등포공업고등학교 스마트전기과 학과장은 교직 생활에서 가장 큰 위기감을 느꼈습니다.

학생들에게 필요한 것은 AI의 개념을 외우는 일이 아니라, 직접 해보며 가능성을 확인하는 경험이었습니다. 김 학과장은 AICE 교육 과정에서 해답을 찾았습니다. 특히 베이식 이하 단계에서 활용되는 노코딩 도구는 복잡한 프로그래밍 없이도 데이터를 다루고 AI의 작동 방식을 체험하게 했습니다.

수업 방식도 달라졌습니다. 이론을 모두 이해한 뒤 실습하는 대신, 먼저 과제를 제시하고 학생들이 직접 해결하도록 했습니다. 박스 차트와 숫자 데이터를 활용해 자신의 데이터를 시각화하고, AI를 통해 결과를 예측해보는 과정이 이어졌습니다.

“어, 내 수치가 보기 편하네?”, “AI로 이렇게 하면 되는구나.”

학생들의 반응은 조금씩 달라졌습니다. 교사가 설명하는 내용을 수동적으로 듣던 교실은 데이터를 관찰하고 질문하며 답을 찾아가는 탐구의 장으로 변했습니다. 문제를 해결하는 과정에서 학생들은 자연스럽게 AI 용어를 찾아보고, 생성형 AI를 활용해 더 나은 방법을 스스로 탐색했습니다.

이 변화의 핵심은 ‘실행하면서 배우기’였습니다. 완벽하게 이해한 뒤 시작하는 것이 아니라, 먼저 시도하고 부족한 이론을 과정 속에서 채우는 방식입니다. 학생들은 데이터를 직접 다루고 AI의 예측 결과를 확인하며 “나도 할 수 있다”는 자신감을 얻었습니다.

김영욱 학과장이 말하는 “노코딩으로 시작하는 진짜 AI”…학교 교사가 AICE 전도사 된 이유도 여기에 있습니다. AICE는 어려운 이론을 앞세우기보다 문제를 정의하고, 데이터를 살펴보고, AI를 활용해 해결책을 찾는 전 과정을 실습으로 경험하게 합니다. 자격증을 향한 도전은 자연스럽게 학습의 동기가 됐고, 학생들의 눈빛에는 마침내 배움에 대한 흥미와 자신감이 자리 잡기 시작했습니다.

자격증을 넘어 진로를 바꾼 AI 교육, “노코딩으로 시작하는 진짜 AI”…학교 교사가 AICE 전도사 된 이유

2024년 영등포공업고등학교에서 AICE 베이식에 합격한 학생은 6명이었습니다. 이듬해 합격생은 22명으로 늘었고, 올해에도 전기과 학생들이 꾸준히 시험에 도전하고 있습니다. 숫자의 증가는 단순히 자격증 취득자가 많아졌다는 의미에 그치지 않습니다. 학생들이 AI를 대하는 태도와 진로에 대한 시선까지 달라졌다는 점이 더 중요합니다.

실제로 한 졸업생은 AICE 교육을 경험한 뒤 취업한 회사에서 AI를 연구하는 부서로 재배치됐습니다. 고등학교에서 익힌 AI 활용 경험이 업무 역량으로 인정받은 사례입니다. 김영욱 학과장이 말하는 “노코딩으로 시작하는 진짜 AI”…학교 교사가 AICE 전도사 된 이유도 여기에 있습니다. AICE는 시험을 위한 지식 전달이 아니라, 학생들이 직접 문제를 해결하며 AI를 자신의 도구로 받아들이게 하는 교육 모델이기 때문입니다.

노코딩 실습이 만든 자신감의 변화

김 학과장이 처음 AI 수업을 시작했을 때 학생들의 반응은 밝지 않았습니다. ‘분류’와 ‘회귀’처럼 낯선 개념을 먼저 설명하자 학생들은 수업을 듣고도 AI를 어렵고 멀게 느꼈습니다.

AICE 교육에서는 접근 방식이 달랐습니다. 베이식 과정 이하 단계에서는 코딩 없이 데이터를 시각화하고, 머신러닝과 딥러닝의 원리를 직접 체험할 수 있습니다. 학생들은 자신의 데이터를 박스 차트와 숫자로 확인하며 “내 수치가 이렇게 보이는구나”, “AI로 이런 예측이 가능하구나”라는 경험을 하게 됩니다.

이론을 모두 이해한 뒤 실습하는 것이 아니라, 먼저 실행하고 필요한 개념을 찾아가는 방식입니다. 문제를 해결하는 과정에서 학생들은 서로 질문하고 생성형 AI를 활용하며 자연스럽게 관련 용어와 원리를 익힙니다. 이러한 실행하면서 배우기(Learning by doing)가 학생들의 두려움을 자신감으로 바꾸는 핵심입니다.

AICE 6단계, 학생의 수준과 진로에 맞춘 AI 교육

AICE는 학습자의 수준과 목표에 따라 6단계로 구성됩니다.

• 베이식: 비전공자를 위한 AI 활용 입문 과정
• 제너러티브: 생성형 AI 활용 능력에 초점을 둔 과정
• 어소시에이트: 준전공자와 기획자를 위한 실무형 과정
• 프로페셔널: 전공자와 개발자 수준의 전문 과정
• 주니어: 중·고등학생을 대상으로 한 과정
• 퓨처: 초등학생 눈높이에 맞춘 AI 기초 과정

이처럼 단계가 세분화돼 있어 특정 학교나 전공에만 적용할 필요가 없습니다. 직업계고 학생은 전공과 연계해 데이터 분석과 AI 활용을 배울 수 있고, 일반고 학생은 진로 탐색과 프로젝트 활동에 활용할 수 있습니다. 초등학생은 퓨처 과정으로 AI의 기본 개념과 문제 해결 방식을 익히고, 중학생은 주니어 과정으로 관심 분야를 확장할 수 있습니다.

특히 어소시에이트는 2024년 과학기술정보통신부로부터 공인 민간자격을 받았습니다. 학교생활기록부 기재가 가능하고, 기업에서 채용이나 인사 과정의 가점으로 활용되는 사례도 늘고 있어 학습 동기를 높이는 요소가 됩니다.

모든 학교에 AI 교육이 필요한 이유

김영욱 학과장은 AICE 교육이 실업계고에만 필요한 과정이 아니라고 강조합니다. 일반고는 물론 초·중등학교의 정규 수업이나 방과후 프로그램에도 충분히 적용할 수 있다는 설명입니다.

AI는 특정 직업을 준비하는 학생만의 기술이 아닙니다. 자료를 해석하고, 문제를 정의하고, 적절한 도구를 선택해 해결책을 찾는 과정은 모든 학생에게 필요한 역량입니다. 코딩을 전문적으로 배우지 않아도 데이터와 AI를 활용해 생각하는 법을 익힐 수 있다는 점에서 노코딩 기반의 AICE 교육은 진입장벽이 낮습니다.

무엇보다 학생들은 자격증을 취득한 뒤에도 학습을 이어갑니다. 자격증에 걸맞은 사람이 되기 위해 AI를 더 알아보려 하고, 전공과 일상에서 어떻게 활용할 수 있는지 질문하기 시작합니다. 떨어진 학생이 재도전하는 모습 역시 교육이 단순한 평가를 넘어 성장의 계기가 됐음을 보여줍니다.

AICE의 진정한 성과는 합격자 수에만 있지 않습니다. AI를 막연히 어려워하던 학생이 직접 데이터를 다루고, 자신의 가능성을 발견하며, 새로운 진로에 도전하게 되는 변화에 있습니다. 김 학과장이 다른 학교와 수업 자료와 노하우를 공유하려는 이유도 바로 이 때문입니다. 한 학교의 성공 사례를 넘어, 모든 학생이 AI를 두려워하지 않고 자신의 미래를 설계하도록 돕는 교육 모델로 확산시키려는 것입니다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202608044334i