영국의 뉴스 리터러시 프로젝트 사례로 보는 미디어 교육의 방향 ​ written by. 한지유 (계간 시민 기획위원) ​ 영국 학술지 는 올 2월에 “포스트-팬데믹 시대 뉴스 리터러시 활동과 미디어 조직의 역할(The Place of Media Organisations in the Drive for Post-pandemic News Literacy)”1)이라는 연구 논문을 게재했다. 는 ‘챗GPT’ 특집을 맞아 뉴스 미디어가 뉴스 리터러시 교육에 참여하는 것이 적절한지 살펴본 이 논문을 챗GPT로 번역하고 계간 시민 기획위원이 요약해 소개한다. 뉴스 미디어가 직접 운영하거나 자금을 지원하는 프로젝트에 뉴스 리터러시 교육이 맡겨지는 현실을 우려하면서도, 전문 훈련을 받은 기자들이 수용자와 소통함으로써 저널..

10월의 추천 도서 – 책 읽는 인간, 호모 부커스 ​ written by. 계간 편집부 ​ 디지털 시대, 아날로그 리터러시가 필요한 이유 “요즘 사람들, 문해력이 떨어지는 게 문제라면서?” “긴 글을 집중해서 읽기가 어려워졌어. 어릴 땐 안 이랬는데…….” “책을 좀 읽어야 하는데, 막상 책을 구입하러 서점에 가도 뭘 읽으면 좋을지 모르겠어요.” “한국 성인 절반은 1년에 책을 한 권도 안 읽는대.” 최근 각종 뉴스와 신문기사를 통해 우리나라 국민들의 독서량과 문해력에 대한 전문가들의 깊은 우려를 자주 접하고 있습니다. 아날로그에서 디지털 시대로 전환하며 정보를 전달하고 습득하는 방법에도 변화가 일어나고, 영상 매체의 영향력 역시 부쩍 커졌습니다. 그러나 독서는 수많은 미디어 가운데에서도 ‘리터러시(l..

한글날과 미디어 리터러시, ‘순화어’를 알아보자 안녕하세요, 여러분! 다가오는 10월 9일은 한글 반포 577년을 기념하는 한글날입니다. 한글은 문자가 어려워 쉽게 읽고 쓰지 못하는 백성들을 위해 쉽게 배워 쓸 수 있도록 만들어진 우리나라의 고유한 문자인데요. 한글 덕분에 우리는 그동안 접하지 못했던 정보들을 많이 접할 수 있게 되었고, 나의 의견이나 주장을 글로 써서 사람들과 쉽게 공유할 수 있게 되었습니다. #미디어리터러시 역시 미디어를 통해 접하는 많은 정보들을 올바르게 이해하고, 때로는 비판적으로 사고할 수 있는 이해 능력을 말하는데요. 오늘 편집부에서는 한글날을 맞아 한글의 반포 의의를 다시 한 번 되새겨보고, 우리가 여러 가지 정보를 ‘올바르게 이해’할 수 있도록 순화된 용어들을 몇 가지 소개..

추석 명절, 미디어 리터러시(미디어 문해력)가 필요한 순간! (with. 계간 『미디어리터러시』) 곧 추석 연휴가 시작됩니다. 다른 때보다 긴 연휴인 만큼 가족·친지들과 두런두런 대화할 시간도 많은데요. 명절 대화 주제에는 아무래도 시사 소식이 빠질 수 없겠죠? 교통 상황을 알려주는 귀성·귀경길 뉴스, 성묫길·나들이길 날씨 뉴스를 비롯해, 정치인들의 활동 뉴스, 대목을 맞은 시장물가 안내 뉴스 등 여러 매체가 평소보다 더 많은 특집 소식을 쏟아냅니다. 정보가 많이 쏟아지는 만큼, 그 중 올바른 정보를 판별하는 것은 무엇보다 중요합니다. 미디어 리터러시는 이런 불상사를 사전에 막기 위해 필요하죠. 미디어 리터러시란, 미디어(매체)가 제공하는 정보를비판적으로 이해·활용하며, 나아가 이를 창조적으로 표현하고소..

9월의 추천 도서 – 이대로 속고만 살 수 없다 ​ written by. 계간 편집부 ​ 진짜와 가짜를 가려내는 미디어 리터러시 ​ 아프리카에서 인육 케밥을 판매한다고? 프란치스코 교황이 트럼프를 지지했대! 북한에서는 설 명절 선물로 마약을 주나 봐? A형 혈액형이 코로나19에 가장 취약하다며? 위의 정보들은 정말 100% 사실일까요? 유언비어나 허위 사실, 엉터리 지식은 머나먼 고대사회에서도 존재했지만, 이런 “카더라” 소식들이 이제는 현대 사회의 발전된 디지털 기술을 만나 합성 사진은 물론, 육성을 흉내 내는 AI 딥페이크(Deep Fake) 영상으로까지 제작되어 온라인에 무분별하게 공유되는 세상이 되었습니다. ​ ​ ​ ​​ 『이대로 속고만 살 수 없다: 진짜와 가짜를 가려내는 미디어 리터러시』라는..

왜 지금 AI 리터러시 교육인가 ​ written by. 김현철 (고려대 컴퓨터학과 교수) ​ 얼마 전 세계적 유명 인사들이 잠시 인공지능의 개발을 멈추자며 캠페인을 진행했다. 이유는 챗GPT로 대표되는 생성형 인공지능의 위험성 때문이다. 그런데 인공지능이 위험한 이유는 인간의 지능을 뛰어넘을 정도로 똑똑해서가 아니라 완벽하지 못하기 때문이며, 인공지능의 기반이 되는 데이터 학습의 특성상 신뢰성, 공정성, 윤리성, 안전성, 투명성 같은 문제가 있기 때문이다. 바로 이 지점에서 인공지능 리터러시 교육의 필요성이 대두된다. ​ 예상되는 부정적인 이슈와 그에 대한 해결책 및 방지책을 일부 소수의 과학자들에게만 맡겨서는 안 될 일이다. 왜냐면 인공지능은 인류 모든 개인 한 명 한 명에게 그대로 반영되고 직간접적..