미디어교육 학습공동체 소개 2 ​ written by. 동북 미디어 프로젝트 수업 연구회 ​ 서울 동북고등학교의 미디어교육 학습공동체 ‘동북 미디어 프로젝트 수업 연구회’는 그동안 학교 안팎에서 미디어교육을 지속적으로 진행하면서 다양하고 모범적인 실천 사례를 만들어 왔다. 2023년도 한국언론진흥재단 지원을 받아 진행된 ‘동북 미디어 프로젝트 수업 연구회’의 연구 결과를 소개한다. 학생들은 이번 수업을 통해 협력적으로 소통하면서 탐구형 질문을 스스로 만들고 다양한 미디어를 활용하여 답을 스스로 찾아보는 과정에서 이론으로 알고 있는 것을 실제 상황에 적용할 수 있는 능력을 성취했다고 평가했다. ‘동북 미디어 프로젝트 수업 연구회’는 미디어교육 연구와 실천을 위해 구성된 서울 동북고등학교의 학습공동체이다. ..

생성형 AI 교육과 AI 리터러시 교육 방향 ​ written by. 김용성 (충남대 기술교육과 교수) ​ 챗GPT, 제미나이 등 이제 생성형 AI는 거스를 수 없는 시대 흐름이 됐다. 생성형 AI는 인간이 할 수 있는 많은 일을 도와줄 수 있다. 그렇다면 이 서비스를 누가 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 각자의 일과 미래는 달라질 수 있다. 더불어 AI 리터러시에 대한 이해와 AI 리터러시 역량 역시 필수 역량으로 간주될 것이다. 생성형 AI 리터러시의 교육 방향을 고민해 본다. 생성형 AI의 등장으로 ‘진짜’ AI 리터러시를 길러야 할 상황이 됐다. 컴퓨터와 인터넷을 사용할 줄 아는 사람이면 누구나 쉽게 만들 수 있고, 결과물의 품질까지 점점 좋아지고 있다. 이러한 상황에서 ‘AI 리터러시’를 기르지 않..

생성형 AI의 법·윤리적 쟁점과 해결 방안 written by. 정채연 (포항공대 인문사회학부 교수) ​ 앞으로 생성형 AI는 예술 창작이나 교육 등 인간 생활의 많은 영역에서 폭 넓게 사용될 것이다. 그렇다면 이렇게 만들어진 콘텐츠에 대한 저작권은 누구에게 있는가? 또는 그 콘텐츠에 거짓이나 오류가 있을 때 책임은 어디에 귀속되는가? 생성형 AI를 둘러싼 법적‧윤리적 쟁점과 해결 방안을 고민해본다. 예컨대 “생성형 AI로 작성한 결과물의 진실성 및 정확성을 사람이 확인했다”는 명시적인 고지 의무를 부여하자는 주장은 인공지능을 통해 생성된 콘텐츠에 대한 종국적인 책임을 확정하기 위한 논의의 연장선에 놓여 있다고 할 수 있다. 오픈AI사의 챗GPT로 대표되는 생성형 AI의 등장으로 인공지능 담론이 새로운 ..

생성형 인공지능 시대, 허위정보의 사례와 위험성 ​ written by. 최종선 (영국 셰필드대학 저널리즘스쿨 어드밴스드 펠로우)1) ​1) Advanced Fellow Researcher at the University of Sheffield’s School of Journalism 생성형 인공지능 시대에 허위정보의 사례 및 위험성을 이해하기 위해서는 생성형 인공지능의 개념, 서비스 내용, 생성형 인공지능의 장단점, 오남용 사례, 허위정보의 위험성 및 대응 방안 등을 살펴볼 필요가 있다. 관련 내용을 소개한다. 특히, 생성형 AI의 특성상 해당 서비스가 설계되고 작동되는 알고리즘을 예측하기 어렵고, 그에 따른 결과물을 정확하고 진실하다고 담보할 수 없기 때문에 이용자가 정보의 진실성, 허위성을 섣불리 ..

「우선 많이 적극적으로 다양하게 써 보자」를 바탕으로 written by. 한지유 (계간 ≪미디어리터러시≫ 시민 기획위원) ​ 이번 《미디어리터러시》 2023년 여름호(통권 제25호)에는 챗GPT 제대로 활용하는 방법을 주제로 특별기획이 실렸다. 그 뒤를 이어 이번 에서는 그간 챗GPT를 사용하면서 느낀 생각을 정리해 공유하고자 한다. 우연한 계기로 챗GPT를 알게 됐다. 질문을 하면 척척 답을 만들어준다는 홈페이지라기에 들어가서 몇 번 시험 삼아 질문을 던져봤다. 챗GPT에 대한 첫 인상은 단순히 ‘신기하다’에 머물렀다. 챗GPT가 입소문을 타고 유명해지자 시대 흐름에 뒤처지지 않기 위해 열심히 사용했던 적도 있지만, 오히려 지금에 와서는 잘 사용하지 않게 된 듯하다. 그 이유는 단순하다. 아직까지는 ..

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..