학교 과제
교사가 정한 주제·협업·도구·생성형 AI 사용 규칙이 우선입니다. CIT는 학생 대신 평가물을 작성하거나 학교 시스템에 제출하지 않습니다.
AI 리터러시는 AI 도구를 빨리 쓰는 기술만을 뜻하지 않습니다. AI가 어떻게 작동하는지 이해하고, 출력과 위험을 검증하며, 사람의 판단과 책임을 지키면서 활용하고 만드는 역량입니다. UNESCO, OECD·유럽위원회와 교육부의 현재 공식 자료에서 확인되는 범위와 학생 주도 프로젝트의 경계를 구분합니다.
게시일: 2026년 4월 4일 · 공식 자료 재검토: 2026년 8월 29일
두 경로가 함께 표시될 때 CIT는 국제학교 AI 교육·EC 포트폴리오를 항상 먼저 안내합니다.
OECD와 유럽위원회의 2026 프레임워크는 AI 리터러시를 AI 시스템의 작동 방식을 이해하고, 출력을 비판적으로 평가하며, AI를 윤리적이고 창의적으로 활용하기 위한 지식·기술·태도의 집합으로 설명합니다. 기회를 활용하는 능력뿐 아니라 자신과 다른 사람에게 생길 수 있는 위험을 판단하는 능력도 포함합니다.
따라서 프롬프트를 잘 쓰거나 한 가지 생성형 AI 도구를 다루는 것만으로 충분하지 않습니다. 데이터가 어디서 왔는지, 출력이 사실과 다른지, 개인정보·편향·저작권 문제가 있는지, 사람의 판단이 어디에 남아 있는지, 결과와 한계를 자신의 말로 설명할 수 있는지까지 확인해야 합니다.
범위: UNESCO와 OECD·유럽위원회 자료는 교육과정을 설계할 때 참고하는 국제 프레임워크입니다. 한국 학교의 단일 성적 기준이나 특정 입시 제출물을 정하는 규칙은 아닙니다.
아래 다섯 질문은 국제 프레임워크를 CIT 수업 점검에 맞게 정리한 안내이며, 별도의 공식 역량 분류나 평가표가 아닙니다.
규칙 기반 프로그램, 머신러닝 모델과 생성형 AI를 구분하고 입력·학습 데이터·출력 사이의 관계를 자신의 말로 설명합니다.
문제와 성공 기준을 먼저 정하고 AI가 맡을 부분과 학생이 판단할 부분을 구분합니다. 도구 선택의 이유와 사용하지 말아야 할 경우도 설명합니다.
데이터와 외부 자료의 출처·허가를 확인하고, 출력의 사실성·오류·편향을 독립 자료나 테스트로 점검합니다.
학생이 직접 데이터·코드·모델·실험 조건을 기록하고, 같은 환경에서 결과를 다시 확인할 수 있도록 버전과 절차를 남깁니다.
개인정보, 안전, 저작권, 편향과 접근성 영향을 살피고 실패 조건과 한계를 공개합니다. 최종 판단과 책임의 주체도 분명히 합니다.
UNESCO의 2024 공식 프레임워크는 12개 역량을 인간 중심 사고, AI 윤리, AI 기술과 응용, AI 시스템 설계의 네 차원으로 나눕니다. 각 차원은 이해(Understand), 적용(Apply), 창작(Create)의 세 수준으로 확장됩니다.
2026 공동 프레임워크는 초·중등 학습자가 AI와 상호작용하고, 함께 만들고, 관리하고, AI가 사회에 미치는 방식을 형성하는 네 차원에서 19개 역량을 제시합니다. 지식·기술·태도와 수업 사례를 함께 제시하지만, 학교와 지역 맥락에 맞게 적용하는 공통 참조 틀입니다.
교육부 고시 제2022-33호는 디지털 기초소양과 정보교육을 강화하고 학년별로 순차 적용합니다. 2026년에는 초등학교 1~6학년, 중학교 1~2학년, 고등학교 1~2학년에 적용되며 중학교 3학년과 고등학교 3학년은 2027년부터 적용됩니다.
학교별 경계: 국가 교육과정에 AI 관련 내용이나 과목이 있어도 모든 학교가 같은 학년·시수·도구·평가 방식으로 운영하지 않습니다. 실제 수업과 평가는 학교 교육과정 편제표, 과목별 평가계획과 생성형 AI 사용 규칙을 먼저 확인해야 합니다. 고등학교 과목 분류와 이수 기준은 정보·AI 과목 선택 가이드에서 별도로 확인할 수 있습니다.
위 공식 프레임워크와 국가 교육과정은 AI 활동을 모든 학생의 공통 입시 제출물로 정하거나 합격상 이점을 보장하지 않습니다. 학생이 만든 코드·보고서·노트는 학습 과정의 증거가 될 수 있지만, 실제 제출 가능 여부와 형식은 지원 연도·학교·전형의 최신 공식 요강을 따라야 합니다.
AI 리터러시와 코딩은 같은 능력이 아니지만, 적용과 창작 단계에서 만납니다. 코딩 없이도 AI 결과를 구분하고 출처·위험·사람의 책임을 판단하는 이해 활동을 시작할 수 있습니다. 데이터로 가설을 검증하거나 모델을 만들고 평가할 때는 프로그래밍과 수학이 중요한 도구가 됩니다.
표는 좌우로 밀어 전체 내용을 확인할 수 있습니다.
| 구분 | AI 리터러시에서 확인할 것 | 코딩·수학의 역할 |
|---|---|---|
| 핵심 질문 | AI가 어디에 쓰였고 사람이 무엇을 판단해야 하는가? | 문제를 계산 가능한 단계와 규칙으로 표현합니다. |
| 이해 단계 | 출력 비교, 출처 확인, 개인정보·편향·저작권 판단 | 필수는 아니지만 간단한 규칙과 데이터 예제로 원리를 확인할 수 있습니다. |
| 적용 단계 | 목적·성공 기준을 정하고 AI 도구와 사람의 역할을 분리 | 데이터 정리, 자동화, 실험과 시각화에 사용합니다. |
| 창작 단계 | 학생이 문제·데이터·모델·평가·위험을 함께 설계 | 모델을 구현하고 기준선과 비교하며 실패 조건을 찾습니다. |
| 남길 증거 | 출처, 학생 역할, 검증, 한계와 영향에 대한 설명 | 실행 환경, 버전, 코드, 실험 조건과 재현 절차 |
학습 순서는 학생의 준비도와 문제에 따라 달라집니다. 도구 사용부터 서두르기보다 학생이 질문과 기준선을 먼저 세우고, AI의 도움과 자신의 기여를 구분한 다음, 구현과 검증으로 확장하는 편이 과정의 소유권을 분명히 합니다. AI가 생각을 대신할지 걱정이 된다면?먼저 학생의 질문과 초안을 남깁니다. 생성형 AI를 사용한 뒤에도 학생이 선택·검증·수정한 과정을 설명할 수 있어야 합니다.
국제 프레임워크는 모든 학생에게 같은 시작 나이를 정하지 않습니다. CIT는 학교 규칙과 현재 준비도를 확인한 뒤 이해·적용·창작으로 범위를 넓힙니다.
이 단계는 학년표나 입시 기준이 아니라 수업 범위를 정하기 위한 CIT의 준비도 안내입니다. 학생은 영역마다 서로 다른 단계에 있을 수 있습니다.
AI 리터러시를 프로젝트로 확장할 때는 학교 평가물과 독립 탐구를 구분하고 학생의 실제 기여를 남깁니다.
교사가 정한 주제·협업·도구·생성형 AI 사용 규칙이 우선입니다. CIT는 학생 대신 평가물을 작성하거나 학교 시스템에 제출하지 않습니다.
학생이 질문·코드·데이터·검증·한계를 직접 설명하고, 멘토·팀원·생성형 AI가 도운 범위를 구분합니다. 날짜가 남는 노트와 실행 가능한 결과를 보관합니다.
GitHub·보고서·수상 실적이 자동으로 허용되는 제출물은 아닙니다. 지원 연도·학교·전형의 공식 요강이 허용할 때 학생이 정해진 형식으로 직접 작성·제출합니다.
CIT는 압구정 대면과 전국·해외 온라인 수업으로 개념 진단, 코드 리뷰, 실험 재현과 문서화 피드백을 지원합니다. 수업은 학교 기록, 수상이나 합격 결과를 결정하거나 보장하지 않습니다.
최종 공식 자료 확인: 2026년 8월 29일. 학교 정책과 입시 요강은 변경될 수 있으므로 실제 수업·지원 전에 최신 원문을 다시 확인하세요.
OECD와 유럽위원회의 2026 프레임워크는 AI 리터러시를 AI가 작동하는 방식을 이해하고, 결과를 비판적으로 평가하며, 윤리적이고 창의적으로 활용하기 위한 지식·기술·태도의 집합으로 설명합니다. 도구 사용법만이 아니라 데이터, 한계, 위험, 사람의 판단과 책임까지 포함합니다.
UNESCO의 2024 학생 프레임워크는 인간 중심 사고, AI 윤리, AI 기술과 응용, AI 시스템 설계의 네 차원에서 12개 역량을 이해·적용·창작의 세 수준으로 제시합니다. OECD와 유럽위원회의 2026 프레임워크는 초·중등 학습자를 위한 네 차원과 19개 역량을 제시합니다. 두 자료는 학교와 학습 맥락에 맞게 적용하는 공통 참조 틀이지 한국 학교의 단일 성적 기준은 아닙니다.
UNESCO와 OECD·유럽위원회 프레임워크는 모든 학생에게 적용되는 한 가지 시작 나이를 정하지 않습니다. 학생이 일상 속 AI를 구분하고 결과를 자신의 말로 설명할 수 있는지부터 확인한 뒤 이해, 적용, 창작 순으로 범위를 넓히는 것이 안전합니다. 학교와 가정의 생성형 AI 사용 규칙도 먼저 확인해야 합니다.
같지 않지만 서로 보완합니다. AI 리터러시의 이해 단계는 코딩 없이도 AI 결과의 출처, 한계와 위험을 판단하는 활동으로 시작할 수 있습니다. 데이터를 다루고 모델을 만들고 평가하는 적용·창작 단계에서는 프로그래밍과 수학이 중요한 도구가 됩니다.
프로젝트를 했다는 사실만으로 입시 제출물이 되거나 평가상 이점이 보장되지는 않습니다. 학교 과제는 교사의 도구·협업·AI 사용 규칙을 따르고, 독립 프로젝트는 학생이 질문·코드·검증·한계를 직접 설명할 수 있어야 합니다. 실제 제출 가능 여부와 형식은 지원 연도와 학교·전형의 공식 요강에서 확인해야 합니다.
현재 준비도와 학교 규칙을 먼저 확인한 뒤 이해·적용·창작 중 필요한 범위를 정합니다. 학생이 질문·코드·검증·한계를 직접 설명하는 것이 수업의 기준입니다.