질문과 기준선
학생의 교과·생활 관심에서 구체적인 질문과 성공 기준을 정하고, AI 없는 단순 방법을 먼저 만들어 비교합니다.
AI 리터러시는 AI가 작동하는 방식을 이해하고 출력을 비판적으로 평가하며 사람의 판단과 책임을 지키면서 활용하는 역량입니다. CIT는 고정 나이보다 설명 가능한 준비도와 학교 규칙을 먼저 확인하고, 압구정 대면 또는 전국·해외 온라인 1:1 개인·1:n 소수 그룹으로 이해·적용·창작 범위를 조정합니다.
1순위 · 국제학교: AP·IB·IGCSE 학업과 학교의 AI 사용 규칙을 먼저 지킨 뒤 별도의 학생 주도 프로젝트로 확장합니다. 국제학교 AI 교육·EC 포트폴리오 →
2순위 · 과학고·영재학교: AI 포트폴리오를 공통 제출물로 가정하지 않고 학교·전형·학년도별 최신 공식 요강을 먼저 확인합니다. 과고·영재고 AI 포트폴리오 →
프로젝트·학교 기록·성적·수상·합격 결과는 보장하지 않습니다. | 게시일: 2026년 3월 12일 · 최종 공식 검토: 2026년 8월 30일
OECD와 유럽위원회의 2026 초·중등 프레임워크는 AI 리터러시를 AI 시스템의 작동 방식을 이해하고, 출력을 비판적으로 평가하며, AI를 윤리적이고 창의적으로 활용하기 위한 지식·기술·태도의 집합으로 설명합니다. 도구 사용법만이 아니라 기회와 위험, 데이터, 한계, 사람의 판단과 책임까지 포함합니다.
UNESCO의 2024 학생 프레임워크는 12개 역량을 인간 중심 사고, AI 윤리, AI 기술과 응용, AI 시스템 설계의 네 차원과 이해·적용·창작의 세 수준으로 제시합니다. CIT는 이 국제 자료를 수업 설계의 참고 틀로 사용하되, 한국 학교의 단일 성적 기준이나 입시 제출 규칙으로 제시하지 않습니다.
중요한 경계: 공식 프레임워크는 공통 참조 틀입니다. 특정 학년의 시작 나이, 성적 향상, 포트폴리오 제출 허용 또는 입시상 이점을 자동으로 정하지 않습니다.
아래 네 단계는 공식 프레임워크를 CIT 수업에 적용한 준비도 경로이며, 국가 공인 등급이나 입시 평가표가 아닙니다. 학생은 영역마다 다른 단계에서 시작할 수 있습니다.
일상 속 AI와 일반 프로그램을 구분하고 입력·데이터·출력의 관계를 자신의 말로 설명합니다. 고정 학년보다 학생의 이해와 학교·가정 규칙 준수 준비도를 먼저 확인합니다.
학교·가정 규칙과 도구의 현재 이용 조건이 허용하는 범위에서 AI 출력을 비교합니다. 개인정보를 넣지 않고, 독립 자료와 테스트로 사실성·오류·편향을 확인하며 사람의 판단을 기록합니다.
사용 허가와 출처가 분명한 작은 데이터로 수집·라벨링·편향의 관계를 살펴봅니다. AI 없는 기준선과 간단한 분류 모델을 비교하고 오류와 한계를 설명합니다.
학생이 정한 질문으로 코드·데이터·실험·결과·오류·한계와 멘토·AI 지원 범위를 남깁니다. 이 기록은 학습 증거이며 학교·대회·지원서가 허용할 때만 해당 형식으로 활용합니다.
추천, 검색, 번역과 생성형 도구는 무엇을 보여 주고 어떤 선택지를 우선할지에 영향을 줍니다. 학생은 AI 출력을 확인된 사실과 구분하고, 데이터 출처·편향·개인정보·저작권·오류와 사람의 책임을 판단할 수 있어야 합니다.
교육부 고시 제2022-33호는 디지털 기초소양과 정보교육을 강화하고 개정 교육과정을 학년별로 순차 적용합니다. 2026년에는 초등학교 1~6학년, 중학교 1~2학년, 고등학교 1~2학년에 적용되며 중학교 3학년과 고등학교 3학년은 2027년부터 적용됩니다. 이 일정은 CIT 수업이 성적이나 입시 결과를 보장한다는 뜻이 아닙니다.
좋은 프로젝트는 AI 도구를 사용했다는 주장보다 학생이 무엇을 묻고, 무엇을 비교하고, 어디서 틀렸으며, 어떤 도움을 받았는지 재현 가능한 기록으로 보여 줍니다.
학생의 교과·생활 관심에서 구체적인 질문과 성공 기준을 정하고, AI 없는 단순 방법을 먼저 만들어 비교합니다.
데이터 사용 허가·출처, 코드와 실험 버전, 오류·편향·한계, 학생·팀원·멘토·AI의 실제 역할을 날짜와 함께 남깁니다.
학교 평가물은 교사의 AI·협업 규칙이 우선입니다. 독립 프로젝트도 공통 입시 제출물이 아니며 학교·전형·학년도별 공식 요강이 허용할 때만 지정 형식으로 사용합니다.
CIT는 압구정 대면과 전국·해외 온라인 수업으로 학생이 직접 질문·코드·검증·한계를 설명하는 과정을 지도합니다. 학교 기록, 포트폴리오 제출, 성적, 수상이나 합격 결과는 보장하지 않습니다.
최종 공식 자료 확인: 2026년 8월 30일. 학교 정책·도구 이용 조건·입시 요강은 변경될 수 있으므로 실제 수업과 지원 전에 최신 원문을 다시 확인하세요.
UNESCO와 OECD·유럽위원회 프레임워크는 모든 학생에게 같은 시작 나이를 정하지 않습니다. CIT는 학생이 일상 속 AI를 구분하고 입력·출력의 관계와 결과의 한계를 자신의 말로 설명할 수 있는지, 학교·가정의 도구 사용 규칙을 지킬 수 있는지를 먼저 확인합니다. 코딩 없는 이해 활동부터 시작해 준비도에 따라 적용과 창작으로 넓힙니다.
네. 이해 단계는 코딩 없이도 AI 결과와 확인된 사실을 구분하고 출처·편향·개인정보·사람의 책임을 판단하는 활동으로 시작할 수 있습니다. 데이터를 분석하고 모델을 만들고 평가하는 적용·창작 단계에서는 Python과 수학이 중요한 도구가 됩니다.
학교·가정 규칙과 해당 도구의 현재 이용 조건이 허용할 때만 예시로 사용합니다. 학생은 개인정보를 입력하지 않고, 도구 없이 자신의 생각을 먼저 기록하며, 생성된 답을 독립 자료와 테스트로 확인하고 오류·편향·도움받은 범위를 표시합니다. 특정 도구 사용 자체가 수업 목표는 아닙니다.
교육부의 2022 개정 교육과정은 디지털 기초소양과 정보교육을 강화하고 학년별로 순차 적용합니다. 2026년에는 초등 1~6학년, 중학교 1~2학년, 고등학교 1~2학년에 적용됩니다. CIT 수업은 개념 이해와 검증 연습을 지원하지만 특정 교과 성적 향상을 보장하지 않으며 학교의 실제 수업·평가 기준이 우선입니다.
AI 리터러시는 AI가 작동하는 방식을 이해하고 결과를 비판적으로 평가하며 윤리적이고 창의적으로 활용하는 지식·기술·태도를 포함합니다. AI 교육은 여기에 데이터 분석, 프로그래밍, 모델 구현과 시스템 설계까지 포함할 수 있습니다. 두 영역은 분리된 순서라기보다 준비도에 따라 겹치며 확장됩니다.
학생의 준비도와 질문에 따라 Python 기초, 데이터 분석, 기준선 비교, 머신러닝, 학생 주도 AI 프로젝트로 확장할 수 있습니다. 프로젝트는 질문·데이터 출처·코드·검증·오류·한계·학생 역할과 멘토·AI 지원 범위를 남기며, 학생이 모든 선택을 직접 설명할 수 있어야 합니다.
프로젝트를 했다는 사실만으로 입시 제출물이 되거나 평가상 이점이 보장되지는 않습니다. 국제학교 학생은 AP·IB·IGCSE 학업과 학교의 AI 사용 규칙을 먼저 지키고, 과고·영재고 준비 학생은 학교·전형·학년도별 공식 요강을 먼저 확인합니다. 독립 프로젝트는 학습 증거로 보관하고 실제 제출 가능 여부와 형식은 지원 당시 공식 안내를 따릅니다.
고정 학년표보다 학생이 지금 설명하고 검증할 수 있는 범위를 확인합니다. 무료 상담과 레벨 진단으로 학교 규칙, 교과 관심, 프로젝트 목표에 맞는 시작점을 안내합니다.