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Nikkei Computer_2020.4.30 특집 요약 (p36~43)
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일본, AI 교육 개혁의 시동
AI 리터러시, 1,500만명 계획의 행방

일본 노동자의 25%에 해당하는 1,500만명에게 ‘수리∙데이터사이언스∙AI’의 리터러시(Literacy)를 익히도록 한다---. 일본의 교육을 바꾸는 이와 같은 장대한 계획이 2020년 4월부터 시작되었다. 대학생과 고등전문학교 학생 전원에게 문∙이과에 관계없이 초급 레벨의 AI 교육을 받게 해, 일상생활이나 직장에서 AI를 다룰 수 있는 기초적인 소양을 습득하도록 한다는 계획이다.

대학생 등 약 25만명을 대상으로 전문 과정과 함께 부전공으로서 AI의 응용 기초교육을 실시. AI를 새로운 ‘읽기∙쓰기∙ 주판(수학)’으로 한다는 계획이지만 과제도 산적해있다. AI 교육 개혁의 행방을 점쳐본다.

코로나19의 감염 확대로 많은 교육기관들이 신학기 강의를 시작하지 못하고 있지만, 커리큘럼 상으로는 올해 4월부터 일본의 AI(인공지능) 교육이 크게 달라지기 시작했다.

정부가 2019년 6월에 결정한 ‘AI전략 2019’를 기반으로 도쿄대학과 교토대학 등 6개 대학으로 구성된 ‘수리∙데이터사이언스 교육강화 거점 컨소시엄’은 2월 25일, 커리큘럼의 모델 안을 공개했다. 지식의 습득보다는 ‘즐거움’과 ‘배우는 의의’를 전달하는 것에 중점을 둔 내용이었다.

-- 모든 대학생이 2단위의 과목 이수 --
‘모든 대학생이 이수해야 한다’는 방침의 모델 커리큘럼은 3개의 필수 항목인, ‘사회에서의 데이터∙AI 활용’, ‘데이터 리터러시’, ‘데이터∙AI 이용 및 활용에 대한 유의사항’을 합쳐서 2단위(90분 x 15번)로 상정한다. “단일 강의가 아닌 복수의 강의 및 강습으로 커버해도 좋다”라고 컨소시엄에서 커리큘럼 책정에 참여한 NEC의 다카타다(孝忠) AI인재교육센터장은 설명한다.

-- 이공계 학생은 AI를 ‘부전공’으로 --
이공계의 대학생 및 고등전문학교 학생 전원과 일부 인문계 약 25만명에 대해 전문 과정과 함께 부전공으로 수리∙데이터사이언스∙AI의 응용기초교육을 실시한다. 전문가 회의 ‘AI 전략실행회의’의 의장을 맡고 있는 야스니시(安西) 일본학술진흥회 전 이사장은 “학생들이 대학 졸업 시점에서 자연스럽게 데이터를 다룰 수 있도록 하는 것이 이상적이다”라고 말한다.

AI에 정통한 전문인재 육성도 추진한다. 대학원 졸업 수준의 연구자를 연간 2,000명 배출하고, 그 중 100명은 세계적으로 통용되는 최고 수준급의 인재로 육성한다. 경제산업성은 올해 2월까지 실시한 실증 프로젝트 ‘AI Quest’을 통해 전문인재를 육성하는 연구 프로그램을 검토하고 있다.

-- 계획의 성패를 좌우하는 ‘문∙이과의 장벽’ --
하지만 ‘모든 대학생에게 AI 리터러시 교육을’이라는 방침은 개시 전부터 몇몇 거대한 장벽에 부딪히고 있다.

가장 큰 장벽은 일본의 교육시스템 특유의 ‘인문계와 이공계의 장벽’이다. 이 장벽을 무너뜨릴 수 있을지 여부가 AI 교육 개혁의 성패를 좌우한다고 해도 과언이 아니다.

일본 대부분의 고등학교는 2학년부터 이과 코스와 문과 코스로 나뉘어져 대학 입시를 의식한 커리큘럼을 짜고 있다. 일본 대학생의 절반을 차지하는 ‘사립대학의 인문계학부’ 입시는 일부 명문대학을 제외하고 수학이 필수과목이 아닌 경우가 많다. 영어, 국어, 지력공민(地歷; 일본사, 세계사, 지리, 公民; 현대사회, 윤리, 정치∙경제)의 3과목만으로 입학이 가능하다.

대학의 빈약한 IT 환경도 AI 교육에 걸림돌이 되고 있다. 컨소시엄이 발표한 모델 커리큘럼에서는 ‘실제로 손을 움직여 데이터를 가시화한다’ 등을 체험할 수 있는 것이 바람직하다라고 했지만 컴퓨터를 이용한 분석 및 가시화까지는 요구하지 않았다. 대학에 따라서는 컴퓨터가 없는 학생이 많고, 컴퓨터실이나 무선 LAN 등 대학 내 IT 인프라도 충분하지 않은 경우가 있기 때문이다.

교원 부족도 심각한 문제이다. 모델 커리큘럼에서는 데이터 리터러시 분야에서 표본 추출 및 크로스 집계 등 통계 기초는 필수로 취급하지만, ‘프로그래밍’과 ‘알고리즘’, ‘기계학습’ 등은 필수가 아닌 선택으로 다뤄졌다. 이유는 기계학습 등 AI 관련 기술을 실습 형식으로 지도할 수 있는 교원이 부족하기 때문이다. AI 관련 강의 위주의 학과는 MOOC(대규모 공개 온라인 강좌)와 역진행 수업으로 커버하는 것을 상정했다.

정부의 ‘AI전략 2019’에는 고등학교의 AI 교육 확충과 학생뿐만 아니라 사회인도 대상으로 한 AI 전문 인재 육성도 포함되어 있다.

고등학교에서는 2022년부터 실시되는 차기(次期) 학습지도요령을 통해 프로그래밍이 전원 필수가 되고, 선택 과목으로 데이터사이언스의 기초도 배울 수 있게 된다. 2022년부터 모든 고등학교에서 데이터사이언스 및 AI에 관한 실습 수업이 열릴 예정이다.

또한 2024년부터는 정보과목이 대학입시 공통 테스트 과목으로 추가될 예정이다. 프로그래밍과 데이터사이언스를 문∙이과 공통의 리터러시로서 가르쳐 대학에서의 AI 교육으로 이어나간다는 전략이다.

-- 고교에서도 AI 실습 수업 --
AI 실습은 몇몇 고등학교에서 이미 시험적으로 시작되고 있다. 그 중 한 곳이 통신제(通信制)고교(방송통신 고등학교)의 서포트학교 ‘루크스(Loohcs)고등학원’. 심층학습 툴 ‘ReNom’을 개발하는 AI스타트업 기업의 그릿(Grit)이 커리큘럼을 개발. 심층학습을 이용한 AI모델 개발 수업을 올해 2월에 실시했다. 수업은 4번의 강의와 화상인식모델 개발 실습을 거쳐 학생이 개발 성과를 발표했다.

수업에서 학생들은 우선 대략적인 AI 지식을 습득한 후, 심층학습을 통한 화상처리 AI의 이용 방법을 학습. AI를 이용해 해결하고 싶은 과제를 모색한다. 주어진 과제는 ‘생활 속 문제를 해결하는 AI’이다.

수업의 성과 발표회를 취재한 결과, 고등학생들이 학습 데이터의 수집 및 확장 등에 대한 다양한 정보를 습득해 연구하는 것을 알 수 있었다. 하지만 이번 수업을 통해 학생들이 심층학습의 원리 등을 상세하게 배울 수는 없었다. 교육 프로그램을 개발한 그릿의 나카무라(中村) 대표는 “우선은 산에 리프트를 타고 올라 정상의 광경을 보고, 다음에 기회가 오면 그땐 천천히 살피며 산을 오른다는 느낌으로 기술을 습득해나가면 좋을 것이다”라고 말한다.

-- 경제산업성, ‘AI Quest’ 실험 --
비즈니스에서 활약하는 AI 인재를 대량으로 육성하는 도전도 시작되었다. 경제산업성의 과제해결형 AI인재 육성사업 ‘AI Quest’이다. 2019년 9월 말부터 2020년 2월까지 약 200명을 대상으로 육성 프로그램을 운영, 커리큘럼 검증도 시작했다.

AI Quest의 대상은 기계학습 등 일정 수준의 AI 스킬을 가진 엔지니어. 복수의 기업으로부터 수집한 사례 및 데이터를 바탕으로 ‘비즈니스 과제 추출’, ‘데이터 분석’, ‘해결책 도출’까지 모두 체험했다. 과제해결형 학습(PBL)을 통해 비즈니스의 과제를 해결할 수 있는 AI 인재 육성이 목표이다. 수강생은 학생뿐만 아니라 사회인도 있었다.

비즈니스 과제 추출 등을 배우는 프로그램 전반부는 1~2주에 한번 온라인 집합 교육 일정을 세워 팀 간 교류를 촉진했다. 한편, AI 도입 등을 배우는 후반부 프로그램은 거의 온라인에서 진행, 준비된 포럼(Q&A사이트)와 Slack을 통해 멤버 간 서로 배우는 형식이었다.

AI Quest가 멤버 간 서로 배우는 것을 중시하는 것에는 이유가 있다. PBL은 비즈니스에 도움이 되는 AI 인재를 육성하는 방법으로서는 유효하지만, 1명의 강사가 가르칠 수 있는 학생 수에 한계가 있다는 약점이 있기 때문이다.

-- 교사가 없는 IT 학교 ‘42’가 표본 --
하지만 교사 부족은 하루아침에 해결되는 문제는 아니다. AI Quest는 교사가 적은 상황에서 PBL의 실현을 목표로 했다. 이를 위해 참고한 것이 프랑스 발 무상 IT엔지니어 양성학교 ‘42’의 방법이다. 42는 학생들이 서로를 가르쳐주며 학습하는 시스템을 구축해 확장 가능한 교육시스템을 실현했다.

42는 프랑스의 사업가가 사비를 투자해 2013년에 설립한 완전 무료의 프로그래밍학교이다. 프랑스가 창업대국이 된 계기 중 하나라고 일컬어지고 있으며, 실리콘밸리 등 세계 20개 이상 지역 이상으로 네트워크를 넓히고 있다. 올 4월에는 도쿄학교 ’42 Tokyo’도 개교했다.

42는 ‘완전 무료’, ‘교사 없는 피어러닝(Peer learning)’, ‘24시간 365일 배울 수 있다’ 등을 내세우고 있지만, 최대 특징은 학생들 간 서로 가르치는 것에 있다.

42가 수강생들에게 부여하는 과제는 앱에 직결된 문제해결형이 많다. 예를 들어 알고리즘 분야에서는 ‘체스 만들기’, ‘PHP 분야에서는 ‘유튜브와 같은 동영상서비스 사이트 만들기’ 등이다. 하지만 42에는 ‘교사’가 없다. 수강생은 과제를 해결하기 위해 교내 텍스트와 인터넷 상의 교재 등으로 독학하거나 모르는 점을 다른 수강생에게 물어볼 수 밖에 없다.

“42 교육의 우수한 특징은 서로 모르는 것을 물어보고 가르쳐주는 엔지니어의 기본적인 라이프 스타일을 몸에 익힐 수 있다는 점이다”라고 42 Tokyo의 나가타니(長谷) 디렉터는 말한다.

-- 경제산업성의 AI Quest에 과제 --
42를 참고로 한 경제산업성의 AI Quest이지만, 경제산업성이 공개한 보고서를 통해 과제도 볼 수 있었다.

하나는 수강생의 AI 스킬에 차이가 있다는 점. 특히 기계학습 초심자는 ‘기간 중에 충분하게 배우기 어려웠다고 한다. 보고서에는 AI 교육에서 PBL의 효과를 높이기 위해서는 그 전제가 되는 최저 라인의 스킬을 갖출 수 있도록 수강생의 범위를 좁힐 필요가 있다고 했다.

또 하나는 AI Quest의 취지인 ‘서로 가르치고 배우는 것’을 충분하게 실현하지 못했다는 점이다. 특히 비즈니스 과제 추출 등 프로그램 전반부에서 코치 역할자가 빈번하게 개입해야 할 필요가 있었다고 한다. 코치의 부담이 커진다면 확장 가능한 교육시스템이라고는 말할 수 없다. 케이스 교재에 해답을 위한 보조 역할을 할 수 있는 요소를 추가하는 등, 자율적인 배움을 지원하는 연구가 필요하다고 보고서는 명기했다.

그리고 3번째 과제는 케이스의 준비 단계에서 실제 비즈니스 사례 및 데이터를 기업으로부터 제공받기 위한 교섭이 상상 이상으로 난항을 겪었다는 점이다. “기업이 안심하고 데이터를 제공할 수 있는 지적 재산 보호의 가이드라인 등 합의가 필요하다”라고 AI Quest사업을 주도하는 경제산업성 정보경제과의 고이즈미(小泉) 과장보좌는 말한다.

향후, AI Quest는 PBL 운영 등의 지식을 널리 공개해 학교와 기업에서의 AI 교육에 활용할 수 있도록 하고, AI Quest의 틀을 활용해 인재 육성과 중소기업의 AI 도입을 양립할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.

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