지식·기술·태도 관점에서 본 AI 리터러시 역량 체계 탐색 - OECD 문서를 활용한 텍스트마이닝 중심으로

Mapping AI Literacy Competencies through the Knowledge, Skills, and Attitudes Framework － A Text Mining Analysis of OECD Policy Resources

발행

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소속·발행

한국기술교육대학교

출처

국내 KCI

DOI

10.37736/KJLR.2025.08.16.4.05

원문

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개념

키워드

AI 리터러시, KSA 프레임워크, 역량 체계, 텍스트 마이닝, OECD, AI literacy, KSA framework, competency system, text mining, OECD

초록

본 연구는 OECD 문서 74건을 분석하여 AI 리터러시의 핵심 역량을 도출하였다. 이를 위해 지식(Knowledge), 기술(Skills), 태도(Attitudes)로 구성된 KSA 프레임워크를 분석 틀로 활용하여 SBERT 임베딩과 의미 기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과 KSA 범주별로 각각 9개씩 총 27개의 핵심 역량이 도출되었다. 지식 영역에서는 ‘개방적 지식 공유’, ‘포괄적 AI 교육 역량’, 기술 영역에서는 ‘기술 기반 문제해결’, ‘창의적 비판 사고’, 태도 영역에서는 ‘공감적 사회 인식’, ‘윤리적 기술 고려’ 등이 확인되었다. 또한 각 범주별 평가 요소로 지식 영역은 AI 정보 해석력과 윤리 판단 능력을, 기술 영역은 문제해결 능력과 비판적 사고력을, 태도 영역은 공감 능력과 윤리적 책임감을 제안하였다. 본 연구는 AI 교육과 정책 개발에 실증적 기준을 제공하여 교육과정 설계와 역량 평가 체계 구축에 기여할 것으로 기대된다.

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