AI 리터러시는 인공지능 기술의 이해부터 활용, 윤리적 판단까지 포괄하는 핵심 역량으로, 국내외에서 다양한 교육 자료와 정책이 개발되었습니다.

국내 자료

개념 및 교육 프레임워크

AI 리터러시는 ▲AI 개념 이해 ▲도구 활용 ▲데이터 해석 ▲문제 해결 ▲윤리 판단 등 5가지 세부 역량으로 구성되며, SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 국내 기업에서는 직원 대상 AI 활용 역량 강화 프로그램을 운영 중입니다. 교육부와 한국과학창의재단은 생성형 AI 확산에 대응해 학교 교육에서의 AI 리터러시 표준 모델을 연구하고 있습니다.

도서 및 교재  

『AI 리터러시: 인공지능 필수 지식부터 완벽 활용까지』(김용성, 프리렉)는 생성형 AI 서비스 59종의 활용법을 포함해 실무 적용 사례를 다룹니다.  

『데이터 리터러시』(교보문고)는 AI 기반 데이터 분석 기법을 체계적으로 설명합니다.

기관별 프로그램  

한국AI리터러시협회(KAILA)는 안전한 AI 생태계 구축을 위한 교육·정책 개발에 주력하고 있습니다.  

에이블런의 연구 보고서는 디지털 전환 시대 기업의 AI 리터러시 교육 전략을 제시합니다.

해외 자료

교육 프레임워크  

스탠퍼드대 CRAFT는 다학제적 접근을 통해 15분 활동부터 완전한 수업 계획안까지 제공하며, 인간 중심의 AI 교육을 강조합니다.  

Digital Promise는 AI 윤리·안전성 평가 역량을 포함한 교육 프레임워크를 개발했으며, MIT RAISE는 K-12 대상 오픈소스 AI 교육 모듈을 보유합니다.

온라인 교육 플랫폼  

IBM의 SkillsBuild는 무료 AI 기초 코스(11-14학년 대상)를 제공하며, Common Sense Media는 중·고등학생을 위한 20분 단위 AI 윤리 수업 자료를 배포합니다.  

Day of AI(MIT)는 연간 행사를 통해 AI 기술 체험 워크숍을 진행합니다.

학술·정책 보고서  

ISTE(미국)는 학생 대상 AI 표준 교육 가이드라인을 발표했으며, 미시간 가상학교(Michigan Virtual)는 교사 역량 강화 로드맵을 제시합니다.  

하버드대 메타랩의 AI Pedagogy 프로젝트는 생성형 AI의 교육적 활용 사례를 데이터베이스화했습니다.

국내 자료는 기업·교육 현장의 실용적 접근이 두드러지는 반면, 해외 자료는 윤리적 프레임워크와 글로벌 표준 개발에 집중하고 있습니다. 양측 모두 AI 기술의 비판적 수용과 창의적 활용 역량 강조를 공통 분모로 삼습니다.