[BiSCuit] (제5호) AI 리터러시, 어떻게 평가할까요?

AI 시대, 우리에게 필요한 AI 리터러시란 무엇일까요?

2024. 1. 4.

구독자 님, 안녕하세요? 비스킷 뉴스레터입니다.

2024년 새해가 밝았습니다. 이번년도 첫 뉴스레터에 2024년 PANTONE 컬러인 'Peach Fuzz'를 사용해봤습니다. 마치 새 아침에 떠오른 해와 같이 포근한 색이어서 마음이 따뜻해지는 느낌이네요.
올해에도 사회, 경제, 정치, 문화 등 다양한 분야에서 여러 변화가 생길 것으로 전망하고 있습니다. AI를 위시한 IT 기술 발전과 더불어 HR(Human Resource)이 P&C(People & Culture)로 바뀌는 흐름이 눈에 띕니다. 비스킷 뉴스레터는 올해도 과학적 연구 결과에 입각한 세상의 다양한 이야기를 다루면서도, 항상 '사람'이 먼저임을 생각하고 우리의 이야기를 전하기 위해 노력하겠습니다.

AI 시대를 살아가는 우리는 어떤 역량을 갖춰야 할까요? 많은 기사와 칼럼에서 오늘날 저연령층의 'Literacy(문해력)'의 하향을 걱정하고 있습니다. AI를 이해하고 활용하는 데에도 AI의 실질적 의미를 파악할 수 있는 이른바 'AI 리터러시'가 필요하다고 하는데요, 오늘은 AI 시대의 핵심역량으로 떠오른 'AI 리터러시'에 대해 알아보고자합니다.

📋 이번 호에 준비한 내용이에요.

인적성검사 | AI 리터러시의 구성과 평가방법

면접전형 | 면접관이 말이 많으면 안 되는 이유

🍪 인적성검사

| AI 리터러시의 구성과 평가방법

■ AI 시대에 필요한 역량

최근 chatGPT, Bard 등 생성형 AI의 등장 이후 AI 기술이 사회 전반에 급속도로 확대되면서, AI 전문가뿐만 아니라 AI 시대를 살아가는 모든 사람에게 AI 리터러시가 요구되고 있습니다. 'AI 리터러시'는 AI 기술을 효과적으로 활용해 문제를 해결하고, 콘텐츠를 생산하며, 윤리적으로 사용하는 데 필요한 역량입니다.

오늘은 AI 시대의 핵심역량으로 떠오른 AI 리터러시는 일반적으로 어떻게 구성되며, 또 어떻게 평가할 수 있는지 살펴보고자 합니다.

■ AI 리터러시의 구성 요소

AI 리터러시의 구성 요소는 크게 다음과 같이 세 가지로 나눌 수 있습니다.

지식(Knowledge): AI의 개념, 원리, 기술, 윤리 등에 대한 지식
기술(Skills): AI를 이해하고 활용하기 위한 기술
태도(Attitudes): AI에 대한 올바른 태도와 가치관

지식 영역은 AI의 기본 개념과 원리부터 종류와 특성 등 AI를 활용하는 데 필요한 다양한 내용을 포함합니다. AI에 대한 기본적인 지식을 말합니다.

기술 영역은 AI를 이해하고 활용하기 위한 기술을 말합니다. 여기에는 AI의 작동 원리에 대한 이해, 상호작용, 평가, 윤리적 활용 기술 등이 포함됩니다. AI를 실질적으로 활용할 수 있는 기술을 갖추는 것이 중요합니다.

태도 영역은 AI에 대한 올바른 태도와 가치관을 말합니다. 여기에는 AI의 잠재적 위험, 사회적 영향력, 윤리적 사용을 위한 태도 등이 포함됩니다. AI 사용에 대한 책임감 있는 태도와 가치관을 갖추는 것이 중요합니다.

■ AI 리터러시 평가 방법

AI 리터러시를 평가하는 방법으로는 다음과 같은 것들이 고려될 수 있습니다.

지식 평가
- AI의 개념, 원리, 기술, 윤리 등에 대한 지식을 평가
- 객관식, 단답형, 주관식 등의 문항을 사용
기능 평가
- AI를 이해하고 활용하기 위한 기능을 평가하는 방법
- AI 시스템을 평가하거나, AI를 활용하여 문제를 해결하는 등의 과제를 수행하도록 함
태도 평가
- AI에 대한 올바른 태도와 가치관을 평가
- AI의 잠재적 위험을 인식하거나, AI의 윤리적 사용에 대한 의견을 제시하도록 함

■ AI 리터러시 평가 시 고려할 점

AI 리터러시 평가 방법을 개발할 때는 다음 사항을 고려하는 것이 좋습니다.

평가의 목적과 대상을 명확히 함
평가의 영역과 문항을 적절하게 설계
평가의 타당성과 신뢰성을 검증

이상에서 소개한 AI 리터러시의 구성 요소와 평가 방법은 AI의 발전과 함께 변화할 수 있습니다. 따라서 AI 리터러시를 제대로 갖추기 위해서는 지속적으로 학습해야 하며, 평가 방법도 AI 발전과 함께 발전해야 할 것입니다.

🍪 면접전형

| 면접관이 말이 많으면 안 되는 이유

■ 자나깨나 '말'조심

면접에 대한 연구 결과를 보면 면접관이 생각보다 불필요한 발언을 많이 한다고 합니다. 특히 후보자가 면접관의 마음에 든다고 느끼면 더 말이 많아진다고도 하죠. 실제 면접 후기를 살펴 봐도 면접관이 후보자가 제대로 답변하지 못한 문제에 대해 자세하게 설명을 해줬다거나, 후보자에게 오랜 시간을 들여 조언을 해줬다는 내용을 종종 볼 수 있습니다.

그런데, 실은 그건 면접관으로서 바람직한 행동은 아닙니다. 면접관이 후보자에게 지나치게 자세한 설명을 해주거나 자기 의견을 많이 얘기하면 안 되는 이유는 다음과 같습니다.

■ 면접관이 주된 화자이면 안 되는 이유

면접관의 역할은 후보자의 역량과 적합성을 평가하는 것이지, 후보자를 가르치거나 설득하는 것이 아닙니다. 면접관이 지나치게 자세한 설명을 해주거나 자기 의견을 많이 얘기하면, 후보자는 면접관의 말에 동의하거나 따르는 것이 좋은 대답이라고 생각할 수 있습니다. 이는 후보자의 진정한 생각과 능력을 드러내기 어렵게 만듭니다.

면접관의 설명이나 의견이 후보자의 답변에 영향을 줄 수 있습니다. 면접관이 자신의 경험이나 생각을 과도하게 얘기하면, 후보자는 면접관의 기대에 부응하려고 하거나, 면접관과 의견이 다르다고 하면 안 된다고 느낄 수 있습니다. 이는 후보자의 자유로운 표현과 창의적인 사고를 억제하게 됩니다.

면접관의 설명이나 의견이 면접 시간을 낭비할 수 있습니다. 면접은 제한된 시간 내에 후보자의 다양한 면모를 파악하기 위한 과정입니다. 면접관이 지나치게 말을 많이 하면, 후보자에게 질문을 하거나 답변을 듣는 시간이 줄어들게 됩니다. 이는 면접의 효율성과 공정성을 저해하게 됩니다.

■ 올바른 면접관의 역할

즉, 면접관은 후보자에게 지나치게 자세한 설명을 해주거나 자기 의견을 많이 얘기하지 않고, 적절하고 관련된 질문을 하고, 후보자의 답변을 잘 듣고, 들은 내용을 기록하는 행동에 집중해야 합니다. 실용적으로 볼 때 면접관의 발언은 1분을 넘어가지 않도록 하는 게 좋습니다. 면접관의 역할은 무엇보다도 후보자의 역량에 대한 증거를 수집하는 것이 우선이기 때문이죠.

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