컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)과 인공지능 사고력(AI Convergence Thinking) : 디지털 시대의 두 가지 핵심 역량

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컴퓨팅 사고력과 인공지능 사고력

: 디지털 시대의 두 가지 핵심 역량

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우리는 급변하는 디지털 시대를 살아가고 있습니다.

이 시대에 필요한 핵심 역량으로 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)이 주목받아 왔지만,

최근에는 인공지능 사고력(AI Thinking)이라는 새로운 개념이 등장했습니다.

오늘은 이 두 가지 사고력의 특징과 차이점에 대해 살펴보겠습니다.

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컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)

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컴퓨팅 사고력은 복잡한 문제를 해결하기 위해 단계별 해결책을 제시하는 사고 과정입니다.

이는 다음과 같은 핵심 요소로 구성됩니다:

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1. 분해 : 복잡한 문제를 작은 부분으로 나누기
2. 패턴 인식 : 유사성을 찾아 이전 해결책 활용하기
3. 추상화 : 핵심 요소에 집중하고 불필요한 세부사항 무시하기
4. 알고리즘 설계 : 문제 해결을 위한 단계별 절차 개발하기

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컴퓨팅 사고력은 단순히 프로그래밍을 위한 것이 아니라,

다양한 분야에서 문제를 체계적으로 해결하는 데 도움을 줍니다.

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인공지능 사고력(AI Thinking)

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인공지능 사고력은 AI 기술과 기법을 활용하여 문제를 해결하고 의사결정을 하는 능력입니다.

이는 다음과 같은 특징을 가집니다:

1. 데이터 기반 접근 : AI 모델이 생성한 데이터 패턴에서 새로운 통찰력을 얻습니다.
2. 기계 학습 활용 : 대규모 데이터를 분석하여 패턴을 인식하고 예측합니다.
3. 창의적 문제 해결 : AI를 활용한 브레인스토밍으로 새로운 아이디어를 도출합니다.
4. 인간-기계 협력 : 인간의 직관과 AI의 분석 능력을 결합합니다.

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출처 : https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.241482

출처 : https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.241482

컴퓨팅 사고력과 인공지능 사고력의 차이점

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1. 접근 방식 : 컴퓨팅 사고력이 알고리즘적 접근을 강조한다면, 인공지능 사고력은 데이터 중심적 접근을 취합니다.
2. 문제 해결 범위 : 컴퓨팅 사고력이 주로 명확히 정의된 문제에 적합하다면, 인공지능 사고력은 복잡하고 불확실한 상황에서도 적용 가능합니다.
3. 학습 방식 : 컴퓨팅 사고력은 규칙 기반 학습을, 인공지능 사고력은 경험 기반 학습을 중시합니다.
4. 창의성 : 인공지능 사고력은 AI의 생성 능력을 활용하여 더 높은 수준의 창의성을 발휘할 수 있습니다.

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결론 : 두 사고력의 상호 보완성

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컴퓨팅 사고력과 인공지능 사고력은 서로 배타적인 개념이 아닙니다.

오히려 이 두 가지 사고력은 상호보완적인 관계에 있습니다.

컴퓨팅 사고력이 문제를 체계적으로 분석하고 해결하는 기초를 제공한다면,

인공지능 사고력은 이를 바탕으로 더 복잡하고 창의적인 해결책을 도출할 수 있게 합니다.

미래 교육에서는 이 두 가지 사고력을 균형 있게 발전시키는 것이 중요할 것입니다.

학생들이 컴퓨팅 사고력의 기초 위에 인공지능 사고력을 쌓을 수 있도록 돕는 것이 우리 교육자들의 역할일 것입니다.

이를 통해 학생들은 빠르게 변화하는 디지털 시대에 더욱 효과적으로 대응할 수 있을 것입니다.

KCI_FI002719015.pdf

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