유럽 4개국의 AI 평생교육 거버넌스 분석연구

A Study on the Analysis of AI Lifelong Education Governance in Four European Countries

이 연구는 유럽 주요 4개국의 AI 평생교육 정책 비교를 통해 거버넌스 설계가 목표, 자원, 집행, 성과에 미치는 작동 원리를 규명하였다. 분석을 위해 2018년부터 2025년까지의 국가 비전과 재정 집행 결과 등을 분석 단위로 설정하고, Stufflebeam의 CIPP 모형을 적용하여 1, 2차 문헌 분석과 전문가 델파이 검증을 수행하였다. 연구 결과, 영국은 강력한 자격 규제와 품질보증을 통해 성과 관리를 강화하였고, 독일은 사회적 파트너와의 협치를 제도화하여 정책 수용성을 높였다. 핀란드는 보편주의와 지방자치 기반 위에 데이터 중심의 질 관리를 결합하였으며, 스웨덴은 복지와 노동시장을 연계한 다층 거버넌스로 전 국민 AI 소양 확대를 추진하였다. 비교 분석 결과, 4개국 모두 표준 지표와 데이터 인프라 구축을 공통 과제로 삼고 있음이 확인되었다. 그러나 각국의 거버넌스 설계 방식에 따라 정책의 추진 속도, 현장 적합성, 형평성의 균형점은 상이하게 나타났다. 정리하면, 거버넌스의 구조적 차이가 AI 평생교육 정책의 실질적 성과와 지향점을 결정짓는 핵심 기제임을 시사한다.

This study compares major policies in four European frontrunners of AI lifelong education to elucidate how governance design shapes goal setting, resource allocation, implementation processes, and performance outcomes. Using national visions, strategies, programs, and budgets from 2018 to 2025 as units of analysis, we adopted Stufflebeam’s CIPP model as the comparative evaluation framework. We delimited the corpus to primary official documents from relevant ministries and to secondary sources from the OECD and the EU; these materials were collected, cataloged, and then coded against operational definitions and indicator sets. Reliability and validity were examined via a two-round expert Delphi, estimating CVR/CVI. Key findings indicate that the United Kingdom’s qualification- and regulation-centered, high-intensity quality-assurance model strengthens performance management and alignment with regional demand; Germany’s dual system, institutionalizing co-governance with social partners, enhances standard acceptance and implementation fidelity; Finland integrates data-driven CQI with universalism and local self-government; and Sweden links welfare policy and the labor market, modular short courses, and nationwide AI literacy within a multi-level governance design. Cross-national comparison shows that all four countries institutionalize the development and feedback of standards, metrics, quality assurance, and data infrastructure; however, differences in governance design yield distinct trade-offs in policy speed, contextual responsiveness, and equity.