AI 편향과 편향성 최소화를 위한 수업 설계 연구

Research on Instructional Design to Minimize AI Bias and Bias

본 연구는 AI 편향성을 인지하고 이를 최소화할 수 있는 학습자의 비판적 사고 역량 함양을 목표로 한다. AI는 정보 제공의 효율성을 높이는 장점이 있지만, 알고리즘 편향으로 인해 왜곡된 정보를 생성할 수 있다. 이에 본 연구에서는 AI 편향의 개념과 발생 원인을 분석하고, 이를 최소화하기 위한 교육적 접근을 제안한다. 특히, ‘유연한 편향성’ 개념을 중심으로 학습자가 AI의 오류 가능성을 인식하고 다양한 관점을 수용하는 능력을 기를 수 있도록 하는 수업 설계를 제안하였다. 구체적으로, AI 편향 사례를 분석하고 AI 윤리 가이드라인을 수립하는 과정에서 학생들이 비판적 사고와 성찰적 태도를 함양할 수 있도록 하였다. 본 연구는 AI 시대의 디지털 시민 교육이 단순한 기술 습득을 넘어 비판적 사고와 윤리적 사고를 포함해야 함을 강조하며, AI를 합리적으로 활용할 수 있는 교육 모델을 제시하는 데 의의가 있다.

This study aims to develop students’ critical thinking skills by recognizing and minimizing AI bias. While AI enhances information efficiency, it can also generate distorted outputs due to algorithmic biases. This research analyzes the concept and causes of AI bias and proposes an educational approach to mitigate its effects. Specifically, the study introduces the concept of “flexible bias,” which enables students to acknowledge AI’s potential errors and adopt diverse perspectives. The proposed lesson plan includes analyzing AI bias cases and establishing AI ethics guidelines, fostering critical thinking and reflective attitudes among students. This study highlights that digital citizenship education in the AI era should extend beyond technical proficiency to include critical and ethical thinking, presenting an educational model for the rational use of AI.