AI로 가르치기 수련서

차례

1. 이 수련서 사용법
2. 1장. 수업 설계와 교재

   교재는 목표에서 시작한다 · 지시문의 다섯 요소 · 지시문 고치기: 증상에서 원인으로 · AI 교재의 사실 오류 · 확인이 아닌 것들 · 원자료로 확인하기 · 편향과 고정관념 · 수준별 자료: 표현은 바꾸고 목표는 지킨다 · 저작권: 수업 자료에 남의 글 쓰기 · AI가 바꿔 쓴 글과 AI가 만든 그림 · 위험 기반 검수 · AI 교재 제작의 순서 · 검색 기능이 있는 AI는 문제를 해결하는가 · 수준별 자료와 낮은 기대의 함정 · 학원, 대학, 학교의 경계 사례

3. 2장. 채점·피드백과 학생 평가(고영향 영역)

   고영향 인공지능과 학생 평가 · 누가 의무를 지는가 · 사전 검토와 확인 요청 · 고영향 인공지능 사업자의 책무 · 투명성: 고지와 표시 · 자동 채점의 오류 유형 · 평균의 함정 · 신뢰도를 먼저 시험한다 · 평가 용도에 따른 활용 수준 · 채점 기준표를 AI가 쓸 수 있게 고치기 · 루브릭 기반 피드백 · AI 피드백을 확정하는 절차 · 학생의 질문과 이의 신청에 답하기 · "사람이 확인했다"가 실제로 의미하는 것 · 이의 신청은 품질 신호다 · 대학과 성인 교육에서는 무엇이 달라지는가

4. 3장. 학생 데이터와 아동 보호

   학생 글은 언제 개인정보인가 · 처리 원칙 · 처리 근거와 학교 · 만 14세 미만 아동 · 목적 외 이용과 제공 · 학교생활기록과 제3자 제공 · 민감정보 · 외부 AI 서비스와 위탁 · 데이터 조건을 읽는 다섯 질문 · 연령 기준과 보호자 안내 · 학생 정보를 빼고 AI를 쓰는 방법 · 처리의 끝: 파기와 사고 대응 · 이름을 지운 글은 익명인가 · 약관 연령과 법정 연령이 다를 때 · 학생 계정을 열 것인가, 교사가 시연할 것인가

5. 4장. 학업 윤리와 AI 사용 정책

   학업 윤리의 질문이 바뀌었다 · 과제 목적에서 허용 수준으로 · 허용 수준 안내문 쓰기 · AI 사용 기록 · 공개와 인용의 규칙 · AI 판별기는 왜 근거가 되지 못하는가 · 판별기 없이 저자성을 확인하는 설계 · 의심이 생겼을 때의 절차 · 기준이 없을 때와 있을 때 · 학생의 AI 사용에서 생기는 위험의 종류 · 학교 기준 만들기 · 규칙을 넘어 리터러시로 · "정확도 98%"를 읽는 법: 기저율의 함정 · 금지 정책의 비용 · 구술 확인은 누구에게 공정한가

6. 5장. 기관 도입과 운영

   도입은 문제 정의에서 시작한다 · 목적에 맞는 성과 지표 · UNESCO 생성형 AI 교육·연구 지침 · UNESCO 교사 AI 역량 프레임워크 · 서비스 선정과 계약 · 단계적 도입 · 교사 연수와 지원 · 보호자와 학생에게 알리기 · NIST AI RMF를 학교에 옮기기 · 점검 항목과 주기 · 지식 자료를 관리하는 튜터 · 사고 유형과 첫 대응 · 효과 측정의 함정 · 소비자 앱이 끌리는 이유와 대가 · 거버넌스는 문서가 아니라 반복이다

7. 부록 A. 용어집
8. 부록 B. 셀프 체크 정답과 해설
9. 부록 C. 시험 당일 가이드
10. 부록 D. 참고 문서 목록