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최근 code.org CEO인 Hadi Partovi의 기조 강연을 듣고 가장 인상 깊었던 점은

6년간의 code.org의 성과 측면에서 여학생의 학습 참여율 증가를 여러번 강조했다는 점이었습니다.

다른 분들도 여학생의 결과를 강조했던 이유가 궁금했는지 질문을 했었는데 그때 돌아온  답변은 교육 기회의 균등이었습니다. 

  • Hadi Partovi  자료 중 일부

https://docs.google.com/document/d/1HmZxzL5Ga2Pq49YQDuSOJzAnXylaorK1JLsU-JnxTfc/edit?usp=sharing

  • CS성별 격차가 줄고있음에 대한 Hadi Partovi의 기고

https://medium.com/@codeorg/female-students-ap-cs-state-of-cs-report-b38ff039eada

 

4차 산업 혁명 해외 정책 자료집을 보면서 여학생의 학습 참여율의 증가가 중요한 성과인지에 대한 근거를  AI 인력의 다양성과제로 접근해보았습니다.

정책 자료집의 내용 중에 인공지능의 인력을 어떻게 다양화 할 것 인가에 대한 과제를 우선순위를 높여야 하는과제로 뽑고 있습니다.

이유는 AI개발에 있어 광범위한 경험과 배경 및 의견을 활용함으로써 알고리즘 개발의 편견 위협을 비롯해 편협한 인공지능 개발의 부정적인 결과를 피하는데 있습니다. 예로 채용을 담당하는 AI가 기존에 해왔던 편협한 기준의 데이터를 학습한다면, AI가 채용을 해도 비합리적인 상황은 되풀이 된다는 것 입니다.

 

편협한 인공지능 개발의 문제적인 상황을 해결할 수 있는 방안으로 

컴퓨터 과학 및 AI 분야에 성별과 인종의 다양성을 확대하는 것으로 판단하여 정책적으로 교육의 기회 확대를 추진하고 있습니다.

 

이 주제를 바탕으로 연구해 볼 과제를  크게 두 가지로 정리해 보겠습니다.

 

 1. 여학생을 AI인력으로 양성하기 위한 여학생의 특성을 고려한 교육과정

  • 성별에 따른 중학생의 SW 인식 비교 연구

http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE08167729

  • 미래산업신산업 분야 인재기반 조성을 위한 인적자원 양성 및 취창업 지원방안 연구

http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07127057

 

2. 잘못된 데이터 학습에서 초래하는 문제

AI 교육을 초등학생에게 어떻게 적용해야할까를 고민하고 있습니다. 

편협한 데이터 학습으로 발생할 수 있는 문제를 직시하고,고민해 볼 수 있는 교육과정을 구상해보고자 합니다.


 

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