우리 아이 코딩 천재 만들기, 드디어 마지막 연재입니다. 오늘은 청소년기에 있는 자녀들에게 필요한 코딩 관련 내용을 말씀드리려 하는데요. 청소년에게 무엇보다 중요한 것이 적성과 미래의 직업에 대한 고민이 아닌가 합니다. 적성에 대한 고민의 시기가 점점 당겨져 요즘은 중학교 또는 초등학교 때부터 많은 경험을 해 보는 것을 권장하죠.
여기서 경험을 많이 해 보는 것이 매우 중요한 포인트입니다. ‘행복해서 웃는 것이 아니라, 웃어서 행복하다’는 말이 있죠. 적성을 찾는 딱 맞는 말은 아닐 수 있습니다. 그렇지만 적성을 알고 관련된 경험을 많이 해보는 것보다, 이것저것 경험을 하다가 자신의 적성을 발견하는 경우가 더 많을 수 있는 상황을 설명하는데 적절하지 않을까 싶습니다.
특히 과거와 달리 한 직업 안에서 여러 가지 적성과 전문성이 필요한 요즘에는 자신의 다양한 적성을 찾는 것이 미래를 설계하는데 많은 도움이 되겠죠.
여러 경험 중에 S/W와 AI(인공지능)와 관련된 경험이 꼭 필요합니다. 영어를 모르면 취직이 어려웠던 시기가 있었다면, 4차 산업혁명시대에는 S/W와 AI를 모른다면 일자리를 얻기가 어려울 것입니다.
최근엔 ‘디지털 리터러시’를 넘어서 ‘AI 리터러시’라는 단어까지 나왔는데요. S/W와 AI를 이해하고 활용할 수 있는 능력이 미래의 직업을 그리는 데 필수적입니다. 그래서 교육으로 그 기술의 이해와 활용 능력을 길러줘야 합니다.
초등학교 때까지 흥미를 유지하면서 즐겁게 코딩을 해 보았다면, 이제는 자신의 미래를 설계하며 구체적으로 방향을 설정해야 합니다.
다양한 경험을 통해 나의 적성을 발견해서 S/W, AI 전문가가 되겠다고 생각했다면, 좀 더 높은 수준의 관련 학습이 필요합니다. 이전에 블록형 언어 위주의 학습을 진행했다면, 이젠 텍스트형 프로그래밍 언어를 학습할 필요가 있습니다. 프로그래밍 언어는 컴퓨터와 대화하는 방법이라고 말씀드렸죠.
다양한 언어 중 한 가지를 고르라고 한다면 파이썬(Python)을 추천합니다. 파이썬은 읽고 쓰기 쉬운 간결한 언어이면서, 풍부한 머신러닝 라이브러리를 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 앞으로 AI 학습 및 개발까지도 활용할 수 있습니다.
텍스트형 프로그래밍 언어의 도입과 관련해서는 아래의 내용을 참고해 주세요.
https://blog.naver.com/codinggenius/221324835587
그런데 나의 꿈이 S/W, AI 전문가가 아니라면 코딩 공부를 안 해도 될까요? 모두가 다 S/W 분야에 적성을 가지고 있는 것은 당연히 아니겠죠. 적성이 없다고 S/W나 AI가 나와는 관계없는 것으로 생각하면 안 됩니다. 앞서 말씀드린 것처럼 S/W와 AI를 이해하고 활용하는 능력이 필수인 시대가 다가오기 때문입니다.
4차 산업혁명으로 인해 직업의 세계는 그 어느 때보다 빠르게 변하고 있습니다. 로봇이 AI 기술과 만나 사람의 일을 대체하는 속도가 빨라지고 있고, 직업 자체의 소멸과 새로운 등장도 더욱 더 빨라지고 있죠. 하지만 막연한 불안감으로 두려워할 필요는 없습니다.
사람이 기계보다 더 잘할 수 있는 분야가 분명히 있습니다. 그리고 그 분야에서 디지털 기술을 잘 활용하여 접목시키는 사람은 해당 분야의 최고의 전문가가 될 수 있을 것입니다. 대표적인 전문직이 의사와 변호사이죠.
의료 분야의 경우 그 어떤 분야보다 빠르게 빅데이터를 이용하고, AI 기술을 도입하고 있습니다. 빅데이터와 AI 기술로 각종 영상 자료들을 분석해 환자의 암세포를 식별하고, 완치율의 예측이 가능합니다. 또한 다양한 디바이스로부터 수집된 헬스 데이터를 활용해 의료 알고리즘을 구축하고 의료 서비스를 향상시킬 수 있습니다.
법률 분야는 어떨까요? 국내외 유명 로펌에서 AI 변호사를 고용하고 있습니다. 변호사와 법률 비서 여러 명이 짧게는 수일에서 길게는 몇 달씩 걸려 작업하던 관련 법 조항 검토와 판례 분석 등 사전 리서치 업무를 20~30초 만에 해치운다고 하네요.
그렇다고 이 직업들이 사라지게 될까요? 의사들은 AI가 분석한 결과를 활용하여 더욱 정밀한 진단을 내리고 환자와 의사소통할 수 있게 될 것입니다. 의사를 대체하는 것이 아니라 도와주는 도구가 되는 것이죠. 변호사들도 AI의 판례 분석 결과를 이용하여 고객을 위한 서비스에 더욱 집중할 수 있을 것입니다. 복잡한 변호사의 업무 중 문서 검토는 아주 일부이기 때문이죠.
많은 사람이 4차 산업혁명을 이야기하며 일자리 감소를 이야기합니다. 하지만 역사적으로 일자리 총량은 줄지 않았습니다. 줄어든 만큼 새로운 일자리가 계속 만들어지니까요. 다만 변화를 이해하고 대처하는 사람만이 새로운 시장에 빠르게 적응할 수 있겠죠.
그래서 AI와 인간의 대결이 아닌, 서로 잘하는 분야를 더해 시너지를 내는 방법을 찾아가는 것이 필요합니다. 그러기 위해서 우리가 해야 할 일이 무엇일까요? 바로 S/W와 AI가 무엇인지 알고 이해하는 것이 필요한 것이죠.
지금까지 내가 하고 싶은 일이 무엇인가와 상관없이 우리 모두 S/W를 알고 경험해봐야 한다는 것을 좀 길게 설명했습니다.
S/W 기초를 학습할 수 있는 무료 프로그램에 대해서는 이전 미취학, 초등학생을 위한 글에서 일부 설명해 드렸습니다. 여기서는 청소년을 위한 프로그램으로 AI를 체험해 볼 수 있는 한 가지 방법을 소개하겠습니다.
● Machine Learning for Kids(https://machinelearningforkids.co.uk/)
머신러닝 포 키즈는 IBM의 인공지능 ‘왓슨’을 활용해 AI 모델을 쉽고 빠르게 만드는 기능을 제공하는데요. 별도의 다운로드 없이 웹 브라우저에서 AI 체험이 가능합니다.
이는 글자, 숫자, 이미지, 또는 소리를 분류하는 AI를 만들 수 있고, 스크래치 3.0을 지원합니다. 그래서 내가 만든 머신러닝 모델을 사용해서 나만의 챗봇이나 게임 등을 만들어 볼 수 있는 것이 큰 장점입니다.
머신러닝 포 키즈는 3단계의 과정을 거쳐 인공지능 원리를 학습할 수 있도록 합니다. 훈련 학습& 평가 만들기의 단계인데요. 각 단계마다 어떤 내용을 포함하고 있는지 알아 보겠습니다.
첫 번째는 훈련 단계입니다. AI의 핵심은 기계가 인간처럼 학습하는 것인데요(머신러닝). 이 학습을 위해 학습 데이터를 준비하는 단계입니다. 숫자, 텍스트, 이미지, 소리 등 컴퓨터가 인식할 데이터를 선택하고 데이터의 범주(레이블)를 정해 해당 범주 내에 데이터를 배치합니다.
두 번째는 학습&평가 단계입니다. 훈련 단계에서 입력된 데이터로 AI가 학습하고, 실제 학습이 잘 이루어졌는지 확인(테스트)도 가능합니다. 데이터가 많을수록 학습은 정확해집니다. 그러므로 가능한 많은 데이터를 넣는 것이 좋고, 테스트해본 후에 데이터를 추가할 수도 있습니다.
세 번째는 만들기 단계인데요. AI로 학습된 결과를 가지고 실제 필요한 애플리케이션을 만들어 볼 수 있는 단계입니다. 스크래치, 파이썬, 앱 인벤터와 연동해 나만의 AI 프로젝트를 완성할 수 있죠.
스크래치와 파이썬은 앞의 연재에서 설명했기에 여기서는 생략하겠습니다. 앱 인벤터는 코딩 없이 앱을 만들 수 있도록 구글이 출시한 제품입니다. 스크래치와 같은 블록들로 앱 구성 요소들을 조립해 나만의 앱을 만들어 낼 수 있도록 구성되어 있습니다.
뚝딱뚝딱 몇 번의 단계를 거치면서 AI에게 학습을 시킵니다. 그리고 그 결과를 확인해보고, 학습이 부족하면 좀 더 데이터를 추가해 학습 내용을 보완합니다. 또한 학습한 결과를 가지고, 나만의 애플리케이션을 만들어보는 과정입니다. 전혀 어렵지 않아 누구나 쉽고 재밌게 접근할 수 있습니다.
다양한 시도로 내가 만들고 싶은 내용을 하나씩 추가해보고, 아이디어를 더해보세요. 그 과정 중에서 성취감을 얻고 다시 새로운 시도를 하는, 그런 작은 경험을 지속하길 바랍니다. 요즘은 디지털 기술의 발전으로 우리가 살아가는 방법 자체가 송두리째 바뀌고 있습니다. 모든 직업이 이전과는 다른 방식으로 진화하고 있습니다.
나의 전공 외에 S/W나 AI 활용 능력이 또 하나의 전문성이 되어야 합니다. 전통적인 방법을 고수하는 의사와 빅데이터, AI 등 IT 신기술을 잘 활용하는 의사 중 어떤 의사에게 환자가 몰릴까요?
모두가 AI 전문가가 되자는 것이 아닙니다. 자신의 분야에서 전문가가 되기 위해 디지털 기술을 잘 활용하고, 그러기 위해서 그것을 청소년기 때부터 잘 배워 두어야 합니다.
우리나라의 많은 학생이 S/W와 AI에 대해 기초 소양을 쌓고, 문제 해결을 위해 S/W와 AI를 활용할 방법을 늘 고민했으면 합니다.
2011년 유네스코는 ‘디지털 리터러시 구현 능력이 없으면 문맹과 다를 바 없다’고 선언했습니다.미국을 비롯 세계 유수의 대학에서 디지털 리터러시 교육은 이미 대세로 자리 잡았습니다. 전 세계에서 문맹률이 가장 낮은 대한민국이 디지털 시대에 필수로 요구되는 디지털 리터러시 교육 역시 시기를 놓치지 않기를 바랍니다.
글 l 양선영 책임
S/W 엔지니어 9년, S/W 교육 담당자 5년 등의 경험을 살려 청소년 대상 S/W 교육을 5년째 하고 있는 LG CNS 사회공헌 담당자로, 2021년 초등학교에 입학한 아이의 S/W 교육도 함께 고민하는 워킹맘이다.
