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표제지

목차

I. 서론 9

1. 연구의 목적 및 필요성 9

2. 연구의 내용, 범위 및 방법 12

II. 인공지능 인재양성 생태계 탐색 15

1. 인공지능 인재양성 교육 현황 분석 15

가. 분석 개요 15

나. 대학별 교육운영 현황 분석 결과 18

다. 전문가 현장 의견 분석 결과 25

2. 인공지능 인재 모습과 유형 구분 36

가. 분석 개요 36

나. 분석 결과 38

다. 시사점 50

3. 인공지능 인재 유형별 생태계 분석 53

가. 분석 개요 53

나. 인재상 및 핵심역량 56

다. 인공지능 인재양성 양적 현황 61

라. 인공지능 인재양성을 위한 교과목 분석 66

마. 산학협력 현황 68

4. 소결 75

가. 인공지능 인재양성 교육 현황 분석 75

나. 인공지능 인재 모습과 유형 구분 76

다. 인공지능 인재 유형별 생태계 분석 77

III. 인공지능 인재양성 글로벌 동향 79

1. AI 생태계 조성을 위한 해외 국가 전략 79

가. 국가별 주요 정책 동향 79

나. 국가별 AI 인재양성 전략 82

다. 소결 84

2. AI 인재양성을 위한 대학 교육과정 운영 현황 86

가. 미국 87

나. 중국 94

다. 영국 99

라. 소결 103

IV. 인공지능 인재양성 발전전략 106

1. 국가 차원 전략 106

가. 인재유형과 수준에 따른 부처 간 역할 분담 106

나. 국가 수준 인공지능 인재양성 계획 수립 및 시행 107

다. '인공지능 인재양성 지표' 개발 및 계획 수립에 활용 108

라. 인공지능 분야 산학협력 지원 110

마. 인공지능 분야 교육과정 및 교과목의 공동 개발 112

바. 지방대학에 대한 인공지능 교수 요원 지원 113

2. 대학 차원 전략 115

가. 보편적 인공지능교육을 위한 공유 대학 115

나. 인공지능 교육의 활성화를 위한 디지털 학습 플랫폼 구축 116

다. 대학 간 인공지능 분야 학·석사 연계 교육과정(공유대학) 운영 118

참고문헌 120

부록 124

1. 제1회 인공지능 인재양성 전문가 포럼 자료 124

2. 제2회 인공지능 인재양성 전문가 포럼 자료 191

3. 인공지능 인재양성 현황 조사 설문지 237

4. 인공지능 인재 유형별 생태계 분석 대상 249

표목차

〈표 II-1〉 인공지능 인재양성 교육 현황 분석 개요 15

〈표 II-2〉 인공지능 인재양성 전문가 포럼 개요 17

〈표 II-3〉 인공지능 인재양성 관련 대학 현장의견 수렴을 위한 정책간담회 참여자 17

〈표 II-4〉 학사 구조 유형에 대한 분석 결과 19

〈표 II-5〉 교양 교육과정 운영 사례 21

〈표 II-6〉 비교과 프로그램 운영 사례 22

〈표 II-7〉 교수-학습 운영 사례 23

〈표 II-8〉 정부의 인공지능 인재양성을 위한 대표 노력 30

〈표 II-9〉 민간의 인공지능 인재양성을 위한 노력 31

〈표 II-10〉 AI 기술 개발자 관련 신문기사 정리 39

〈표 II-11〉 AI 기술 응용자 관련 신문기사 정리 40

〈표 II-12〉 AI 기초 소양 인재 관련 신문기사 정리 40

〈표 II-13〉 대학원에서 제시하는 AI 인재의 특성 정리 42

〈표 II-14〉 수도권 대학(학부 수준)에서 제시하는 AI 인재의 특성 정리 43

〈표 II-15〉 지방 대학(학부 수준)에서 제시하는 AI 인재의 특성 정리 44

〈표 II-16〉 사고 수준에 따른 AI 구분 45

〈표 II-17〉 인간의 사고 및 행동 관점에 따른 AI 분류 46

〈표 II-18〉 AI 인재 범위(전문-융합) 및 교육 수준에 따른 분류 48

〈표 II-19〉 역량 수준에 따른 분류 49

〈표 II-20〉 지역별 AI학과 및 유관학과 현황 53

〈표 II-21〉 AI 수준별 인재상 및 필요 교육과정(안) 55

〈표 II-22〉 AI 관련 학과의 핵심역량 키워드 빈도분석 결과 57

〈표 II-23〉 인재 집단별 핵심 키워드(degree centrality 값 기준) 59

〈표 II-24〉 AI 인재 수준별 학과/학부 설립연도 시기 정리 61

〈표 II-25〉 지역에 따른 AI 인재수준별 2022학년도 학과/학부 개설 현황 62

〈표 II-26〉 지역에 따른 AI 인재수준별 2022학년도 학과/학부 모집인원 현황 64

〈표 II-27〉 인재 수준별 핵심 교과목 체계 분석 결과 67

〈표 II-28〉 인재수준별 산학협력 기업 유형 69

〈표 II-29〉 인재수준별 산학협력 내용 70

〈표 II-30〉 인재수준별 산학협력 희망 기업 유형 71

〈표 II-31〉 인재수준별 산학협력 희망 내용 73

〈표 III-1〉 국가별 AI 인재양성 전략 82

〈표 III-2〉 AI 교육과정 구축을 위한 접근 전략 86

〈표 III-3〉 ARTIFICIAL INTELLIGENCE: IMPLICATIONS FOR BUSINESS STRATEGY 프로그램 개요 90

〈표 III-4〉 AI Ethics and Society Modules 개요 100

〈표 III-5〉 PGDip in Artificial Intelligence for Business 프로그램 개요 101

〈표 IV-1〉 정부조직법 107

〈표 IV-2〉 인적자원개발기본법 108

〈표 IV-3〉 인공지능 인재양성 지표 예시 110

그림목차

[그림 I-1] AI 인재 수준 및 유형 도출을 위한 연구 프레임 13

[그림 I-2] 연구 내용 및 방법 14

[그림 II-1] 인공지능 전공 교육과정의 구성 20

[그림 II-2] AI기술(알고리즘을 만드는 기술)의 큰 흐름 25

[그림 II-3] 현대 사회 신기술 인력 양성의 어려움 26

[그림 II-4] 국내외 인공지능 인력 부족에 대한 인식 27

[그림 II-5] AI 인재 수준 및 유형 도출을 위한 연구 프레임 37

[그림 II-6] AI 단계별 역량 체계도(안) 49

[그림 II-7] AI 인재 수준 및 유형(안) 52

[그림 II-8] AI 관련 학과의 핵심역량 키워드 군집 분석 결과 59

[그림 II-9] AI 관련 학과/학부 설립연도 추이 61

[그림 II-10] 지역에 따른 AI 인재수준별 2022학년도 학과/학부 개설 현황 63

[그림 II-11] 지역에 따른 AI 인재수준별 2022학년도 학과/학부 모집인원 현황 64

[그림 II-12] 지역에 따른 AI 인재수준별 2021학년도 학과/학부 모집인원 현황 시각화 65

[그림 II-13] 인재수준별 산학협력 기업 유형 69

[그림 II-14] 인재수준별 산학협력 내용 71

[그림 II-15] 인재수준별 산학협력 희망 기업 유형 72

[그림 II-16] 인재수준별 산학협력 희망 내용 74

[그림 III-1] Electrical Science and Engineering 전공 로드맵 88

[그림 III-2] Electrical Engineering and Computer Science 전공 로드맵 88

[그림 III-3] Computer Science and Engineering 전공 로드맵 89

[그림 III-4] 카네기 멜론대 머신러닝 학과 교육과정 91

[그림 III-5] 10년 간 AI 관련 컴퓨터과학 교과목 증가 추이 93

[그림 III-6] 칭화대 컴퓨터공학과 교육과정(AI-X) 96

[그림 III-7] 칭화대 AI 산학협력 생태계 97

[그림 III-8] 베이징대 컴퓨터공학부 교육과정 98

[그림 IV-1] 공유 대학의 수준과 모델 115

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