프롤로그 5

제1장 AI 세대의 등장, Z세대 이후 아이들의 학습 특징
1. 디지털 네이티브를 넘어 AI 네이티브 17
2. 검색보다 생성, 사고방식의 변화 21
3. 집중력, 창의력, 탐구 방식의 변화 26
4. AI 네이티브가 학교에 던지는 질문들 32

제2장 AI와 함께 성장하는 학생들의 역량 지도
1. 미래 핵심역량, 문제해결, 생성적사고, 협업 41
2. 인간 고유 역량의 재조명 47
3. AI와 함께할 때 더 강해지는 인간 능력 60
4. 메타인지, AI 시대의 진짜 학습력 73
5. AI 역량의 기초, 프롬프트 리터러시 77
6. AI 시대 학생 역량 지도의 결론 82

제3장 교사의 역할은 어떻게 변하는가
1. 교사의 역할은 사라지는가, 재탄생하는가 89
2. 지식 전달자에서 프롬프트 디자이너로 94
3. 학습코치, 멘토로서의 새로운 정체성 98
4. AI와 협업하는 교사 업무의 재구성 100
5. 교사와 AI의 협력 모델 102
6. 교사의 전문성은 더 필요해진다 104

제4장 AI 기반 맞춤형 학습의 실제
1. 모든 학생이 같은 속도라는 전제의 종말 109
2. AI가 학생을 어떻게 이해하는가 112
3. 학생 맞춤 학습 경로 생성, AI 튜터의 핵심 기능 115
4. AI 기반 피드백의 변화, 즉각, 개별, 구체 118
5. AI 맞춤 학습의 실제수업 사례 121
6. 맞춤형 학습의 장점과 한계 124

제5장 교실 수업의 변신. 실전 사례
1. AI는 어떻게 교실을 바꾸고 있는가 131
2. AI 튜터를 활용한 수업, 혼자하는 학습의 진화 134
3. 프로젝트 기반학습(PBL)의 진짜 변화 138
4. 실시간 분석수업, 데이터기반 수업의 탄생 141
5. AI와 토론, 질문이 결합된 수업. 144
6. 학생 주도 수업의 확장 147
7. 학교 현장의 실제 변화 요약 150

제6장 교육에서 활용되는 주요 AI 기술이해
1. 교육을 다시 설계하는 기술 혁명 155
2. 생성형 AI, 학습 도구의 최전선 158
3. 학습 분석 기술(Learning Analytics) 162
4. 적응형 학습 엔진(Adaptive Learning Engine) 165
5. 교육용 에이전트(튜터 봇) 168
6. 멀티모달 AI, 텍스트를 넘어 모든 학습자료를 이해하는 시대 172
7. 생성형 평가(Generative Assessment), 미래 평가의 중심이 되다 176
8. 교육 기술의 융합 AI + VR/AR + 메타버스 + 로보틱스 179
9. 기술이 아니라 학습 경험을 바꾸는 힘 183

제7장 학습 데이터의 힘과 윤리
1. 학습 데이터 189
2. 학습 데이터는 어떻게 AI를 똑똑하게 만드는가? 192
3. 데이터가 교사에게 제공하는 새로운 매력 196
4. 그러나 데이터에는 그림자도 있다 199
5. 학생 데이터 프라이버시, 가장 중요한 교육권 202
6. 국제기준, 세계는 어떻게 보호하고 있는가 206
7. 학교 현장에서 실제 벌어지는 윤리 문제들 209
8. 윤리적 AI 교육을 위한 7가지 원칙 214
9. AI 교육에서 윤리는 기술이 아니라 신뢰의 문제 218

제8장 대학의 변화. 전공과 디그리의(Degree) 재구성
1. 대학은 더이상 지식기관이 아니다 225
2. 전공의 붕괴, 직업이 더 빨리 변하는 시대 229
3. 새로운 형태의 전공, 모듈형·트랙형·경험형 전공의 등장 233
4. 디그리(degree)의 재발명, 4년 학위의 시대가 끝난다 242
5. 대학은 더 이상 학생의 출발점이 아니다, 평생학습의허브로 변신 246
6. AI는 대학 수업 방식을 완전히 재설계한다 250
7. 대학 입시의 미래, 평가 기준이 전면 재구성된다 260
8. 대학의 핵심 정체성은 어떻게 바뀌는가? 264
9. 대학이 생존하기 위해 필요한 7가지 전략 268