Part 1 생성형 AI의 이해와 AI 리터러시
Chapter 1 생성형 AI는 왜 교육을 바꾸는가
1.1 패러다임의 전환인가, 연속인가
1.2 예측형 AI에서 생성형 AI로: 교육과 평가의 변화
1.3 생성형 AI가 바꾸는 교육의 네 영역
1.4 교사 역할의 재구성
1.5 검색과 생성이 결합된 정보 환경
Chapter 2 인공지능의 역사와 발전
2.1 인공지능을 어떻게 이해할 것인가
2.2 인간의 지식을 규칙으로 표현하다
2.3 규칙을 입력하는 대신 데이터에서 학습하다
2.4 딥러닝은 표현을 학습한다
2.5 트랜스포머에서 대화형 생성 AI로
Chapter 3 머신러닝과 딥러닝의 원리
3.1 학습이란 무엇인가: 인간과 기계의 비교
3.2 세 가지 학습 유형
3.3 신경망의 구조와 작동
3.4 AI와 인간의 문제 해결 비교
3.5 교육적 함의
Chapter 4 AI 시대 교육자는 무엇을 배워야 하는가
4.1 왜 지금 AI 리터러시인가
4.2 리터러시 개념의 진화
4.3 AI 리터러시의 다면적인 모습
4.4 의인화의 함정
4.5 교육자를 위한 AI 리터러시: 매개자로서의 역할
4.6 메타인지 코치로서의 교사와 능동적 학습자로서의 학생

Part 2 생성형 AI의 작동 원리와 비판적 활용 역량
Chapter 5 언어 모델의 작동 원리
5.1 언어 모델의 작동 원리: 토큰화와 임베딩
5.2 Attention Is All You Need
5.3 사전학습과 미세조정
5.4 RLHF와 정렬 문제
5.5 멀티모달 AI의 등장
Chapter 6 프롬프트 설계와 교육적 활용
6.1 프롬프트란 무엇인가
6.2 효과적인 프롬프트의 구성 요소
6.3 교육 맥락별 프롬프트 전략
6.4 퓨샷 프롬프팅과 단계적 설명 요청
6.5 프롬프트 설계의 윤리적 고려
Chapter 7 할루시네이션과 AI 출력 평가
7.1 할루시네이션의 개념과 범위
7.2 그렇다면, 할루시네이션은 왜 발생하는가
7.3 교육에서 어떤 위험이 발생하는가
7.4 AI 출력은 어떻게 검증할 것인가
7.5 비판적 AI 리터러시를 위한 수업 설계
Chapter 8 편향과 공정성
8.1 AI 편향은 어디에서 생기는가
8.2 교육에서 편향은 어떻게 나타나는가
8.3 공정성은 무엇을 의미하는가
8.4 편향을 어떻게 줄일 것인가
8.5 교육자는 무엇을 살펴야 하는가
Chapter 9 교육 현장의 AI 도구 탐색
9.1 교육용 AI 도구는 어떻게 구분할 수 있는가
9.2 교수.학습을 지원하는 AI 도구
9.3 평가와 피드백에 사용하는 AI 도구
9.4 교육 행정을 지원하는 AI 도구
9.5 교육용 AI 도구를 선택하는 기준

Part 3 AI 시대 교육의 재설계와 교육자의 역할
Chapter 10 AI 시대의 학습 설계
10.1 학습 설계에서 달라지는 것과 달라지지 않는 것
10.2 AI를 수업에 통합하는 원리
10.3 AI와 협업하는 학습 활동
10.4 고차원적 사고를 유지하는 설계
10.5 수업 설계 점검
Chapter 11 평가의 재설계
11.1 AI 시대 평가의 위기
11.2 진정성 평가의 원리
11.3 과정에서 학습을 발견하기
11.4 AI 활용을 평가 안에 어떻게 포함할 수 있을까
11.5 학문적 정직성과 AI 정책
Chapter 12 디지털 격차와 교육 형평성
12.1 같은 도구가 같은 기회를 보장하지는 않는다
12.2 활용의 차이는 어떻게 교육 격차가 되는가
12.3 언어.문화와 접근성의 장벽
12.4 형평성을 고려한 수업 설계
Chapter 13 AI 시대 교육자의 정체성과 윤리
13.1 교육자의 역할은 어떻게 달라지는가
13.2 교육적 판단은 왜 윤리적 판단인가
13.3 함께 생각하고, 함께 배우는 교육자
13.4 불확실성 속에서 교육을 지속하기