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영어

This study examines the core competencies of information education in the 2022 Revised National Curriculum and explores strategies for linking them with university-level AI and data-based liberal arts courses. The analysis shows overlaps in computational thinking, data literacy, and AI ethics, but also identifies differences in objectives, teaching methods, and assessment. Regional disparities in secondary education were found to deepen learning gaps at the university level. To address this, four strategies are proposed: securing vertical alignment, building a competency-based framework, fostering teacher–professor collaboration, and introducing bridge programs. These findings provide implications for competency-based education in the digital era.

한국어

본 연구는 2022 개정 교육과정의 적용에 따라 강화되는 초·중등 정보교육의 핵심 역량을 분석하고, 이를 대 학의 AI·데이터 기반 교양교육과 비교하여 교육과정 간 연계 방안을 모색하였다. 연구 결과, 두 교육 단계는 컴 퓨팅 사고력, 데이터 리터러시, AI 윤리 등 일부 내용 요소에서 중첩되나, 교육 목표와 수업 방식, 평가 체계에 서 차이가 나타났다. 특히, 중등 정보교육 이수 경험의 지역·학교 간 편차는 대학 진학 후 학습 격차로 이어질 수 있음을 확인하였다. 이에 따라 본 연구는 ① 교육과정 간 수직적 정합성 확보, ② 공통 핵심 역량 기반 프레 임워크 구축, ③ 교사-교수 협력 체계 마련, ④ 맞춤형 브릿지 교육 도입을 핵심 전략으로 제안하였다. 이러한 논의는 AI 시대 핵심 역량 중심 교육 실현을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.