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영어

This study identifies the types of Artificial Intelligence (AI) risks encountered by elementary school students in educational settings and proposes a human-centered AI ethics education framework. The identified representative risks include: (1) excessive collection and surveillance of learning and behavioral data; (2) bias and unfair evaluations or recommendations; (3) academic dishonesty and the weakening of critical thinking driven by generative AI; (4) exposure to inaccurate information and false content; and (5) impairments to emotional and social development, particularly concerning emotion-interactive AI. This study establishes educational objectives encompassing knowledge, awareness, attitudes, and practical competencies, while presenting a curriculum structured around risk-specific modules. Furthermore, the study suggests diverse pedagogical strategies, such as case and scenario-based discussions, participatory norm design, reflective emotional journaling.

한국어

본 연구는 초등학생이 교육 현장에서 직면하는 인공지능(AI) 위험 유형을 도출하고, AI 위험을 회피의 대상으로만 보지 않고 비판적 사 고와 공감, 책임 의식을 기르기 위해 인간중심의 AI 윤리교육 프레임 워크를 제안하였다. 대표적인 위험은 ① 학습·행동 데이터의 과도한 수집과 감시, ② 편향과 불공정한 평가·추천, ③ 생성형 AI 기반 학업 부정과 비판적 사고 약화, ④ 부정확한 정보·허위 콘텐츠 노출, ⑤ 감 정교류 AI를 포함한 정서·사회성 발달 저해로 나타났다. 이에 따라 지 식–인식–태도–실천 역량을 포괄하는 목표를 제시하고, 위험 유형별 모듈을 중심으로 한 교육 내용을 제시했다. 또한 사례·시나리오 기반 토의, 학생 참여형 규범 설계 및 정서적 성찰 일지, AI 윤리 행동 포 트폴리오 등을 교수·학습 방안으로 제시하였다.