이번 글에서는 디지털화의 대변혁의 현대를 살아가는 사람들에게 반드시 필요한
소양인 디지털 리터러시의 종류와 변화에 대해 알아보도록 하겠다.
| - 목 차 - |
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Literacy란? 디지털 리터러시(Literacy)의 변화 |
Literacy란?
Literacy는 일반적으로 읽고 쓰는 능력, 즉 글자를 이해하고 정보를 해석하며
의사소통하는 능력을 의미합니다. 그러나 최근에는 이 개념이 확장되어 다양한
영역에서의 지식과 기술을 포함하게 되었습니다. 이러한 확장된 개념에서는 각각의
영역에 대한 이해와 능력을 나타내기 위해 '리터러시(literacy)'라는 단어가
사용됩니다. 예를 들어, 디지털 리터러시는 디지털 기술을 이해하고 사용하는
능력을 의미합니다.
디지털 리터러시(Literacy)의 변화
이러한 디지털 리터러시는 시간이 지남에 따라 지속적으로 발전하였고,
컴퓨터 리터러시에서 현재의 AI 리터러시까지 여러 단계를 거쳐 왔습니다. 이러한
변화를 간략하게 요약하면 다음과 같습니다.
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컴퓨터 리터러시 (Computer Literacy):
초기에는 기본적인
컴퓨터 사용 능력이 중요한 요소였습니다. 이 단계에서는 워드 프로세서,
스프레드시트, 이메일 등과 같은 기본적인 소프트웨어 사용법을 익히는 것이 주요
목표였습니다.
인터넷 리터러시 (Internet Literacy):
인터넷의 등장과 성장으로 디지털 리터러시의 범위가 확장되었습니다.
인터넷 리터러시는 웹 브라우징, 검색 엔진 사용, 온라인 커뮤니케이션 등 인터넷을
효과적으로 활용하는 능력을 의미합니다.
정보 리터러시 (Information Literacy):
정보가 쉽게 접근할 수 있는 시대에는 정보를 찾아내고, 평가하고, 활용하는
능력이 중요해졌습니다. 정보 리터러시는 정보를 구별하고, 가치있는 정보를
선별하며, 합리적으로 사용할 수 있는 기술을 포함합니다.
미디어 리터러시 (Media Literacy):
디지털 미디어가 다양해지면서 미디어 리터러시가 중요해졌습니다. 이는
이미지, 비디오, 텍스트 및 오디오와 같은 다양한 형식의 콘텐츠를 생산하고,
소비하고, 해석하는 능력을 포함합니다.
프로그래밍 리터러시 (Programming Literacy):
프로그래밍 리터러시는 컴퓨터 언어를 이해하고, 코드를 작성하고, 문제를
해결하는 능력을 의미합니다. 이는 컴퓨터 과학 및 기술을 통한 창의적 해결책을
찾는 능력이 포함됩니다.
데이터 리터러시 (Data Literacy):
데이터 리터러시는 대량의 데이터를 수집, 처리, 분석 및 시각화하는 능력을
포함합니다. 이는 데이터 분석 및 통계적 추론을 이해하는 것뿐만 아니라, 빅
데이터 시대에 필요한 정보를 얻어내고 사용할 수 있는 능력을 의미합니다.
AI 리터러시 (AI Literacy):
최근에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 급속도로 발전하면서 AI
리터러시가 중요해졌습니다. AI 리터러시는 인공지능의 기본 원리와 구조를
이해하고, AI 기술을 적용하여 문제를 해결하는 능력을 포함합니다. 이는
인공지능과 머신러닝 알고리즘을 효과적으로 사용하고, 그 결과를 해석하며,
윤리적인 측면을 고려한 의사결정을 하는 능력을 의미합니다.
글을 마치며...
컴퓨터 리터러시부터 AI 리터러시까지 디지털 리터러시의 변화는 지속적으로
발전하고 있습니다. 따라서 개인과 조직은 이러한 변화에 맞춰 지식과 기술을
습득하고, 적응해야 할 필요가 있습니다. 또한 교육 및 연구 분야에서는 이러한
변화를 감안한 커리큘럼과 정책을 개발하여 사회 전체의 디지털 리터러시 수준을
높이는 데 기여할 수 있습니다.