ISO/IEC 17024 인공지능지도사 CBT 시험 안내
인공지능지도사 CBT 시험은 객관식 + 주관식으로 구성되어 있으며, AI 개념 이해부터 실전 응용 능력까지 평가합니다.
시험 구성
| 시험 단계 | 시험 방식 | 문항 수 | 시험 시간 |
|---|---|---|---|
| 1차 시험 (객관식) | 4지 선다형 | 40문항 | 40분 |
| 2차 시험 (주관식) | 서술형 + 응용 문제 | 20문항 | 40분 |
- 1차 시험: AI 개념과 원리 이해 중심
- 2차 시험: 응용력과 논리적 사고 중심
1. 시험 개요 및 출제 방식
✅ 1차 시험 (객관식) – AI 개념 및 원리 이해 평가
✅ 2차 시험 (주관식) – 응용 및 문제 해결 능력 평가
| 시험 단계 | 시험 방법 | 문항 수 | 시험 시간 |
|---|---|---|---|
| 1차 시험 (객관식) | 4지 선다형 | 40문항 | 40분 |
| 2차 시험 (주관식) | 서술형 및 응용 문제 | 20문항 | 40분 |
📌 1차 시험(객관식)은 AI 개념과 원리를 평가하는 문제로 출제됩니다.
📌 2차 시험(주관식)은 응용력과 논리적 사고를 평가하는 문제로 구성됩니다.
📌 2. 1차 & 2차 시험 출제 범위
시험 출제는 4개의 주요 카테고리로 구성되며, 각 카테고리별로 1차 객관식 & 2차 주관식 출제 비율이 다릅니다.
| 카테고리 | 1차 시험 (객관식) 출제 비율 | 2차 시험 (주관식) 출제 비율 |
|---|---|---|
① 인공지능 개요 & AI응용 | 22.5% | 40% |
| ② GPT개요 | 17.5% | 20% |
| ③ 프롬프트 활용 | 50% | 20% |
| ④ 인공지능 윤리 | 10% | 20% |
📌 1차 시험(객관식)은 기본 개념 및 원리를 중심으로 평가
📌 2차 시험(주관식)은 실제 AI 응용 및 문제 해결 능력 평가
3.시험 문제 형식 안내 (객관식 & 주관식 포함)
| 문제 유형 | 설명 |
|---|---|
| 객관식 (4지 선다형) | AI 개념, 원리, 기본 지식을 평가하는 문제. 사례 기반 및 응용력 평가 포함. 프롬프트 이론 및 실제 활용 사례 중심의 출제 비중이 높음. |
| 주관식 – 단답형 | AI 핵심 개념과 용어를 정확히 알고 있는지 확인. |
| 주관식 – 빈칸 채우기 | 주요 개념 및 정의를 이해하고 있는지 평가. |
| 주관식 – 서술형 | AI 응용 사례, 문제 해결 능력 및 윤리적 고려 사항을 설명하는 문제. |
객관식 문제는 AI의 개념과 원리를 이해하는 데 초점을 맞추며, 단순 암기형 문제를 넘어
사례 기반 응용 문제도 포함됩니다. 특히 프롬프트 이론 및 실제 활용 사례 관련 문제가 다수 포함됩니다.
주관식 문제는 개념 정의, AI 응용, 문제 해결 능력, 윤리적 판단 등을 종합적으로 평가하는 방식으로 구성되며,
프롬프트 엔지니어링 원리, 최적화 기법, 실제 적용 사례에 대한 서술형 문제도 출제됩니다.
4.문제 출제 예시
아래는 실제 시험과 유사한 예시 문제로, 시험 스타일을 이해하는 데 참고용입니다.
(1) 1차 시험 – 객관식 (4지 선다형)
Q1. 인공지능(AI)의 주요 목표는 무엇인가요?
- 인간 행동을 정확히 복제하는 것
- 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 개발하는 것 ✅
- 스스로 학습하고 자각하는 시스템을 만드는 것
- 단순히 계산 효율성을 향상시키는 것
Q2. AI가 금융 분야에서 사기 탐지에 효과적인 이유는 무엇인가요?
- 정적 규칙을 사용하여 이상 현상을 식별한다.
- 대규모 데이터를 분석하여 실시간으로 패턴과 이상 현상을 감지한다. ✅
- 수동 검증을 완전히 대체한다.
- 과거의 사기 사례를 감지하는 데만 설계되었다.
(2) 2차 시험 – 주관식 (서술형 & 응용형)
Q3. AI 기반 의료 진단 시스템이 환자의 X-ray 영상을 분석하여 폐 질환을 예측할 수 있도록 개발 중입니다. 적절한 AI 학습 방법과 그 이유를 설명하시오.
A: 지도학습(Supervised Learning)
이유: 입력(X-ray 영상)과 정답(폐 질환 여부)이라는 레이블된 데이터가 존재하므로, 지도학습이 적절합니다.
Q4. 다음 AI 사례별로 적절한 학습 방식(지도/비지도/강화학습)과 그 이유를 설명하시오.
- ① 고객 감정 상태를 예측하는 챗봇 → 지도학습: 감정 레이블이 있는 데이터로 학습
- ② 새로운 디자인 스타일 자동 생성 → 비지도학습: 정답 없이 패턴 탐색
- ③ 게임 내에서 AI가 점점 더 강해짐 → 강화학습: 보상을 통해 전략을 학습
5. 시험 준비 방법
- ✅ AI 개념을 단순 암기하기보다 실제 사례와 연결하여 이해하세요. 사례 기반 문제가 다수 포함되며, AI 기술이 어떻게 적용되는지 고민해보세요.
- ✅ AI 학습 방법(지도학습, 비지도학습, 강화학습)의 차이를 이해하고, 실생활 응용 사례와 연결해 학습하세요.
- ✅ 프롬프트 엔지니어링 개념과 활용 방안을 익히세요. 어떤 프롬프트가 더 효과적인지 분석하는 문제 유형이 포함됩니다.
- ✅ AI 윤리적 문제(데이터 편향, 프라이버시, AI 의사결정의 공정성 등)에 대한 개념을 이해하세요. 사회적 영향을 고려한 문제가 출제될 수 있습니다.
- ✅ 주관식 문제 대비를 위해 간결하고 핵심적인 답변을 연습하세요. 특히 빈칸 채우기, 서술형 문제에서는 핵심 용어를 정확히 기입하는 연습이 필요합니다.
