특히 문해와 관련하여, 4차 산업혁명시대 휴매닉스를 구성하는 3대 리터러시: 데이터 문해력 (data literacy), 기술문해력 (technological literacy), 휴먼문해력 (human literacy)이 제시되고 있다. 인공지능시대 학습자들은 빅데이터의 흐름을 관리하기 위해 데이터 문해를 필요로 하고, 그들의 기계가 어떻게 작동하는가를 알기 위해 기술 문해를 필요로 할 뿐만 아니라 인간존재로서 기능하기 위해 인문학, 의사소통, 디자인 설계(the humanities, communication, and design) 등 새로운 리터러시 역량을 함양할 수 있는 교육이 요구된다. 과거에는 자동화가 저숙련 노동에 대한 위협이었다면 오늘날은 의료 영상 해석, 법률연구수행, 데이터 분석을 포함한 고숙련(high-skilled) 기능의 상당 부분을 기계가 수행한다는 점에서 새롭게 휴매닉스 학습모델에 기반한 ‘로봇 프루프 (robot-proof)’교육 관심을 끌고 있다(Joseph Aoun, 2017). ‘robot-proof’ 교육은 최첨단의 정교한 인공지능도 충족시킬 수 없는 사회적 수요를 채우도록 하는 것으로 학습자들로 하여금 발명(invent), 창조(create), 발견(discover)하도록 새로운 길을 제시하는 휴매닉스 기반 학습을 의미한다. 사회에 귀중한 것을 발명하고, 발견하고, 창조할 창의적 마인드 셋과 마음의 유연성과 탄력성을 보정해 주는 휴매닉스(humanics) 기반의 새로운 학습전략이다. 이는 학습자들의 타고난 강점을 기반으로 역량을 증강시켜 나가는 것과 스마트 기계들이 인간 전문가들과 나란히 노동 시장에서 일할 수 있게 준비시키기 위한 새로운 교육전략이기도 하다.
인공지능시대의 학습자들에게는 빅데이터 흐름 관리를 위한 데이터 문해력, 기계 작동 원리 파악을 위한 기술문해력, 인간존재로 기능하기 위한 휴먼문해력 등의 역량을 키우는 교육이 필요하다. 학습자들이 사회적 수요 충족을 위해 발명,창조,발견할 수 있도록 길을 제시하는 휴매닉스 기반 학습인 '로봇 프루프' 교육도 관심을 끌고 있다. 이는 학습자들의 강점을 바탕으로 역량을 증강시키고 기계와 인간이 노동시장에서 함께 일하도록 준비시키는 교육전략이다.