# data[].attributes.body
왜 그렇게 생각하나요?

# data[].attributes.body
문해력을 어느정도 키운 후 고학년부터 소프트웨어 교육을 본격적으로 도입하는 것이 나선형 교육과정을 위해 좋을 것 같습니다

# data[].attributes.body
마이크로비트와 햄스터봇 사용해보았습니다. 이 중 햄스터봇을 통해 아이들의 흥미도 유발함과 동시에 학생들이 직접 설정한 목표에 따라 코딩을 다양하게 할 수 있어 좋았습니다

# data[].attributes.body
티처블 머신을 활용한 인공지능 지도학습과 데이터 적용시키는 수업 도구를 활용해보았습니다.

# data[].attributes.body
이 문제를 해결하기 위해서 단계를 어떻게 구체적으로 계획해야 할까요?

# data[].attributes.body
학교급별로 연계성을 갖춘 인공지능 교육이 필요하다고 생각합니다. 또한 과목과 연계성을 갖춘 인공지능 융합 수업 또한 필요하다고 생각합니다.

# data[].attributes.body
저는 티처블 머신을 이용하여 자유낙하운동하는 물체의 단면적을 추론하는 수업을 해봤습니다. 학생들은 이 수업을 통해서 학습 데이터의 패턴을 인지하고 찾아가는 과정을 배울 수 있었다고 생각합니다.

# data[].attributes.body
이 문제를 더 작게 혹은 순서대로 나눌 수 있을까?

# data[].attributes.body
왜 그렇게 생각했는지? 기존 배웠던 내용과 연결할 수 있는 내용이 있을까?

# data[].attributes.body
코딩 카드 놀이 도구 등을 활용한다면 초등 1학년부터 수업 가능하다고 생각합니다. 초등의 경우 초등 저중학년의 경우 창체를 활용 및 중간 놀이 시간 활용 가능하다고 생각합니다.

# data[].attributes.body
인공지능 수업은 어느 정도 기본지식과 문해력을 갖춘 초등학교 고학년부터 도입하면 효과적일 것이라고 생각합니다.
하지만 아주 쉬운 패턴인식, 분해 같은 요소들은 유치부 활동에도 적용 가능할 것이라고 생각합니다.

# data[].attributes.body
피지컬 컴퓨팅 교구 : 비트브릭, 스파이크프라임, Ev3, 드론
순차 반복 코드를 다양하게 적용하여보았습니다. 특히 문제 해결을 위해 어떤 센서를 사용하는지 선택하여 코딩합니다.

# data[].attributes.body
왜 그렇게 해결했나요?

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그래서 너 생각은?
어떻게 생각해?
그래서 다음에는?
(단 문장으로 표현하기)

# data[].attributes.body
(문제를 해결하려면)그 다음엔 무엇을 해야 할까? 어떻게 하면 문제를 해결할 수 있을까?

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좀 더 효과적인 방법은 없을까? 라는 질문이 필요하다고 생각합니다.

# data[].attributes.body
제가 직접 수업한 것은 아니고 작년 6학년 학생을 대상으로 SW 교육 강사 수업이 있었을 때 아이들이 '햄스터로봇'을 활용하여 엔트리 활동을 하는 것을 보았습니다.

수업을 참관하고 보조하면서 느낀 점은 사교육과 상관없이 기본적으로 학생별 컴퓨팅 사고력이나 프로그래밍 잠재력이 천차만별로 다르다는 것과 학생들이 실제로 코딩을 경험하면서 가장 처음으로 기르는 것은 주로 '코딩 기능' 즉, 컴퓨팅 사고력의 구성요소 중 자동화( 프로그래밍 기술) 그 자체라는 것이었습니다.

그러나 저는 컴퓨팅 사고력의 핵심은 '추상화'라고 생각하는데, 추상화보다 기술을 먼저 습득하고 스스로 추상화하기 보다는 주어진 과제의 해결 답안을 그저 따라하며 외우는 식으로 접근하는 모습이 많이 보여 아쉬움이 남았습니다.

그렇지만, 이렇게 단순히 해결 과제를 따라하는 것을 반복하다보면 이를 통해서도 그 속도는 느리지만 조금씩 스스로의 '추상화' 능력을 길러가는 모습을 엿볼 수도 있어서 그 자체로서의 의미가 없지는 않다는 생각이 들었습니다.

# data[].attributes.headline
수업 너무 좋았습니다🙂

# data[].attributes.subject
수업 너무 좋았습니다🙂

# data[].attributes.body
저도 3학년을 가르치고 있는데 혹시 지니봇활용한 수업 지도안 공유해주실 수 있으신가요? 저도 아이들과 한번 해보고 싶네요💚

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제아무리 어려운 일도 작은일로 나누면 별로 어려울 것이 없다.

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인공지능교육은 지금처럼 모든 교과목에 융합 되는 것이 가장 좋을 것 같습니다. 그러나 꼭 정규 교과목으로 넣게 된다면  즐거운 코딩교육으로 유치부부터 하는 것이 좋다고 생각 합니다.

유아에게 가르치는 컴퓨팅사고력의 요소는 인지가가능사하면 순차적 사고력인것 같습니다.

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컴퓨팅사고력 요소중에서 추상화는 기본적인 문해능력 뿐 아니라 분해된 문제들 속에 내재되어 있는 패턴을 찾아내는 능력이 필요한데 이런 능력은 초등학교 고학년부터 가능할 것 같습니다.

# data[].attributes.body
초등학교 고학년(5-6)이라고 생각합니다. 지금은 실과 안에 소프트웨어 교육 시수가 일부 포함되어 있는데, 이를 인공지능 교육으로 아예 분화하여 가르치면 어떨까 생각합니다. 유아에게 가르치기 적합한 컴퓨팅 사고력 요소는 문제 분해라고 생각합니다. 길찾기처럼 시각적으로 분해하기 쉬운 문제를 제공한다면 유아에게도 분해하기 어렵지 않을 것으로 생각합니다.

# data[].attributes.body
그래서 핵심은?

# data[].attributes.body
- 가장 중요한 특징은 무엇일까요? 불필요한 부분은 무엇일까요?
- 발견한 특징이나 패턴에서 어떤 규칙을 찾을 수 있나요?

# data[].attributes.body
인공지능교육과 결합된 컴퓨팅 사고력 교과목은 중학교부터가 적당하다고 생각됩니다. 인공지능의 원리와 인식에 대해서는 수학적 요소를 이해하고 세상을 좀 더 넓게 바라보는 중학생쯤 되어야 할 것 같습니다.

유아에게 가르치기 적합한 요소는 문제 분해. 뭔가를 배우는 시기라 분해하면서 배우면 좋을 것 같습니다.

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이태환제 2언어 습득의 경우 

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이태환
제 2언어 습득의 경우 성장 나이에 따라서 아주아주 중요한 기간이 있다고 봐서 이른 시기부터 하는게 중요하다고 여기지만
컴퓨팅 사고력은 종합적 사고력이므로 다른 여러가지 사고방식을 경험 한 후에 배워도 충분하다고 생각합니다.
과목이 세분화되는 3-4학년이 지나 각 교과의 시각으로 다양한 관점에서 볼 수 있는 능력을 갖기 시작하는 5-6학년부터 시작하면 무리없이 시작할 수 있을 것이라 생각합니다.

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초등학교 3학년 때부터 도입이 되면 좋을 것 같습니다. 스마트기기를 활용하는 연령이 낮아지면서, 자연스럽게 많은 프로그램과 교구를 접하면서 컴퓨팅사고을 기를 수 있도록 하면
좋을 것 같습니다. 초등학교에서는 놀이 및 교과와 융합하여 진행하는 수업을 많이 활용하면 좋을 것 같습니다.

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햄스터로봇으로 미션을 해결하는 과정에서 문제해결력을 기를 수 있었습니다. 교구는 아니지만 구글 퀵드로우, 오토드로우, AI for oceans 등의 프로그램을 활용하여 인공지능 및 머신러닝에 대한 전반적인 이해를 높일 수 있었습니다.

# data[].attributes.body
문제해결방법을 프로그래밍으로 구현하려고 할 때, 구조를 가장 많이 생각해보라고 이것저것 물어봅니다. 어떤 부분에서 경우가 나누어지며, 어떤 부분에서 반복이 일어나는지, 어떤 부분이 재귀적으로 발생해야 하는지 찾아보며 전체적인 알고리즘을 짜도록 물어보면 학생들이 추상화, 단순화하여 문제를 바라보고 컴퓨터가 수행할 수 있도록 논리적인 명령들을 만들어낼 수 있도록 도와준다고 생각합니다.

# data[].attributes.body
레고 스파이크 프라임:
학생들이 구상한 내용을 직접 구현할 수 있다는 점에서 자동화 능력 신장에 기여할 수 있을것이라 생각합니다.

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아이들 단계와 수준에 맞는 프로그램을 사용할 수 있다면 초등학교 저학년부터 사용하는게 가장 좋다고 생각합니다.

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중학년(초등 4학년)에게 데이터 수집 및 활용에 대한 개념을 이해시키기 위하여, 학생들에게 설문지를 나누어준 후 데이터를 취합하는 과정과 표준화의 필요성을 알려주기 위하여 구글 폼과
엑셀을 활용하였습니다. 이러한 과정을 통해 데이터 수집 및 분석능력을 기를 수 있었습니다. 그리고 절차적 사고력을 길러주기 위하여 스택버거 보드게임을 활용했습니다.

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인공지능 교육이 정규 교육과정으로 들어오려면 고등학생부터 가능하다고 생각합니다. 프로그래밍이나 머신러닝 모델학습을 보면 기본적으로 고등학교 수학이 필요합니다. 또한, 인공지능 윤리 부분에는 단순히 옳고 그름의 문제를 떠나 데이터가 편향될 수 있으며 정보를 선별적으로 본인이 분별해내야 하기 때문에 중학생에게는 어렵거나 자칫 편중된 생각을 갖게 만들 수 있다고 생각합니다.

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도입 시기는 빠를수록 좋다고 생각합니다. 중고등학교와 같은 시기에 들어오면 아이들이 이전에 컴퓨팅 사고력을 기르기에 심적으로 새로운 교과목에 대한 부담이 생기고 이미 스마트폰 시대에 사는 아이들이기 때문에 컴퓨팅 사고력을 습득하기 좋은 환경이라고 생각합니다.

유아에게 가르치기 적합한 사고력 요소는 문제해결력일 것 같습니다. 퍼즐에서 길찾기와 같이 단순하면서도 스스로 문제상황에서 해결책을 찾는 것은 문제해결능력을 길러줄 수 있기 때문입니다.

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멘티멘터, 카훗, 패들렛, 구글드라이브(ppt, excel, 문서), 카더보드, 슬렉, 밴드, 카카오톡, ifland 등

여러 종류의 교구와 플렛폼을 사용해 보면서 학생들이 수업이 끝날때 쯤에는 힘들다고 말했으나 아주 즐거워하고 재미있어 했으며 특히 메타버스 안에서의 수업은 놀이처럼 즐거워 했습니다.

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아직 사용은 해보지 않았으나 초등학교 저학년 대상으로는 교육용 프로그래밍 언어로 주니어스크래치나 비스킷 사용해보고 싶습니다.

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마이크로비트, 햄스터봇, AI로봇핑퐁

자동화 능력 신장을 위해 사용했던 도구들입니다. 마이크로비트 같은 경우는 LED불빛이 있어 학생들의 흥미와 관심을 끌기 좋고 구성이 간단하여 코딩에 익숙하지 않은 친구들도 잘 따라합니다. 센서와 연결하면 코딩을 잘하는 친구들도 깊게 활용할 수 있어 제일 편합니다.
https://microbit.org/ko/

햄스터봇은 음악, 미술과 연결 지어 패턴 인식에 많이 썼는데요. (축구도 가능합니다) 코드 중 음을 만들 수 있어 음패턴을 조합하여 인식하게 하였고  지정펜을 옆에 부착하여 회전, 직진 등을 반복 사용하여 그림을 그릴 수도 있습니다.
http://hamster.school/ko/store/hamster.jsp

올해는 핑퐁을 써보려합니다.

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선생님들을 위한 수업 자료

micro:bit 활용 교수학습 설계

초등 만7세 - 만11세

잘 짜여진, 수정해서 사용할 수 있는 컴퓨팅 수업내용과 수업 자료들이 있습니다. 예술, 과학, 지리 등과 같은 다양한 분야와 융합되어있으며, 영국 KS2 교육과정 수준과 Code.org 의 초등 CS(컴퓨터과학) 기초 수준에 연결되어 있습니다.
초등학생용 수업 찾아보기
초중등 만11세-만14세

사이버 보안, 암호학, 창의 설계 프로젝트 등과 같은 컴퓨팅 기초 학습내용들을 다루며, 영국 KS3 교육과정 수준과 연관되어있는 다운로드 가능한 차시별 수업 자료와 학습자료들이 있습니다.
초중등학생용 수업 찾아보기

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손 안에 들어가는 컴퓨터인 BBC micro:bit 가 디지털 학습을 변화시키고 있습니다.

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이태환뚜루뚜루 사용해보았습니다

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이태환
뚜루뚜루 사용해보았습니다.
카드를 통해서 명령을 수행하고 반복적인 행동이 가능합니다. 뿐만 아니라 엔트리와도 연동되어 더 복잡한 기능을 수행할 수 있습니다.
조작이 직관적이고 쉬워서 바로 사용 가능하였습니다.
학생들이 알고리즘의 개념을 잘 습득하였습니다.

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엔트리
실과 교과서에는 엔트리를 이용해 만들 수 있는 가장 기초적인 프로그래밍이 나오는데, 먼저 이를 익혀 자동화 능력을 기를 수 있습니다. 또한 교사가 다양한 문제를 제공하여 학생들 스스로 해결하게 한다면 학생들 스스로 창의적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 이때 문제해결력이 길러질것으로 예상됩니다.

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기존의 교과목을 통폐합하거나 시수의 축소없이 정규교과로 들어오는 것은 시기상조라 생각합니다. 얼마안되는 시수만 확보해서 정규교과 확보라고 하는 것보단 기존 국어나 영어 또는 과학과 같은 시수에 준하는 수준으로 확보하던지 아니면 기존 교과를 활용하려는 전략으로 학교 현실과 보급의 시간 단축을 모두 고민해볼 필요가 있습니다.

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저는 솔직하게 초등에서 아이들에게 적용해본 결과 적어도 초등학교 4학년 이상은 되어야 한다고 생각합니다. 사실 초등학교 4학년도 빠르고 6학년정도가 되어야 문제를 분해하며 추상화과정을 통해 문제를 해결할 수 있는 능력이 신장되기 시작한다고 생각합니다.

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1. 피지컬 컴퓨팅 - EV3: 초음파, 터치, 컬러 센서와 같은 입력 부분과 모터, 스피커와 같은 출력 부분을 가르치는 과정에서 로봇 코딩을 활용했습니다. EV3로봇은 레고 회사에서 나온 제품으로 개당 가격은 꽤 나가지만, 레고 부품을 조립해서 아이들이 새로운 하드웨어를 만들 수 있다는 장점이 있으며 리뉴얼 되는 과정에서 블록기반 프로그래밍 언어부터 텍스트 기반 언어까지 활용해볼 수 있다는 장점도 있습니다.
2. 머신러닝 - 브라이틱스AI: 머신러닝에서 회귀, 분류, 군집 모델을 가르치는 과정에서 활용했습니다. 학생들이 직접 데이터를 찾아 전처리 단계를 거치고 학습 모델을 만들어 학습 시키고 예측 하는 등 일련의 과정을 스스로 해볼 수 있어 좋았습니다. 그러나 기본적으로 데이터에 대한 이해, 수학적 지식이 있어야 따라갈 수 있으므로 정규교육과정에서는 하지 못할 것 같고 한번 수업할 때 블록 수업으로 최소 2-3시간은 해야 합니다.

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어떤 것이 똑같고 어떤 것이 다를까?

다양한 사례에 대해 공통성을 뽑을 수 있게 도와주는 질문은 추상화를 자극하는 질문입니다.

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인공지능 교육은 중학교 2~3 학년부터 본격적으로 가능하다고 생각합니다. 어느정도의 인공지능 개념을 이해하고 실습하기 위해서는 문해력이 필요한데, 그 이하의 저학년 학생들은 문해력이 아직 부족한 것 같습니다. 따라서 초등학교~중1까지는 기본적인 문해력을 키우고, 중학교 2~3학년 부터는 프로그래밍 언어를 배우고 고등학교에서 실제 적용하여 프로젝트 실습 수업을 하면 좋을 것 같습니다.

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패턴인식, 문제 분해 같은 용어를 사용하면 아이들이 메타인지적으로 '아 내가 패턴을 분석하고 있구나', '복잡한 문제는 분해해서 풀고있구나' 라고 알 수 있을것 같습니다.

예를 들어 영어 수업에서 문법 수업을 할 때 문장들의 공통점과 차이점을 찾아보자~ 라는 말 보다는 a 그룹에서 보이는 패턴이 무엇일까? 라는 식의 단어를 사용하는게 더 좋을 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.
또한 수업을 하면서 '어려운 문제는 분해해서 생각하면 해결할 수 있다'는 믿음? 을 심어주기 위해서 '이 문제는 어려운데 어떻게 접근할 수 있을까?' 라는 발문을 '복잡한 문제는 분해해서 접근하면 쉬운데, 그렇다면 이 문제/문장은 어떻게 분해할 수 있을까?' 라고 바꿀 수 있을 것 같습니다.

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레고 마인드스톰 ev3를 중1 대상 동아리 활동이나 멘토링 활동으로 사용했습니다.
레고로 원하는 로봇 모양을 만든 다음 코딩하여 동작하는 교구입니다.
학생들이 원하는 모양과 부분별 기능을 추가하려고 하다보니까 추상화와 자동화를 능력을 성장하는데 도움을 준 것 같습니다.

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저희 학교에서는 1~3학년은 오조봇, 4~5학년은 햄스터봇, 6학년은 드론을 자주 사용합니다.

오조봇은 직접 그림과 색을 이용해 코딩을 하는 것이라 패턴인식에 매우 적합하며, 추상화 능력을 많이 신장시킬 수 있을 것 같으며, 햄스터봇과 드론은 주어진 미션을 해결하는 과정을 통해 문제해결력이 많이 길러질 것 같습니다.

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피아제의 구체적 조작기에서 벗어나기 시작하는 시기인 초등학교 6학년 ~ 중학교 1학년이라고 생각합니다.  CT의 요소 중 추상화가 이루어지기 위해서는 공통적인 요소를 추출해야 하는 것이 필요한데 이러한 사고를 이해하기 위해서는 논리적, 추상적 사고가 필요하다고 생각합니다.

유치원 학생이나 초등학교 저학년 학생들에게는 구체적인 사물에 대한 논리적 과정을 이해할 수 있기에 실제적인 사례를 활용한 구체적인 물체를 조작하여 규칙을 파악하는 연습을 많이 시켜야 한다고 생각합니다.

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컴퓨팅 사고력을 포함하여 인공지능 교육이 교과목의 형태로 들어온다면, 빠르면 초등학교 3학년부터가 아닐까싶다. 그 이유는 컴퓨팅 사고력 및 인공지능 교육이 이루어진다면 발표에서도 보았듯이 '나선형 교육과정'의 형태로 제시되어 점차 심화되는 것이 필요할 것이다.

그렇지만 현재 교육과정에서도 통합 교과를 1-2학년 단계에서 마치고 그 과정을 통해서 기본 학습 역량(예. 3R's)를 신장한 이후에 3학년부터 보다 세부 교과로 분화되듯이 학생들의 가장 기본적인 학습 역량 및 기초 지식이 쌓이고 그 토대를 기반으로 사고력 교육이 이루어져야 효과를 발휘할 것이라 생각한다.

물론 1-2학년 수준에 맞춰 놀이의 형태로 컴퓨팅 사고력 신장과 관련한 활동이 가능은 하겠지만, 놀이로서 익숙해지는 것과 정규 교과목의 형태로 들어오는 것은 다른 것이기에 3학년부터가 적절하다고 생각한다.

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초등학교 중학년(3~4학년)이 적합하다고 생각합니다. 1학년부터 6학년까지 모두 수업을 운영해봤는데 저학년은 한글 해득이 힘쓸 시기라 그런지 도구 조작은 물론 개념 이해가 어려워 수업 진행에 어려움이 많았고, 중학년부터는 개념도 적당히 이해하며 모둠끼리 협동학습도 원활하고, 간단한 교구 활용 수업이 가능했습니다.

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실제로 수업에 적용하신 두 선생님들 대단하십니다. ^^

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교구까지는 아니고 키프리스 사이트를 활용하였습니다. 컴퓨터 관련 발명에 관한 선행 기술 조사들을 통하여 자동화를 제외한 컴퓨팅 사고력의 구성 요소 향상에 유의미한 변화가 있었다고 봅니다.

# data[].attributes.headline
수업 너무 잘 봤습니다..! 궁금한 것은 

# data[].attributes.subject
수업 너무 잘 봤습니다..! 궁금한 것은 

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지니봇이 굉장히 흥미로운 교구인데,,, 두 분 선생님 계시는 학교에는 해당 교구가 이미 있는 것인지요 아니면 개인적으로 가지고 계시는 것인지 궁금합니다...!

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직접 수업해보신 영상을 보여

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직접 수업해보신 영상을 보여주셔서 너무 좋았습니다~~!!

# data[].attributes.headline
우와 벚꽃분위기 너무 좋습니

# data[].attributes.body
우와 벚꽃분위기 너무 좋습니다

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발표자료_김윤하이정민(0405)_최종확인

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1,2,3번 의견 자유롭게 작성해주세

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1,2,3번 의견 자유롭게 작성해주세요^^
감사합니다.

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세계 여러 나라의 AI 교육 동향

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세계 여러 나라의 AI 교육 동향