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AI를 활용하여 우리 고장 인천의 환경 문제를 해결하고, 자원순환으로 나아가는 '새로운 길(Way)'을 아이들의 교실에서부터 시작한다는 의미

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매일 겪는 사용자의 경험, UX를 어떻게 바꿀 수 있을까

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매일 겪는 사용자의 경험, UX를 어떻게 바꿀 수 있을까

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쓰레기를 버릴 때 아주 잠깐 망설이는 3초의 순간을, 수업의 중심으로.

H-A-H 를 통해 수동적인 환경 보호 실천자에서 능동적인 자원순환 UX 설계자로 성장해가는 수업 여정

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아이들이 앱으로 판단했지만 여전히 애매한 물건, AI와 사람의 판단이 다르게 나온 물건, 오염 여부가 논쟁적인 물건

- 아무 데나 버리지 않고 판단 보류함에 넣고 학급회의 시간에 그 보류 데이터를 다시 꺼내 보기.

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3초 판단앱 프로토타입

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3초 판단앱 프로토타입

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아이들이 지금까지의 문제 발견, AI 아이디어, 인간 검증, 데이터 학습 경험을 바탕으로 실제 사용할 수 있는 앱의 형태를 바이브코딩으로 구상

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우리 교실에서 자주 나오는 물건들을 대상으로 작고 제한된, 그러나 수업적으로 의미 있는 AI 모델 만들어 보기.

교실 안에서 실제로 버려지는 물건을 사진 찍고 우리반 만의 작은 데이터 셋을 만들고 Teachable Machine에 넣어 간단한 이미지 분류 모델 학습함.

그러나 그 과정에서  사진의 각도나 배경, 조명에 따라 엉뚱한 결과가 나올 수 있다는 것도 경험하며  AI의 한계를 직접 경험.

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AI 이미지 분류의 원리를 쉽게 이해하도록 블록코딩 활동을 진행하기

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AI가 사진을 보고 어떻게 분류하려고 하는지 감각적으로 이해하기 위해 간단한 이미지 분류 구조를 체험함.

AI는 빠른 1차 판단을 도와줄 수 있지만, 최종 판단은 사람이 해야 함을 깨닫는 과정이며 Human-AI-Human이 기술 설명이 아니라 실제 경험으로 연결되는 순간

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 Human, AI가 제안한 아이디어를 사람이 다시 검증

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 Human, AI가 제안한 아이디어를 사람이 다시 검증

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첫 번째 딜레마: “쉬는 시간 10분, 씻어서 버릴 것인가?”
두 번째 딜레마:  랭킹 대시보드

세 번째 딜레마:  AI의 차가운 정답과 인간의 맥락

AI가 빠르고 유용할 수는 있지만, 최종 책임은 인간이 져야 한다.

토론 기준: 실천 가능성 / 환경 효과 / 지속 가능성 / 공동체성 으로 AI아이디어 재검토

AI가 제안한 것을 그대로 수용하는 학생이 아닌, AI의 제안을 인간의 기준으로 편집하고 판단하는 설계자로 행동하기

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AI에게 어디까지 권한을 줄까?

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AI에게 어디까지 권한을 줄까?

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AI, 아이디어를 넓혀주기

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AI, 아이디어를 넓혀주기

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쓰레기를 잘못 버리는 문제를 줄이려면 어떤 방법이 있을까? 의 질문에 대한 AI의 그럴듯한 답변들을 살펴보기.

“쓰레기를 잘 버리자”에서 “어떤 기능이 있으면 우리가 더 잘 판단할 수 있을까?”

AI를 정답을 말해 주는 선생님이 아니라, 아이들의 사고를 넓혀 주는 아이디어 조력자로 활용

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아이들은 AI를 통해 더 많이 생각했고, AI의 한계를 통해 더 깊이 판단했으며, 자신들의 생활 문제를 직접 설계할 수 있다는 자신감을 형성.

버리는 순간을 그냥 지나치지 않고, 질문으로 바꾸고, 데이터로 남기고, AI와 함께 넓히고, 사람의 기준으로 다시 판단하는 힘.

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AI와 데이터로 실천하는 학교 자원순환 UX 개선 프로젝트 대시보드

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‘우리가 겪는 작은 불편함’ 속 자주 등장한 분리배출 문제는 “착한 마음이 부족해서 생기는 문제”가 아니라, 짧은 시간 안에 제대로 판단하기 어려운 UX의 문제일 수 있다.

아이들이 실제로 겪은 불편함을 출발점으로 삼은 “H” 인간 중심의 문제 발견

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쓰레기의 이동 경로 살펴보기

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쓰레기의 이동 경로 살펴보기

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수도권의 생활폐기물 처리는 더 이상 남의 일이 아니며, 우리 인천이 바로 직면한 문제인 수도권매립지 문제로 연결된다.

“그럼 우리가 쓰레기를 버리는 순간을 바꾸면, 우리 고장의 자원순환도 바꿀 수 있지 않을까?”

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실제 운영 데이터를 바탕으로 우리 교실의 자원순환 UX를 계속 개선

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실제 운영 데이터를 바탕으로 우리 교실의 자원순환 UX를 계속 개선

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그리고 그 결과는 다양한 산출물의 형태로 정리되어 공유됨.

이 수업은 한 번 하고 끝나는 환경 캠페인이 아니라, 아이들이 문제를 발견하고, AI로 아이디어를 넓히고, 사람의 기준으로 검증하고,

데이터를 누적하고, 이를 바탕으로 교실 속 장면을 바꾸는 작은 생태계.