조작 변인 중심 탐구: 머신러닝 실험에서 조작 변인만을 활용해 참여자가 직접 데이터·모델을 설계·검증하도록 설계, 통제 변인에서 오는 제약을 최소화하여 탐구의 자유도 극대화함.

집단지성 활용: 협업 기반 문제 해결 과정을 통해 머신러닝 결과를 넘어서는 창의적 통찰을 이끌어내고, 다양한 시각을 융합해 새로운 해결 방안을 도출하도록 유도함.

기본 재료를 활용한 머신러닝 데이터 수집

종속 변인(비행 성능): 비행시간 X 비행거리

조작 변인(여러 가지): 무엇이 있을까요?

역할 분담

고리 준비: 도화지를 이용해 고리 2개를 자른다. 한 고리는 앞쪽, 다른 고리는 뒤쪽으로 사용한다. 고리를 원형으로 말아 양 끝을 테이프로 붙여 원 형태 유지한다.

스틱 조립: 빨대 앞뒤 끝에 각각 두 고리를 부착한다.

완성 확인: 앞뒤 고리 모두 원형을 잘 유지하고 중심이 맞도록 조정한다. 비행 시 좌우로 비틀림이 없도록 부착 위치를 맞추는 것이 중요하다.

데이터 수집 및 발사: 고리 비행기의 변수로 선정한 값들을 측정하여 기록하고, 5회 발사한 평균값을 비행 성능으로 기록한다.

추가 제작: 변수로 선정한 값들을 달리하여 다양한 형태의 고리 비행기를 제작해보고, 4)와 같은 방법으로 데이터를 수집한다.

주소: https://www.quizn.show/pbd/info/editForm.do

PIN: 0597977

조작 변인 설정하기

통제 변인 설정하기

주제: (독립변인)을 활용한 (종속변인) 검증

종속변인:

독립변인:

결과해석:

(머신러닝 결과 사진 첨부)

주제: 건강 상태를 알면 당뇨병을 예측할 수 있을까?

종속변인: 당뇨병을 예측

독립변인: 건상 상태를 나타내는 지표(임신 횟수, 혈당, 이완기 혈압, 팔 삼두근 뒤쪽의 피하지방 측정값, 혈청 인슐린, 체질량 지수, 당뇨병 가족력, 나이, 당뇨병 여부)

결과해석:

(머신러닝 결과 사진 첨부)