지식샘터

 [음미체에도 인공지능을 활용한 수업을!]

본 강의는 학교 수업에 직접 적용하여 학생들이 다양하게 체험할 수 있는 온라인 플랫폼을 알아보는 강좌입니다. 

특히 음악, 미술, 체육 분야에서의 인공지능 활용 수업 방안이 담겨 있습니다.

Gaugan2, 페탈리카 페인트 등의 미술 플랫폼, 두들 바흐와 송 메이커, coucou 등의 음악 플랫폼, Move mirror 등의 체육 플랫폼까지 다루고 있습니다.

그림을 그리고 채색하고, 음악을 작곡하고 감상하는, 나아가 체육 활동을 어떻게 인공지능과 연계할것인가에 대해 생각해 볼 수 있는 시간을 만들어보려고 합니다.

최신의 기술이 가득 반영된 인공지능 활용 수업 방안을 알려드립니다.

컴퓨터를 전공한 서울시교육청 연구회소속 교사 두명이 야심차게 준비했습니다.

어려운 코딩이 아닌, 마우스로 쉽게 배우는 인공지능 오렌지3 강의입니다.

비전공교사들도 인공지능을 이해하고 모델을 만들 수 있고 가르칠 수 있습니다.

SETP 별로 시리즈 강의를 하려고 기획했습니다. 이번 강의는 SETP 2입니다.

강의 특성상 실습이 많으므로 듀얼 모니터를 추천합니다.

#SETP2 (2시간*2회) - 이론30 실습70%
         첫날은  분류, 데이콘을 이용하여 와인분류
         둘재날은 기계학습, 회귀, 회귀평가, 데이콘을 이용하여 따릉이 예측,  전복순살의 무게를 맞혀봐

선생님들의 반응이 좋으면 SETP 4...그 이상까지 기획하고 있습니다.
많은 기대바랍니다.

AI와 더불어 중요해지고 있는 센서! 센서 중심에는 피지컬컴퓨팅 수업이 있습니다!!

기존에 많이 활용했 던햄스터봇이나 오조봇과 다르게 직관적으로 센서의 기능을 알아 볼 수 있고 여러가지 AI 블록의 활용이 쉬워진 할로코드를 활용한 여러가지 프로그램을 함께 만들어보도록 하겠습니다.
또한 교실에서 어떻게 적용하고 동아리에서는 어떻게 활용하면 좋을지 함께 이야기 나눠보도록 하겠습니다. 
 
< 주 의 ! >
이번 할로코드 수업에는 할로코드가 반드시 필요합니다!!  각 시도 SW교육지원센터에서 할로코드 대여가 가능하오니 강의전 미리 대여해서 강의에 참석해주시기 바랍니다 .^^

안녕하세요. 선생님.

본 연수는 소프트웨어교육에서 사용할 수 있는 인공지능 관련 프로그래밍에 대해 실습을 해보는 연수입니다.
선생님께서는 이 연수를 통해 인공지능에 대한 원리를 이해할 수 있으며, 실생활 인공지능 프로그래밍 만들어 볼 수 있습니다.

본 강의는 기능 실습 위주의 3차시 강의로 구성되어 있습니다.
차시별 강의 일정을 꼭 확인하시고, 강의와 관련하여 궁금한 점이 있으면 Q&A 게시판에 올려주세요.
감사합니다.

2025년부터 교육과정에 도입되는 인공지능!

다가오는 변화에 우리는 이왕이면 즐겁게 준비하면 어떨까요?

인공지능 함께 놀아보며 너무 어렵게 느껴졌던 인공지능 교육이 조금은 가까워질거에요.

이번 수업은 엔트리를 통해 인공지능에 대해 즐겁게 배우는 연수입니다.

인공지능이 무엇인지 모르시겠다구요? 블록코딩이 어렵다구요? 저와 차근차근 함께 가보면 어떨까요? ^^

< 함께 만들 작품 >
 - 나만의 스노우앱 어플 만들기
 - 사람의 수를 세워주는 프로그램 만들기
 - 자율주행 원리를 알아보기
 - 감정을 인식하는 AI 프로그램 만들기
 - 마음을 따듯하게 해주는 AI 프로그램 만들기

인공지능을 재미있게 가르치고 싶으신 선생님을 위해 준비했습니다. 재미난 인공지능 프로그램을 교과별로 수업 속에 풀어낸! 놀면서 배우는 인공지능 놀이 수업 사례를 보여드리고, 함께 실습 해보는 강의입니다. 지금 가장 집중하고 있는 인공지능교육!!! 보고 해보고 내 수업으로 만들어보아요~

 [음미체에도 인공지능을 활용한 수업을!]

본 강의는 학교 수업에 직접 적용하여 학생들이 다양하게 체험할 수 있는 온라인 플랫폼을 알아보는 강좌입니다. 

특히 음악, 미술, 체육 분야에서의 인공지능 활용 수업 방안이 담겨 있습니다.

Gaugan2, 페탈리카 페인트 등의 미술 플랫폼, 두들 바흐와 송 메이커, coucou 등의 음악 플랫폼, Move mirror 등의 체육 플랫폼까지 다루고 있습니다.

그림을 그리고 채색하고, 음악을 작곡하고 감상하는, 나아가 체육 활동을 어떻게 인공지능과 연계할것인가에 대해 생각해 볼 수 있는 시간을 만들어보려고 합니다.

최신의 기술이 가득 반영된 인공지능 활용 수업 방안을 알려드립니다.

메타버스 플랫폼 ZEP, 그 밖의 SW/AI도구를 활용한 수업, 평가까지! 
막연히 생각하면 어려울 수 있는 메타버스를 ZEP의 기초부터 차근차근 알아갈 수 있는 강좌입니다.
또한 ZEP과 더불어 다양한 SW/AI 평가 도구를 소개하고 이를 수업에 활용하고 적용하는 방법, 평가 등을 소개합니다.

다양한 에듀테크 활용 수업 나눔을 통해 더욱 풍부한 수업을 구성하고자 하는 선생님들은 꼭! 신청해주세요!

컴퓨터를 전공한 서울시교육청 연구회소속 교사 두명이 야심차게 준비했습니다.

어려운 코딩이 아닌, 마우스로 쉽게 배우는 인공지능 오렌지3 강의입니다.

비전공교사들도 인공지능을 이해하고 모델을 만들 수 있고 가르칠 수 있습니다.

SETP 별로 시리즈 강의를 하려고 기획했습니다. 이번 강의는 SETP 1입니다.

강의 특성상 실습이 많으므로 듀얼 모니터를 추천합니다.

#SETP1(2시간*2회) - 이론50% 실습50%
          첫날(7월13일(수))은  오렌지3 설치, 기본사용법,  데이터, 시각화            
          둘째날(7월14일(목))은 분류(붓꽃 분류), 평가


#SETP2(2시간*2회) - 이론30 실습70%
         첫날은 기계학습, 회귀, 회귀평가, 데이콘을 이용하여 따릉이 예측,  전복순살의 무게를 맞혀봐
         둘째날은 분류, 데이콘을 이용하여 와인분류, 숫자 이미지 분류


선생님들의 반응이 좋으면 SETP 4...까지 기획하고 있습니다.
많은 기대바랍니다.

2025년부터 교육과정에 도입되는 인공지능!

다가오는 변화에 우리는 이왕이면 즐겁게 준비하면 어떨까요?

이번 시간에는 인공지능 머신러닝을 이해하고 엔트리블록을 활용하여 머신러닝을 직접 체험해보겠습니다.

앱 인벤터를 학급 학생들과 함께 하기 위한 간단한 실습까지 2차시에 걸쳐 이루어지는 강좌입니다. 

대면 수업에 알맞게 학생들과 함께 할 수 있는 어플리케이션을 만들어보는 활동 중심으로 이루어져있습니다.

블록 코딩으로 앱을 만들 수 있는 앱 인벤터 기초를 익히는 시간입니다. 교사가 직접 학생들과 함께 할 수 있는 앱 인벤터의 기초 소개 강의 및 실습 중심으로 이루어질 예정입니다.  본 강좌를 통해 앱 인벤터에 쉽게 접근할 수 있고 직접 자신이 원하는 화면을 구성하여 간단한 기능을 구현할 수 있습니다.
특히, 앱 인벤터와 인공지능이 만나 인공지능이 프로그램을 만들어보는 앱 인벤터 코딩을 실습할 수 있습니다.
앱 인벤터에 대해 잘 모르시는 경우에도 2차시 강좌를 통해 학생들과 함께 실제 수업에서 활용할 수 있는 단계로 나아가실 수 있도록 기획하였습니다.

*  MIT AI2 Companion 어플리케이션을 활용합니다.
(아이폰, 삼성 모두 가능)

애저 머신러닝 스튜디오의 기본 기능을 익히고 인공지능수업에 활용할 수 있는 방법에 대해서 알려드립니다. 또 애저 머신러닝 스튜디오의 다양한 부가기능을 통해 효과적인 인공지능 수업 방법에 대해서 지도합니다.

애저 머신러닝 스튜디오는 파워 비아이, 파워 오토메이트, 파워 앱스, 파워 버쳐 에이전트와 통합하여 사용할 수 있습니다. 그리고 모든 서비스는 팀즈에 게시하여 사용할 수 있습니다. 따라서 단순선형회귀분석 알고리즘을 사용하여 매우 간단한 인공지능모델을 만들고 파워앱스로 앱을 만든 뒤 파워 오토메이트로 애저 인공지능모델과 파워앱스의 앱을 연결합니다. 이를 통해서 초간단 인공지능앱서비스를 구축할 수 있습니다.

2025년부터 교육과정에 도입되는 인공지능! 다가오는 변화에 우리는 조금 더 즐겁게 준비하면 어떨까요 ~ ?

여러가지 인공지능이 들어간 프로그램으로 함께 놀아보며 너무 어렵게 느껴졌던 인공지능 교육이 조금은 가까워 질거에요.

이번 수업은 인공지능에 대해 함께 공부하며 여러 프로그램 및 티처블 머신을 활용해서 어떻게 인공지능수업을 준비할지 고민해보는 연수입니다. 

인공지능이 무엇인지 모르시겠다구요? 블록코딩이 어렵다구요? 우선 이번 연수를 통해 코딩없이 인공지능 수업을 준비해보자구요!

[함께 만들어볼 프로그램 ]

- 퀵드로우 활용 [인공지능이란 무엇인가] 인공지능 제시하기
- 오토드로우를 활용하여 [초현실주의 미술] 인공지능 협업 작품 만들기
- 두들 바흐를 활용하여 [음악융합] 인공지능 프로그램을 만들기
- 티처블머신을 활용하여 머신러닝 프로그램을 만들기

[지오지브라로 로지스틱 회귀곡선 또는 k-NN 알고리즘을 구현해 색상분류를!]

[Ⅰ과 Ⅱ에 비해 Ⅲ의 실습 난이도가 다소 높습니다. 지오지브라에 익숙해진 뒤 수강하길 추천드립니다.]

본 강의는 지오지브라를 활용해 로지스틱 회귀곡선 또는 k-NN 알고리즘을 구현하고 색상을 분류하는 실습하는 강의입니다.

특히 인공지능 기초 수업에서 학생과 직접 수행해 볼 수 있는 수업 방안이 담겨 있습니다.

실습(3시간)

수준: 고등학교 진로선택교과 인공지능 수학(고2~3)

소프트웨어: 지오지브라

교과서: 인공지능 기초, 3단원 (출판사 무관)

핵심단어: 분류, 로지스틱 회귀곡선, k-NN 알고리즘, 가중치, 지도학습, 인공지능, 기계학습

실습순서:

1. 색을 랜덤하게 생성하고 이를 빨강, 파랑, 녹색 중 하나로 저장합니다.

2. 랜덤하게 생성된 색의 RGB와 저장된 색의 RGB를 비교합니다.

3. 로지스틱 회귀곡선을 이용해 색상을 분류합니다.

4. k-NN 알고리즘을 이용해 색상을 분류합니다.

5. 거리의 역수를 이용해 k-NN 알고리즘에 가중치를 부여합니다.

[지오지브라로 추세선부터 최적화까지!]

본 강의는 지오지브라를 활용해 추세선을 만들고 최적화를 실습하는 강의입니다.

특히 인공지능 수학 수업에서 학생과 직접 수행해 볼 수 있는 수업 방안이 담겨 있습니다.

이론 실습(3시간)

수준: 고등학교 진로선택교과 인공지능 수학(고2~3)

소프트웨어: 지오지브라

교과서: 인공지능 수학, 3~4단원 (출판사 무관)

핵심단어: 추세선, 손실함수, 경사하강법, 학습률, 최적화, 기계학습, 인공지능

실습순서:

1. 예측에 사용할 데이터를 수집합니다.

2. 데이터를 전처리한 뒤 지오지브라에 입력합니다. 

3. 임의의 추세선을 그려 손실함수를 정의합니다.

4. 정의된 손실함수가 최솟값을 갖도록

    미분을 활용하여 경사하강법을 시행합니다.

5. 학습률을 조절하여 최적의 추세선을 찾습니다.

앱 인벤터를 학급 학생들과 함께 하기 위한 간단한 실습까지 2차시에 걸쳐 이루어지는 강좌입니다. 

대면 수업에 알맞게 학생들과 함께 할 수 있는 어플리케이션을 만들어보는 활동 중심으로 이루어져있습니다.

블록 코딩으로 앱을 만들 수 있는 앱 인벤터 기초를 익히는 시간입니다. 교사가 직접 학생들과 함께 할 수 있는 앱 인벤터의 기초 소개 강의 및 실습 중심으로 이루어질 예정입니다.  본 강좌를 통해 앱 인벤터에 쉽게 접근할 수 있고 직접 자신이 원하는 화면을 구성하여 간단한 기능을 구현할 수 있습니다.
특히, 앱 인벤터와 인공지능이 만나 인공지능이 프로그램을 만들어보는 앱 인벤터 코딩을 실습할 수 있습니다.
앱 인벤터에 대해 잘 모르시는 경우에도 2차시 강좌를 통해 학생들과 함께 실제 수업에서 활용할 수 있는 단계로 나아가실 수 있도록 기획하였습니다.

*  MIT AI2 Companion 어플리케이션을 활용합니다.
(아이폰, 삼성 모두 가능)