STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 AI를 이용한 실험데이터 처리의 이해와 탐구 충북대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 충북대학교 과학영재교육원 프로그램명 화학I 주요 단원 관련 과목 화학 관련 단원 STEM+I S, T, E, 요소 M, I 주요 적용 학년 고1/고2 개발차시 4 물질의 성질:물리적 성질과 화학적 성질 물질의 변화: 화학반응 적용 지역 보조 주 개발자명 개요 수정보완 무기 안료에 대한 이해와 탐구 주요 과목 주요 수업 구분 (신규/수정보 완) 개발자 무기 안료의 특성을 이해하고, 무기 안료를 직접 합성해 유용한 물질을 만들어 보기분광 광도계를 이용해 무기 안료가 빛을 흡수하는 영역과 안 료가 띠는 색과의 관계를 이해하고, 미지 용액의 농도 구하기 1차시: <개념 도입> - 안료와 염료의 차이 이해하기 - 유기 안료와 무기 안료에 대한 특징을 비교, 분석하기 <개념 확장> - 무기 안료가 색을 띠는 원리 이해하기 2차시: 차시별 주요내용 (키워드 위주) <탐구활동> - 무기 안료 합성하기 - 합성한 무기 안료로 그림물감 만들기 3차시: <과학기술 적용> - 분광 광도계를 이용하여 다양한 색을 띠는 무기 안료의 최대 흡수 파장 과 흡광도 측정하기 4차시: <과학기술 적용> - 비어-람베르트 법칙을 이해하고 안료의 농도에 따른 흡수 스펙트럼 분 석을 통해 미지 용액의 농도 구하기 [화학] AI를 이용한 실험데이터 처리의 이해와 탐구 (7) 교수-학습 과정의 전개 학생용 1차시: 카페인 표준 용액을 제조해 보자 활동지 수업일 ( ) 학년 ( ) 반 이름 모둠 [학습 목표] Ÿ 카페인의 구조와 화학식, 성질을 설명할 수 있다. Ÿ 카페인 표준 용액을 만들 수 있다. Ÿ 다양한 용액의 농도 표현을 이해하고 퍼센트농도를 몰농도로 환산할 수 있다. [실험 안전 유의사항] § 실험 진행 시에는 반드시 실험복을 입은 상태에서 장갑을 끼고, 보안경을 쓰고 실험하도록 지도, 폐수는 유기물로 처리, 피펫 팁과 일회용 스포이드는 하나의 용액에만 사용하도록 한다. § 학생들이 실험 준비물 및 화합물 시약을 다루기 전에 각 화합물 및 실험기구 사용법에 대해 충분 히 설명한 후 활동을 진행한다. 1차시 [개념 도입] 카페인의 구조와 화학식, 성질 [들어가기] 커피 계산기 경험하기 ◆ 아래 사이트에 접속하여 가장 인기 있는 130가지 이상의 커피 음료 중에서 선택하고 체 중에 맞는 최적의 안전한 커피양을 찾아보자. 1. 카메라 앱을 연다 2. QR 코드를 화면에 대면 주소가 생성되는데 그 주소를 클릭한다. (사이트 주소: https://www.caffeineinformer.com/coffee-calculator) 3. 커피의 종류, 몸무게, 카페인 민감도를 선택하여 검색한다. 4. 커피의 종류를 변경해가면서 섭취량을 표에 정리한다. 5. 옆 친구와 비교한다. 커피 계산기 바로가기 커피의 종류 카페인 양(mg) 커피 용량 - 29 - 권장 섭취량 권장 카페인 양 [화학] AI를 이용한 실험데이터 처리의 이해와 탐구 학생용 2차시: 분광광도법의 원리를 이해하자 활동지 수업일 ( ) 학년 ( ) 반 이름 모둠 [학습 목표] Ÿ 분광 광도계의 원리 및 사용법을 익힌다. Ÿ 분광 광도계를 이용하여 카페인 표준 용액의 흡수 스텍트럼을 측정하고 분석할 수 있 다. Ÿ 분광 광도계를 이용하여 다양한 음료의 흡수 스텍트럼을 측정하고 분석할 수 있다. [실험 안전 유의사항] § 실험 진행 시에는 반드시 실험복을 입은 상태에서 장갑을 끼고, 보안경을 쓰고 실험하도록 지도, 폐수는 유기물로 처리, 피펫 팁과 일회용 스포이드는 하나의 용액에만 사용하도록 한다. § 학생들이 실험 준비물 및 화합물 시약을 다루기 전에 각 화합물 및 실험기구 사용법에 대해 충분 히 설명한 후 활동을 진행한다. 2차시 [탐구 및 개념 확장] 분광광도법의 원리 이해 * 분광 광도계에 대한 설명: 탐구1 끝난 뒤 교사 설명(기초 지식 참고) - 분광 광도계의 구성 요소에 대한 설명 * 비어-람베르트(Beer-Lambert) 법칙 설명: 탐구2 끝난 뒤 교사 설명(기초 지식 참고) [탐구1] 분광 광도계(spectrometer)의 원리 ◆ 분광광도법(spectrophotometry)은 빛을 이용하여 물질 정보를 알아내는 분석법이다. 물질에 빛을 쬐어주면, 물질을 구성하는 입자(분자)들이 빛의 영향을 받는다. 분자가 빛을 흡수하면 분자의 에너지가 높아진다. 쉽게 말해 들뜬상태(excited state)가 된다. 분자가 흡수했던 빛을 방출하면 에너지는 낮아진다. 분자의 가장 낮은 에너지 상태를 바닥상태(ground state)라 한다. 쬐어주는 빛의 파장에 따라 분자에 미치는 영향이 다르다. 분자에 가시광선(visible light)과 자외선(ultraviolet)의 빛을 쬐면 일어나는 현상을 알아보자. - 33 - [화학] AI를 이용한 실험데이터 처리의 이해와 탐구 학생용 3차시: 선형 회귀 모델을 알아보자 활동지 수업일 ( ) 학년 ( ) 반 이름 모둠 [학습 목표] Ÿ 기계학습의 원리와 알고리즘 모델을 설명할 수 있다. Ÿ Orange3를 활용하여 선형 회귀 모델을 설명할 수 있다. 3차시 [과학기술 적용] 개념 이해 및 과학기술의 연관성 탐색 [탐구1] 기계학습의 이해 ◆ 기계학습은 인공지능의 한 분야로서 사람의 직접적인 명령이 없어도 데이터를 통한 학 습 경험을 바탕으로 성능을 발전시킨다. 기계가 데이터를 통해 학습한다는 의미에서 ‘기계 학습(Machine Learning)’ 이라고 한다. 기계학습은 학습 방법에 따라 크게 두가지 방법으로 구분한다. 지도 학습과 비지도 학습에 대해서 조사하고, 각각의 알고리즘 모델을 알아보자. 지도 학습(Supervised Learning)은 데이터에 대한 명시적인 정답 즉, 레이블 (Label)이 주어진 상태에서 컴퓨터가 학습하는 방식이다. 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 레이블(Label)이 없는 데이터를 제공 받아 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방식이다. 지도학습에는 대표적으로 분류(classification)와 회귀(regression)가 있다. 분류 가 전형적인 지도 학습이며, 주어진 데이터를 정해진 카테고리(label)에 따라 분류하는 문제를 말한다. 회귀는 어떤 데이터들의 예측 변수(Predictor variable)라 불리는 특성(feature)를 기준으로, 연속된 값(그래프)을 예측하는 문 제로 주로 어떤 패턴이나 트렌드, 경향을 예측할 때 사용된다. 지도 학습 알고리즘에는 K-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors), 선형 회귀 (Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신 (SVM, Support Vector Machine), 결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트 (Random Forest), 신경망(Neural Network)가 있다. 지도학습에는 대표적으로 비슷한 특징끼리 군집화 하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 군집화(Clustering)가 있다. 군집 알고리즘에는 K-평균 (k-Means), 계층 군집 분석(HCA, Hierarchical Cluster Analysis), 기댓값 최대화 (Expectation Maximization)가 있다. - 37 - [화학] AI를 이용한 실험데이터 처리의 이해와 탐구 학생용 4차시: 카페인 음료 계산기를 만들어보자 활동지 수업일 ( ) 학년 ( ) 반 이름 모둠 [학습 목표] Ÿ 캐글과 같은 플랫폼을 활용하여 문제해결에 필요한 데이터를 찾을 수 있다. Ÿ 엔트리를 활용하여 카페인 음료 계산 프로그램을 만들 수 있다. Ÿ 인공지능 프로젝트 단계를 이해하여 인공지능 프로그램 제작 계획서를 작성할 수 있다. 4차시 [공학적 산출물] 설계하기/공학적 결과 구현하기 [탐구1] 엔트리를 활용한 카페인 음료 계산기 만들기 제목: 나의 하루 적정 카페인 음료양은? [카페인 데이터 수집] 1. 캐글(https://www.kaggle.com/) 접속 캐글은 2010년 설립된 예측모델 및 분석 대회 플랫폼으로 다양한 데이터셋을 얻을 수 있으며 데이터 분석자료도 공유되어 있다. 2. caffeine 검색하여 음료의 카페인 함량을 살펴본다. 3. 데이터 세트를 확인 후 다운로드 받는다. ※ 식약처는 카페인의 지나친 섭취로 인해 수면장애, 불안감 등 부작용을 일으킬 수 있어서 카페인 최대 일일섭취권고량을 성인의 경우 400mg 이하, 임산부는 300mg 이하, 어린이‧청소년은 체중 1kg당 2.5mg 이하로 설정하여 관리하고 있습니다. - 42 - 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 최적화 데이터 분석 아주대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 아주대학교 프로그램명 주요 과목 요소 주 개발자명 주요 수업 개요 차시별 주요내용 (키워드 위주) (신규/수정보 완) 최적화와 데이터 분석 수학2 관련 과목 STEM+I 주요 적용 학년 고2 개발차시 4 구분 기관명 M 수정보완 주요 단원 미분 관련 단원 도함수의 활용 적용 지역 보조 개발자 - 캐릭터의 움직이는 속도를 변화시키거나, 왕복이동시키는 움직임을 구 현해보고, 자신만의 창의적인 움직임을 구현하는 코딩을 작성해 본다. 1차시 – 최적화 2차시 – 최적화의 원리와 데이터 수집 3차시 – 선현회귀 데이터 분석 4차시 - 데이터 분석 보고서 작성 (최적화와 데이터 분석) 교수·학습 지도안 최적화와 데이터 분석 주제 수업일시 2022년 10월 20일 4교시 수업대상 2학년 수업교사 대단원명 소단원명 Ⅱ. 미분 2. 도함수의 활용 03. 함수의 극대와 극소 수업방법 강의 및 발표 수업차시 (해당/전체) 수업 주제(단원) 명 최적화의 이해와 원리 수업형태 강의 및 발표수업 STEM요 소 연계 과목 기술,과학 S ○ T 최화식 1 4 E M ○ 성취기준 [12수학Ⅱ02-08] 함수의 증가와 감소, 극대와 극소를 판정하고 설명할 수 있다. 학습목표 최적화의 의미와 극대극소의 의미를 이해한다. 수업단계 교수⋅학습 활동 수업자료 및 유의점 ▸ 전시학습확인 함수의 최솟값과 최댓값의 의미를 확인한다. 도입 (5분) ▸ 동기유발 핵심적인 개념 및 정보 일상생활에서 최솟값을 구하는 경우를 생각해 본다. 제공 ▸ 학습목표안내 또는 수업흐름 안내 함수의 최댓값, 최솟값과 최적화의 관계 탐구 ▸ 강의주제1: 최적화 사례 - 아마존과 같은 기억에서 최적화 사례 탐구 - 최솟값을 갖는 방식을 이용하여 DATA 조작 여부 분석 학생들이 최적화와 관련된 다양항 상황을 전개 (40분) 생각해보고 자신의 의견을 발표하고 토론하는 시간을 가짐. ▸ 강의주제2: 함수의 증가, 감소, 극대와 극소의 이해 - 함수에서 도함수와 증가, 감소의 관계 이해 - 극값의 상태와 증가, 감소 관계 이해 정리 및 평가 (5분) ▸ 정리 : 오늘 배운 학습 내용에 대한 간략한 정리 ▸ 차시 예고 : 앞으로 수업전개 설명 - 4 - (최적화와 데이터 분석) 교수·학습 지도안 최적화와 데이터 분석 주제 수업일시 대단원명 소단원명 주제(단원) 명 2022년 10월 25일 2교시 Ⅱ. 미분 2. 도함수의 활용 03. 함수의 극대와 극소 최적화 이해와 자료수집 연계 과목 정보, 공학 수업대상 2학년 수업교사 수업방법 강의 및 실습 수업형태 실습 STEM요 소 S T 수업차시 최화식 2 4 (해당/전체) ○ E M ○ 성취기준 [12수학Ⅱ02-08] 함수의 증가와 감소, 극대와 극소를 판정하고 설명할 수 있다. 학습목표 최적화의 원리를 이해하고 분석하고자 하는 데이터 수집할 수 있다. 수업단계 교수⋅학습 활동 수업자료 및 유의점 ▸ 전시학습확인 함수의 극값의 구하는 방법을 확인한다. 도입 (5분) ▸ 동기유발 핵심적인 개념 및 정보 DATA에 가장 가까운 직선을 어떻게 찾을지 생각해 본다. 제공 ▸ 학습목표안내 또는 수업흐름 안내 데이터를 분석하는 방법 탐구 ▸ 강의주제1: 데이터를 가지고 추세선 찾아보기 - 간단한 데이터에서 극값을 이용하여 추세선의 기울기 구해보기 - 추세선의 의미 해석해보기 추세선을 찾는 과정과 전개 (40분) 미분의 관계를 충분히 이해시킨다. ▸ 강의주제2: 분석하고자 하는 데이터 자료 찾기 - 분석하고자 하는 데이터 찾기 - 간단한 데이터에서 극값을 이용하여 추세선의 기울기 구해보기 정리 및 평가 (5분) ▸ 정리 : 오늘 배운 학습 내용에 대한 간략한 정리 ▸ 차시 예고 : 앞으로 수업전개 설명 - 22 - (최적화와 데이터 분석) 교수·학습 지도안 최적화와 데이터 분석 주제 수업일시 대단원명 소단원명 2022년 10월 26일 3교시 수업대상 Ⅱ. 미분 2. 도함수의 활용 03. 함수의 극대와 극소 주제(단원) 명 프로그램을 통한 추세선 찾기 수업교사 수업차시 수업방법 실습 수업형태 프로그램 실습 STEM요 소 연계 과목 정보, 공학 2학년 S 최화식 3 4 (해당/전체) T ○ E M ○ 성취기준 [12수학Ⅱ02-08] 함수의 증가와 감소, 극대와 극소를 판정하고 설명할 수 있다. 지오지브라를 이용하여 선형회귀 데이터 분석을 할 수 있다. 학습목표 수업단계 교수⋅학습 활동 수업자료 및 유의점 ▸ 전시학습확인 극대극소를 이용하여 추세선의 기울기를 구해본다. 도입 (5분) ▸ 동기유발 핵심적인 개념 및 정보 프로그램의 유용성에 대해 생각해 본다. 제공 ▸ 학습목표안내 또는 수업흐름 안내 컴퓨터 프로그램을 이용한 데이터 분석 ▸ 강의주제1: 프로그램 활용방법의 이해 - 지오지브라 기본 사용법 이해 - 지오지브라를 이용하여 추세선 구하는 방법 이해 지오지브라 프로그램 전개 (40분) 사용법에 대해 충분히 설명한다. ▸ 강의주제2: 프로그램으로 데이터 분석하기 - 자신이 찾은 데이터를 입력하여 추세선을 그려보고, 추세선의 기울기를 구해보 기 - 지오지브라 프로그램으로 미래 결과를 예측해보고 데이터 분석해보기 정리 및 평가 (5분) ▸ 정리 : 오늘 배운 학습 내용에 대한 간략한 정리 ▸ 차시 예고 : 앞으로 수업전개 설명 - 37 - (최적화와 데이터 분석) 교수·학습 지도안 최적화와 데이터 분석 주제 수업일시 대단원명 소단원명 주제(단원) 명 2022년 10월 27일 4교시 수업대상 Ⅱ. 미분 2. 도함수의 활용 03. 함수의 극대와 극소 데이터 분석 보고서 작성하기 2학년 수업방법 발표수업 수업형태 발표수업 STEM요 소 연계 과목 정보, 공학 S 수업교사 최화식 수업차시 4 4 (해당/전체) T ○ E M ○ 성취기준 [12수학Ⅱ02-08] 함수의 증가와 감소, 극대와 극소를 판정하고 설명할 수 있다. 학습목표 데이터를 분석하고 해석하여 결과 보고서 작성 및 발표할 수 있다. 수업단계 교수⋅학습 활동 수업자료 및 유의점 ▸ 전시학습확인 지오지브라를 이용하여 추세선 구하는 방법을 상기한다. 도입 (5분) ▸ 동기유발 핵심적인 개념 및 정보 프로그램의 유용성에 대해 생각해 본다. 제공 ▸ 학습목표안내 또는 수업흐름 안내 자신이 분석한 자료를 정리하여 보고서로 작성하고 발표한다. ▸ 강의주제1: 데이터 분석 보고서 작성하기 - 지오지브라를 이용하여 분석한 내용을 바탕으로 미래 결과를 예측하는 데이터 분석 보고서 작성 보고서를 발표하고 상호 전개 (40분) 평가하는 과정에서 긍정적인 요소를 찾을 수 있도록 한다. ▸ 강의주제2: 분석 보고서 발표 및 평가하기 - 자신이 작성한 보고서를 발표하고 상호 평가하기 정리 및 평가 (5분) ▸ 정리 : 오늘 배운 학습 내용에 대한 간략한 정리 ▸ 차시 예고 : 앞으로 수업전개 설명 - 52 -