STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 인공지능(AI) 프로그램을 활용하여 깜징어를 분류해 보자! 부산대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 구분 기관명 프로그램명 주요 과목 관련 과목 STEM+I 요소 부산대학교 인공지능(AI) 프로그램을 활용하여 깜징어를 분류해 보자! 생명과학Ⅱ 융합과학탐 구 STEI 개요 주요 단원 관련 단원 주요 적용 학년 고3 개발차시 4 (5) 생물의 진화와 다양성 공학의 세계 적용 지역 보조 주 개발자명 주요 수업 신규 (신규/수정보 완) 개발자 ‣ 프로그램 활용하여 실험을 수행하고, 실험 결과를 설명할 수 있다. ‣ 특징을 조사하고 분석하는 과정을 통해 유연관계를 예측할 수 있다. ‣ 생물의 특징을 탐색하고, 유연관계를 설명할 수 있다. [1차시] ‣ 상황 관련 문제 정의를 정의한다. ‣ 우리 모둠원을 분류기준을 정해서 분류해본다. ‣ 계통수란 무엇인지와 계통수의 작성 조건에 대해 설명한다. ‣ 계통수를 공부할 수 있는 앱을 활용하여 게임 해본다. 차시별 주요내용 (키워드 위주) [2차시] ‣ 깜징어를 이용한 계통수 각자 작성해본다. ‣ 깜징어를 이용한 계통수를 모둠별로 작성해본다. ‣ 모둠에서 작성한 계통수 공유를 통해 깜징어 계통수를 수정한다. [3~4차시] ‣ 인공지능의 활용 사례에 대해 간단하게 설명한다. ‣ 선택활동으로 구글 트렌드와 티처블 머신 활동을 해본다. ‣ 오렌지3 프로그램 설치하고 기능 익힌다. ‣ 오렌지 프로그램을 이용한 깜징어 계통을 분류해본다. ‣ 사람과 인공지능이 작성한 계통수를 비교해본다. ‣ 인공지능을 이용한 분류 실험을 설계하고 수행해본다. ‣ 인공지능의 활용 방안에 대해 조사해 본다. 생명과학 ① 생명과학 1 2022학년도 고등학교 생명과학 제3학년 STEM + I 수업 학번 ( ) 이름 ( 주 제 ) 생체 인식 방법에는 어떤 것들이 있을까? 생체 인식 방법 특징 지문 인식 편리하고 안전, 위조가 어렵지만 땀 등에 의한 인식률 저하의 단점이 있다. 홍채 인식 낮은 오인식률, 고도의 보안성, 위조가 어렵지만 인식시킬 때 불편하다. 정맥 인식 편리하지만 설치 비용이 많이 든다. ⁝ 생물은 어떻게 분류할 수 있는지, 분류 체계의 변화 과정에 대해 발표해 보시오. 과학자 년도 분류체계 분류군 린네 1735 2계 식물, 동물 헤켈 1866 3계 원생생물, 식물, 동물 채튼 1937 2계 원핵생물, 진핵생물 코플랜드 1956 4계 모네라, 원생생물, 식물, 동물 휘태커 1969 5계 모네라, 원생생물, 균류, 식물, 동물 워즈 1977 6계 세균, 고세균, 원생생물, 균류, 식물, 동물 워즈 1990 3역 세균, 고세균, 진핵생물 캐빌리어 스미스 2004 6계 진정세균, 원생동물, 크로미스타, 균류, 식물, 동물 출처 : https://m.blog.naver.com/howkang/220447702334 부산대학교 과학영재교육원 97 ③ 첫 번째 게임을 시작한다. ④ 왼쪽 상단에 있는 그림을 계통수의 드래그앤 드롭으로 네모 칸에 옮겨 정답을 맞춘다. ⑤ 5가지 단계 학습을 확인한다. - 1단계 : 계통 발생이란? - 2단계 : 특성 획득 - 3단계 : 특성 상실 - 4단계 : 수렴 진화 - 5단계 : 계통수 [2차시_활동1] 제공된 [수업용 깜징어]의 특징을 찾아 분류해보고, 계통수를 그려봅시다. 100 2022 STEM+I 생각교실 프로그램북 - 교사용 활동지 [2차시 활동 2] 각자 작성한 계통수를 통해 모둠의 계통수를 그려봅시다. [2차시 활동 3] 다른 모둠에서 작성한 깜찡어 계통수를 보고 우리 모둠에서 작성한 것과 비교해서 수정된 깜징어 계통수를 그려봅시다. [3차시_선택활동1] 구글 트렌드를 이용한 실시간 데이터 처리 과정 살펴보기 가. 치킨과 피자 검색 결과를 비교해 봅시다. 102 2022 STEM+I 생각교실 프로그램북 - 교사용 활동지 [3~4차시_활동2] 직접 작성했던 계통수와 인공지능이 작성한 계통수에 차이가 있는지 비교해 봅시다. 차이가 있다면 왜 그런 차이가 생겼는지 이야기해 봅시다. ☞ 오렌지가 작성한 계통수 ☞ 사람이 직접 작성한 계통수 ☞ 오렌지 프로그램은 그림에서 색칠된 부분을 좌표로 인식해서 유연관계를 찾고, 인공지능을 이용하지 않은 계통수는 특징의 개수를 파악해서 계통수를 작성하기 때문 [3~4차시_활동3] 지금까지 배웠던 내용을 바탕으로 구분이 어려운 나비나 나방, 혹은 철쭉이나 연산홍 등 평소 구분해보고 싶었던 분류 활동을 설계해서 활동해보시오. 1. 활동명 : 2. 분류해보고 싶은 종 혹은 개체군 3. 활동 과정 설계 가. 나. 다. 116 2022 STEM+I 생각교실 프로그램북 - 교사용 활동지 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 수집한 데이터를 이용하여 AI 예측 모델을 만들어보자. 에너지제로하우스 & 스마트팜 데이터 수집 및 모델링 부산대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 구분 부산대학교 영재교육원 프로그램명 주요 과목 신규 (신규/수정보 완) Zero 에너지 하우스 및 스마트팜 과학탐구실 험 관련 과목 정보 STEM+I S, T, E, 요소 M, I 주요 적용 학년 고1 개발차시 4 주요 단원 Ⅱ 생활 속의 과학 탐구 관련 단원 Ⅳ 인공지능 적용 지역 보조 주 개발자명 개발자 에너지 제로의 개념은 사용하는 에너지와 생산하는 에너지가 같은 상태임 사용하는 전력량을 예측하기 위한 인공지능 모델을 개발해 보면서 학습에 주요 수업 개요 필요한 데이터의 중요성과 인공지능 모델 개발 기술을 습득함 스마트팜의 식물생장을 예측하기 위한 인공지능을 개발을 위해 아두이노 를 이용하여 데이터를 수집하고 Orange를 이용하여 인공지능 모델을 개 발함 1. 각자의 집에서 매일매일 수집한 사용 전력량 데이터를 모으고, 데이터 를 학습에 활용하여 사용 전력량을 예측하는 인공지능 모델을 Orange 로 만들어 봄 차시별 주요내용 (키워드 위주) (전력량, 데이터, 학습, 인공지능) 2. 팀별로 상추를 재배하면서 기온, 습도, 흙의 수분량, 잎의 생장 정도를 수집하고, 전체 학년의 데이터를 하나로 모아, 생장을 예측하는 인공 지능 모델을 개발함. 인 공지능 모델의 정확도를 회귀분석으로 파악하 여 가장 적합한 모델을 확정함 (식물의 생장, 데이터, 인공지능, 회귀분석) 물리학 ② 부산대학교 과학영재교육원 57 72 2022 STEM+I 생각교실 프로그램북 - 교사용 활동지 

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 -