STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 증상에 따라 병원 안내해주는 인공지능 병원 안내 어플 군산대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 프로그램명 주요 적용 학년 구분 군산대학교 기관명 과학영재교육원 (신규/수정보 완) 신규 증상에 따라 병원 안내해주는 인공지능 병원 안내 어플(App) 개발차시 주요 과목 정보과학 주요 단원 단원 Ⅲ 문제 해결 관련 과목 과학, 정보 관련 단원 단원 III 분류와 예측 S, E, I 적용 지역 STEM+I 요소 보조 주 개발자명 주요 수업 개요 4차시 개발자 데이터를 기반으로 학습을 수행하는 기계학습의 원리를 이해하고, 인공지 능 프로그램을 직접 만들어보고, 인공지능 프로그램을 활용하여 생활속 문 제를 해결한다. 차시 주요 활동/내용 준비물 l 규칙을 기반으로 하는 전문가시스템 이해하기 1 사실을 유도하는 과정을 활동지, 알고리즘을 이용하여 표현 영상,PC 해보기 l 지도학습과 비지도학습 개념 익히기 차시별 주요내용 l 지식이 논리의 형태로 표현되어 추론을 통해 새로운 2 (키워드 위주) l 머신러닝에서 학습의 의미와 모델이 무엇인지 개념을 익히고, 머신러닝의 지도학습 기술과 비지도학습 기술 을 구분해본다. l 내 얼굴을 알아보는 앱 만들기 3 PC PC, l 머신러닝 이미지분류를 이용하여 내얼굴을 알아보는 안드로이드 앱을 만들어본다. l 증상에 따라 병원 안내해주는 앱 만들기 4 활동지, 폰 PC, l 텍스트데이터를 학습하고 분류하여 인공지능 프로그램 안드로이드 을 만들어본다. 폰 2022년 STEM+I 생각교실 교수 ․ 학습 지도안 2 프로그램 명 증상에 따라 병원 안내해주는 인공지능 병원 안내 어플(App) 교과명 차시주제 성취기준 학습목표 정보 대단원명 수업 차시 1 / 4 규칙 기반 인공지능 실생활 문제 상황에서 문제의 현재상태, 목표상태를 이해하고 목표상태에 도달하기 위해 수행해야할 작업을 분석한다. 전문가시스템이 만들어지는 과정을 이해할 수 있다. 수업단계 배움열기 (10분) 단원 Ⅲ 문제 해결 교수⋅학습 활동 ▸ 인공지능 개념 활동지 작성후 친구들의 생각과 비교해보기 ▸ 영상보며 궁금한점 이야기 나누기 수업자료 및 유의점 활동지, 영상 ▸ 강의주제1 : 전문가 시스템 알아보기 인간이 특정 분야에 대하여 가지고 있는 전문적인 지식을 정리하고 표현하여 컴퓨터에 기억시킴으로써 일반인도 이 전문 지식을 이용할 수 있도록 하는 배움활동 (30분) 시스템이 전문가시스템이다. 무인 자동차에 전문가시스템을 적용해본다. ▸ 강의주제2 : IF-THEN형태의 알고리즘 순서도 작성과 블록 코딩 어떠한 일을 처리하는 과정을 순서대로 간단한 기호와 도형으로 도식화한 것이 순서도이다. 교안의 1~100까지의 합을 구하는 순서도를 작성하고 앱 인벤터에서 순서도에 맞는 블록 코딩을 한다. ▸ 평가 : 1. 왓슨은 무엇을 하는 인공지능인가요? 2. 의사들이 진단할 때 왓슨이 필요한 이유는 무엇인가요? 3. 규칙 만들기 문장은 어떤 구조를 가지고 있나요? 4. 왓슨처럼 인간에게 도움을 주는 전문가시스템을 어느 분야에 적용 배움정리 (10분) 시킬 수 있을까요? 5. 전문가시스템을 활용하고 싶은 분야와 활용법 적어보기 ▸ 정리 : 규칙 기반 전문가시스템은 규칙을 만들고 규칙을 적용한 후 추론 하여 새로운 규칙을 학습하는 인공지능 시스템이다. ▸ 차시 예고 : 지도학습과 비 지도학습 이론과 실습 병행 증상에 따라 병원 안내해주는 인공지능 병원 안내 어플(App) 프로그램 명 증상에 따라 병원 안내해주는 인공지능 병원 안내 어플(App) 교과명 정보 대단원명 단원 Ⅲ 문제 해결 수업 차시 차시주제 지도학습과 비 지도학습 성취기준 머신러닝의 지도학습기술과 비 지도학습 기술을 구분할 수 있다. 학습목표 머신러닝에서 학습의 의미와 모델이 무엇인지 개념을 익힌다. 수업단계 배움열기 (10분) 교수⋅학습 활동 ▸ 친구들이 작성한 활동지의 내용을 가지고 분류기준을 정한 다음 분류기준 으로 학습해보기 머신러닝에서 학습이란 앞에 데이터를 가지고 패턴을 찾아서 예측하는 것, 즉 기계가 데이터를 보면서 학습하는 것이다. ▸ 강의주제2 : 지도학습 비 지도학습 구분 기준은 무엇인가? 지도학습인지 비 지도학습인지 파악하기 위해서 데이터에 레이블이 있는지 확인한다. 지도학습에서 사용하는 모델 분류는 레이블을 붙여놓은 데이터를 이용하는데 대표적인 모델에는 분류가 있다. 레이블이 없는 데이터를 사용 하는 비 지도학습은 군집모델을 사용한다. ▸ 평가 : 1. 지도학습, 비 지도학습은 무엇인가? 2. 인공지능 이미지 인식은 무엇인가? 3. 기계학습에서 데이터의 역할이 무엇인지 설명해보자. 배움정리 (10분) 수업자료 및 유의점 ▸ 학습이란 무엇인지 활동지 작성후 친구들의 생각과 비교해보기 ▸ 강의주제1 : 머신러닝의 학습과정 이해하기 배움활동 (30분) 2 / 4 ▸ 정리 : 데이터에 레이블이 있는가 없는가에 따라 지도학습과 비 지도학습으로 나눈다. 지도학습의 분류는 범주형 문제 예측에 사용한다. 비 지도학습에는 데이터의 특성에 따라 몇 가지 그룹으로 만드는 군집이 있다. ▸ 차시 예고 : 내 얼굴을 알아보는 앱 만들기 활동지 2022년 STEM+I 생각교실 프로그램 명 증상에 따라 병원 안내해주는 인공지능 병원 안내 어플(App) 교과명 정보 대단원명 단원 Ⅲ 문제 해결 수업 차시 3 / 4 차시주제 내 얼굴을 알아보는 앱 만들기 성취기준 머신러닝 이미지 분류를 이용하여 내 얼굴을 알아보는 앱을 만들 수 있다. 학습목표 일상생활 속에서 인공지능를 어떻게 적용할 수 있는지를 이해하고, 인공지능의 미래를 예상할 수 있다. 수업단계 배움열기 (10분) 교수⋅학습 활동 수업자료 및 유의점 ▸ 얼굴을 구별하는 인공지능 앱이 있다면 어디에서 활용할 수 있을까? 에 대해 생각해 보기 ▸ 변수란 무엇인가에 대해 알아보기 ▸ 강의주제1 : 앱 인벤터의 리스트 블록 기능 살펴보기 변수'가 하나의 값만을 저장하는 저장소라면 '리스트'는 여러 값을 저장하는 저장소이다. 앱 인벤터에서 '리스트'는 하나의 독립된 공간이 아닌 '칸막이' 이며 독자적으로 쓰이지 않고 변수나 DB와 배움활동 (30분) 함께 활용해야 한다. ▸ 강의주제2 : https://classifier.appinventor.mit.edu 이미지 학습기반 앱 인벤터 어플 만들기 카메라 기능을 이용하여 내 얼굴과 친구 얼굴을 촬영후 이미지를 분류할 내 이름과 친구 이름의 레이블을 생성하여 학습시킨 후 내 얼굴을 알아맞히는 어플을 만들어 실행해본다. ▸ 평가 : 1. 앱 인벤터의 레이아웃 수평배치와 수직 배치는 어떻게 다른가? 2. 보이는 컴포넌트와 보이지 않는 컴포넌트의 다른 점이 무엇인가? 배움정리 (10분) ▸ 정리 : 머신러닝 학습모델을 활용한 나를 알아보는 어플 프로그램의 알고리즘은 카메라로 내 얼굴과 친구 얼굴을 촬영하여 사진을 인공지능에게 학습시킨 후 학습 결과에 따라 내 얼굴과 친구 얼굴을 분류하여 알아맞힌다. ▸ 차시 예고 : 증상에 따라 병원 안내해주는 앱 만들기 이론과 실습 병행 증상에 따라 병원 안내해주는 인공지능 병원 안내 어플(App) 프로그램 명 증상에 따라 병원 안내해주는 인공지능 병원 안내 어플(App) 교과명 대단원명 정보 단원 Ⅲ 문제 해결 수업 차시 4 / 4 차시주제 증상에 따라 병원 안내해주는 앱 만들기 성취기준 텍스트데이터를 학습하고 분류하여 인공지능 프로그램을 만들수있다 학습목표 인공지능 프로그램을 활용하여 생활 속 문제를 해결할 수 있다. 수업단계 교수⋅학습 활동 수업자료 및 유의점 ▸ 안과, 내과, 피부과, 치과, 이비인후과 별로 아픈 증상을 이야기 해보고, 종합병원 코디네이터가 되어 병원 방문 환자를 안내해본다. ▸ 머신러닝 포 키즈란 무엇인가? 배움열기 (10분) 머신러닝 포 키즈(Machine Learning for kids)는 인공지능 왓슨을 개발한 IBM의 개발자 Dale Lane이 IBM Watson을 기반으로 만든 인공지능 학습 사이트이다. 머신러닝 포키즈는 인공지능 모델을 간단한 과정을 거쳐 만들 수 있도록 제작되었으며 자신이 직접 만든 인공지능 모델을 스크래치, 앱 인벤터, 파이썬 등으로 활용할 수 있도록 해준다. ▸ 강의주제1 : 머신러닝포키즈 실습 텍스트를 인식하는 프로젝트를 만들어 각 과별로 레이블을 생성하고 레이블에 각각 25개의 데이터를 입력한후 학습을 시켜 데이터를 배움활동 (30분) 가지고 테스트를 해본다. ▸ 강의주제2 : 증상을 입력하면 증상에 맞는 병원을 안내해주는 앱 인벤터 어플 만들기 머신러닝 포키즈에서 만든 텍스트 인공지능 모델을 이용하기 위해서 확장 프로그램을 불러와서 블록 코딩하여 어플을 만든다. ▸ 평가 : 1. 나만의 인공지능 모델을 설계하기 배움정리 (10분) ▸ 정리 : 머신러닝 포키즈는 인공지능 모델을 간단한 과정을 거쳐 만들 수 있다. 자신이 직접 만든 인공지능 모델을 앱 인벤터를 활용하여 증상에 따라 병원을 안내해주는 어플을 만든다. ▸ 차시 예고 : 이론과 실습 병행