STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 전남대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 전남대학교 과학영재교육원 프로그램명 정보 주요 단원 관련 과목 정보 관련 단원 STEM+I S,T,E,M, 요소 I 중1, 2 개발차시 4차시 신규 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 주요 과목 주요 적용 학년 구분 (신규/수정보 완) Ⅳ. 컴퓨팅 시스템 2. 피지컬 컴퓨팅 2) 센서 기반 프로그램 구현 Ⅳ. 컴퓨팅 시스템 2. 피지컬 컴퓨팅 2) 센서 기반 프로그램 구현 적용 지역 보조 주 개발자명 개발자 · 피지컬 컴퓨팅 시스템의 이해 주요 수업 개요 · 인공지능의 원리와 개념 이해 및 응용 프로그래밍 활동 · 데이터 수집, 분류에 따른 챗봇 원리 이해 · 이미지 수집, 분류에 따른 마스크 착용 판별 유무 앱 이해하기 · 사물인식 영어 번역기 인공지능 앱 이해하기 차시별 1차시 피지컬 컴퓨팅 시스템 이해하기 2차시 AD Key와 LED 링 센서 활용 프로그래밍 주요내용 (키워드 위주) 3차시 4차시 아날로그 광센서, 가변 저항, 충돌 센서, LED, OLED 활용 프 로그래밍 서보 모터, DC 모터, 온도 센서 활용 프로그래밍 2. 교사용 지도안 단원 Ⅳ. 컴퓨팅 시스템 2. 피지컬 컴퓨터 차시 1/4 1. 피지컬 컴퓨팅의 개념과 센서의 구성 요소를 설명할 수 있다. 학습 목표 2. 피지컬 컴퓨팅 시스템을 구성하는 다양한 입출력 장치의 종류와 작동 원리를 이해할 수 있다. 3. 실생활에서 사용되고 있는 피지컬 컴퓨팅에 대해 이해한다. 수업단계 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 실생활에서 활용 중인 피지컬 컴퓨팅 시스템 사례를 탐색한다. ◾ 우리 주변의 다양한 변화를 감지하는 센서를 분석해보고 그 센서를 이용하여 할 수 있는 일을 생각해본다. 도입 (10분) 유의사항 모둠 활동을 통해 다양한 사례와 생각을 공유할 수 있도 록 하며, 사례별 알고리즘을 분석할 수 있도록 지도한다. 자료 Tip 모둠별로 수집한 자료 및 정보 1단원의 결과물을 활용한다. 정보 교과서 3단원 자료와 정보 단원을 연계하여 지도한다. ◎ 피지컬 컴퓨팅 원리 이해하기 ◾ 피지컬한 현실 세계와 컴퓨팅 시스템이라는 가상 세계가 대화하도 록 구성된 것을 말함. 전개 (30분) ◎ 마이크로비트 이해하기 영국 BBC가 설계한 포켓 사이즈의 마이 크로컨트롤러로서 나침반, 블루투스, LED, 가속도계 등 다양한 센서가 내장 되어 있는 ‘초소형 컴퓨터’로 정의됨. - 6 - 단원 Ⅳ. 컴퓨팅 시스템 2. 피지컬 컴퓨팅Ⅳ AD Key와 LED 링 센서 활용 프로그래밍 차시 2/4 1. 피지컬 컴퓨팅 시스템의 입출력 과정을 이해한다. 학습 목표 2. Sensor Edge 및 센서의 개념과 원리 이해한다. 3. ADKey와 레인보우 LED링 센서를 이용하여 제어 프로그램을 작성할 수 있다. 수업단계 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 스마트 홈 IoT 시스템을 통해 사용된 센서를 예측한다. ◾ 이용 목적에 맞는 피지컬 컴퓨팅 장치를 위해 센서들의 다양한 종 류와 기능을 이해한다. 도입 (10분) 유의사항 피지컬 컴퓨팅 활동이 어려울 수 있으므로 짝 프로그래밍 을 위한 모둠을 편성한다. 자료 Tip 센서별 기능 이해 및 보드에 확장하는 메뉴얼을 제공한다. 짝 프로그래밍을 통한 모둠별 협력 학습을 병행한다. ◎ 센서:엣지 살펴보기 전개 ◾ 센서:엣지와 마이크로비트 연결하기 (30분) ◎ 센서 연결 및 프로그래밍 ◾ 센서를 연결할 수 있는 I/O핀이 G, V, P로 가로로 배열되어 있음 ◾ 레인보우 LED링의 G, V, DI를 센서 엣지 I/O핀에 맞게 연결 ◾ 버튼 A를 누르면 오른쪽 방향으로 rotate, 버튼 B를 누르면 왼쪽으 로 rotate 되도록 프로그래밍 ◾ ADKey의 G, V, S를 센서:엣지 I/O핀에 맞게 연결 ◾ A~E 버튼을 누르면 ‘도~솔’의 음정이 나도록 프로그래밍 ◾ 확장을 이용한 모듈 추가 및 고급 핀 기능 활용 ◎ 학습 내용 정리 정리 (5분) ◾ 센서:엣지 연결을 통한 센서 응용 및 확장 프로그래밍 ◎ 다음 차시 예고 ◾ 스마트 가로등 프로그래밍 ◾ 아날로그 광센서, 가변 저항, 충돌센서, LED, OLED 활용 프로그래밍 - 9 - 단원 Ⅳ. 컴퓨팅 시스템 2. 피지컬 컴퓨팅Ⅳ 아날로그 광센서, 가변 저항, 충돌센서, LED, OLED 활용 프로그래밍 차시 3/4 1. 실생활 문제 해결의 사례인 스마트 가로등을 구현할 수 있다. 학습 목표 2. 아날로그 광센서와 가변 저항, OLED를 출력하는 프로그래밍을 할 수 있다. 3. 충돌 센서, LED, OLED를 응용한 실생활 사례를 이해할 수 있다. 수업단계 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 주변에서 찾아볼 수 있는 IoT 사례(스마트 가로등, 시각 장애인을 위한 신호등)를 소개한다. ◾ 실생활 문제를 발견하고 이를 해결하기 위한 알고리즘 설계의 중요 도입 성을 인식한다. 유의사항 (10분) 2단원 ‘자료와 정보’와 연계된 아날로그와 디지털 자료의 특징을 이해할 수 있도록 한다. 자료 Tip 3단원 ‘추상화_문제의 핵심 요소 추출’ 내용 연계 구성 정보 교과서 3단원 ‘프로그래밍 응용‘을 연계하여 지도한다. ◎ 프로젝트 살펴보기 ◾ 주변이 어두워지면 자동으로 불이 켜지는 가로등 프로그래밍 ◾ 가변 저항에 따른 LED 밝기를 OLED에 출력하는 프로그래밍 ◾ 충돌 감지 센서를 연결하여 잠금 장치의 상태를 확인하는 프로그래밍 ◎ 스마트 가로등 프로그래밍 ◾ 광량을 측정하는 아날로그 광센서 이해 및 센서:엣지 연결 ◾ LED 연결하여 디지털 신호(ON:1, OFF:0) 확인하기 ◾ 주변의 밝기에 따라 LED가 ON, OFF 되는 프로그래밍 ◾ 주변 밝기의 정도에 따라 LED의 밝기가 달라지는 프로그래밍 ◎ 가변 저항, LED, OLED 응용 프로그래밍 전개 (30분) ◾ 가변 저항에 따른 LED 밝기 변화 이해하기 ◾ 센서:엣지 하단에 OLED 연결, 가변 저항(1번핀), LED(2번핀)에 연 결 ◾ 고급 탭-확장 ‘OLED-ssd1306’블록 꾸러미 다운로드 ◾ 변수 생성 및 가변 저항을 변수에 저장 ◾ LED를 가변 저항값에 따라 밝기 출력 ◾ 현재 밝기를 비례변환(map) 블록을 활용하여 막대 바로 OLED 출력 ◎ 충돌 센서, LED, OLED 응용 프로그래밍 ◾ 충돌 센서를 풀업 저항으로 만들어 센서 동작 확인 ◾ 충돌 센서의 디지털 입력값이 1과 0의 경우 제어문 구현 ◾ 디지털 입력값이 1인 경우, LED가 깜빡이고 ‘warning!’ 문구 출력 ◾ 디지털 입력값이 0인 경우, LED가 꺼지고 ‘Safe!’ 문구 출력 ◎ 학습 내용 정리 정리 (5분) ◾ 주변의 값을 입력하여 실생활 문제 해결하는 알고리즘을 이해한다. ◎ 다음 차시 예고 ◾ 서보 모터, DC 모터, 온도 센서 활용 프로그래밍 - 10 - Ⅳ. 컴퓨팅 시스템 2. 피지컬 컴퓨팅Ⅳ 단원 서보 모터, DC 모터 활용 프로그래밍 차시 4/4 1. 실생활의 다양한 문제를 분석하고 융합적으로 해결하기 위한 피지컬 컴퓨팅을 학습 목표 설계하고 프로그래밍 언어를 이용하여 구현한다. 2. 서보 모터, DC 모터, 아날로그 광센서를 응용한 실생활 사례를 이해할 수 있다. 수업단계 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 우리 주변의 서보 모터, DC 모터 활용 사례를 소개하고 관련 알고 리즘을 분석한다. 도입 (10분) 유의사항 습도센서와 온도센서의 특징을 분석하고 이를 서보모터와 DC모터를 접목하여 활용할 수 있는 방법을 소개한다. 자료 Tip 3단원 ‘프로그래밍 응용’ 내용 연계 구성 협력이 필요한 프로그래밍 활동이므로 짝 프로그래밍이 되도록 자리를 배치한다. ◎ 프로젝트 살펴보기 ◾ 자동 블라인드(주변의 밝기에 따라 서보 모터의 회전) 각도 조절 프 로그래밍 ◾ 온도에 따라 DC모터 속도가 달라지는 프로그래밍(단, 순간적인 운 도 변화가 어려우므로 AD Key를 대체하여 프로그래밍한다.) ◎ 자동 블라인드 ◾ 센서:엣지 1번에 아날로그 광센서 연결 ◾ 센서:엣지 2번에 서보 모터 연결 ◾ 핀1의 아날로그 값을 출력하여 주변의 밝기 기준을 정하고 어두움 전개 (30분) 과 밝은 상태를 분석 ◾ 어두워지면 서보 값 90 출력, 밝으면 서보 값 0 출력 ◎ AD Key와 DC 모터 응용 프로그래밍 ◾ 센서:엣지 1번에 AD Key 센서 연결 ◾ 센서:엣지 2번에 DC 모터 연결 ◾ AD Key A키~E키의 아날로그 값의 범위를 알려주고 입력값에 따라 달라지는 출력이 달라지는 DC 모터 속도 변화 ◎ 습도 센서와 온도 센서 응용 프로그램 예측하기 ◾ 습도 센서를 화분에 넣어서 토양의 수분을 측정하여 기준값 아래의 값이 입력되었을 때 서보 모터를 이용하여 물을 공급하는 프로그램 ◾ 온도 센서를 이용하여 주변의 온도에 따라 DC모터 출력값이 달라 지는 프로그램 ◎ 학습 내용 정리 정리 (5분) ◾ 주변의 값을 입력받아 변화하는 서보 모터, DC 모터 활용 프로그래밍 ◎ 다음 차시 예고 ◾ 피지컬 컴퓨팅을 활용한 소셜 임팩트 프로그래밍 - 11 - 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 인공지능 프로그래밍 전남대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 전남대학교 과학영재교육원 프로그램명 구분 (신규/수정보 완) 신규 인공지능 프로그래밍 주요 적용 학년 중1 개발차시 5차시 주요 과목 정보 주요 단원 Ⅲ. 문제 해결과 프로그래밍 4.프로그래밍 관련 과목 정보 관련 단원 Ⅲ. 문제 해결과 프로그래밍 4.프로그래밍 STEM+I S,T,E,M, 요소 I 적용 지역 보조 주 개발자명 개발자 · 피지컬 컴퓨팅 시스템의 이해 주요 수업 개요 · 인공지능의 원리와 개념 이해 및 응용 프로그래밍 활동 · 데이터 수집, 분류에 따른 챗봇 원리 이해 · 이미지 수집, 분류에 따른 마스크 착용 판별 유무 앱 이해하기 · 사물인식 영어 번역기 인공지능 앱 이해하기 차시별 주요내용 (키워드 위주) 1차시 채팅+로봇, 챗봇 인공지능 앱 만들기 2차시 이미지 분류를 통한 사물인식 영어 번역기 인공지능 앱 만들기 3차시 COVID19 OUT! 마스크 착용 판별 인공지능 앱 만들기 4차시 Open API 활용 인공지능 앱 만들기Ⅰ 5차시 Open API 활용 인공지능 앱 만들기Ⅱ 2. 교사용 지도안 단원 학습 목표 수업단계 Ⅲ. 문제 해결과 프로그래밍 4. 프로그래밍 채팅+로봇, 챗봇 인공지능 앱 만들기Ⅳ 차시 1/5 1. 실생활 문제 해결을 위한 소프트웨어를 협력하여 설계·개발·비교·분석한다. 2. 인공지능의 개념과 원리를 이해하고 데이터베이스를 활용한 챗봇 프로그래밍을 할 수 있다. 3. 글자를 이용하여 학습시키고 음성인식 기능을 이용하여 DB를 활용한 컴퓨터와 대화를 통해 질문과 답변을 얻을 수 있다. 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 우리 주변의 인공지능 사례를 찾아보고 컴퓨터와 대화할 수 있는 챗팅 봇의 서비스를 분석한다. 도입 (10분) 유의사항 인공지능의 기본 개념과 원리를 다양한 분야에서의 적용 사례를 통해 이해할 수 있도록 한다. 자료 Tip 이전 차시에서 진행한 정보의 구조화 자료를 활용한다. 정보 교과서 2단원 자료와 정보 단원을 연계하여 지도한다. ◎ 프로젝트 살펴보기 ◾ 주제에 따른 다양한 질문과 답변을 입력하여 데이터를 저장하고 구 글 어시스턴트를 활용하여 음성으로 질문하면 데이터베이스에 있는 결 과 출력, 데이터베이스에 없는 질문일 경우 ‘결과가 없습니다’ 출력 ◎ [디자이너] 앱 화면 구성하기 ◾ 이미지_ 뷰어 배치, 속성 수정 ◾ 버튼 인터페이스 뷰어, 컴포넌트, 속성 수정 전개 (30분) ◾ Screen2 추가 ◾ [Screen2] 레이아웃_수평배치, 수직배치, 표배치 적용하기 ◾ [학습시키기] 질문과 답변 텍스트를 입력하기 위한 디자이너 화면 구성 ◾ [AI챗봇 질의 응답] 클라우드 DB, Tiny DB 저장소, 알림1 ◎ 프로그래밍 ◾ DB에 구조화된 정보의 질문과 답변 입력 ◾ DB에 없는 내용을 검색할 경우 ‘알림1 경고창_결과가 없습니다’ 실행 ◾ [버튼_음성인식] 음성인식을 호출, 구글 어시스턴트 실행 ◾ 음성인식 텍스트 호출_DB에서 질문의 결과값 찾기 ◾ 찾은 결과 값을 음성변환을 통해 한국어로 번역하기 ◎ 학습 내용 정리 정리 (5분) ◾ 글자를 이용하여 학습시키는 또 다른 사례를 제시함으로써 우리에 게 필요한 프로그램은 무엇인지 생각해보게 한다. ◎ 다음 차시 예고 ◾ 인공지능 사물 인식 영어 번역기 앱 - 6 - 단원 Ⅲ. 문제 해결과 프로그래밍 4. 프로그래밍Ⅳ 인공지능 사물 인식 영어 번역기 앱 차시 2/5 1. 실생활에서 사용되고 있는 모바일 센서를 설명할 수 있다. 학습 목표 2. 일상생활 속 인공지능 알고리즘을 탐색하고 평가한다. 3. 인공지능이 적용된 교육용 도구를 통해 기계가 학습하는 과정을 설명할 수 있다. 수업단계 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 사물을 자동으로 분류하는 IoT 스마트 팩토리 시스템을 살펴본다 ◾ 이미지를 분류하여 데이터를 처리하는 실생활 사례를 제시한다. 도입 (10분) 유의사항 우리 생활 속 인공지능 기술을 적용한 사례를 토대로 ‘1 단원_정보사회의 특성과 진로’ 단원과 연계하여 지도한다. 자료 Tip 1단원에서 준비한 ‘정보 사회 보고서’ 자료를 활용한다. 정보 교과서 1단원 정보 문화 단원을 연계하여 지도한다. ◎ 프로젝트 살펴보기 ◾ 카메라로 사물을 인식시키면 사물의 이름을 영어로 표기, 외국 어로 번역하는 앱 프로젝트 ◎ [디자이너] 앱 화면 구성하기 ◾ 이미지 분류 확장 컴포넌트 LookExtension 추가 ◾ LookExtension 컴포넌트 설명 및 개념 이해 ◾ 제목 레이블 배치_컴포넌트 및 속성 설정 ◾ 사용자 인터페이스_웹 뷰어 속성 설명 전개 (30분) ◾ 레이아웃_수평배치 적용하기 ◾ [사물인식], [음성 변환] 버튼 컴포넌트 및 속성 설정 ◾ [외국어 번역]을 위한 얀덱스 번역기 배치 ◾ 사용설명, 한글표기, 영어 표기 레이블 추가 ◎ 프로그래밍 ◾ [사물인식]버튼 클릭했을 때 촬영 중인 영상에서 사물을 인식에 따 른 이미지 분류 함수 호출 및 인식 완료된 결괏값 표기 실행 ◾ 전역변수 선언 및 초기값 설정 ◾ 얀덱스 번역 함수를 호출한 음성변환 및 번역 함수 만들기 ◾ 이미지 분류 함수 호출에 따른 결괏값 분석_리스트 개념 이해 ◾ 리스트 결과 분석을 통한 필요 데이터 분류 프로그래밍 ◎ 학습 내용 정리 ◾ 이미지 데이터 분류 처리하는 인공지능 프로그래밍의 다양한 사례 정리 를 제시함으로써 청각 장애인들을 위해 꼭 필요한 인공지능은 무엇 (5분) 인지 생각해보도록 한다. ◎ 다음 차시 예고 ◾ 마스크 착용 판별 유무 확인하는 인공지능 앱 만들기 - 7 - 단원 Ⅲ. 문제 해결과 프로그래밍 4. 프로그래밍Ⅳ 마스크 착용 판별 유무 확인하는 인공지능 앱 만들기 차시 3/5 1. 문제 해결을 위한 해법을 인공지능의 관점에서 설계하고 이를 소프트웨어로 구 학습 목표 현하는 프로그래밍 능력과 태도를 기른다. 2. 인공지능 기술을 활용하여 생산된 정보를 효율적으로 응용하는 방법을 배운다. 수업단계 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 주변의 무인 점포, 무인 시스템의 사례를 통해 관련된 인공지능 알 고리즘을 생각해본다. ◾ 실생활 문제에 적합한 데이터를 획득하고 알고리즘을 적용하여 문 도입 (10분) 제 해결을 위한 모델 설계의 중요성을 인식한다. 유의사항 인공지능 기술의 가치와 영향력을 인식하고 로봇 및 인 공지능 윤리, 인공지능의 바른 활용을 실천할 수 있도록 지도한다. 자료 Tip 3단원 ‘추상화_문제의 핵심 요소 추출’ 내용 연계 구성 정보 교과서 3단원 ‘프로그래밍 응용‘을 연계하여 지도한다. ◎ 프로젝트 살펴보기 ◾ 얼굴을 인식시키면 마스크가 착용되었는지 확인하는 인공지능 앱 ◎ 확장기능 컴포넌트 추가 ◾ 확장기능(Personal Image Classifier) 컴포넌트 사용 방법 익히기 ◾ 이미지 분류하고 학습시키는 모델 생성 ◾ 웹캠과 이미지를 분류할 레이블, 학습 이미지 준비 ◾ 마스크 착용 label, 마스크 미착용 label 추가 및 업로드 ◾ 학습된 인공지능 모델 테스트, 다운로드 전개 (30분) ◎ [디자이너] 앱 화면 구성하기 ◾ 이미지 분류 확장 컴포넌트 ‘PersmonalImageClassifier.aix’ 추가 ◾ 학습된 모델 파일 업로드 ◾ 레이블, 웹 뷰어 배치 및 속성 설정 ◾ 레이아웃 수평배치, 버튼 설정 ◾ 마스크 미착용이 알림 메시지 전송 ◎ 프로그래밍 ◾ [마스크 판별] 버튼 클릭_이미지 분류 함수 호출 ◾ 인식 완료 후 결괏값 분석 ◾ 마스크 착용한 경우, 음성변환 메시지 알림 “마스크 착용, 통과” ◾ 마스크 미착용인 경우, 음성변환 메시지 알림 “마스크 착용해주세요” ◎ 학습 내용 정리 정리 (5분) ◾ 인공지능 모델의 필요에 따라 효과적으로 정보를 수집, 분석, 관리 할 수 있는 다른 사례를 생각해보도록 한다. ◎ 다음 차시 예고 ◾ Open API 서비스를 활용한 인공지능 앱 만들기Ⅰ - 8 - 단원 4. 프로그래밍Ⅳ Ⅲ. 문제 해결과 프로그래밍 Open API 서비스를 활용한 인공지능 앱 만들기Ⅰ 차시 4/5 1. 실생활의 다양한 문제를 분석하고 융합적으로 해결하기 위한 인공지능 모델을 학습 목표 설계하고 프로그래밍 언어를 이용하여 구현한다. 2. API, Open API 서비스에 대한 개념을 이해할 수 있다. 수업단계 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 음성으로 명령을 주어 처리해주는 인공지능 스피커, Iot 사례를 제 시함으로써 관련 알고리즘을 생각해보게 한다. 도입 (10분) 유의사항 OPEN API 서비스를 활용하기 위한 Key 발급받을 이메 일을 숙지하며, 발급까지 30분 정도 소요됨 자료 Tip 공공 인공지능 Open API·DATA 서비스 포털 사이트 설명 협력이 필요한 프로그래밍 활동이므로 짝 프로그래밍이 되도록 자리를 배치한다. ◎ 프로젝트 살펴보기 ◾ 질문을 하면 위키백과에서 검색된 결과를 제공해 주는 앱 ◎ Open API Key 발급 ◾ 1단계: 키 발급 신청, 이메일에 인증키 입력 ◾ 2단계: 정보 입력 및 관리자 승인받기 ◾ 3단계: API Key 확인하기(이메일로 확인 or Open API Key 발급 및 관리에서 확인) ◾ 4단계: Open API Key 사용하여 ETRI에서 제공하는 음성지능, 시 전개 (30분) 각 지능, 대화처리, 언어처리 등의 인공지능 기술들을 사용 가능함. ◎ [디자이너] 앱 화면 구성하기 ◾ 수직배치_텍스트박스, 버튼, 이미지 뷰어 배치 및 속성 설정 ◾ 수평배치_결과보기, 음성변환 버튼 뷰어 배치 및 속성 설정 ◾ 보이지 않는 컴포넌트: 웹, 음성인식, 음성변환 배치 ◎ 프로그래밍Ⅰ ◾ API Key 값을 저장할 변수 선언 및 초깃값 설정 ◾ API 요청 함수 정의하기: 위키백과 QA API를 사용하기 위해 질문 과 QA 타입 데이터를 HTTP 통신으로 ETRI Open API 서버에 전 달하기 위한 파라미터 작성 함수 정의 ◎ 학습 내용 정리 정리 (5분) ◾ Open API Key 발급 및 함수 정의 이해 ◎ 다음 차시 예고 ◾ Open API 서비스를 활용한 인공지능 앱 만들기Ⅱ - 9 - 단원 Ⅲ. 문제 해결과 프로그래밍 4. 프로그래밍Ⅳ Open API 서비스를 활용한 인공지능 앱 만들기Ⅱ 차시 5/5 1. 실생활 문제 해결을 위한 소프트웨어를 협력하여 설계·개발·비교·분석한다. 학습 목표 2. 언어처리 질의 응답 기술 API를 이용하여 자연어로 기술된 질문의 의미를 분석 하여 답을 제공해 주는 인공지능 앱을 만들 수 있다. 수업단계 학습과정 학습활동 및 내용 ◎ 학습 동기 유발 ◾ 영화 속 음성 및 텍스트 데이터 처리 인공지능 사례를 살펴본다. 도입 (10분) 유의사항 OPEN API 발급 Key 확인 및 4차시 프로젝트를 저장하 여 연계하여 완성할 수 있도록 한다. Tip 협력이 필요한 프로그래밍 활동이므로 짝 프로그래밍이 되도록 자리를 배치한다. ◎ 프로그래밍Ⅱ ◾ 질문 버튼_음성 인식 호출 ◾ 입력된 텍스트 박스 질문을 Text형식으로 변환 및 API 함수 호출 ◾ API 요청 함수 호출 및 답변을 결괏값 변수에 저장 전개 (30분) ◾ QA API는 JSON 포맷 기반의 입력 및 출력을 지원, 버튼 결과보기 클릭하면 전역변수 결괏값은 JSON 형식의 값 저장 ◾ JSON 텍스트 디코딩하기_리스트 형식으로 디코딩 후 질문에 대한 답이 저장되어 있는 특정 위치 추출 ◾ 레이블_결과보기에 추출한 답을 출력 ◾ 질문에 대한 답변이 [전역변수 응답받은_결괏값]에 저장 및 반환 ◾ 음성 변환 버튼을 사용하여 레이블_결과보기 내용 출력 ◎ 학습 내용 정리 정리 (5분) ◾ Open API Key 발급 및 함수 정의 이해 ◎ 다음 차시 예고 ◾ Open API 서비스를 활용한 인공지능 앱 만들기Ⅱ - 10 - 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 10 Steps for 그린플래닛(초록지구를 위한 열 걸음) 인천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 구분 인천대 과학영재교육원 프로그램명 (신규/수정보 완) 10 Steps for 그린플래닛 신규 주요 적용 학년 개발차시 고등학교 1학년 4 물리, 화학, 생물 (기타) 주요 과목 과학 주요 단원 ※ 자율연구주제이므로 각 과목의 전과정 중 주제 선정 가능 관련 과목 STEM+I 요소 정보 관련 단원 S, E 적용 지역 정보 (문제해결과 프로그래밍/프로그래밍, 알고리즘) 보조 주 개발자명 개발자 기존 ‘과학’ 수업을 통해 학습한 것을 일상생활이나 사회 또는 전(全)지구 적 문제의 발견과 해결에 활용할 수 있는 기회를 제공함으로써 과학의 가 치뿐만 아니라 과학 탐구가 사회 및 과학기술 발전에 미치는 영향을 인식 할 수 있도록 한다. 과학 개념이나 원리를 검증하기 위한 실험 활동뿐만 주요 수업 개요 아니라 과학 탐구 과정과 기능을 활용할 기회를 제공하고, 과학이 일상생 활에서 실제로 어떻게 활용되는지를 체험하게 한다. 생활 주변에서 과학 과 관련된 문제를 찾고, 이를 창의적으로 해결하기 위해 과학의 기본 개 념과 탐구 활동을 활용하는 능력을 기르는 데 초점을 둔다. 전통적인 과 학 탐구 활동 이외에도, 문제의 발견과 해결을 포괄하는 프로젝트 형태의 과학 탐구 활동 및 창의적 설계와 공학적 도구 제작을 경험할 수 있도록 한다. 1차시: ‘그린플래닛’을 위한 MBL 활용 실험 주제 선정 및 실험 설계 1.SDGs의 의미와 가치 및 17가지 목표 인식하기 – 미디어 활용 2.SDGs의 17가지 목표 중 관심 분야 선정 및 관련 세부 주제 탐색하기 3.세부 주제와 연관된 사회현상을 찾고, ‘나’의 삶 연결하여 문제 제시하 기 4.도출된 문제 해결을 위한 MBL활용 탐구실험 설계하기 차시별 주요내용 (키워드 위주) 2차시: ‘그린플래닛’을 위한 MBL활용 자유탐구실험 수행 1.전 차시 수업에서 설계한 자유탐구실험 수행하기 2.과학적 탐구 과정에 의거한 보고서 작성하기 3.SDGs와 관련지어 결과 해석하기 3차시: ‘그린플래닛’을 향해 한 걸음 더, VR콘텐츠 기획하기 1.Cospaces 플랫폼 사용 방법 익히기 2.자유탐구실험결과 및 관련 내용을 포함하는 VR콘텐츠 기획하기 4차시: ‘그린플래닛’을 향해 한 걸음 더, VR콘텐츠 제작하기 개인별 VR 콘텐츠 제작 · 공유하기 ■ 10 Steps for 그린플래닛 (초록지구를 위한 열 걸음) ◽ MBL 활용 실험 주제 선정 및 실험 설계 Step1 SDGs의 의미와 가치 및 17가지 목표 인식하기 UN SDGs(유엔 지속가능발전목표)는 인류의 보편적 문제(빈곤, 질병, 교육, 여성, 아동, 난 민, 분쟁 등)와 지구 환경문제(기후변화, 에너지, 환경오염, 물, 생물다양성 등), 경제 사회문 제(기술, 주거, 노사, 고용, 생산 소비, 사회구조, 법, 대내외경제)를 2030년까지 17가지 주 목표와 169개 세부목표로 해결하고자 이행하는 국제적 공동목표입니다. [그림 1 : UN의 지속가능발전목표] 목표 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 내용 모든 형태의 빈곤종결 기아해소, 식량안보와 지속가능한 농업 발전 건강 보장과 모든 연령대의 복지 증진 양질의 포괄적인 교육제공과 평생학습 기회 제공 성평등 달성과 모든 여성과 여아의 역량 강화 물과 위생의 보장 및 지속가능한 관리 적정가격의 지속가능한 에너지 제공 지속가능한 경제성장 및 양질의 일자리와 고용보장 사회기반시설 구축, 지속가능한 산업화 증진 국가 내, 국가 간의 불평등 해소 안전하고 복원력있는 지속가능한 도시와 인간거주 지속가능한 소비와 생산 패턴 보장 기후변화에 대한 영향방지와 긴급조치 해양, 바다, 해양 자원의 지속가능한 보존 노력 육지 생태계 보전과 삼림 보존, 사막화 방지, 생물 다양성 유지 평화적, 포괄적 사회증진, 모두가 접근 가능한 사법제도와 포괄적 행정제도 확립 이 목표들의 이행수단 강화와 기업 및 의회, 국가 간 글로벌 파트너십 활성화 참고하세요! 1. [유니세프 아동권리교육] 말랄라가 소개하는 지속가능개발목표 2. 펭수가 알려주는 대대손손 잘 사는 법! 얼~쑤 좋다 I 국가지속가능발전목표(K-SDGs) 3. 지속가능발전목표(SDGs) 실천을 위한 주사위를 던져볼까요? - 2 - 창의디자인캠프 교재 Step2 SDGs의 17가지 목표 중 관심 분야 선정 및 관련 세부 주제 탐색하기 이렇게 지구의 미래와 인류의 평화를 위해 전 세계가 같은 목표를 공유하고 있다는 사실이 기후변화, 전쟁 등 많은 위기 속에서도 희망을 보게 합니다. 그렇다면, ‘과학’은 이러한 목표를 위해 어떠한 역할을 해야 할까요? 과학기술이 단순히 ‘인간의 편리함’만을 위한 도구여서는 안된다는 사실을 깨닫는 것, 과학의 선한 영향력으로 지속가능한 미래를 만들 수 있음을 인식하는 것, 그리고 이를 위한 융합적 사고역량을 갖추는 것, 이것이 앞으로 진행될 수업의 목표입니다. 이 목표들을 꼭 기억하면서 그린 플래닛을 위한 10걸음을 이어가봅시다. 활동 1. SDGs에 대한 영상을 찾아서 보고, SDGs 중 가장 관심이 가는 목표와 그 이유에 대해 간단히 적 어봅시다. 영상 제목 영상 내용 내가 뽑은 SDGs목표 top1 & 이유 이렇게 안내하세요! 1. 지속가능발전포털 (http://ncsd.go.kr/unsdgs?content=2) 에 들어가서 각 목표가 어떤 내용인 지 다시 한번 확인한다. 2. 유튜브에서 구체적인 목표명까지 넣어 영상을 검색한다. 예시) ‘지속가능발전목표 기아’ ‘지속가능발전목표 해양생태계’ - 3 - 창의디자인캠프 교재 ◽ ‘그린플래닛’을 향해 한 걸음 더, VR콘텐츠 기획하기 Step8 Cospaces 플랫폼 사용 방법 익히기 이제 우리가 탐구하여 알게 된 사실, 깨닫게 된 내용을 다른 사람들과 공유해볼까요? 최근 가상현실에 대한 관심도가 증가하고 있어서 다양한 콘텐츠가 많이 보급되고 있지요. 하지만 이제 우리는 이런 콘텐츠를 ‘소비’하는 사람에서 한 걸음 더 나아가 ‘생산’하는 사람으로 성장할 필요가 있어요. PPT나 한글파일을 다루듯이 VR 콘텐츠가 일반화되는 세상에서 살아가야 하니까요. 그럼, 어떻게 VR콘텐츠를 만드는지 차근차근 알아봅시다. 활동 1. 콘텐츠 탐색하기 VR 콘텐츠 제작을 위해 사용할 플랫폼은 입니다. 교육용으로 설계되어있어 학급별 과제 부여가 가능한 장점이 있으며, 어렵지 않게 완성도 높은 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 다만, 라이센스가 1인당 5.5달러이므로 예산 확보가 필요합니다. Basic 계정은 무료이나 제한점이 많으니 한 달 동안 100명까지 학생을 추가할 수 있는 프 로 계정 트라이얼 버전 사용을 추천드립니다. 이렇게 이용하세요! 1. 로그인 2. 프로로 업그레이드 하기 클릭 3. Price메뉴에서 트라이얼 코드 복사 - 12 - 창의디자인캠프 교재 Step10 개인별 VR 콘텐츠 제작 · 공유하기 친구들과 함께 상상력과 창의력을 마음껏 펼쳐보셨나요? 벌써 마지막 step입니다. 기획서의 아이디어와 자신만의 개성을 한 스푼 넣어서 콘텐츠를 완성해보세요. 그리고, 스스로 10 Steps for 그린플래닛의 과정을 어떻게 밟아왔는지 되돌아보는 시간을 가져봅시다. 활동1. 내가 만든 [10 Steps for 그린플래닛] 콘텐츠를 소개해보세요. 활동2. 친구들이 만든 [10 Steps for 그린플래닛]를 보고 간단한 소감을 적어봅시다. 콘텐츠 주제 소감 (특히 기억에 남았던 내용 및 구성, 그 이유 등) 활동3. 자기평가 평가영역 민주시민성 과학적 탐구력 협업 창의성 디지털 리터러시 감성적 체험 평가 척도 평가 기준 상 중 하 지속가능한 발전을 위해 깊이 생각하고 주제를 선정했는가? 데이터 수집 및 분석과정에서 논리적으로 생각하고 탐구하였는가? 과제수행과정에서 팀원들과 협력하고 열린 마음을 가지고 적극적으로 참여하였는가? 콘텐츠 기획 및 제작 과정에서 자신만의 아이디어를 반영하였는가? MBL을 활용한 데이터 분석 및 VR콘텐츠 제작과정에서 디지털 도구 활 용 역량이 발전되었는가? 새로운 도전 과제에서 성취감을 느끼며 즐겁게 참여하였는가? 소감 - 18 - 창의디자인캠프 교재 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 기포수를 세지 마세요!(디지털과학실험을 위한 센서 데이터 수집과 AI를 이용한 분석) 인천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 프로그램명 인천대학교 과학영재교육원 구분 (신규/수정보 완) 신규 기포수를 세지 마세요!(디지털과학실험을 위한 센서 데이터 수집과 AI를 이용한 분석) 주요 과목 정보 주요 단원 관련 과목 과학 관련 단원 주요 적용 학년 개발차시 중학교 2학년 4 정보 (문제해결과 프로그래밍/프로그래밍, 알고리즘) 물리, 화학, 생물 (기타) ※ 자율연구주제이므로 각 과목의 전과정 중 주제 선정 가능 STEM+I 요소 S, E 적용 지역 보조 주 개발자명 개발자 물리, 화학, 생물, 지구과학의 다양한 실험 실습에서 디지털화가 가능한 교육내용을 찾고, 블록코딩으로 센서를 제어하여 센서 데이터를 수집한 후 주요 수업 개요 에 분석하는 수업을 진행한다면 데이터 기반 수업과 AI를 이용한 분석까 지 가능하여 신기술을 과학교과에 적용할 수 있게 된다. 따라서 전통적인 과학수업과 더불어 신기술을 접목하여 실제적인 실습을 좀더 편리하게 할 수 있고, 데이터에 기반한 이론수업을 진행한다면 한 층 업그레이드 된 과 학수업이 될 것이다. 1차시: 입출력장치 연결방법, 소프트웨어 세팅, 다운로드, 코딩하여 데이 터 수집하기, 엑셀로 데이터 전송하기 방법 학습 차시별 주요내용 (키워드 위주) 2차시: BTB 용액, PH기준에 대해 확인하고, 물풀의 호흡으로 인한 산소 방울 발생을 관찰하고 눈으로 세어본다 3차시: 물플에 조명을 설치하고 PH센서, 물온도센서, 빛센서를 설치한다. 코딩하여 엑셀에 데이터 수집한다. 4차시: 눈으로 세어본 산소방울과 데이터로 수집된 수치를 비교하여 보고 분석한다. 본시 교수·학습 과정안 수업 수업 활동(10분) 단계 학습 목표 및 도입 (1차시) 활동 전략 & Tip 마음 열기, 배움 준비 -광합성에 관한 동영상 시청 e 학습터 영상 시청 (광합성이 일어나는 과정 소개) 학습 목표 확인하기 - 광합성이 일어나는 장소, 광합성에 필요한 물질, 광합성의 결과 생기는 산물 그리고 광합성에 영향을 미치는 환경요 실험 전 안전교육 실시(매우 중요) 인을 설명할 수 있다. - 환경요인(빛 세기)에 따른 광합성량을 측정할 수 있다. 수업 수업 활동(30분) 단계 전개하기 활동 전략 & Tip [광합성의 원리 이해 소개] 화학반응식은 중학교 3학년 이상 광합성 과정 에게 설명하고 중학교 2학년 대상으 6CO2 + 12H2O -----(빛E)------> C6H12O6 + 6O2 + 로는 화학반응식이 아닌 물 + 이산화 6H2O 탄소 ->(빛에너지) -> 포도당 + 산소 식물은 이산화탄소와 물을 원료로 빛에너지를 가지고 포도 로 설명하는 것이 좋다. 당을 합성하고 산소와 물을 생성한다. 이 과정을 광합성이 여러 환경요인 중 빛의 세기에 따 라 하며, 식물의 엽록체에 있는 엽록소에서 빛E를 받아들여 른 광합성량의 측정하는 방법을 실험 일어나는 과정이다. 과정과 관련하여 설명한다. 광합성에 영향을 미치는 환경요인에는 빛의 세기, 빛의 파 장, 온도, 이산화탄소 농도 등이 있다. 거리에 따른 빛의 세기의 변화를 추리하여 거리와 빛의 세기의 관계가 반비례함을 학생들은 정성적으로 알 2. 광합성량 측정방법 고 있다. 안드로이드폰 앱(스마트 조 가. 기존 방법(기포수 세기) 도계)를 다운로드하여 빛의 조도의 광합성량을 알아보는 방법으로는 광합성의 재료가 되는 물 단위 lx(lux)를 설명해 준다. 빛의 세 과 이산화탄소의 소모량을 측정하거나, 혹은 생성된 포도당 기를 측정하는 데 있어서 빛의 광속 이나 산소 그리고 물의 양을 측정하면 된다. [lm], 빛의 광도[cd], 빛의 휘도[nit]를 이 과정을 검정말(아나카리스)을 활용하여 물속에서 광합성 설명하기 보다는 거리에 반비례함을 이 일어나게 하고 생성된 산소기체의 기포수를 세어 보는 스마트 조도계로 확인하는 것에 목적 방법으로 광합성량을 측정한다. 이 있다. (실험실에 wifi가 있지 않는 환경요인으로는 빛의 세기, 온도, 이산화탄소의 농도, 빛의 경우, 사전에 다운로드 받을 수 있도 파장 중에서 빛의 세기 환경요인만 사용한다. 록 안내할 필요가 있음) 온도와 이산화탄소 농도의 변인통 [빛의 세기에 따른 광합성량 측정 실험] 1. 준비물 제가 쉽지 않고, 빛의 파장과 광합성 량의 관계를 알아보는 엥겔만의 실험 수초(검정말), 탄산수소나트륨(NaHCO3), 비커, 시험관, 깔때 은 진행하지 않는다. 또한 광포화점이 - 5 - 창의디자인캠프 교재 본시 교수·학습 과정안 (2차시) 수업 수업 활동(5분) 단계 학습 목표 및 도입 활동 전략 & Tip 마음 열기, 배움 준비 실험 전 안전교육 실시 -광합성 과정 발표하기 학습 목표 확인하기 BTB 용액은 광합성에 의해 변화되 - CO2 농도변화에 따른 BTB 용액의 액성(산성, 중성, 염기 는 CO2 농도변화에 따라 색깔이 변 성) 변화를 색깔 변화로 확인할 수 있다. 함을 설명한다. - pH 센서를 활용하여 BTB 용액의 액성을 데이터로 수집하 고 분석할 수 있다. 수업 수업 활동(35분) 단계 전개하기 활동 전략 & Tip [용액의 액성이 변화는 원리 설명] 학습자의 교육과정에 따라 “날숨에 물에 녹아 수소이온(H+ )을 내놓는 물질을 산이라고 하고, 포함된 이산화탄소가 BTB 용액 속에 물에 녹아 수산화이온(OH-)을 내놓는 물질을 염기라 한다. 녹아 들어가 탄산이 되면서 산성이 용액의 액성(산성, 염기성)에 따라 지시약 색깔이 변한다. 된다”로 요약하여 설명해도 된다. 예) 산성 용액에서 푸른색 리트머스 종이 -> 붉은색 염기성 용액에서 붉은색 리트머스 종이 -> 푸른색. 수소이온의 농도를 pH로 나타낼 폐놀프탈레인 용액 -> 산성과 중성에서 무색, 염기성에 때 pH1은 산성, 서 붉은색 pH7은 중성 그리고 pH14는 염기성임을 제시한다. BTB 용액 산성(노란색) , 중성(녹색), 염기성(파란색) BTB 용액은 pH6.0 이하에서 황색, pH 는 일상생활 속에서 산과 염기를 구분할 때 많이 사용 중성에서 녹색, 염기성 pH7.6 이상에 하는 수소 이온 농도 지수다. pH 가 7보다 작으면 산성, 7 서는 청색을 나타낸다. 보다 크면 염기성으로 구분하고, 산과 염기가 1:1로 반응하 여 중성이 되었을 때의 예) 증류수는 pH 는 7이다. 빨대를 이용하여 날숨으로 CO2 농 pH 가 7이다. 이산화탄소는 물에 녹아서 아 도를 변화시킬 때 용액을 마시지 않 주 적은 양이 아래와 같이 탄산을 만들고, 다시 H+를 내어 도록 안전교육을 사전에 실시한다. 놓고 HCO3- (탄산수소이온) 이나 CO32-(탄산이온)으로 바 뀌어 산으로 작용한다. 청색 BTB 용액부터 시작하여 녹 색 그리고 노란색(황색)으로 변하는 CO2 + H2O -> H2CO3 H2CO3 H2CO3 + -> H -> 것을 관찰하고 핫플레이트에 노란색 + HCO3 + 2H + CO3 - 2- (황색) BTB 용액이 끓어 CO2 용해도 가 감소하여 색깔이 다시 청색으로 변하는 것을 확인하는 것이 좋다. [학생활동]_[날숨으로 CO2 농도변화에 따른 BTB 용액의 - 8 - 창의디자인캠프 교재 본시 교수·학습 과정안 수업 (3차시) 수업 활동(5분) 단계 학습 목표 활동 전략 & Tip 마음 열기, 배움 준비 실험 전 안전교육 실시 학습 목표 확인하기 학습목표 확인 및 도입 - 환경요인(빛 세기)에 따른 광합성량을 센서를 이용해 데 이터를 수집하여 분석할 수 있다. 수업 수업 활동(35분) 단계 전개하기 활동 전략 & Tip 준비물 [실험과정 유의점] 수초(검정말), 1% 탄산수소나트륨(NaHCO3) 수용액, 비커, 1. 비커에 1% 탄산수소나트륨 수용액 시험관, 깔때기, 전기스탠드(광도조절가능), 자, 수조, 스마트 을 넣은 용액은 pH 7 이상으로 약염 폰(초시계, 카운터, 조도계 어플로 활용), 클램프, 안전면도 기성을 띤다. 날 2. 물풀의 상태와 양을 최대한 동기 화 하여 배부하면 세 개의 물풀 실험 실험과정 안내 세트를 설계하지 않고 각 모둠별 수 1. 1, 2차시 실험을 참고하여 실험을 설계하도록 안내한다. 집된 데이터값을 취합하여 빛의 세기 2. 모둠에서 광원으로부터 거리별로 A, B, C 세 개의 물풀 (혹은 광원으로부터의 거리)에 따른 실험세트를 설계하도록 한다. 광합성량이 변화하는 결과를 얻을 수 3. 각 실험세트에는 센서와 I/O 장치를 통해 MCU아두이노_ 있다. 우노와 노트북을 연결하여 데이터가 수집되도록 한다. (실제 실험시간을 고려하면 한 모둠 4. 실험세트 A에서 나온 데이터를 A_data라고 하고, 자료를 에서 빛의 세기를 바꿔가며 실험하여 분석하고, 차트로 만든다. 데이터를 수집하는 것이 어렵다) 5. 각각 B, C에서 나온 데이터 자료와 통합하여 빛의 세기 별 광합성량의 결과를 분석한다. [실험결과분석 유의점] 6. 수집된 데이터 자료를 공유 드라이브 모둠별 자료 폴더 1. 빛센서의 데이터는 보정하지 않았 에 탑재한다. 으므로 빛센서 값을 절대값(빛의 세 기)으로 알지 않도록 안내한다. 실험결과 분석 (빛센서 최고값은 1023)_스마트조도 들어온 데이터의 빛의 센서값과 물온도 센서값이 변화가 계 값으로 빛센서값을 확인해 빛의 없이 일정해 질 때, pH센서값을 기록한다.(실험보고서) 세기의 변화를 확인해 볼 수 있다.(변 입력되는 데이터가 안정화 된 후에 최빈값으로 각 거리(혹 화에 주목) 은 빛의 세기, lx)에서의 pH센서값으로 기록한다. 2. 광합성량의 데이터의 센서값들의 광원으로부터 거리별 A, B, C (혹은 빛의 세기에 따라 A, B, 변화가 없이 일정(pH센서 데이터, 빛 C)로 3가지 실험세트를 진행하지 못했더라도 취합된 다른 센서 데이터, 물온도 센서 데이터)해 모둠의 결과를 활용하여 빛의 세기에 따른 광합성량의 데 질 때 까지 시간이 필요하다. (약 3분 이터를 엑셀로 만들어 차트-꺾은선형으로 결과를 시각화한 이상 소요됨) - 22 - 창의디자인캠프 교재 본시 교수·학습 과정안 수업 수업 활동(5분) 단계 학습 목표 (4차시) 활동 전략 & Tip 마음 열기, 배움 준비 학습목표 확인 및 도입 학습 목표 확인하기 - 광합성량을 측정하는 실험들(기포수를 측정하는 실험과 센서를 활용한 실험)의 장단점 토의 및 효과적인 실험과정 설계해 본다. 수업 수업 활동(35분) 단계 전개하기 활동 전략 & Tip [ 빛의 세기에 따른 광합성량을 기포수를 측정하기 ] _ 모둠별 실험보고서를 캡쳐하여 제시함. [토의과정 유의점] 1. 실험 소감을 자유롭게 발표할 수 실험보고서 결과의 광원으로부터 거리를 바꿔가면서(혹은 있도록 한다. 조명의 밝기를 조절해 가면서) 측정한 기포수가 예상한 결 2. 모둠원 모두 참여할 수 있도록 지 과값(빛의 세기와 광합성량은 정비례)과 다르게 나온 것들 도 도 같이 제시함. 2. 실험의 장단점 발표하기 [기포수 측정 방법] 1. 최적의 환경조건에서 빛의 세기에 [pH센서 및 물온도센서, 빛센서를 활용하여 빛의 세기에 따라 물의 온도가 따뜻할 때 (약 30 따른 광합성량 측정하기] _ 구글드라이브 공유폴더에 수집 도 전후) 물풀(아나카리스)는 기포수 된 각 모둠의 데이터값을 하나의 sheet에 모은 자료를 제시 를 분당 세기 어려울 정도로 많은 기 함. 포(산소)를 발생시켜 숫자를 세기 어 1. 각 모둠별 빛의 세기가 달랐지만 초기 물풀의 양이 동일 려움. (단점) 하였으므로 빛의 세기가 달라질 때 광합성량의 변화를 데 2. 정성적으로 빛의 세기와 광합성량 이터를 통합하여 분석하도록 함. 의 관계의 정비례를 확인하기 용이 함.(장점) 2. 실험의 장단점 발표하기 모둠 내 토론 후 모둠 별로 발표하도록 지도. [pH센서 활용 측정 방법] 코딩 및 아두이노활용에 능숙도에 따 [심화학습] 단점을 줄인 새로운 실험 과정 설계 하기 [빛의 세기에 따른 광합성량 측정] 라 실험 진행의 어려움이 있음.(단점) 2. 센서값 보정 과정이 필요함.(pH센 Brainstorming을 모둠에서 진행하여 모둠별 토론한 단점을 서값 보정처럼, 통제요인인 물온도 역 보완한 개선된 실험방법을 제시할 수 있도록 안내한다. 평 시 매우 중요함.(단점) 가는 없으며, 자유롭게 토론, 토의하여 결과물이 나올 수 있 3. 데이터수집이 쉽고, 수집기간(하루, 도록 하고 희망하는 경우 실제 설계한 대로 실험을 진행할 일주일, 한달 등)을 설정하여 연속데 수 있는 기회를 제공. 수업 단계 이터값을 얻을 수 있음. 수업 활동(5분) 활동 전략 & Tip - 24 - 창의디자인캠프 교재 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 빛의 세기에 따른 광합성량의 증거를 찾자 (디지털과학실험을 위한 센서 데이터 수집과 AI를 이용한 분석) 인천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 인천대학교 기관명 과학영재교육원 구분 신규 (신규/수정보 완) 주요 적용 학년 중학교 2학년 빛의 세기에 따른 광합성량의 증거를 찾자 프로그램명 (디지털과학실험을 위한 센서 데이터 수집과 개발차시 4 AI를 이용한 분석) 주요 과목 정보 주요 단원 관련 과목 생물 관련 단원 S, E 적용 지역 STEM+I 요소 정보 (문제해결과 프로그래밍/프로그래밍, 알고리즘) 생물 (생명시스템의 구조) 보조 주 개발자명 개발자 1. 시청각 자료로 대체되는 실험 실습을 디지털화하여 데이터를 수집하여 데이터 기반 과학 수업이 되도록 한다. 주요 수업 개요 2. 인공지능으로 데이터를 분석하여 사람이 분석한 결과와 비교할 수 있 다. 3. 고가의 실험 실습 장비를 저렴하게 대체가 가능하다. 4. 이론이 나오게 된 배경의 실습을 직접 해보고 데이터를 누적 시킬 수 있다. 1차시: 입출력장치 연결방법, 소프트웨어 세팅, 다운로드, 코딩하여 데이 터 수집하기, 엑셀로 데이터 전송하기 방법 학습 2차시: 식물의 생존 전략, 동물과 대비되는 독특한 특징 설명, 식물의 에 너지 합성과정에 대한 설명, 이론에 대한 설명과 진짜 그런지 실험을 통 차시별 주요내용 (키워드 위주) 해 증명해보자 동기부여, PET병 자르기, 센서부착하기, 화분 넣고 글루건으로 밀봉하기 3차시: 2차시 실험 설정 계속하기. 통제된 실험환경 만들기, 센서 데이터 입력 테스트하기, 공기가 새나가지 않도록 밀봉하고 테스트하기. 양지바 른 곳에 두고 CO2와 빛 센서데이터 수집하기 4차시: 수집된 데이터 구조화하기. 구조화된 데이터 분석하기. 실험데이터 가 이론과 결과가 같은지 논의하기 5. 기 초 학 습 - 1차 시 센서 데이터 수집을 위한 하드웨어 세팅과 소프트웨어 세팅 그리고 코딩 사용설명 동영상 링크 https://youtube.com/playlist?list=PLV0fpigVietQ0EHMRJ4XhTbU_KIHHOnfv 시스템 구조도 아두이노에 연결된 센서의 값을 시리얼포트를 통해 컴퓨터로 전송 컴퓨터에서 PLX-DAQ라는 엑셀 제어프로그램을 통해 엑셀 시트에 데이터를 누적 하드웨어 세팅 센서 회로 구성 LCD, CO2센서는 I2C에 연결하고, 빛센서는 A0에 연결한다. - 7 - 창의디자인캠프 교재 6. 심 화 학 습 6 .1 1 부 심 화 학 습 : 일반 적 탐색 활 동(2차시 ) 식물의 광합성과 온도, CO2와의 관계에 대한 이론 학습 주의집중을 위한 도입 영상 제공 생물의 구성 https://www.youtube.com/watch?v=fTbGdzh0fa4&list=PLpps1Hm_DCYF2t26w84qVtUOx t5n_xe9u&index=18 소화 https://www.youtube.com/watch?v=jIIO4prjBAg 세포호흡 https://www.youtube.com/watch?v=5k3jQRRrnrQ 배설 https://www.youtube.com/watch?v=6SgyuwQpn98 식물과 에너지 광합성에 대한 이론 식물의 에너지 합성 https://www.youtube.com/watch?v=tPP-R4bTNh8 3분 45초까지 https://www.youtube.com/watch?v=EneecxGdeEQ 가. 기존 방법(과학교과서) 광합성량을 알아보는 방법으로는 광합성의 재료가 되는 물과 이산화탄소의 소모량을 측정하거 나, 혹은 생성된 포도당이나 산소 그리고 물의 양을 측정하면 된다. 중학교 2학년 교과서에서는 이 과정을 검정말(아나카리스)을 활용하여 물속에서 광합성이 일 어나게 하고 생성된 산소기체의 기포수를 새어 보는 방법으로 광합성량을 측정한다. 환경요인으로는 빛의 세기, 온도, 이산화탄소의 농도, 빛의 파장 중에서 빛의 세기, 온도, CO2 환경요인만 사용한다.(중2과정) - 16 - 창의디자인캠프 교재 6 .2 2부 심 화 학 습 : 집단 실험 활동(3차 시) 통제된 실험 환경 구축 충분한 물을 주고 PET병에 작은 화분을 넣는다. 빛센서, CO2센서, 온도센서를 넣고 글루건으 로 고정시킨다. 뚜껑을 덮고 글루건으로 밀봉한다. 케이블로 센서와 아두이노를 연결하고, PC에 USB로 연결한다. 센서 수집을 위한 코드를 작성하여 아두이노에 업로드 한다. - 19 - 창의디자인캠프 교재 6 .3 3부 심 화 학 습 : 개인 및 소집단별 생활 속 과학문제 탐구 활동(4차 시) 수집된 데이터 구조화하기 엑셀에 수집된 데이터를 챠트로 구조화 한다. 데이터 영역 선택하기 – 삽입-챠트에서 꺽은선형 차트 선택 구조화된 데이터 분석하기 밀폐된 실험환경이 데이터에 어떤 영향을 주었는가? 빛의 양이 최고조인 시간대와 온도와의 관계는 어떠한가? 빛의 양과 CO2값과의 관계는 비례관계인가? 반비례관계인가? CO2값이 최고인 시간대는 언제이며 그 시간대의 빛의 양은 얼마인가? 온도와 빛의 양과의 관계는 어떠한가? 빛과 CO2와의 관계 설명하기 분석 내용을 바탕으로 빛과 CO2사이의 관계에 대해 설명하고, 이유가 무엇인지 설명하라. 실험 데이터가 이론을 증명하는 지 살펴보기 - 22 - 창의디자인캠프 교재 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 자율주행자동차 인천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 구분 인천대 과학영재교육원 프로그램명 E 주요 단원 관련 과목 과학 관련 단원 E, T 적용 지역 요소 주 개발자명 신규 주요 적용 학년 개발차시 나도 자율주행자동차 개발자 주요 과목 STEM+I (신규/수정보 완) 중학교 1~2학년 12 정보 (문제해결과 프로그래밍/프로그래밍, 알고리즘) 물리 (빛과 물질) 보조 개발자 본 프로그램은 자율주행을 보조해 줄 수 있는 적외선 센서를 이용해 검 은색 선을 기준 삼아 도로가 맞는지 아닌지를 구분해 자율적으로 움직이 는 자율주행 자동차와 초음파 센서를 이용해 자동차가 들어오는지를 인식 해 개폐기를 열어주는 자동 개폐장치를 제작하는 프로그램이다. 제작한 것을 모두 합쳐 자율적으로 움직이다 개폐기를 만나면 정지하고, 개폐기 주요 수업 개요 가 올라가면 다시 출발하는 것이 목표이다. 창조활동에서 가장 중요한 것은 완성을 했다는 자부심, 한번 만들어 봤 다는 자신감이다. 본 활동으로 4차 산업혁명 중 하나인 자율주행 자동차 를 직접 제작해 봄으로써 설계 능력과 알고리즘 구성 능력, 문제해결능력 을 키울 수 있다. 또한, 메이커 활동과 코딩이 먼 얘기 또는 어려운 것이 아니고 내가 직 접 할 수 있고 재밌는 것이라는 인식을 심어줄 수 있도록 하려 한다. 1~4차시: 아두이노 기초 - 아두이노의 보드 구성을 학습한다 - 아두이노 디지털핀과 5V와 GND핀 - 마이크로 콘트롤러에 대해 공부하고, 아두이노 통합개발환경인 아두이 노IDE에서 코딩을 한뒤 파일을 업로드 해주면 콘트롤러에 업로드가 되 차시별 주요내용 (키워드 위주) 어 일정한 움직임으로 작동을 확인한다. 5~8차시: 통합환경에서의 코딩 순서 및 진행 - 변수지정→사용할 핀의 이름과 번호 지정→사용할 핀의 역할 지정→ loop문에 동작 설정 - 서브모터의 구성과 작동 - 초음파센서 및 적외선센서에 대해 학습한다 9~12차시: 만들기 및 적용 - 손을 따라 움직이는 자동차 만들기 - 라인트레이서 만들기 ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2021년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. 인천대학교 과학영재교육원 ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2021년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. 창조활동에서 가장 중요한 것은 완성을 했다는 자부심, 한번 만들어 봤다는 자신감이다. 본 활동 Incheon Science Elite Program 으로 4차 산업혁명 중 하나인 자율주행 자동차를 직접 제작해 봄으로써 설계 능력과 알고리즘 구 Tel: 032-835-4971~2, Fax: 032-835-4976 성 능력, 문제해결능력을 키울 수 있다. [융합교재] - 교사용 - 또한, 메이커 활동과 코딩이 먼 얘기 또는 어려운 것이 아니고 내가 직접 할 수 있고 재밌는 것 이라는 인식을 심어줄 수 있도록 하려 한다. { 자율주행자동차 } 교재개발자: 인천대학교 이정훈 개발년도: 2022학년도 - 아두이노의 기초 및 서보모터와 초음파센서를 사용해 자동 개폐기 제작 - 자동차 조립 및 적외선 센서로 자동 정지하는 자동차 제작 - 적외선 센서를 이용해 손을 따라오는 자동차 제작 - 적외선 센서를 이용한 라인트레이서 제작 < 교재 요약 > 아두이노를 완전히 이해하기보다는 한 번 끝까지 직접 타자를 쳐서 코딩을 하 고 자동차가 움직이는것에 초점을 둔 교재이다. 1. 주 의 ▢ 관련 분야 및 내용 공학 IT 내용 자동차 차체 및 하드웨어 조립 직접 코딩한 코드로 아두이노 제작품 작동 위 한 도 입 프로젝트 성공시 작동하는 자동개폐기, 라인트레이서 동영상으로 목표인식 및 흥미 유발 ※ 해당 교과 내용 및 STEM요소 기재, 칸이 부족할 경우 추가하여 작성 교과 분야 집 중 을 STEM요소 E T 2. 수 업 의 목 표 설 명 완벽한 이해보다는 중간에 포기하지않고 끝까지 자율주행자동차를 제작하고 작동시킨다. 3. 기 초 학 습 아두이노의 기초 * STEM: Science, Technology, Engineering, Mathmatics 약자 아두이노의 보드는 다음과 같이 구성되어있다. 이때 주의깊게 봐야할 곳은 맨 위에 위치한 디지털핀과 아래 위치한 5V 와 GND핀이다. ▢ 융합교과의 개요 및 목적 5V와 GND를 반대로 꽂게 되면 아두이노 보드가 고장날 수 있으니 주의한다. 아두이노보드에 위치한 마이크로 콘트롤러는 컴퓨터의 CPU와 같은 역할을 한다. 아두이노 통합개 발환경인 아두이노IDE에서 코딩을 한뒤 파일을 업로드 해주면 콘트롤러에 업로드가 되어 일정한 4차 산업혁명이 시작되고 코딩에 대한 중요도가 날로 높아져 가고 있다. 기존 산업 군에서는 유형적인 가치를 생성하는 것이 큰 비중을 차지했지만 현재 발전하는 산업 움직임으로 작동하게 된다. 군에서 가장 비중을 차지하는 것은 인공지능, Ai, 앱 등 코딩을 통한 무형적가치 창출이다. 앞으로 다가올 시대에는 직접 코딩해서 프로그램 또는 앱 또는 기계 작동을 할 일이 많아질 것이 다. 본 프로그램은 자율주행을 보조해 줄 수 있는 적외선 센서를 이용해 검은색 선을 기준 삼아 도 로가 맞는지 아닌지를 구분해 자율적으로 움직이는 자율주행 자동차와 초음파 센서를 이용해 자 동차가 들어오는지를 인식해 개폐기를 열어주는 자동 개폐장치를 제작하는 프로그램이다. 제작한 것을 모두 합쳐 자율적으로 움직이다 개폐기를 만나면 정지하고, 개폐기가 올라가면 다시 출발하 는 것이 목표이다. - 1 - 융합교실 - 2 - 융합교실 ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2021년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2021년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. - 변수지정 - 사용할 핀의 이름과 번호 지정 - 사용할 핀의 역할 지정 - loop문에 동작 설정 서보 모터 다루기 아두이노 통합개발환경의 구성 서보 모터는 총 3가지의 선으로 구성되어있다. 1.갈색 – GND (접지) 2.주황색 – 5V (전원) 3.노랑색 – 신호 아두이노에 갈색은 GND에 주황색은 5V에 꽂은뒤 노랑색선은 아두이노의 디지털핀에 꽂는다. 이때 아두이노 IDE상에서 몇 번 핀에 꽂아주었는지 지정해주어야 한다. 서보 모터는 아두이노상에 다루기 쉽게 코딩을 해둔 헤더파일이 존재한다. #include 로 서보모터의 헤더파일을 불러와준다. 위에서 말한 코딩 순서대로 1. 핀의 이름을 지정해준다. < Servo 이름 >과 같이 지정해준다. ex) Servo motor2 라고 해주면 motor2 라는 이름으로 서보모터의 이름을 설정해준다. 2. 신호를 다룰 디지털 핀의 번호를 지정해준다. servo 헤더파일에서는 attach라는 함수를 쓴다. ex) motor2.attach(7) 라고 하면 디지털 7번핀으로 모터를 조작한다는 얘기다. 3. 핀의 역할 즉 pinMode에서 OUTPUT 인지 INPUT인지 지정해주어야 하는데 헤더파일 상에서는 IDE는 setup 과 loop 문으로 구성되어 있다. 지정해줄 필요가 없다. set up : 말 그대로 기초단계 또는 한번만 작동할 코드를 작성하는 곳이다. 4. 서보모터의 작동은 motor2.write(각도)의 형식으로 조절한다. loop : 반복되어 작동할 코드를 작성하는 곳이다. ex) motor2.write(20); 서보모터를 20도로 움직인다 그 외에 변수를 지정해주거나 헤더 파일을 불러오거나 할때는 set up 위에 적어준다. ex) motor2.write(120); 서보모터를 120도로 움직인다. 라는 뜻이다. 이 통합환경에서 코딩은 다음과 같은 순서대로 진행된다. 초음파 센서 - 3 - 융합교실 - 4 - 융합교실 ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2021년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. 초음파 센서는 초음파를 내보내고 돌아오는 시간을 계산하여 거리를 측정하는 센서이다. ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2021년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. Serial.println("cm"); 원리는 아래 사진과 같다. 라는 식으로 계산하게 된다. 이때 distance에서 나갔다 돌아오기 때문에 2로 나눠주고 시간초의 단위는 ms이므로 cm로 변환하기 위해 10000으로 나눠준다. 적외선 센서 float duration,distance; // duration 과 distance 라는 변수를설정 해준다 digitalWrite(trig,HIGH); /// 초음파를 내보냄 delay(10); // 0.01초 보내고 digitalWrite(trig,LOW); //초음파를 끔 duration = pulseIn(echo,HIGH);// in 에서 i 는 대문자!, 초음파가 HIGH 였던 시간 즉, 초음파가 적외선 센서는 발광부에서 적외선이 나와 수광부로 적외선이 들어가는 것을 감지해 앞에 장애물 이 있는지 없는지를 판단한다. 보냈다가 다시 들어온 시간으로 거리 계산 만약 장애물이 있다면 빛이 반사되어 수광부로 들어가 디지털값이 0이된다. distance=((float)(340*duration)/10000)/2; 만약 장애물이 없다면 빛이 반사되지 않아 수광부로 들어가는 빛이 없어 디지털값이 1 이된다. Serial.print(distance); - 5 - 융합교실 - 6 - 융합교실 ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2021년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2021년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. 검정색은 빛을 흡수하는 성질을 갖고 있다. 2. 라인트레이서 만들기 만약 검정색 테이프에 적외선을 쏘면 빛이 흡수되어 앞에 장애물이 없는 것으로 판단한다. 적외선 센서 2개를 이용해서 선을 따라가는 자동차 만들기 이것을 이용해 검정색 라인을 인식하는 라인트레이싱을 할 수 있고 장애물을 만나면 튕겨져 나오는 성질을 이용해 앞에 물체를 따라다니는 자동차도 제작할 수 있다. 4. 심 화 학 습 – 대 면 다음과 같은 위치에서 선을 따라 가는 자동차를 만든다. 4시 간 1. 손을 따라 움직이는 자동차 만들기. 적외선 센서의 장애물이 있으면 LOW , digitalRead()= 0 장애물이 없으면 HIGH, digitalRead() =1 인 것을 이용하고 왼쪽에 손이 있으면 따라가야 할 물체 가 왼쪽에 있다고 판단해 차가 왼쪽으로 회전해야 따라갈 물체를 정면으로 바라볼 수 있다. 오른쪽도 마찬가지이므로 이것을 이용해 다음과 같은 알고리즘을 이용해 작성한다. 1) 적외선 센서는 총 3개를 사용한다. 편의상 L(왼쪽) M(중간) R(오른쪽) 센서로 지정한다. 2) 자동차는 기본 디폴트 값이 직진이다. 좌회전 할 때 있을 수 있는 경우들 3) 가운데 M센서에 손이 닿으면 정지한다. if(digitalRead(M)==0){ stop; } 4) 왼쪽 센서에 손이 닿으면 왼쪽으로 회전한다. if(digitalRead(L)==0){ left; } 5) 왼쪽 센서와 가운데 센서에 손이 닿으면 왼쪽으로 회전한다. ( 손이 센서 2개를 다 덮을 수 있 으므로 일단 왼쪽 센서에 물체가 있다고 판단되면 기준 보다 왼쪽에 있는 것 이므로 왼쪽으로 회 전한다. if(digitalRead(M)==0 && digitalRead(L)){ left; } 6) 오른쪽 센서에 손이 닿으면 왼쪽으로 회전한다. if(digitalRead(R)==0){ right; } 7) 오른쪽 센서와 가운데 센서에 손이 닿으면 오른쪽으로 회전한다. if(digitalRead(M)==0 && digitalRead(R)){ Right; } - 7 - 융합교실 - 8 - 융합교실 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 VR 콘텐츠 제작의 세계 인천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 프로그램명 공학 주요 단원 관련 과목 정보 관련 단원 T, S, E 적용 지역 요소 (신규/수정보 완) 신규 VR 콘텐츠 제작의 세계 주요 과목 STEM+I 주요 적용 학년 구분 인천대 과학영재교육원 개발차시 초등학교 5~6학년 12 정보 (문제해결과 프로그래밍/프로그래밍, 알고리즘) 정보 (컴퓨팅 시스템, 피지컬 컴퓨팅) 보조 주 개발자명 개발자 ○ 4차혁명 시대에 핵심요소로 꼽히는 VR메타버스/AI/드론/항공우주/자 율주행/양자컴퓨터 등 총 5가지의 기술과 콘텐츠를 직접 만들어 보거나 체험해 봄으로써, 미래 사회에 필요한 핵심 역량 강화 주요 수업 개요 ○ 4차산업 관련 진로 체험이 가능한 커리큘럼을 제공함으로써 진로체험 교육과 연계 ○ VR 기술과 AR 기술을 구분할 수 있다. ○ VR 기술과 AR 기술의 적용 시나리오를 제시할 수 있다. 차시별 주요내용 (키워드 위주) ○ VR 메타버스 실감 콘텐츠의 종류를 구분할 수 있다. 1~2차시: [VR 메타버스 기술 이해하기] - 메타버스 소개 - VR/AR/MR/XR 기술 소개 - VR 안경 키트 만들기 - PC용 입체 안경 활용하기 [VR 메타버스 기본 콘텐츠 만들기] - 통통 튀는 공 만들기 [VR 슈팅 게임 만들기] - 조이스틱으로 슈팅 기능 만들기 [AR 콘텐츠 만들기] - AR 동물/공룡 콘텐츠 만들기 [VR 태양계 만들기] [VR 롤러코스터 만들기] [3D 블록 모양 만들기] [외부 에셋 불러오기] [파노라마 사진 표시하기] [360 사진 표시하기] [동영상 플레이어 만들기] [유튜브 플레이어 만들기] [마우스 클릭 및 공간 이동하기] 3~4차시: [AI 진로 특강] - AI, 머신러닝, 딥러닝 이해하기 - AI를 위한 진학 및 진로 소개 [신경망 및 딥러닝 이해하기] - 딥러닝 텐서보드를 이용한 학습 체험하기 - 신경망 학습 과정 이해 하기 [딥러닝 이미지 인식 실습하기] - 물체 인식 학습하기 - 마스크 착용 여부 인식하기 - 졸음 운전 감지하기 - 가위바위보 인식하기 5차시: [머신러닝/패턴인식 이해하기] - 패턴인식 개발자 진로 이해하기 - 패턴인식 기술 이해하기 [패턴인식 실습 키트 활용하기] - 특징값 계산하기 - 패턴 모델 만들어 보기 [패턴인식기 만들어 보기] - 패턴인식기 실습하기 6차시: [아두이노 디지털 명령어] - LED 제어하기 / 버튼으로 LED 제어하기 [스마트 라이트 만들기] - 어두워지면 저절로 켜지는 장치 만들기 [사운드 및 멜로디 생성하기] - 멜로디 생성하기 / 경고음 만들기 7차시: [자율주행 로봇카 제어하기] - 모터 제어하기 - 자율 주행 로봇 제어하기 [떨어지지 않는 로봇카] - 센서를 활용한 자율주행 로봇카 구현하기 8차시: [양자컴퓨터 기초], [양자 게이트 명령어 실습하기] 9~12차시: [시뮬레이션 드론 이해하기],[나만의 드론 만들기],[작용 반작용 체험하기] 5. 내 용 5 .1 1부 : V R 메 타 버 스 콘 텐 츠 만 들 기 5.1.1) VR 메타버스 콘텐츠 종류 이해하기 ○ VR 안경 키트 조립하기 ○ Side By Side 콘텐츠 이해하기 - 6 - 모듈형 영재교육 프로그램 교재 5 .2 2부 : VR 드 론 및 항 공 우 주 콘 텐 츠 5.2.1) 드론/항공우주 콘텐츠 만들기 ○ 드론 추가하기 - 29 - 모듈형 영재교육 프로그램 교재 5 .3 3부 : A I 코 딩 및 기 술 이 해 하 기 5.3.1) AI 딥러닝 기술 이해하기 ○ AI의 정의 - 37 - 모듈형 영재교육 프로그램 교재 5 .4 4부 : 아 두 이 노 3D VR 시 뮬 레 이 션 5.4.1) 3D VR로 배우는 아두이노 디지털 명령어 ○ LED 점멸하기 - 46 - 모듈형 영재교육 프로그램 교재 5 .5 5부 : 양 자 컴 퓨 팅 시 뮬 레 이 션 5.5.1) 3D VR로 배우는 로봇 명령어 ○ 양자 컴퓨터 코딩 SW - 63 - 모듈형 영재교육 프로그램 교재 

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 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 K-MEANS CLUSTERING 분류 분석 경북대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 (신규/수정보 완) 과학영재교육원 프로그램명 정보 주요 단원 관련 과목 수학 관련 단원 M, T 적용 지역 요소 신규 K-MEANS CLUSTERING 분류 분석 주요 과목 STEM+I 주요 적용 학년 개발차 구분 경북대학교 기관명 시 중1 6 정보 1. 정보 문화, 3. 문제해결과 프로그래밍 초6 자료와 가능성 중3 통계 자료 분석 보조 주 개발자명 개발자 이 프로그램은 인공지능 학습방법인 머신러닝 비지도학습 중 K-means clustering 방법에 대해 학습한다. 인공지능, 기계학습의 기본개념을 익히고 지도학습과 비지도 학습을 구분할 수 있고 실생활 에서의 적용 사례를 찾을 수 있다. K-means clustering에 활용되는 주요 수업 개요 수학적 기초 지식인 데이터의 평균 구하기를 익힌다. 언플러드 학습과 시뮬레이션 체험으로 K-means clustering의 기본원리를 익힌다. K-means clustering을 적용하여 자신의 스마트폰 활용 시간을 바탕으 로 사용 정도를 구분하는 엔트리 프로그램을 구현한다. 스스로 주제를 선정하고, K-means clustering을 이용하여 분류해 볼 수 있는 계획서 를 작성하고 자신이 계획한 데이터 분류의 유용성과 활용성에 대하여 발표하는 시간을 갖는다. 1차시 : 인공지능의 기본 개념 이해하기 2차시 : 지도학습을 티처블 머신을 이용하여 체험하고 지도학습 사례 찾아보기 3차시 : 비지도학습 K-means clustering 군집 알고리즘을 언플러그 차시별 드 학습을 통해 이해하고 및 시뮬레이션 해보기, k-평균 군집 주요내용 (키워드 위주) 알고리즘을 적용할 데이터 수집 4차시 : K-means clustering 알고리즘을 적용한 엔트리 프로그램 구 현하기 5차시 : K-means clustering 알고리즘을 적용해보고 싶은 데이터 선 정 및 프로그램 계획서 작성하기 6차시 : 계획서 발표 및 자기평가 및 동료평가하기 [ STEM+I 생각교실 교육 프로그램 ] 차 시 인공지능 기계학습에 대한 이해 1-2 ■ 학습 목표 1. 인공지능, 기계학습, 지도-비지도 학습의 관계를 설명할 수 있다. 2. 비지도 학습의 K-means Clustering의 원리를 이해한다. ■ 주요 학습 개념 인공지능, 기계학습, 지도학습, 비지도학습, K-means Clustering ■ 활동 과정 요약 동기 유발 인공지능 관련 영상을 시청하고 인공지능이 정보사회에 미치는 영향을 생각해본다. ò ò 기본개념 이해 인공지능의 기본개념을 이해하기 위해 인공지능, 기계학습, 지도학습, 비지도학습의 개념을 찾아 정리한다. ò ò 기본개념 도식화 하기 인공지능 관련 기본개념을 정리하고 도식화하여 포함관계를 통해 이해를 돕는다. ò ò 체험으로 지도학습 이해하기 지도학습의 이해를 돕기 위해 티처블 머신에서 마스크 인식 여부를 확인해보는 체험활동을 한다. ò ò 사례 찾기 지도학습이 적용된 실생활 사례를 찾아보고 어떻게 학습이 이뤄졌는지 탐색해본다. ò ò 비지도학습 이해하기 비지도학습의 이해를 돕는 언플러그드 활동을 한다. 언플러그드의 도움 영상을 시청하고 활동을 진행한다. - 5 - 차 시 프로그램을 이용한 K-means Clustering 3-4 ■ 학습 목표 1. K-means Clustering 할 수 있는 데이터 수집하고 확인할 수 있다. 2. 프로그램을 이용하여 K-means Clustering 하여 데이터를 분류할 수 있다. ■ 주요 학습 개념 K-means Clustering, 데이터, 비지도학습. ■ 활동 과정 요약 문제 배경 k-means Clustering을 적용할 수 있는 문제 배경을 안내한다. ò ò k-means Clustering 원리 이해 k-means Clustering 원리를 이해하고 알고리즘을 정리한다. ò ò 데이터 수집 k-means Clustering을 적용할 데이터를 수집한다. ò ò 엔트리 프로그램 구현하기 엔트리에서 k-means Clustering이 적용된 비지도 학습(군집:숫자)을 이용하여 수집한 데이터를 적용한 프로그램을 구현한다. ■ 활동지 1. 문제 배경 중1, 고1에 실시하는 인터넷·스마트폰 진단조사에서는 점수에 의해 일반, 주의, 위험으로 분류됩니 다. 사용 습관이 매우 좋지 않으면 주의와 위험으로 분류되고 대부분은 일반으로 분류됩니다. 일반 으로 분류된 학생들은 본인의 스마트폰 사용 습관이 나쁘지 않다고 생각합니다. 학생들의 스마트 폰 사용 시간을 상, 중, 하로 분류하여 학교 내에서 자신의 사용 습관을 파악하면 스마트폰 사용 습관을 확인하는 데 도움이 될 것입니다. 자신의 스마트폰 사용 시간을 입력하면 ‘당신은 우리 학 교에서 스마트폰 사용 시간이 (많음 or 보통 or 적음)입니다 .’라고 안내하는 프로그램을 만들 수 있습니다. - 13 - 차 시 K-means clustering 설계, 제작, 테스트 및 발표하기 5-6 ■ 학습 목표 1. 실생활 속 다양한 데이터를 수집, 분류하고 K-means clustering을 적용한 프로그램을 스스로 제작 발표 할 수 있다. 2. 프로그램을 만들기 위해 분류한 데이터의 유용성과 활용성을 분석하고, 이에 대해 발표할 수 있다. ■ 주요 학습 개념 K-means Clustering, 데이터의 수집과 분류 ■ 활동 과정 요약 [설계하기] K-means clustering 기본원리를 적용할 수 있는 주제를 선정하여 테이터 전체 설계 및 토의 를 수집, 분류한다. 엔트리 프로그램을 활용하여 진단 검사지를 제작한 후 적용해 본다. [제작 및 테스트 단계] 주제선정 모둠별로 진단검사를 시행할 수 있는 주제를 선정한다. ò ò 데이터 수집 및 분류 선정한 주제와 관련된 데이터를 수집하고 K-means Clustering 할 수 있도록 스프레드시트를 이용하여 데이터 파일 생성한다. ò ò 엔트리 프로그램 적용 엔트리 프로그램을 통해 인공지능 모델 학습하고 결과를 확인한다. ò ò 오류 점검 및 수정 오류 발견 때 데이터 분류 및 엔트리 프로그램 적용 과정을 확인 및 수정한다. [발표하기] 발표 및 질의 프로그램을 만들기 위해 분류한 데이터의 유용성과 활용성을 분석하고, 이에 대해 발표 후 질의응답 시간을 갖는다. - 22 - 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 조선소에 간 인공지능 강원대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 강원대학교 부설 과학영재교육원 프로그램명 주요 과목 요소 인공지능과 미래사회 개요 주요 단원 주요 적용 학년 중2 개발차시 5차시 인공지능 학습 관련 단원 I 적용 지역 보조 주 개발자명 주요 수업 신규 조선소에 간 인공지능 관련 과목 STEM+I 구분 (신규/수정보 완) 개발자 조선소에서 인공지능이 활용되고 있는 모습을 확인하고 선박 건조시 불록 이동과 관련된 인공지능 원리를 언플러그 활동과 코딩을 통해 이해하고 실생활 문제에 적용할 수 있다. 1차시 조선소의 문제와 인공지능(AI)의 활용 2차시 합성곱(CNN) 신경망 이해 3차시 선박 건조시 블록의 효율적인 이동 언플러그 활동 4차시 블록의 효율적인 이동 코딩 이해하고 분석하기 5차시 인공지능(AI)과 관련된 직업 찾아보기 `차시별 주요내용 (키워드 위주) 조선소에 간 인공지능 Ⅲ. 교사용 지도서 1차시 조선소의 문제와 인공지능(AI)의 활용 우리나라의 조선 산업 동영상을 통하여 발전하고 있는 조선 산업의 현주소를 알아봅시다. 조선소와 인공지능 인공지능의 개념, 인공지능이 다루는 분야를 알고 조선소에서 적용되는 인공지능을 찾아봅 시다. 인공지능이 무엇인지 알고 조선소에서 적용되고 있는 인공지능을 찾아보자. 인공지능이란? 다음 질문을 먼저 읽고 영상을 시청한 후 활동지에 기록합시다. 인공지능이란 기계가 사람처럼 ( 사고 )하고 ( 행동 )하는 것을 말하며 인공지능 기술을 더 똑똑하 게 만들어 줄 ( 딥러닝 ) 알고리즘과 (머신러닝) 기술이 함께 사용되고 있다. 테슬라의 자율주행기술 오토파일럿, 애플의 인공지능 비서 시리, 틱톡의 안면인식 필터와 같은 서비 스들의 공통점은 ( 인공지능 )이 활용되었다는 것이다. 동영상 인공지능, 머신러닝, 딥러닝? 대체 차이가 뭐야? https://youtu.be/np7DdtStwd0 머신러닝과 딥러닝 머신러닝과 딥러닝의 개념을 토대로 관련 있는 것끼리 연결해봅시다. 머신러닝 딥러닝 | 256 | • 데이터의 특성을 알려줄 • 필요 없이 스스로 분석하고 학습해요 • 데이터를 입력하면 주어진 • 데이터를 통해 자동으로 학습해요 • 데이터를 분류하기 위해 각 • 사물의 정답을 알려줘야 함. 예) 파파고, 카카오 번역기 등 • 데이터를 그냥 주고 스스로 분석한 후 차이를 발견해서 • 분류해감 예) 자율주행자동차 조선소에 간 인공지능 2차시 합성곱(CNN) 신경망 이해 조선소에서 선박 공정 살펴보기 조선소에서 배가 만들어지는 과정을 동영상으로 확인해봅시다. 1. 동영상(https://youtu.be/cPYPlTZ4JPo)을 통하여 조선소에서 배가 만들어지는 과정을 확인하다. 조선소에서 선박 공정을 알아보자. 배를 조립하기 위한 가장 작은 조각인 블록(block)를 만들고 이를 이동하여 조립할 때 로봇 과 인공지능이 활용되는 스마트 조선소를 확인해봅시다. 인공지능은 배를 조립하기 위한 다양한 블록을 어떻게 구분할 수 있을까? 행렬과 인공신경망 이해 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 인간의 뇌를 닮은 뉴럴 네트워크 구조를 사용하며, 대부분 의 딥러닝 계산은 행렬곱 연산을 포함한 기본적인 행렬 연산을 통해 수행됩니다. 딥러닝 이해를 위해 필요한 행렬의 개념에 대해서 알아봅시다. 수학에서 행렬(matrix)는 수 또는 다항식 등을 직사각형 모양으로 배열한 것을 말합니다. 수 와 마찬가지로 행렬도 사칙연산을 할 수 있고, 그 결과 역시 행렬입니다. 행렬의 크기가 ×  인 행렬 를 표현하면 다음과 같습니다.     ⋯        ⋯        ⋯  ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮    ⋯    입력의 차원이 3, 출력의 차원이 2인 인공신경망을 그림과 수식으로 표현하면 다음과 같습 니다. | 260 | 교사용 지도서 3차시 선박 건조시 블록의 효율적인 이동 언플러그 활동 조선소의 PE장에 블록 배치 시도하기 조선소에서 배를 최종 조립하기 위해서는 배를 조립의 마지막 단계인 도크에 배치하게 됩 니다. 도크에 배치된 배에 실제 블록을 조립하기 위해 블록들은 마지막 종착지인 PE 조립 장으로 이동하게 됩니다. PE 조립장에는 일반적으로 크레인 및 기타 무거운 리프팅 장비와 부품을 위한 작업장 및 보관 시설이 설치되어 있습니다. PE 작업장의 목적은 대형 블록들을 효율적으로 배에 조립할 수 있도록 하는 것입니다. 대 형 선박부품은 그 크기와 무게 때문에 이전 공장에서 다루기 어려울 수 있기 때문에 일반 적으로 PE 조립장까지 이동된 후 마지막 조립을 하게 됩니다. 일단 PE 조립장에서 조립된 블록은 일반적으로 도크 구역으로 이동하고 크레인을 사용하여 선박에 들어올립니다. 그런 다음 용접 또는 다른 방법을 사용하여 블록을 선박에 부착하여 선박 건조의 최종 단계를 완료합니다. 여기서 문제는 바로 PE 조립장의 공간이 한정적이라 는 것에 있습니다. 어떻게 하면 PE 조립장 공간을 최대한 쓰면서 블록들을 조립장에 배치 할 수 있을까요? PE 조립장에서 DOCK에 있는 선박으로 DOCK에 배치된 건조중인 선박과 PE 조립장에 이동중인 대형 블록 배치된 블록들 | 269 | 교사용 지도서 4차시 블록의 효율적인 이동 코딩 이해하고 분석하기 조선소의 PE장에 블록 배치 알고리즘 코드로 만들기 이제 실제로 블록을 배치하는 작업을 코드로 작성해보도록 하겠습니다. 사실 코드로 작성할 려면 여러 가지 알아야 하는 기본 상황이 있습니다. 일단 프로그래밍 언어를 기초적으로 알 아야 하고, 다음으로 프로그래밍 언어를 컴퓨터에 설치해야 합니다. 이 모든 내용을 이 짧 은 활동에서 다 할 수는 없겠지만 좋은 자료들을 공유하도록 하겠습니다. 파이썬 이해하기와 파이썬 컴퓨터에 설치하기 조선소 블록 배치 알고리즘을 이해하기 위해서는 먼저 파이썬을 컴퓨터에 설치해야 합니다. 사실 짧은 시간 안에 모든 파이썬 문법을 이해하고 파이썬 프로그램을 개발하는 것은 여러 분들에게 상당히 어려운 일이 될 것입니다. 그래서 우리는 간단히 파이썬 개념만 배우고, 파이썬을 실행하는 법만 배우겠습니다. 그리고 아래 참고 강의를 시간이 남으실 때 들어보 실 것을 권장합니다. 파이썬 소개 영상 모음 - 파이썬 소개 - https://www.youtube.com/watch?v=t84jQTwMFuE - 파이썬 설치하기 1) https://www.youtube.com/watch?v=OXKJwapXxuo 2) https://www.youtube.com/watch?v=lqSNOIPGbns 3) https://www.youtube.com/watch?v=NfR_jPZDIwE - 파이썬 강좌 – https://www.youtube.com/watch?v=KL1MIuBfWe0 파이썬에서 PE장 표현하기 다음으로 우리는 PE장을 코드로 표현해야 합니다. 앞서 우리가 토론하였듯이 공간을 하나 의 행렬로 표현하는 것이 좋습니다. 이를 위해서 우리는 파이썬의 라이브러리를 설치해야 합니다. 파이썬 라이브러리란 다른 사용자 또는 개발자에 의해 만들어진 미리 작성된 코드 모음을 의미합니다. 파이썬 라이브러리는 데이터베이스 연결, 파일 읽기 및 쓰기, 수학 연 산 수행과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 우리는 이러한 라이브러리를 사용하여 우리의 파이썬 PE장 표현 프로그램을 좀 쉽게 개발할 예정입니다. 이를 위해서 우리는 NumPy와 Seaborn 이라는 라이브러리를 설치할 예정입니다. 이 두 라이브러리에 대한 설명 은 다음과 같습니다. | 277 | 교사용 지도서 5차시 인공지능(AI)과 관련된 직업 찾아보기 미래사회 이해하기 미래사회와 관련된 영상 시청하기 이솦 | EBS 소프트웨어 – 미래의 일하는 방식, 인간+AI https://www.ebssw.kr/edc/cultursens/cultursensMvpView.do?alctcrSn=56282&cntntsSn=23 522&stepSn=55466&lctreSn=1834645&pageIndex=1 인공지능 도입 사례 인공지능을 도입해서 물류 혁신을 이룬 이커머스 기업 쿠팡의 사례를 알아봅시다. [영상] 글로벌 투자자들을 놀라게 한 쿠팡의 5가지 핵심 신기술, 4분 총정리 – 쿠팡 뉴스룸 https://youtu.be/QULDFE3RF5U 쿠팡은 2014년 시작한 익일배송 인프라인 ‘로켓배송’ 서비스를 위해 인공지능(AI) 기술, 로봇 등 의 최신 기술을 도입하여 모든 배송 단계를 최적화하고 효율적으로 운영하고 있다. 이러한 기술  혁신을 통해 쿠팡의 고객들은 365일 원할 때 언제든지 수백만 개의 다양한 제품들을 빠르게  주문하고 받아볼 수 있으며, 쿠팡 직원들은 더욱 안전하고 효율적으로 안전하게 일할 수 있다. - 재고 관리에서의 AI 도입 쿠팡은 수년간 쌓아온 고객의 주문 데이터를 기반으로 1000만개 이상의 상품 품목을 직매 입하며 재고로 보관한다. 계절 등 날씨, 지역별 특징, 연령·성별 등 고객 데이터를 기반으로 고객이 주문할 물건의 수요를 미리 예측하고, 재고는 최종 고객과 가까운 인근 물류 거점에 배치해 전국의 쿠팡 풀필먼트 센터에 나눠 보관한다. - 배송 과정에서의 AI 도입 고객이 상품을 주문하면 작업자의 PDA에 실시간으로 주문 데이터가 뜨고, 쿠팡 AI 알고리즘은  단 몇 초 만에 재고, 상품 위치, 배송 경로 등 수백만 개 다양한 옵션을 고려해 가장 빠르고 효 율적인 프로세스를 예측하고 작업자에게 작업을 할당한다. ‘자율주행로봇(AGV)’ 는 바닥에 부착 된 바코드를 읽어 움직이고, 수십 개의 선반 중 주문한 상품이 담겨진 선반을 붙이기 위한 작업 대로 옮겨준다. 또한 어느 칸에 있는 물건을 꺼내면 될지 블루 라이트로 위치까지 알려준다. 포 장 작업대에도 직원을 돕는 기술이 숨어 있다. 오토 배거(Auto Bagger)라는 자동 포장기기는  작업자가 빠르게 포장할 수 있도록 도와준다. 포장백 안으로 물건을 쏙 넣기만 하면 포장이 완 료된다. | 291 | 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 나만의 가상공간(metaverse) 만들기 가천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 메타버스(metaverse) 속, 나만의 가상공간 주요 적용 학년 개발차 만들기 시 구분 기관명 가천대학교 프로그램명 (신규/수정보 완) 신규 중2 4 1단원 정보 문화 주요 과목 수학, 정보 주요 2단원 자료와 정보 단원 3단원 문제 해결과 프로 그래밍 관련 과목 과학 관련 단원 Science: 과학기술과 인류 문명, 과학과 나의 미래 STEM+I 요소 Technology: 인공지능 Engineering: 모델 생성, 온라인 플랫폼 적용 지역 Mathematics; 문자와 식, 함수와 그 그래프 보조 주 개발자명 개발자 Ÿ 메타버스 및 가상현실을 기반으로 하는 공간에 대한 이해를 바탕으로 스스로 나 만의 가상공간을 만들고 플랫폼과 알고리즘을 이해할 수 있 주요 수업 개요 다. Ÿ 가상공간에 대한 이해를 바탕으로 나의 창의적인 아이디어를 적용한 콘 텐츠(수학/과학)를 가상공간과 접목시킬 수 있다. Ÿ 가상공간 프로그램 및 플랫폼 개발에 대하여 진로 방향을 탐색해 볼 수 있다. 1차시: 메타버스 이해하기(과학기술, 인공지능, 가상공간) 2차시: 나만의 가상공간 맵 구성하기(인공지능, 게더타운, 메타버스 플랫폼, 문 차시별 주요내용 (키워드 위주) 자와 식, 함수와 그 그래프) 3차시: 가상공간에서 나만의 콘텐츠 표현하기(게더타운, 메타버스 플랫폼, HMD) 4차시: 가상공간 발표회 및 평가 메타버스의 개념 메타버스(Metaverse)는 초월, 가상을 의미하는 메타(meta)와 세계, 우주를 뜻하는 유니버스 (Universe) 의 합성어로서 현실을 초월한 가상의 세계를 의미합니다. 메타버스는 1992년 미국 SF 작가 닐 스티븐 슨의 소설 ‘스노 크래시(Snow Crash)’에서 유래되었으며, 컴퓨터 기술로 구현한 3차원의 상상 공간으로 묘사하였습니다. 이후 2007년 미국의 기술 연구단체 ASF(Acceleration Studies Foundation)는 「메타버스 로드맵」을 통해 현실 세계와 가상세계가 융합되는 현상으로 보고, 이전의 가상세계에서 좀 더 진보된 개념으로 메타버스를 정의하였습니다. 게더타운(gather town) 만드는 방법 1. 게더타운 회원가입 방법 ① 게더타운 홈페이지(https://gather.town/)에 접속합니다. ② 우측 상단에 ‘Log in’ 버튼을 클릭합니다. 콘텐츠 제작하기_42조 원의 가치 메타버스 관련 직업 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 AI 데이터가 키운다 가천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 구분 기관명 프로그램명 주요 과목 관련 과목 가천대학교 (신규/수정 보완) 신규 AI융합교육_데이터가 인공지능을 키운다! 주요 적용 학년 개발차 고1~3 시 4 주요 자료와 정보 문제해결과 프로그래밍 수학 단원 관련 과학 단원 환경과 생태계/대기와 해양 정보 함수/확률과 통계 Science: 지구 환경, 기후변 화, 신경세포, 자료 표현 Technology: 인공지능, 머신 러닝, 딥러닝, 알고리즘, 인공 STEM+I 요소 지능 인식 적용 Engineering: 파이썬, 프로그 지역 래밍, 자료와 정보 분석, 입력 과 출력, 변수와 연산 Mathematics; 함수, 확률, 통 계, 표, 산점도, 그래프 보조 주 개발자명 개발자 ○ 인공지능(AI)의 다양한 사례로부터 인공지능에 대해 개괄적으로 이해할 수 있 다. ○ 수학의 [함수, 확률과 통계]단원을 통해 함수와 그래프를 통한 데이터 분석을 할 수 있다. 주요 수업 개요 ○ 과학의 [환경과 생태계, 기후]단원의 개념으로부터 날씨, 기후를 예측할 수 있 는 데이터는 무엇인지 알 수 있다. ○ 파이썬 프로그래밍으로 공공데이터를 다운받아 데이터 전처리를 통해 데이터 정보를 파악하고 데이터 시각화를 할 수 있으며, 그 결과를 해석할 수 있다. ○ 데이터과학자/인공지능 기획자로서의 미래 직업 및 진로 탐색과 AI-과학/수 학기반 탐구 기초를 마련한다. ○ 1차시: 인공지능의 성장과 인간생활의 변화(인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 기존 프로그램과 인공지능 프로그램의 차이, 인공지능의 발전) 차시별 주요내용 (키워드 위주) ○ 2차시: 공공데이터 추출 (데이터 추출, 공공데이터, 데이터 탐색, 데이터 적절 성 판단) ○ 3차시: 데이터 전처리( 인공지능 오류, 위험성, 구글 코랩 , 파이썬 판다스, 결 측치 처리) ○ 4차시: 데이터로 읽는 우리의 미래(머신러닝 설계, 데이터 분석으로 미래 예측 ) 01 인공지능의 성장과 인간생활의 변화 가천대학교 STEM-I 생각교실 02 데이터는 어디에서 캘 수 있을까? 가천대학교 STEM-I 생각교실 공공데이터 03 똑똑한 인공지능을 위한 데이터 전처리 가천대학교 STEM-I 생각교실 04 데이터로 읽는 우리의 미래는? 가천대학교 STEM-I 생각교실 데이터의 시각화 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 AI시대, 수학으로 따라잡기 가천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 구분 기관명 가천대학교 프로그램명 (신규/수정보 완) 신규 AI시대, 수학으로 따라잡기 주요 적용 학년 개발차 시 고1~3 4 (수학) 문자와 식, 일차방 정식, 함수의 뜻, 일차함 수, 삼각비, 집합, 명제, 주요 과목 수학, 정보 주요 삼각함수 단원 (정보) 소프트웨어와 사회 변화,미래 사회와 직업,개 인 정보 침해와 대응 방 안 관련 과목 과학 관련 단원 신경계의 구조와 기능 Science: 신경망과 신경세포 Technology: 인공지능, 머신러 STEM+I 요소 닝, 딥러닝, 디지털정보, 알고리 즘 Engineering: 모델 생성, 적용 지역 Mathematics; 집합, 명제, 함수, 이진트리, 순서도 주 개발자명 보조 개발자 1) 인공지능(AI)의 개념과 역사 현재의 발전 상황에 대하여 이해할 수 있다. 2) 인공지능에서 사용되는 알고리즘에 대하여 수학적으로 분석을 할 수 있다. 주요 수업 개요 3) 머신러닝과 딥러닝에서 사용되고 있는 수학적인 개념을 이해하고 이를 체험 할 수 있다. 4) 인공지능 관련 실생활 및 진로를 탐색하고 AI-과학/수학 기반 탐구의 기초를 마련한다. 1차시: 인공지능 이해하기 (인공지능 분류 – 모방, 개발방법, 기능발전) 2차시: 구글의 인공지능 활용 (유튜브, 추천시스템, 알고리즘 분석, 큐레 차시별 이션, 순서도 ) 주요내용 (키워드 위주) 3차시: 머신러닝, 트리구조와 일차함수 4차시: 인공신경망 ( 뉴런 ,퍼셉트론 선형회귀분석 ) 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 인간이 가지고 있는 인식, 판단 등의 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 기반으로 반복적으로 개선할 수 있는 기술이나 소프트웨어, 하드웨어, 이를 포함한 컴퓨터 시스템을 통틀어 일컫는 말입니다. C 2022, Gettylmages, All rights reserved. 구글 검색 원리는? C 2022, Gettylmages, All rights reserved. 인공지능의 분류 _기능 발전에 따른 구분 인공지능 (Artificial Intelligence) 사고방식이나 학습 등 인간이 가지는 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술 머신러닝 (Machine Learning) 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상 시키는 기술 방법 딥러닝 (Deep Learning) 인간의 뉴런과 비슷한 인공정신망 방식으로 정보를 처리 C 2022, Gettylmages, All rights reserved. 딥러닝이란? • 기계 학습(Machine Learning) 분야 중 하나로 이야기할 수 있으며, 정해진 알고리즘으로 인해 결과가 도출되는 방식이 아닌 컴퓨터가 데이터의 패턴을 인식하여 스스로 학습하는 기술이다. • 딥러닝은 "인간의 뇌를 만들어보자"라는 취지로 만들어진 방법론이며, 인간의 뇌는 뉴런이라고 불리는 세포들의 집합체이다 C 2022, Gettylmages, All rights reserved. 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 AI 문화유산 가천대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 AI융합교육_내가 만드는 인공지능 문화유산 주요 적용 학년 개발차 해설 시 구분 기관명 프로그램명 주요 과목 관련 과목 가천대학교 (신규/수정 보완) 주요 정보 단원 기술 신 규 중2,고1 4 1단원 정보문화 3단원 문제해결과 프로그래 관련 밍 기술 시스템 단원 기술 활용 Science: 신경망, 거리, 변위 Technology: 이미지인식, 소리 인식, 미래기술 STEM+I 요소 Engineering: 알고리즘, 머신 러닝 모델, 프로그래밍, Mathematics: 비례, 축적, 함 적용 지역 수, 인식률 AI: 인공지능API, 이미지인식, 머신러닝, 딥러닝 보조 주 개발자명 개발자 ○ 인공지능(AI)을 사용한 경험을 바탕으로 인공지능의 알고리즘 중에 어 떤 알고리즘과 관련 있는 지를 살펴보고, 인공지능에 대해 설명할 수 있 다. 주요 수업 ○ 이미지 인식, 텍스트 인식, 음성인식의 사례로 부터 머신러닝 모델을 개요 만들어 관련 기능과 교과를 연결지을 수 있는 활동을 수행하여 인공지능 기술의 장단점과 활용방안을 기획할 수 있다. ○ 인공지능 관련 실생활의 변화와 미래 직업 및 진로를 경험하고 탐색 하여 AI-과학/수학 기반 탐구의 기초를 탐구해 볼 수 있다. ○ 1차시: 인공지능 서비스와 우리생활(인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 인공 지능 윤리) 차시별 주요내용 (키워드 위주) ○ 2차시: 인공지능 개발자 되어_감정/소리인식기CNN, RNN, GAN, 티 처블머신, 감정인식기 제작, 머신러닝모델 생성) ○ 3차시: 인공지능서비스 기획자 되어_주변 문화유산 찾기(엠블럭, 인공 지능API, 이미지 인식, 음성인식, 지역내 보유 문화유산 검색) ○ 4차시: 인공지능 융합해보기_인공지능 문화유산 해설 제작(엠블럭, 머 신러닝, 문화유산 해설, 인식데이터의 선정) 「AI문화유산 해설」_1 인공지능서비스 개발 현장 가천대학교 STEM프로그램 「AI문화유산 해설」_2 인공지능개발자 되어_ 이미지(감정)인식기 제작 가천대학교 STEM프로그램 「AI문화유산 해설」_3 인공지능 서비스 기획자가 되어_ 주변의 문화유산 살펴보기 가천대학교 STEM프로그램 4 「AI문화유산 해설」_ 인공지능 서비스 기획자가 되어_ 인공지능 문화유산 해설 제작 가천대학교 STEM프로그램 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2020 Solid Edge 3D 디자인 소프트웨어 온라인 프로그램 경북대학교 과학영재교육원 2020년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관 명 경북대학교 영재교육원 프로그램 이름 Solid Edge 3D 디자인 소프트웨어 온라인 프로그램 실과(기술시스템) - 소통 실과(기술활용) - 혁신 주요 과목 정보, 실과 관련 단원 정보(자료와 정보)-자료와 정보의 분석 정보(문제 해결과 프로그래밍)-프로그램밍 정보(컴퓨팅시스템)-컴퓨팅시스템의 동작 원리 정보(컴퓨팅시스템)-피지컬컴퓨팅 수학(도형) - 입체도형 관련 과목 수학, 미술 관련 단원 수학(기하)-평면도형의 성질, 도형의 이동 미술(체험)-연결 STEM 요소 T, E, M 지역 차시 4 개발자 ① 산업혁명 변천사와 3D 디자인 소프트웨어 Solid Edge 소개 및 작업 환경 설정 ② 2차원 스케치 및 편집 기능 학습 및 실습 ③ 3차원 솔리드 설계 및 편집 기능 학습 및 실습 주요 수업 개요 ④ 특수한 솔리드 설계 및 편집 기능 학습 및 실습 ⑤ 어셈블리 환경 및 실습 ⑥ 키샷프로그램 및 실습 ⓻ 간단한 기구 움직임 설계 및 적용하기 ∎1차시 – 변화되는 세상, 4차 산업혁명시대, 3D 디자인 소프트웨어 ∎2차시 – Solid Edge 시작하기, SW 다운로드 및 설치, 예제 파일 확인 및 뷰조 작 ∎3차시 – 새로 만들기 작업 환경 및 2차원 그리기, 3차원 좌표계, 도형 그리기 ∎4차시 – 2차원 스케치 편집 ∎5차시 – 3차원 솔리드 학습 차시별 주요내용 (키워드 위주) ∎6차시 – 3차원 솔리드 편집 및 예제를 통한 실습1 ∎7차시 - 3차원 솔리드 편집 및 예제를 통한 실습2 ∎8차시 – 특수한 솔리드 편집 및 예저를 통한 실습 ∎9차시 – 어셈블리 환경 및 실습1 ∎10차시 – 어셈블리 환경 및 실습2 ∎11차시 – 키삿 프로그램, 저장 및 내보내기, 프린트 ∎12차시 - 간단한 기구 움직임 설계 및 적용하기1 ∎13차시 - 간단한 기구 움직임 설계 및 적용하기2 ∎14차시 - 간단한 기구 움직임 설계 및 적용하기3 ∎15차시 – 2차원 3차원 모델링 퀴즈 『Solid Edge 2020』 2020 STEM 생각교실 교육 프로그램 Ⅰ. Solid Edge 시작하기 1. Solid Edge 2020 다운로드 1) Google에서 “솔리드 엣지” 검색하고 첫 번째 사이트를 클릭하고, 학생을 선택 - 컴퓨터 운영체제(윈도우)가 64bit인 경우만 Solid Edge 2020 사용 가능 - 운영체제가 32bit인 경우 Solid Edge ST6 버전이하만 사용 가능 (32bit 다운로드) - 1 - 『Solid Edge 2020』 2020 STEM 생각교실 교육 프로그램 Ⅱ. Solid Edge 2D 스케치 1. xy 평면에 사각형 그리기 1) [리본메뉴] → [홈] → [그리기] → [사각형 ] 선택 2) 좌표계에서 [xy 평면]이 선택될 수 있도록 마우스를 이동해보기 ( 클릭 x ) 3) [평면 잠금] 아이콘( )을 누르거나 을 눌러 [xy 평면]을 고정 ( ★ 꼭 알아 두기 ) 4) 사각형의 중심을 선택(클릭)하고, 대각선으로 이동하여 사각형의 꼭지점을 선택해 완성 ★ 꼭 알아 두기 – 평면 잠금 3차원 공간에서 어떤 하나의 지점을 마우스로 선택하는 경우, 깊이 문제로 정확한 위치를 알아보기 힘들 기 때문에, 특정한 평면을 지정해야 한다. 그리기를 선택하고 나면, 반드시 특정 평면을 지정하고 그리기 를 수행하여야 원하는 지정에 정확한 도형을 그려 낼 수 있다. 워킹 윈도우 오른쪽 위의 평면 잠금 상태 로 현재 상태를 확인할 수 있다. 스케치를 그리기 전에 항상 평면 고정 상태를 확인하는 습관을 가져야 한다. - 1 - 『Solid Edge 2020』 2020 STEM 생각교실 교육 프로그램 4. 2D 스케치 심화 1) 2D 스케치 수정하기 - [예제 02 스케치 수정] 폴더의 [2D 스케치 수정] 파트 파일 열기 - [홈] – [그리기]에서 곡선 이후 아이콘들로 다양한 스케치 수정을 수행할 수 있음 - 분할 : 스케치의 특정 지점을 분할하여 개별 조절 가능 (예, 삭제) 스케치를 선택하고, 자르려는 지점을 선택 - 트리밍 : 두 스케치가 교차하는 도형의 내부를 열어 내부 스케치를 지우는 경우 트리밍으로 제거 하고자 하는 스케치를 선택 - 코너 트리밍 : 두 스케치를 꼭지점으로 연결하고자 하는 경우 연결하고자 하는 두 스케치를 선택 (교차하거나, 떨어진 경우 모두 가능) - 필렛, 모따기 : 연결된 모서리를 둥글게 하거나, 잘라내는 경우 적용하고자 하는 모서리의 두 스케치를 선택 - 옵셋 : 일정한 간격으로 도형을 확대하거나 축소하는 기능 간격(거리)을 결정 → 확대/축소 방향으로 (연속) 선택 - 대칭 옵셋 : 일정한 간격으로 스케치를 감싸는 도형을 생성하고 스케치를 참조 [옵션] 창에서 거리, 유형 등을 결정 → 스케치를 선택 - 이동 : 스케치의 위치를 이동하는 기능 ( 스케치를 선택(드래그 또는 - / + 클릭) → 출발점 선택 → 도착점 선택 회전 : 중심점을 기준으로 스케치를 화전하는 기능 ( 스케치를 선택 (드래그 또는 - 설정을 통해 복사 가능) / 복사 설정 확인) + 클릭) → 중심 지점 선택 → 회전 미러 : 특정 축을 기준으로 스케치를 미러 (반전이동)하는 기능 ( 스케치를 선택 (드래그 또는 / 복사 설정 확인) + 클릭) → 중심 축 선택 - 1 - 『Solid Edge 2020』 2020 STEM 생각교실 교육 프로그램 Ⅲ. Solid Edge 3D 솔리드 모델링 1. 원점(0,0,0)에 기본형 솔리드 만들어 보기 1) 상자 만들기 (50*50*50) - [리본메뉴] → [홈] → [솔리드] → [상자 ] 선택 - [기본좌표계 원점]을 선택하고 수치(50*50*50)를 입력해 상자를 완성하기 2) 상자 위에 원통 만들기 (∅50*50) - [홈] → [솔리드] → 상자 아래 [원통 - 상자 윗면 (xy평면 위쪽) [평면 잠금 ] 메뉴 선택 ] 후 수치(∅50*50)를 입력하여 원통 완성하기 ★ 꼭 알아 두기 – 대칭형, 추가/잘라내기 솔리드를 작성에서 높이 값이 결정될 때, 대칭형으로 생성하거나, 비대칭형으로 생성하는 것을 결정할 수 있다. 메뉴에서 대칭 아이콘 ( )으로 활성화를 결정하거나, 또한, 형상을 새로 만들거나 기존의 형상을 깎아 낼 수 있는데, 로 기능을 결정할 수 있다. 옵션 메뉴로 조정하거나, 기능을 결정할 수 있다. 기본은 [자동]으로 하되, 원하는 방향으로 진행이 어려운 경우 수정해보자. - 1 - 로 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2021 과학과 기술(인공지능의 기계적 창의성)을 활용한 예술분야 탐구 인천대학교 과학영재교육원 2021년 STEM 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 기관명 프로그램 이름 인천대학교 과학영재교육원 과학과 기술(인공지능의 기계적 창의성)을 활용한 예술분야 탐구 ❍ 소리를 파악하는 인공지능의 과학적 요소 에 대한 원리 학습 과학/기술가 주요 과목 정, 정보 ❍ 머신러닝 및 딥러닝을 통해 컴퓨터가 스스 관련 단원 수학 로 학습하는 공학적 작동 원리 학습 ❍ 마르코프 모델 및 인공신경망의 원리에 적 용된 수학적 원리(통계 및 조건부확률) 학 관련 과목 음악 관련 단원 STEM 요소 S, T, M, A 지역 습 ❍ 인공지능에 의한 만들어진 창의적 산출물 에 대한 예술적 요소 학습 개발자 주요 수업 개요 ❍ ‘인공지능과 음악’을 소재로 실생활의 문제를 탐구해 보고, 실제로 자료 를 조사하고 분석해 봄으로써 인공지능(AI)과 창의성에 대한 융합적 사 고와 문제해결의 기회를 가질 수 있도록 구성 1차시: 머신러닝 기반의 알고리즘을 이해하고 이를 활용할 수 있다. 2차시: 딥러닝을 이해하는데 필수적인 개념들과 딥러닝을 활용한 작곡알고 차시별 주요내용 (키워드 위주) 리즘 이해하기 3차시: 딥러닝 알고리즘을 반영한 작곡 프로그램 AIVA를 활용하여 작곡을 할 수 있다. 4차시: AIVA실습 (실시간 학습) / 인공지능 기술에 대한 인간들의 수용태 도에 대하여 논할 수 있다. ※ 이 교재의 내용에 대한 무단 복제 및 전재를 금하며, 인천대학교 과학영재교육원의 허락 없이는 어떠한 방식으로든 2차적 저작물을 출판 하거나 유포할 수 없습니다. ※ 이 교재는 2016년도 정부(미래창조과학부/과학기술진흥기금/복권기금)의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물입니다. 인천대학교 과학영재교육원 Incheon Science Elite Program Tel: 032-835-4270~2, Fax: 032-835-4273 [STEM생각교실] { 과학과 기술(인공지능의 기계적 창의성)을 활용한 예술분야 탐구 } 교재개발자: 교육 대상 : 수업 시간 : 한기용 개발년도: 2021학년도 ( 중등 / 고등 ) 교육과정 (예술과 인공지능) 분야 ( 총 4 시간 ) [지도교사용] * 프로그램 요약 AI의 급속한 발전으로 학생의 삶 전반에 인공지능에 대한 교육의 필요함에 따라 체계적인 인공지능 교육과정 및 프로그램 개발이 필요하며 인공지능 기반 도구를 활용하여 학생들 간의 협력 및 탐구학습을 유발하여 다양한 교과목에서 인공지능을 접목한 프로그램을 통하여 학생들의 창의력 및 문제해결력 향상이 매우 중요하다. 이 교재는 예술과 과학에 대한 통합적 사고력을 기르는 것을 목표로 하고 있으며 인공지능이 예술을 창작한다는 것은, 과학적인 관점으로 예술에 관한 문제를 풀겠 다는 것을 의미하며 지금은 역사상 그 어느 때보다 예술과 과학에 대한 통합적 사고가 요구되는 시기인 것을 강조하였다. ‘원리’ 라는 말은 ‘객관성’이라는 말로 바꿔 쓸 수 있다. 그리고 ‘객관적이다’라는 말은 다시 ‘누구에게나 동일하게 적용된다’는 말로 바꿔 사용할 수 있다. 예술의 큰 특징 중 하나가 ‘다양성’인데, 이때 말하는 예술의 다양성은 누구에게나 동일 하게 적용되는 ‘객관적(과학적) 원리’를 통해 발현된다. 이러하듯 예술은 과학적 원리에 대한 다양한 ‘사용법’을 연구하는 과정과 결과로 정의할 수 있다. 이것이 과학과 기술을 배제한 예술이 존재할 수 없는 이유이며, 또한 그 과학과 기술영역 중 인공지능에 주목하려는 이유이다. 이러한 이유를 바탕으로 인공지능(AI)과 창의 성을 대주제로 하며, 고등학교 1, 2학년 학생들을 대상으로 ‘인공지능과 음악’을 소재로 실생활의 문제를 탐구해 보고, 실제로 자료를 조사하고 분석해 봄으로써 인공지능(AI)과 창의성에 대한 융합적 사고와 문제해결의 기회를 가질 수 있도록 구성하였다. - 1 - STEAM 생각교실 교재 1차시 학습 활동 학습 주제 학습 목표 주요 내용 교수 학습 자료 • 은닉 마르코프 모델을 활용한 머신러닝 체험하기 차시 • 머신러닝 기반의 알고리즘을 이해하고 이를 활용할 수 있다. • 은닉 마르코프 모델의 구조 • 머신러닝 기반의 알고리즘으로 만들어진 구글의 두들 활용하기 • 학습 동영상, 노트북, 오선지, 마스터 건반 등 학습 교수·학습 활동 단계 <상황 제시> 도입 1/4 시간(분) 5‘ 자료 및 유의점 Ÿ 인공지능의 인공지능들은 노래하는 것을 넘어 작곡에까지 도전하고 있습니다. 그 역사는 의외로 반세기 이전부터 시작되었습니다. 작곡하는 인공지능 복잡한 원리를 을 만들려는 첫 시도는 1950년대 ‘일리악’이라는 컴퓨터를 통한 것이 이해하기 었습니다. 일리악은 ‘마르코프 체인’이라고 하는 통계 모델을 사용하여 음악을 만들려고 하였습니다. 마르코프 체인은 소련의 수학자 안드레 보다는 그것을 이 마르코프가 도입한 확률 과정의 일종으로, 각 시행의 결과가 바로 앞의 시행의 결과에만 영향을 받는 일련의 확률적 시행을 말합니다. 그러한 마르코프 체인을 옥타브 안의 12개 음들인 도, 도#, 레, 레#, 미, 파, 파#, 솔, 솔#, 라, 라#, 시에 적용하여 멜로디 라인을 뽑아 내는 것이다. ▣ 교사 활동: 머신러닝의 원리인 은닉 마르코프모델을 활용한 작곡 명확하게 실생활에서 사용하고자 하는 수업의 방향을 제시한다. Ÿ 준비물: 학습 프로그램을 사용하기 전 마르코프 모델에 대하여 설명한다. 은닉 마르 코프 모델(HMM)은 음성 인식, 자연어 처리 등과 같이 대량으로 출력 ppt 자료, 된 데이터를 통계적으로 패턴 분석하여 입력된 정보를 추론하는 데에 마스터건반 노트북, 응용된다. 예로, 음성 인식 분야에서는 주어진 음성의 문자열(은닉 상태) 을 찾기 위해 음성 신호의 변동을 확률 변수로 취급하여 입력 음성의 흔 들림 등이 잘 분석된다. 언어를 생성하는 인공지능의 예시를 동시발생 행렬의 형태로 설명한 후 이를 음악에 적용한 행렬 및 확률표로 나타 내어본다. 전개 - 4 - STEAM 생각교실 교재 2차시 학습 활동 학습 주제 학습 목표 주요 내용 교수 학습 자료 • 딥러닝은 어떻게 인공지능을 구현하는가 차시 2/4 • 딥러닝을 이해하는데 필수적인 개념들과 딥러닝을 활용한 작곡알고리즘 이해하기 • 기존 기계학습의 문제점을 극복하는 딥러닝 • 딥러닝을 활용하는 작곡알고리즘 • 학습 동영상, 노트북 학습 교수·학습 활동 단계 <상황 제시> (다층퍼셉트론) 시간( 자료 및 분) 유의점 5‘ Ÿ 인간의 두뇌에는 수백만 개의 뉴런들이 있다. 이들은 서로 정보를 주고받 으면서 복잡하거나 어려운 문제들을 해결한다. 하지만 퍼셉트론은 그 구조 딥러닝의 가 너무 간단하여 단츤 퍼셉트론만으로는 비선형적으로 분리되는 데이터를 이해하고 학습하는 것이 불가능하다. 예를 들면 단층 퍼셉트론만으로는 AND 연산이 나 OR연산에 대해서는 학습이 가능하지만, XOR연산에 대해서는 학습이 불 활용분야 가능하다. 개념을 에 대하여 탐색하도 도입 록 안내한다 . ▣ 교사 활동 1. (딥러닝) 딥러닝은 은닉층이 여러 개인 심층 신경망(DNN, Deep Ÿ Neural Networks)에서 사용하는 학습 알고리즘이다. 여기서 ‘딥(deep)’이라는 용어는 은닉층의 깊이가 깊다는 것을 의미한다. 퍼셉트론 과 다층 퍼셉트론 에 전개 대해서 간단하게 이해할 수 있도록 안내한다 - 13 - STEAM 생각교실 교재 3차시 학습 활동 학습 주제 학습 목표 주요 내용 교수 학습 자료 • AIVA를 활용하여 작곡하기 차시 3/4 • 딥러닝 알고리즘을 반영한 작곡 프로그램 AIVA를 활용하여 작곡을 할 수 있다. • AIVA 설정하기 등 AI를 활용하여 작곡하기 • 자동생성 기능을 활용하여 작곡하기 • 학습 동영상, 노트북, 이어폰 학습 교수·학습 활동 단계 <상황 제시> 시간(분) 5‘ 자료 및 유의점 Ÿ 실제 AI로 음악을 만들 수 있다. 나를 위한 인공지능, 음악이 있는 AI에 대하여 알아봅시다. 인공지능 AI 포즈 인식 오케스트라 지휘, 두 가지 음색 조합 새로운 음악 생성, 두 활용하여 개의 멜로디 사이를 이어주는 AI 등, 그 중에서 AIVA라는 인공지능 작곡프 로그램을 활용하는 방법에 대하여 설명한다. 예술 을 분야에 도입 적용된 프로그램 을 흥미롭게 체험한다. ▣ 교사 활동: AI이 작곡한 피아노 솔로곡을 들려준다. 5‘ Ÿ 준비물: 인터넷이 가능한 노트북 전개 이 곡은 에이바(AIVA)라는 음악을 만드는 작곡프로그램으로 만든 음악이 라는 것과 AIVA를 다루는 방법에 대하여 설명한다. 우선 구글에 로그인하여 AIVA를 검색한 후 사이트에 들어간다. AI로 자신이 원하는 트랙을 구성한다. - 20 - STEAM 생각교실 교재 4차시 학습 활동 학습 주제 학습 목표 주요 내용 교수 학습 자료 • 인공지능 기술 및 생성된 작품에 대한 수용 태도 차시 4/4 • 인공지능 기술에 대한 인간들의 수용태도에 대하여 논할 수 있다. • 자동생성 기능이 아닌 음원 및 미디파일을 실시간으로 학습시킨 후 작곡하기 실습 • 인공지능이라는 기술에 대한 수용태도 및 인공지능이 생성한 작품에 대한 수용태 도에 대하여 학습하기 • 학습 동영상, 노트북, 학생용 활동지 자료 학습 교수·학습 활동 단계 시간(분) 및 유의점 <상황 제시> 5‘ Ÿ 실제 3차시에서 학습한 AIVA를 이제는 자동생성기능이 아닌 업로드 기능을 활용하 인공지 여 실시간으로 학습시킨 후 작품을 만들어 보겠다. 이어서 인공지능이라는 혁 신기술을 수용하였을 때의 장단점 및 혁신기술의 수용이 예술가의 입지에 미 능을 치는 영향에 대하여 논의하고자 한다. 여 활용하 예술 분야에 도입 적용된 프로그 램을 흥미롭 게 체험한 다. ▣ 교사 활동: 구글에 로그인 하여 AIVA사이트에 들어간다. 5‘ Ÿ 준비물 : 인터넷 이가능 한 전개 노트북, 마스터 건반 Create Track를 클릭한 후 이번에는 자동생성이 아닌 실제 음원 및 미디파일 을 업로드하여 실시간 학습으로 노래를 만들어보려 한다.. - 25 - STEAM 생각교실 교재