회의 안건 양식
학생들과 함께 세션을 진행할 때 이 미리 준비된 의제 예시를 활용하세요. 이 템플릿들은 학생들의 경험 수준과 팀 구성을 반영하여 개발되었습니다. 멘토 여러분께서는 팀의 필요에 맞게 의제를 조정해 주시기를 권장합니다. 이 의제는 다양한 회의 형식에 맞춰 구성되었습니다.
팀에 가장 적합한 옵션을 선택하세요.
⭐️ 2시간 회의
2시간 동안 진행되는 한 번의 회의에서 전체 의제를 모두 처리하세요.
🌱 1시간짜리 회의 2회
의제를 1시간짜리 회의 2회로 나누어 진행하세요.
⚡️ 매주 1시간 회의
‘1시간 회의’ 표시기를 활용하여 매주 1시간 동안 진행되는 회의에서 완료해야 할 활동을 확인하세요. 나머지 활동은 회의 사이에 숙제로 완료하세요.
단원 2
목차
본 단원의 학습 목표
💡아이디어 구상
- 해결해야 할 연구 과제들을 선정하고, 그중에서 실제로 해결할 한 가지 문제로 범위를 좁힌다
- 프로젝트에서 해결할 문제를 하나 선택하세요
- Technovation 프로젝트를 위한 문제 정의서를 작성하세요.
📈인공지능
- 인공지능이 작동하는 원리의 기초를 배워보세요
📱코딩
- 이벤트 주도형 프로그래밍에 대해 알아보기
- MIT App Inventor 2와 Thunkable에서 디지털 솔루션을 코딩하는 데 사용할 수 있는 다양한 종류의 블록에 대해 알아보세요.
- 이미지와 소리를 재생하는 웹 앱을 만드세요
- Jupyter Notebook을 사용하여 Python으로 데이터 그래프를 만드는 방법을 알아보세요
- Streamlit을 사용하여 데이터 대시보드 디지털 솔루션을 구축하세요
해당 부서의 활동 개요
2단원에는 5~6개의 활동이 포함되어 있으나, 모든 활동을 한 번의 모임에서 다 진행할 필요는 없습니다. 1~2시간 동안의 모임에서 함께 달성하고 싶은 활동을 선택하십시오. 나머지 활동은 팀원들이 각자 따로 진행할 수 있습니다. 이러한 활동이 팀에 어떤 도움이 되는지 알아보려면 활동의 목표을 확인해 보십시오.
참고: 다음을 사용하는 것을 강력히 권장합니다. App Inventor 를 Thunkable보다 사용하시기를 강력히 권장합니다. Thunkable의 무료 계정에는 추가적인 제한 사항이 있을 수 있기 때문입니다.
회의 중에 처리할 수 있습니다
회의가 끝난 후에 할 수 있습니다
활동
💡문제 탐구 활동: 문제 조사 워크시트 |
💡문제 선정 활동 1: 문제 선정 워크시트, 조사 결과를 바탕으로 팀원들이 각 문제를 해결하고자 하는 이유를 적게 하세요. 모든 팀원이 자신의 생각을 밝힌 후, 팀은 해결할 문제를 합의해야 합니다. |
💡문제 선정 활동 2: 문제 정의 워크시트 각 팀은 선택한 문제에 대한 질문에 답하여 문제 진술서를 작성합니다. 팀이 아직 문제를 선택하지 않았다면, 다음 회의에서 팀이 선정할 문제 중 하나에 대해 각 학생이 문제 진술서를 작성하게 하세요. 그렇게 하면 모든 학생이 직접 해볼 수 있고, 다음 회의에 사용할 문제 진술서도 준비할 수 있습니다. |
📈 AI 활동에 관한 모든 것: AI를 활용하는 몇 가지 웹사이트를 살펴보고, 해당 AI 모델의 기반이 되는 데이터셋이 무엇인지 파악해 보세요. |
모바일 앱을 개발하는 경우 이 부분을 건너뛰세요 📱웹 앱: 심화 학습 활동 2: 데이터 대시보드: 팀별로 튜토리얼을 따라 Jupyter Notebook 사용법을 익히고, Streamlit을 사용하여 데이터 대시보드 앱을 구축하게 하세요(튜토리얼: Jupyter Notebooks | 데이터 대시보드 앱). |
활동의 목표:
❗️아이디어 구상 팁❗️
모든 것을 적어 두세요! 📝
팀원들이 전체 과정을 문서화하도록 독려하십시오. 메모나 작업지를 다시 살펴보며 내려진 결정을 되짚어 보거나, 한때 고려했다가 포기했던 대안 등을 찾아내는 데 도움이 될 것입니다.
어떻게요?
- 가장 좋은 방법: 공유할 수 있는 모든 노트를 한곳에 모아둔 디지털 저장소입니다. 구글 드라이브가 가장 적합한 선택지입니다. 학생들은 함께 작업하고, 댓글을 달 수 있으며, 모든 수정 내역이 기록됩니다. 드롭박스도 또 다른 선택지이며, 팀에 가장 잘 맞는 방법을 선택하면 됩니다.
- 투명성이 핵심입니다 🔑 팀원들은 서로를 신뢰하고, 다른 사람들이 “진행 중인 작업”을 보는 것을 자연스럽게 받아들여야 합니다. 팀과 디지털 방식으로 협업한 경험을 공유하여, 혁신과 새로운 아이디어를 촉진하기 위한 지속적인 협업의 중요성을 강조해 보세요.
📈(AI) AI에 관한 모든 것 (15분)
이 활동에서 학생들은 다음과 같은 활동을 하게 됩니다:
- AI, 특히 머신러닝의 기본 원리는 입력(데이터셋) → 패턴 학습(알고리즘) → 예측으로 이루어집니다.
- 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 소개하고, 그 작동 원리를 설명합니다.
- 검토 대상 데이터셋은 커뮤니티 데이터, 센서 데이터, 공개 데이터셋의 3가지 범주로 나뉩니다.
📱(코딩) 블록의 종류 (45분)
이 활동에서 학생들은 다음과 같은 활동을 하게 됩니다:
- App Inventor와 Thunkable에서 다양한 종류의 블록을 구분하고, 각 블록 유형의 용도가 무엇인지 이해하십시오.
📱(코딩) Streamlit 앱 활동 코딩하기 (120분)
이러한 활동을 통해 학생들은 다음과 같은 능력을 기르게 됩니다:
- 파이썬과 스트림릿을 사용하여 이미지를 표시하고 소리를 재생할 수 있는 간단한 사운드보드 앱을 만들어 보세요.
- Jupyter 노트북 설치 및 실행 방법과 함께 파이썬으로 데이터 그래프 만드는 법을 배워보세요
- Streamlit을 사용하여 그래프 데이터를 시각화하는 데이터 대시보드 앱을 구축하세요
- 팀원들에게 웹 앱에 데이터와 그래프를 더 추가하도록 독려하세요
