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<인공지능 기초> - Coggle Diagram

- - - - [12인기04-01] 지속가능발전목표를 해결하기 위해 인공지능을 적용할 수 있는 방안을 탐색하고, 인공지능 프로젝트 활동에 적합한 주제를 도출한다.
        
        (가) 정보 교과 역량을 함양하기 위해 문제기반학습, 프로젝트 기반 학습, 디자인기반학습, 짝 프로그래밍, 탐구학습 등 각 영역의 핵심 아이디어를 습득하는 데 적절한 교수-학습 방법을 선택하여 활용한다
        
        (나) 학습자 개인별로 학습하는 속도가 다양할 수 있음을 고려하고, 최소 성취수준을 보장할 수 있도록 학습관리시스템(LMS)을 활용하여 온라인 학습자료를 제작 및 제공함으로써 학습격차를 최소화하도록 노력한다.
    - - [12인기04-02] 인공지능 문제 해결 과정에 기반하여 프로젝트 수행 계획을 구안한다.
        
        (다) 영역 간 교육과정 재구성을 통해 제시된 문제를 해결하는 문제기반학습과 학습자가 주제를 선정하고 탐구하는 프로젝트 기반학습 방법을 활용하여 의미 있는 학습자 중심의 활동 경험을 제공한다.
        
        (라) 디지털 교육 환경에 적응할 수 있도록 온오프라인 연계 수업, 다양한 디지털 도구의 활용 등을 통해 디지털 도구에 대한 인지적 부담은 최소화하고, 활요에 대한 경험은 높일 수 있도록 수업을 구성한다.
      - [12인기04-03] 인공지능 프로젝트를 수행하는 과정에서 협력적인 문제 해결 자세를 바탕으로 인공지능 소프트웨어를 개발한다
        
        문제 해결에 적합한 소프트웨어를 활용하여 데이터 수집, 가공, 분석 등 컴퓨팅 시스템을 통한 과정평가로 디지털 문해력을 함양하도록 한다.
      - [12인기04-04] 인공지능의 사회적 영향을 고려하여 인공지능 소프트웨어를 개발하고, 평가 결과를 반영하여 성능을 개선한다.
    - - [12인기04-04] 인공지능의 사회적 영향을 고려하여 인공지능 소프트웨어를 개발하고, 평가 결과를 반영하여 성능을 개선한다.
        
        (마) 프로그래밍에서 언어를 암기하여 습득하는 데 집중하기보다는 문제를 해결하는 과정에 초점을 두며, 학습자가 흥미롭게 느낄 실생활이나 교과 관련 주제를 선정하여 과제로 제시하고, 이를 학습자가 스스로 해결하도록 교수-학습을 구성한다.
  - - - [12인기04-01] 지속가능발전목표를 해결하기 위해 인공지능을 적용할 수 있는 방안을 탐색하고, 인공지능 프로젝트 활동에 적합한 주제를 도출한다.
      - [12인기04-02] 인공지능 문제 해결 과정에 기반하여 프로젝트 수행 계획을 구안한다.
      - [12인기04-03] 인공지능 프로젝트를 수행하는 과정에서 협력적인 문제 해결 자세를 바탕으로 인공지능 소프트웨어를 개발한다.
      - [12인기04-04] 인공지능의 사회적 영향을 고려하여 인공지능 소프트웨어를 개발하고, 평가 결과를 반영하여 성능을 개선한다.
- - - - 기계학습 알고리즘
      - 인공신경망과 딥러닝
      - 기계학습과 데이터
    - - 기계학습을 적용할 문제 정의하기
      - 해결하고자 하는 문제에 적합한 데이터 탐색하기
      - 문제에 적합한 기계학습 알고리즘을 선정하고, 모델 구현하기
      - 딥러닝을 활용한 문제 해결 방법 탐색하고 구현하기
    - - 기계학습에 적용하는 데이터의 중요성 판단
      - 학습을 통한 인공지능의 효과성과 효율성 인식
  - - - • 전통적 프로그래밍과 대비되는 기계학습의 특성을 이해하여 기계학습 기반의 인공지능을 적용할 문제를 판단하고, 문제 해결에 적합한 데이터를 수집할 수 있어야 한다. 이 과정에서 나타날 수 있는 데이터의 편향이 인공지능의 학습에 영향을 미칠 수 있음을 고려하여 데이터의 수집과 활용에 공정성을 추구할 수 있어야 한다.
    - - • 기계학습에 사용할 데이터를 수집한 후, 결측치와 이상치의 유무를 파악하고 문제 해결에 필요한 속성이 무엇인지 선별한 다음 문제 해결에 적합한 형태로 전처리할 수 있어야 한다.
    - - • 기계학습의 유형을 지도학습과 비지도학습, 강화학습 등으로 구분하고, 해결해야 하는 문제의 특성을 고려하여 문제 해결에 적합한 유형을 선정할 수 있어야 한다. 또한 분류, 예측, 군집 등에 활용하는 기계학습 알고리즘을 이해하여 문제 해결에 적합한 알고리즘을 선정할 수 있어야 한다.
    - - • 딥러닝을 기반으로 하는 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어처리 기술을 구현하는 방식을 이용하고, 적합한 딥러닝 기술을 활용하여 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 해결할 수 있어야 한다. 문제 해결에 있어 딥러닝을 활용해 문제를 해결하는 경우와 다른 방법으로 문제를 해결한 경우의 차이점을 설명할 수 있어야 한다.
    - - • 기계학습과 딥러닝을 구현하는 과정에서 학습자의 수준에 따라 코드 작성의 방식을 달리 구성할 수 있다. 프로그래밍 역량이 낮은 학생은 이미 작성된 코드를 실행시켜 코드를 이해한 후 차츰 코드 일부를 수정하는 방식으로 학습할 수 있도록 하고, 프로그래밍 역량이 높은 학생은 작성이 완료되지 않은 코드를 스스로 완성하여 실행시킬 수 있도록 하는 등 교수⋅학습 단계를 세부적으로 구성하여 학습자의 흥미가 유지되도록 한다. 또한, 기계학습과 딥러닝을 코드로 구현하는 학습을 원활하게 진행하기 위해, 다양한 라이브러리 활용 방법을 충분히 안내한다.
      - • 문제 해결에 사용된 데이터와 기계학습 유형, 기계학습 알고리즘이 해결하고자 하는 문제의 특성에 비추어 적합한지를 평가한다. 또한, 이미 개발되어 있는 딥러닝 프로그램 코드의 활용을 권장하되 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 스스로 생각하여 해결할 수 있도록 교수⋅학습을 구성하고, 학생의 학습 과정과 창의적인 아이디어를 중심으로 평가 루브릭을 작성하여 평가하도록 한다.
- - - - 인공지능의 원리
        
        인공지능과 탐색
        
        지식의 표현과 추론
    - - 인공지능 기반 문제 해결 사례 탐색하기
        
        탐색 알고리즘을 문제해결에 적용하기
        
        추론을 통해 새로운 지식을 생성하는 방법 탐색하기
    - - 인공지능의 필요성과 적용 가능성 인식
        
        인공지능을 활용하여 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 해결하는 자세
  - - - 인공지능의 다양한 사례를 탐색하여 실제로 많은 분야에 인공지능이 활용되고 있음을 인식하고, 인공지능을 구현하는 방법으로서 탐색과 추론 방식에 대한 이해를 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 함양할 수 있도록 교수·학습을 계획한다. 특히 탐색 방식으로 문제를 해결하는 과정에서는 탐색 알고리즘을 적용한 프로그램을 개발하는 방식으로 활동을 구성하도록 한다
        
        실제 사례를 통해 인공지능의 개념을 정확하게 이해하고 있는지, 인공지능의 중요성을 설명할 수 있는지를 평가한다. 또한 문제 해결에 적합한 탐색 알고리즘을 선택하여 적용하였는지, 개발한 인공지능 프로그램이 문제를 해결하는 데 효과적이었는지에 중점을 두어 평가하도록 한다.
    - - [12인가01-01] 인공지능의 개념과 특성을 이해하고, 튜링 테스트를 통해 인공지능의 지능적 판단에 대해 고찰하며, 인공지능이 활용된 최신 사례를 분석하여 인공지능의 활용 범위와 중요성을 설명할 수 있어야 한다.
        [12인가01-04] 지능적 탐색을 적용할 수 있는 퍼즐이나 길찾기 문제를 탐색하고, 최상우선, A* 등의 정보 이용 탐색 방법을 적용한 인공지능 프로그램을 개발할 수 있어야 한다.
- - - - 진로 및 직업 관점에서 인공지능의 중요성 인식
        
        [12인기03-02] 인공지능에 의해 변화하는 인간의 삶과 직업의 양상에 대해 이해하고 진로를 탐색한다.
        
        교수 학습 방법 및 평가
        
        학생들이 AI 시대를 남 일처럼 여기지 않고, 모든 직업 분야에서 AI가 필수 역량이자 생존 전략임을 자각하도록 수업을 설계한다. 산업별 AI 융합 사례 분석, AI 협업 능력 시뮬레이션 등의 방법을 활용하여, AI 리터러시를 기반으로 한 진로 인식 보고서 작성, 미래 직업 전략 발표 등을 통해 평가한다.
      - 인공 지능의 다양한 측면에 대한 비판적 자세와 윤리적 태도
        
        [12인기03-03] 인공지능에 대한 일방적인 수용 또는 거부보다는, 비판적인 자세를 바탕으로 인간과 공존해야 하는 존재로서 인공지능의 역할을 제시할 수 있어야 한다. 인공지능을 대하는 인간의 태도에 대한 윤리적 고찰을 통해 바람직한 공존 방식을 규정할 수 있어야 한다
        
        교수 학습 방법 및 평가
        
        인공지능을 기술적 측면을 넘어 철학적 관점에서 바라볼 수 있도록 수업을 설계한다. 기술 환상 및 공포 극복을 위한 '미디어 코딩' 수업, 역할 갈등형 딜레마 토론, 인간과 AI가 공존 하기 위한 규칙 제정 프로젝트 수업 등의 방법을 활용할 수 있다. 이를 바탕으로 비판적 성찰 에세이 작성, 규칙 제정 및 실천 계획서(결과물)를 통해 평가한다.
    - - 인공 지능과 진로
        
        [12인기03-02] 인공지능에 의해 변화하는 인간의 삶과 직업의 양상에 대해 이해하고 진로를 탐색한다.
        
        교수 학습 방법 및 평가
        
        직업 생태계 분석 및 역할극, 현직자 인터뷰, 미래 진로 로드맵 등을 그려 보는 활동을 교수 학습 방법으로 활용할 수 있다. 학생들이 AI 시대의 직업 양상을 정확히 이해하고, 이를 바탕으로 현실적이고 주체적인 진로 탐색을 수행했는지를 자기기입식 보고서, 구술 평가, 동료 평가나 관찰 평가 등을 통해 확인할 수 있다.
      - 인공 지능의 발견과 사회 변화
        
        [12인기03-01] 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화를 보고, 인공지능으로 해결할 수 있는 사회적 문제를 분석한다.
        
        교수 학습 방법 및 평가
        
        사례를 중심으로 한 탐구 학습, 프로젝트 학습, 토론 활동 등을 학습 방법으로 활용할 수 있다. 이를 토대로 포트폴리오 평가나 발표 및 동료 평가 등을 활용하여 성취기준에 도달했는지 확인한다.
    - - 인공지능과 인간의 공존 방안에 대해 탐색하기
        
        [12인기03-03] 인공지능에 대한 일방적인 수용 또는 거부보다는, 비판적인 자세를 바탕으로 인간과 공존해야 하는 존재로서 인공지능의 역할을 제시할 수 있어야 한다. 인공지능을 대하는 인간의 태도에 대한 윤리적 고찰을 통해 바람직한 공존 방식을 규정할 수 있어야 한다.
        
        교수 학습 방법 및 평가
        
        인공지능을 대하는 인간의 태도와 윤리적 성찰이 필요한 주제이므로, 토론, 토의, 가치 탐색 중심의 수업을 설계한다. 예를 들어 찬반 토론이나 비판적 글쓰기, AI 윤리 헌장 만들기 등을 활동을 할 수 있다. 이를 근거로 논술형 수행 평가나 구술 평가, 결과물 평가 등을 활용한다.
      - 인공지능과 관련된 윤리적 딜레마 상황에 대해 논의하기
        
        [12인기03-04] 인간의 편향성에 대한 이해를 바탕으로, 알고리즘과 데이터의 편향성으로 인해 인공지능이 사회에 끼치는 영향을 이해하고 인공지능으로 인한 딜레마 상황에서 윤리적인 판단과 선택을 할 수 있어야 한다. 현재까지 정의되어진 인공지능 윤리(지침)와 관련하여 인공지능 개발자, 사용자, 운영⋅관리자 관점을 살펴보고, 인공지능 기술 활용으로 발생 가능한 윤리적 쟁점에 대하여 사회적 책임과 공정성의 가치를 판단할 수 있어야 한다.
        
        교수 학습 방법 및 평가
        
        학생들이 실제 데이터와 알고리즘의 편향을 체감하고 이해 관계자 별 관점에서 딜레마를 해결하는 체험 및 토론을 중심으로 한 학습 방법을 활용할 수 있다. 이를 토대로 윤리적 딜레마를 분석한 보고서, 다면 토론 참여도 평가 방법을 사용할 수 있다.
      - 인공지능으로 해결할 수 있는 사회적 문제 탐색하기
        
        [12인기03-01] 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화를 보고, 인공지능으로 해결할 수 있는 사회적 문제를 분석한다.
        
        교수 학습 방법 및 평가
        
        브레인 스토밍 또는 마인드 맵 활동, 문제 해결 기획서 작성 등의 활동을 통해 학생 주도적 문제 해결과 데이터 중심 사고를 유도하는 방향으로 학습 방법을 설계한다. 이런 과정을 통해 유의미한 사회적 문제를 도출하고 인공 지능의 특성을 활용해 이를 논리적으로 분석했는지를 AI 활용 기획서나 발표 등을 통해 평가한다.
      - 인공지능에 의해 변화하는 인간의 삶과 직업의 양상 파악하기
        
        [12인기03-02] 인공지능에 의해 변화하는 인간의 삶과 직업의 양상에 대해 이해하고 진로를 탐색한다.
        
        교수 학습 방법 및 평가
        
        AI가 노동 시장과 일상 생활에 미치는 구조 변화를 분석한 뒤 이를 자신의 진로 설계에 실질적으로 연계하는 활동 중심으로 수업을 설계한다. 예를 들어 산업별 직무 재설계 시뮬레이션을 통해 AI 도입 전후의 업무 변화 사례를 분석하는 활동을 한다. 또한 인공지능과 인간의 협업 구조 속에서 학생이 흥미를 느끼는 분야와 AI 기술이 결합하는 지점을 탐색하는 활동을 제공한다. 직업 분석 및 진로 탐색 보고서로 평가하는 방식을 활용할 수 있다.
  - - - 인공지능과 관련한 윤리적 쟁점 사례를 조사하고, 구체적인 사안을 주제로 하는 토론 활동의 과정에서 인공지능 윤리의 중요성과 인공지능과 인간의 관계를 올바르게 설명할 수 있는지를 평가하도록 한다. 이 과정에서 근거를 바탕으로 자신의 주장을 펼치고 타인의 견해를 존중하는 성숙한 토론 문화를 조성하도록 한다.
      - 인공지능의 발전으로 인한 사회의 변화를 조사하고 인공지능에 의해 변화할 미래 사회의 모습을 예측하는 과정에서 자신의 진로를 구체적으로 설계하기 위해 충분한 자료를 제공하도록 한다.
      - 인공지능의 사회적 가치와 영향력이 중요하다는 것과 새롭게 고려해야 할 윤리적 쟁점에 대한 충분한 사회적 논의 과정이 필요하다는 것을 전제로, 인공지능 사회의 구성원으로서 갖추어야 할 인공지능 윤리의식과 가치 판단 능력을 함양하여 인공지능 시대의 사회적 책임과 공정성을 실천할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 교수⋅학습을 구성하도록 한다.