· 학생들의 호기심과 태도를 지속시킬 수 있도록 자료를 제시할 수 있다.
· 다양하고 풍부한 탐구 자료와 프로젝트 활동 수업 등을 활용하여 자신의 수업을 구성할 수 있다.
연수개요
· 인공지능에 기초적인 개념을 넘어서, 학교에서 인공지능을 어떻게 교육할 수 있을지에 대한 구체적인 교수학습 사례 제공
· 선생님들이 수업에 대해 자주하는 고민을 기반으로, 적절한 대안과 해결 방법을 제공
· 딥러닝, 데이터 과학, 데이터 편향 등 인공지능을 지도하기 위해 꼭 알아야 할 내용들로 과정 구성
· 엔트리 프로그래밍 실습을 통해 어떻게 문제를 활용하고, 이 문제를 어떻게 해결할 것인지에 대한 화두를 제시한 과정
강사진 안내
■ 김성훈 교사
차시
목차
강사
1
인공지능을 초등학생들에게 어떻게 지도할 수 있을까?
김성훈
2
인공지능을 지도하기 위해 꼭 알아야 할 개념(1): 인공지능
김성훈
3
인공지능을 지도하기 위해 꼭 알아야 할 개념(2): 기계 학습
김성훈
4
인공지능을 지도하기 위해 꼭 알아야 할 개념(3): 기계 학습 활용
김성훈
5
인공지능을 지도하기 위해 꼭 알아야 할 개념(4): 딥러닝
김성훈
6
인공지능을 지도하기 위해 꼭 알아야 할 개념(5): 데이터 편향과 인공지능 윤리
김성훈
7
인공지능을 지도하기 위해 꼭 알아야 할 개념(6): 데이터 과학-데이터베이스
김성훈
8
[창체] 사물을 인식하는 스마트 알람
김성훈
9
[영어] 인공지능 채팅 자동 번역
김성훈
10
[국어] 맞춤법 받아쓰기
김성훈
11
[미술] 고흐가 그린 붓꽃은?
김성훈
12
[체육] 무궁화 꽃이 피었습니다.
김성훈
13
[체육] 장애물 피하기 게임
김성훈
14
[사회] 모두를 위한 도서관의 위치
김성훈
15
[안전] 손 잘 씻기 캠페인
김성훈
평가요강안내
평가방법
1차 온라인평가:60점, 참여도 점수(강의실 내 학습참여도 게시판 작성):40점
이수기준
100점 만점중 60점 이상, 학습진도 90%이상
연수이수증
연수종료일 이후 홈페이지에서 출력 (※ 연수이수증은 개별발송 하지 않으며, 출력한 이수증은 원본과 동일합니다.)