안녕하세요! 두부쌤⬜ 입니다~
오늘은 고3 대상으로 1학기 동안 진행했던 동아리 운영 사례를 소개해 드리려고 합니다.
고3은 1학기에 생기부를 마감해야 하기에 굉장히 빠듯하게 진행됩니다.
더군다나 저희 학교는 1학기 동아리 시간이 10시간 정도밖에 되지 않아 많은 내용을 진행하기엔 무리가 있었습니다. 보통 1~2학년 때는 학생들이 동아리를 개설하여 학생 주도로 이루어지지만, 고3은 대부분의 동아리가 담당 선생님께서 주도적으로 이끌어갑니다.
그래서 짧은 시간에 학생들의 생기부를 잘 써줄 방법이 없을까 고민을 많이 했는데요… 가장 좋은 방법은 학생들이 하나의 주제로 프로젝트를 진행하는 것이라 생각했습니다. 그래서 본인의 진로와 인공지능을 연계하여 탐구를 진행할 수 있도록 프로젝트 활동을 기획하였습니다.
프로젝트를 진행하기에 앞서 저희 학교는 인공지능 기초 과목이 따로 개설되어 있지 않아 관련 내용을 먼저 수업했습니다.
학생들이 인공지능에 관심은 많았지만 실제로 인공지능 모델이 어떤 과정을 거쳐 만들어지는지, 데이터를 어떻게 다루는지에 대해서는 잘 모르는 경우가 많았습니다. 바로 프로젝트를 시작하기보다는 이후 활동에 꼭 필요한 내용만 간단하게 익힌 뒤 프로젝트를 진행하는 것이 좋겠다고 생각했습니다.
먼저 인공지능 모델이 만들어지는 전체적인 과정을 살펴보았습니다. 학생들이 이후 자신의 프로젝트를 진행할 때도 이 과정을 따라갈 수 있도록 전체적인 흐름을 먼저 이해하는 데 중점을 두었습니다.
또한 인공지능에서 데이터를 어떻게 표현하고 처리하는지도 함께 살펴보았습니다. 이미지, 텍스트, 소리와 같이 형태가 서로 다른 데이터도 결국 컴퓨터에서는 숫자로 변환되어 처리된다는 점을 설명하고, 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서와 같은 데이터 구조를 간단하게 다루었습니다.
여기서 수학적인 내용을 깊게 다루기보다는 인공지능이 데이터를 어떤 형태로 받아들이고 계산하는지를 이해하는 정도로 진행했습니다.
다음으로는 프로젝트에서 직접 데이터를 다루기 위해 필요한 파이썬 라이브러리를 살펴보았습니다.
표 형태의 데이터를 처리하는 판다스(Pandas), 배열과 수치 계산에 활용되는 넘파이(NumPy), 데이터를 그래프로 표현하는 맷플롯립(Matplotlib)의 역할을 알아보았습니다. 또한 기계학습에 활용되는 사이킷런(Scikit-learn)과 딥러닝에 활용되는 텐서플로(TensorFlow), 케라스(Keras)가 각각 어떤 역할을 하는지도 간단하게 소개했습니다.
실습은 별도의 프로그램을 설치하지 않고 바로 사용할 수 있는 구글 코랩(Google Colab**)**을 활용했습니다. 프로젝트에서도 학생들이 코랩을 활용해 데이터를 불러오고 모델을 구현할 예정이었기 때문에 미리 사용 방법을 익힐 수 있도록 하였습니다.
마지막으로 기계학습의 전체적인 과정을 직접 확인해 보았습니다.