교과명 미술 내용 요소 옷 디자인 차시 2/16 교과 역량
교육과정 성취기준 평가 기준
[12미창02-03]
회화, 조소, 디자인, 공예, 영상 등 장르별 표현 매체를 연계하여 새로운 방법으로 실 험할 수 있다.
상 회화, 조소, 디자인, 공예, 영상 등 장르별 표현 매체를 창의적으로 연계하여 새로운 표현 방법으로 실험할 수 있다.
중 회화, 조소, 디자인, 공예, 영상 등 장르별 표현 매체를 연계하여 새 로운 방법으로 실험할 수 있다.
하 회화, 조소, 디자인, 공예, 영상 등 장르별 표현 매체를 연계하는 표 현 방법을 시도할 수 있다.
학습 목표 1. 체감온도를 측정하는 개념을 이해할 수 있다.
2. 우리나라 및 여러 나라의 전통의상을 각 계절의 체감온도에 맞게 새로 디자인할 수 있다.
AI 기술
준비물
교사 PPT, 컴퓨터, 학습지 학생 컴퓨터, 핸드폰
본시 교수학습활동
단계 학습
과정 교수학습활동 준비물
및 유의점 자료
도입
학습동기 유발
▪우리나리의 각 계절에 따른 사람들의 복장이 나온 영
상제시 영상
상황 제시 단계
▪우리나라 계절에 맞게 다른 나라의 전통 의복을 변형 시켜보자.
학습목표 제시
▪학습 목표 제시
전개
개념 학습
▪체감 온도 설명
▪체감 온도에 따른 의복 설명
역할 정하기
▪4인 1조로 조 구성
▪조별로 자료 조사 역할 정하기 학습지
감성적 체험 단계
▪조별로 하나의 전통의상을 정하여 사계절 별 의상 디
자인하기 색연필, 싸인펜
등
정리 전시
▪각 조별로 만든 특정 국가의 전통 의상을 계절 별로 재 디자인한 결과물을 전시하기
교과명 수학 내용 요소 상관관계, 회귀분석, 체감온도 차시 3/16 교과 역량 1. 상관관계와 회귀분석에 대해 이해할 수 있다.
2. 체감온도에 대해 설명할 수 있다.
교육과정 성취기준 평가 기준
[9수03-05]일차함수의 의미를 이해하고, 그 그래프를 그릴 수 있다.
상 상관관계를 통해 변인간 관련성을 파악하여 회귀분석을 실시하는 이론 적 배경을 통해 회귀분석 코드를 이해할 수 있다.
중 상관관계를 통해 변인간 관련성을 파악하여 회귀분석을 이해할 수 있 다.
하 상관관계와 회귀분석을 이해할 수 있다.
학습 목표
1. 상관관계를 통해 변인간 관련성을 파악하여 회귀분석을 실시하는 이론적 배경을 통해 회귀분 석 코드를 이해할 수 있다.
2. 체감온도가 산출되는 공식을 이해할 수 있다.
AI 기술 상관관계와 회귀분석 코드 이해
준비물
교사 상관관계, 회귀분석, 체감온도 이론에 대한 자료 학생 컴퓨터, 학습지
본시 교수학습활동
단계 학습
과정 교수학습활동 준비물
및 유의점 자료
도입
전시학습
확인 문제상황제시에 대한 전시확인 학습동기
유발 체감온도에 관한 동영상 제시 체감온도 관
련 동영상
학습목표 제시
상관관계를 통해 변인간 관련성을 파악하여 회귀분석 을 실시하는 이론적 배경을 통해 회귀분석 코드를 이 해할 수 있다.
체감온도가 산출되는 공식을 이해할 수 있다.
전개
상관관계 분석 이론 자료 제시
-변인 간의 관계를 파악하기 위해 상관관계 분석을 활용하고 상관계수 값에 따라 관계성 정도를 파악할 수 있다.
PPT
회귀분석 이론 자료 제시
-회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영 향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예 측에 이용될 수 있음을 이해한다.
PPT
회귀분석 결과의 해석 회귀분석 표를
통해 상관관계와 회귀분석 결과를 해석할 수 있도록
지도한다.
PPT
체감온도 공식 제시 및 해석
-체감온도는 바람에 의해 피부에 느껴지는 온도이며, 주로 실제 온도보다 낮은데, 이는 체온이 실제 온도보 다 높기 때문임을 이해한다.
체감온도 공식을 이해하고 공식에 의해 체감온도 값을 계산기로 계산해본다.
체감온도 공식을 제시할 때, 체감 온도는 기온과 풍 속 값에 의해 결정 됨을 지도한다.
PPT 계산기 (또는 엑셀)
정리
학습내용 정리 및 형성평가
상관관계, 회귀분석, 체감온도에 관해 배운 내용에 대 해 정리한다.
-상관관계, 회귀분석, 체감온도에 관해 배운 내용에 대해 형성평가지 빈칸에 답하며 정리한다.
PPT 형성평가지
차시예고
기온과 풍속에 대한 데이터셋을 준비하는 활동에 대해 예고한다.
-체감온도를 결정하는 독립변수는 기온과 풍속임을 이 해하고 차시 활동으로 기온과 풍속에 대한 데이터셋을 준비하는 활동을 함을 이해한다.
교과명 정보 내용 요소 프로그래밍 응용 차시 5 / 16
교과 역량 컴퓨팅 사고력
교육과정 성취기준 평가 기준
[12정보04-09] 다양한 학 문 분야의 문제 해결을 위한 알고리즘을 협력하여 설계한 다.
[평가준거 성취기준 ①]
다양한 학문 분야의 문제 해 결을 위한 알고리즘을 설계 한다.
상
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 논리적인 절차로 명확하게 설 계할 수 있다.
중
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 문제 해결 단계별로 설계할 수 있다.
하 다양한 학문 분야의 문제 해결을 위하여 해결 과정을 나열할 수 있다.
[평가준거 성취기준 ②]
다양한 학문 분야의 문제 해 결을 위한 알고리즘을 협력 하여 설계한다.
상
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위하여 역할과 임무를 명확히 분담하고 효과적 인 상호작용을 통해 알고리즘을 설계할 수 있다.
중
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 역할 과 임무를 분담하고 상호작용을 통해 알고 리즘을 설계할 수 있다.
하
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 역 할을 분담하고 알고리즘을 설계할 수 있 다.
[12정보04-10] 다양한 학문 분야의 문제 해결을 위해 설계 한 알고리즘을 프로그램으로 구현하고 효율성을 비교·분석한 다.
상
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 프로그램으로 완성하고 효율성 을 비교‧분석하여 평가할 수 있다.
중
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 프로그램으로 완성하고 효율성 을 분석할 수 있다.
하 다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 프로그램으로 구현할 수 있다.
학습 목표 머신러닝을 이해하고 데이터셋을 이용하여 모델을 설계할 수 있다.
AI 기술 머신러닝
준비물
교사 실습용 데이터셋 학생 Orange3 프로그램
본시 교수학습활동
단계 학습 과정 교수학습활동 준비물
및 유의점 자료
도입
전시학습 확인
▪ AI를 활용하여 체감온도를 측정할 수 있는 방 법들 떠올려보기
상황제시
▪ 코로나19 상황에서 AI 기술이 도움을 주고 해 결해주는 부분들은 어떤 것들일까?
뉴스 (영상) 학습목표
제시
▪ 머신러닝을 이해하고 데이터셋을 이용하여 모 델을 설계할 수 있다.
전개 개념 정리
▪ 인공지능?
사람처럼 똑똑한 기계
▪ 머신러닝?
사람처럼 똑똑한 기계인 인공지능을 만들어내는 데 성공한 방법
▪ 딥러닝?
머신러닝보다 더 똑똑한 기계를 만들어내는데 성공한 방법
프로그램 익히기
▪ Orange3
https://orangedatamining.com/
▪ Orange3 환경
왼쪽에는 사용할 수 있는 모듈이, 오른쪽에는 모듈들을 연결하여 모델을 만들 수 있는 공간
▪ 데이터 분석이란?
많은 양의 자료를 요약 및 정리해 특성을 파 악한 뒤, 여러 방면에 적용해 보는 행위
프로그래밍
▪ 객관식 예측 Classification (이직할 직원 예측하기)
⦁Classification(분류, 객관식 예측)은 보 기(범주)가 주어져 있는 객관식 문제를 푸는 것과 비슷
⦁Classification은 말 그대로 데이터를 특 정 보기(범주)로 '분류'하는 것으로, 새로운 데 이터가 어떤 범주에 속할지 예측할 수 있는 기법
⦁csv 파일 2개 준비
(이직할직원_공부파일, 이직할직원_적용파일) ⦁불러온 csv에 대한 설명
Name, Type, Role, Values ⦁4가지 모델 사용
Neural Network, Random Forest, SVM, Native Bayes
csv 파일
▪ 객관식 예측 Classification (암 진단하기 – 이미지) ⦁이미지(CT사진) 데이터 활용 ⦁이미지 폴더 2개 준비
(공부(학습)파일, 테스트(시험)파일)
⦁객관식 예측 Classification 분석의 경우, 인공지능을 공부시킬 때 이름표(정답)를 달아 줘야 하는데, Orange3에서는 이미지 분류의 경우 폴더명을 이름표로 함.
⦁3가지 모델 사용
SVM, Random Forest, Neural Network ⦁성능지표 확인하기 (F1, LogLoss) F1이 높고 LogLoss가 낮으면 실력 있는 모델
이미지 파일
▪ 주관식 예측 Regression (집값 예측하기)
⦁주관식 예측이란?
Yes No가 아니라 숫자 자체를 예측
객관식 예측과 주관식 예측은 거의 원리 동일
csv 파일
(집값 예측_공부파일, 집값 예측_적용파일) ⦁Linear Regression (선형회귀)
보통 통계학에서 회귀분석을 할 때는 Linear Regression(선형회귀)를 사용하지만, 머신 러닝 데이터분석에서는 이것 외에도 더 많은 모델들 사용 가능
⦁Regression(제약화)
제약화는 성능을 떨어뜨린다는 것이다.
⦁7가지 모델 사용
kNN, Tree, Random Forest, Linear Regression_no, Linear Regression-ridge, Linear Regression-Lasso, Linear Regression-Elastic net ⦁성능지표
MSE(Mean Squared Error)
: 오차들의 제곱값 평균 → 숫자가 낮을수록 성능이 좋음
RMSE(Root Mean Squared Error) : 오차들의 제곱값 평균에 루트를 씌운 값
→ 작을수록 좋음
MAE(Mean Absolute Error)
: 오차들의 절대값 평균 → 수치가 낮을 수 록 좋음, 에러의 절대값을 나타내기 때문에 매 우 직관적인 지표
R2(R 스퀘어, 즉 R의 제곱)
: 설명력, 결정계수 → 높을 수록 좋은 Regression
정리
학습내용 정리
▪ 객관식 예측 Classification, 주관식 예측 Regression 각각 어떠한 경우에 사용할까?
차시예고 ▪ 그룹 나누기 Clustering, 규칙 찾기 Association Rule에 대해 배워봅시다.
질의응답 및 인사
▪ 질의응답
▪ 인사
교과명 정보 내용 요소 프로그래밍 응용 차시 6 / 16
교과 역량 컴퓨팅 사고력
교육과정 성취기준 평가 기준
[12정보04-09] 다양한 학 문 분야의 문제 해결을 위한 알고리즘을 협력하여 설계한 다.
[평가준거 성취기준 ①]
다양한 학문 분야의 문제 해 결을 위한 알고리즘을 설계 한다.
상
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 논리적인 절차로 명확하게 설 계할 수 있다.
중
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 문제 해결 단계별로 설계할 수 있다.
하 다양한 학문 분야의 문제 해결을 위하여 해결 과정을 나열할 수 있다.
[평가준거 성취기준 ②]
다양한 학문 분야의 문제 해 결을 위한 알고리즘을 협력 하여 설계한다.
상
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위하여 역할과 임무를 명확히 분담하고 효과적 인 상호작용을 통해 알고리즘을 설계할 수 있다.
중
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 역할 과 임무를 분담하고 상호작용을 통해 알고 리즘을 설계할 수 있다.
하
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 역 할을 분담하고 알고리즘을 설계할 수 있 다.
[12정보04-10] 다양한 학문 분야의 문제 해결을 위해 설계 한 알고리즘을 프로그램으로 구현하고 효율성을 비교·분석한 다.
상
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 프로그램으로 완성하고 효율성 을 비교‧분석하여 평가할 수 있다.
중
다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 프로그램으로 완성하고 효율성 을 분석할 수 있다.
하 다양한 학문 분야의 문제 해결을 위한 알 고리즘을 프로그램으로 구현할 수 있다.
학습 목표 머신러닝을 이해하고 데이터셋을 이용하여 모델을 설계할 수 있다.
AI 기술 머신러닝
준비물
교사 실습용 데이터셋, 학습지 학생 Orange3 프로그램
본시 교수학습활동
단계 학습 과정 교수학습활동 준비물
및 유의점 자료
도입
전시학습 확인
▪ 객관식 예측 Classification, 주관식 예측 Regression은 어떤 경우에 사용하는가?
학습동기 유발
▪ 파이썬 코드로 구현된 체감온도 측정기 모델 에 직접 값을 넣어 체험해보기
파이썬 코드 학습목표
제시
▪ 머신러닝을 이해하고 데이터셋을 이용하여 모 델을 설계할 수 있다.
전개 프로그래밍
▪ 그룹 나누기 Clustering
(쇼핑몰 고객 세분화하기) csv