만든 이유
AI 수업을 만들 때 가장 막히는 지점은 "AI가 학습한다는 게 무슨 뜻인지 체감 못 한다"는 것이었습니다. 학습 결과만 보여주면 마법처럼 느껴지고, 데이터가 결과를 바꾼다는 감각이 안 생깁니다. 그래서 반대로 가정했습니다 — 학생이 AI에게 가르치는 입장이 되면, 데이터와 학습의 관계가 자연스럽게 보이지 않을까.
Machine Learning for Kids(MLK) 플랫폼과 Scratch를 연결해, 교과 내용을 배우면서 학습 데이터를 직접 다루는 자료를 설계했습니다.
작동 방식
- 공룡에게 가르치기 — 학생이 공룡 캐릭터에게 데이터를 가르치면 공룡이 분류를 학습하고, 묻고 답하기로 학습 결과를 확인합니다
- 실시간 학습 경험 — 데이터를 추가하면 AI의 답이 달라지는 것을 그 자리에서 볼 수 있습니다
- 협동 구조 — 혼자가 아니라 여럿이 함께 AI를 가르치며, 데이터가 달라지면 AI도 달라진다는 것을 집단으로 체험합니다
제작에서 신경 쓴 부분
수업 시간은 한정되어 있기 때문에, 데이터를 하나씩 손으로 넣는 방식으로는 "학습해 나가는 과정"을 보여주기에 시간이 모자랐습니다. 그래서:
- 분신공룡 자동 데이터 수집 — 학습자 모드용 블록과 별도로, 순차·자동으로 데이터를 수집하는 블록 묶음을 만들어 짧은 시간에 많은 데이터를 모으는 장면을 보여줄 수 있게 했습니다
- 수집 데이터의 처리 과정 시각화 — 수집한 데이터가 레이블로 변환·저장되는 과정을 블록 단계로 분리해, "우연한 데이터"와 "의도한 데이터"의 차이도 다룰 수 있게 했습니다
- 레이블 리스트 직접 수정 — 학생이 레이블 리스트를 고쳐보며 데이터 정리가 AI 성능에 미치는 영향을 실험했습니다
설치 파일은 공개하지 않고 발표 자료의 화면 스크린샷으로 소개합니다.