'머신러닝포키즈'로 아이와 함께하는 AI 학습 가이드 (개념, 사용법)

머신러닝포키즈

 

 

 

인공지능(AI)은 현대 사회에서 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 아이들이 이러한 흐름에 자연스럽게 적응하도록 돕기 위해 '머신러닝포키즈(Machine Learning for Kids)'라는 교육 도구를 소개합니다. 이 글에서는 선생님과 부모님을 대상으로 이 도구의 개념, 사용법, 교육 활용법, 교육적 효과, 실제 사례, 비용, 한국어 지원 여부, 그리고 유용한 팁을 안내해 드리겠습니다.

 

앞서 다른 AI 교육 프로그램인 code.org에서 제공하는 AI for oceans (바다를위한 AI)도 소개를 드렸는데요.

혹시 해당글이 궁금하시면 아래 포스팅 참고하시기 바랍니다.

 

AI for oceans, 바다를 위한 AI ! (뜻, 사용법, 효과)

 

 

[목차]

 

머신러닝포키즈란?

머신러닝포키즈 (Machine Learning for Kids)는 영국 IBM 소프트웨어 개발자인 데일 레인(Dale Lane)이 개발한 AI 교육용 웹 플랫폼으로, 초보자들이 쉽게 머신러닝을 이해하고 활용할 수 있게 돕습니다. 이를 통해 아이들은 텍스트, 이미지, 숫자, 소리 등을 분류하는 머신러닝 모델을 직접 만들어보고, 이를 스크래치(Scratch)와 같은 블록형 프로그래밍 언어와 연동하여 다양한 프로젝트를 구현할 수 있습니다. 머신러닝포키즈는 무료로 제공되며, 한국어를 포함한 여러 언어를 지원합니다. 따라서 한국어로 진행이 가능하여 국내 사용자들도 쉽게 활용할 수 있습니다.

아래 사이트 페이지의 링크를 첨부 드립니다.

 

Machine Learning for Kids

 

머신러닝포키즈 메인화면

 

 

 

간단한 사용법 (교사, 부모님 기준 지침서 [원문 Link])

1. 학생 계정 설정

학생들이 로그인할 수 있도록 사용자 계정을 생성해야 합니다.

• 계정 생성 방법:
  1. Machine Learning for Kids 교사용 페이지[Link]에 접속합니다. (가입이 필요하면 먼저 가입을 합니다.)
  2. “학생 관리(Student management)” 버튼을 클릭합니다.
  3. “+ Add new student”를 선택해 사용자 계정을 생성합니다.
     • 계정 생성 후 비밀번호가 표시됩니다.
     • 학생의 실제 이름 대신 “student01”과 같은 일반적인 사용자명을 사용할 수 있습니다.
  4. 필요 시 계정을 삭제하거나 비밀번호를 재설정할 수 있습니다.

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2. 수업 준비

학생들을 위한 다양한 프로젝트 워크시트가 제공됩니다.

• 워크시트 다운로드:
  워크시트 페이지[Link]에서 다양한 프로젝트 자료를 내려받을 수 있습니다.
• 내용 구성:
  워크시트는 머신러닝의 실제 활용 사례를 중심으로 단계별 지침을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 프로젝트를 통해 학습 과정을 체험하게 됩니다.

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3. 교사 체험

교사용 계정으로 직접 프로젝트를 실행하며 프로그램을 익힐 수 있습니다.

• 프로젝트 실행 페이지[Link]에 접속해 워크시트의 지침을 따라 실제 프로젝트를 체험해 보세요.

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4. 그룹 설정 확인

학생 그룹에는 몇 가지 제한이 설정됩니다.

• 제한 확인 및 설정:
  1. 교사용 페이지에서 “제한(Restrictions)” 버튼을 클릭합니다.
  2. 그룹이 생성할 수 있는 머신러닝 모델의 개수와 만료 시간이 표시됩니다. 모델은 자동으로 만료되며, 이를 통해 모델 수를 초과하지 않도록 관리할 수 있습니다.

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5. 문제 해결

사용 중 문제가 발생할 경우 문제 해결 가이드를 참고하세요.

• 도움말 페이지[Link]에 접속해 알려진 문제와 해결 방법을 확인하세요.
• 페이지 새로고침으로 간단한 문제가 해결되기도 합니다.
• 여전히 문제가 해결되지 않을 경우 도움말 페이지에 기재된 연락처로 문의할 수 있습니다.

 

 

교육 활용법

• 교과 융합 수업: 머신러닝포키즈를 활용하여 국어, 수학, 과학 등 다양한 교과와 연계한 프로젝트를 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 국어 시간에는 감정 분석 AI를 만들어보고, 과학 시간에는 동물 이미지 분류 AI를 제작하는 식입니다.
• 창의적 체험활동: 창의적 체험활동 시간에 학생들이 직접 AI 모델을 만들고 활용해보는 프로젝트를 진행하여 창의력과 문제 해결 능력을 키울 수 있습니다.
• 인성 교육: 머신러닝포키즈를 활용하여 인성 교육과 연계한 활동을 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 긍정적인 말과 부정적인 말을 구분하는 AI를 만들어보고, 이를 통해 언어의 중요성과 긍정적인 소통의 가치를 배우는 식입니다.
• 문화유산 교육: 머신러닝포키즈를 활용하여 문화유산과 관련된 AI 모델을 만들어보는 수업을 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 문화재 이미지를 분류하는 AI를 제작하여 역사 교육과 연계할 수 있습니다.
• 감정 분석 AI 제작: 학생들이 직접 긍정적인 문장과 부정적인 문장을 학습시켜 감정을 분석하는 AI를 만들어보는 활동을 통해 언어와 감정의 관계를 학습할 수 있습니다.
• AI 윤리 교육 : AI의 윤리적 측면을 이해하는데 사용할 수 있습니다. 아래 별도 정리를 했습니다.

 

 

머신러닝포키즈를 활용한 AI 윤리 교육

머신러닝포키즈는 AI의 윤리적 측면을 이해시키는 데에도 훌륭한 도구로 활용될 수 있습니다. AI를 설계하고 훈련하는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 학생들에게 자연스럽게 인식시킬 수 있습니다.

 

1. 데이터 편향성 이해하기

AI 모델을 훈련시키기 위해 제공하는 데이터가 편향되어 있을 경우, 잘못된 결과를 초래할 수 있음을 학생들에게 설명합니다.

• 예시:
  • 긍정적 문장만을 제공하면 AI는 모든 문장을 긍정적으로 평가하게 됩니다.
  • 이를 통해 AI가 올바르게 작동하려면 다양한 데이터를 균형 있게 제공해야 한다는 점을 배울 수 있습니다.

2. AI 판단의 한계 탐구

AI가 인간처럼 판단하지 않는 이유와, 인간의 판단과 어떻게 다를 수 있는지 탐구합니다.

• 활동:
  • "물고기와 쓰레기"를 분류하는 AI를 설계한 후, AI가 애매한 데이터를 분류할 때 어떤 오류를 범하는지 관찰하게 합니다.
  • 이를 통해 학생들은 AI가 무조건적으로 신뢰할 수 없으며, 한계와 오류를 고려해야 한다는 점을 배웁니다.

 

3. AI의 책임과 윤리적 문제 토론

AI를 활용한 의사결정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제에 대해 토론합니다.

• 주제 예시:
  • AI가 잘못된 데이터를 학습했을 때 발생할 수 있는 문제는 무엇일까요?
  • 데이터 편향으로 인해 누군가가 불이익을 받을 가능성은 없을까요?
  • 이러한 문제를 해결하기 위해 개발자와 사용자는 무엇을 고려해야 할까요?

 

4. 학생 프로젝트 기반 윤리 교육

학생들에게 윤리적 고민을 포함한 프로젝트를 설계하게 합니다.

• 예시 프로젝트:
  • AI 기반 채용 시스템: AI가 지원자의 데이터를 평가한다고 가정하고, 어떤 데이터가 편향될 가능성이 있는지 고민합니다.
  • AI와 사생활 보호: AI가 사용자 데이터를 학습할 때, 프라이버시를 어떻게 보호할 수 있을지 논의합니다.

 

 

교육적 효과

• AI 이해도 향상: 아이들이 직접 AI 모델을 만들고 활용해보면서 AI의 개념과 작동 방식을 자연스럽게 이해하게 됩니다.
• 창의력 및 문제 해결 능력 강화: 다양한 데이터를 수집하고 AI 모델을 설계하는 과정을 통해 창의력과 문제 해결 능력이 향상됩니다.
• 협업 능력 배양: 팀 프로젝트를 통해 협업의 중요성을 배우고, 함께 문제를 해결하는 경험을 쌓을 수 있습니다.

 

 

머신러닝포키즈는 아이들이 AI의 개념을 쉽게 이해하고 직접 체험할 수 있는 훌륭한 도구인 것 같아보입니다. IT / AI에 관심이 많으신 선생님과 부모님께서는 이 도구를 활용하여 아이들이 미래 사회에 필요한 역량을 키울 수 있도록 지도해보시면 좋을 것 같습니다!