AI교육 리서치 보고서

1. 1

2. OV
Part 01 Desk Research Part 02 Proposal
 DX교육을 위한 AI교육
 AI교육 관련 국내 정부정책 분석
 국외 AI 교육현황 (참고자료)
 AI교육 체계
 AI교육 콘텐츠 개발 가이드
 국내외 AI 교육도구
 AI교육 플랫폼 형태
 수준별 교육대상 구분
 AI교육 플랫폼 주요 요구사항
 AI교육 플랫폼 구조도
 AI교육 플랫폼 예산(안)
 AI교육 플랫폼 구성
 아이디어 (with Reference)
 Harry potter – Kano
 Work Bench
 Tynker
 Ready AI & Cozmo
 Easydeep - 알고리마
 Kaggle
 파이썬 딥러닝 케라스(블록과
함께 하는)
 AI교육 프레임워크 개발 계획
 콘텐츠 개발 계획
Overview
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3. 3
Part 01 Desk Research
1. DX교육을 위한 AI교육
2. AI교육 관련 국내 정부정책 분석
3. 국외 AI 교육현황 (참고자료)
4. AI교육 체계
5. AI교육 콘텐츠 개발 가이드
6. 국내외 AI 교육도구
7. AI교육 플랫폼 형태
8. 수준별 교육대상 구분
9. AI교육 플랫폼 주요 요구사항
10.AI교육 플랫폼 구조도
11.AI교육 플랫폼 예산(안)

4. DX 교육을 위한 AI 교육
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Part 01 Desk Research
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100만 디지털 인재양성의 Key “AI”
기본 교양/전공분야/전문분야 디지털 인재를 위한 필수교육

5. AI교육 관련 국내 정부정책 분석
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Part 01 Desk Research
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전국민 AI SW 교육 확산 방안
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온라인 AI 교육 플랫폼 구축
1) 학습용 데이터 발굴
 대상별 맞춤형 콘텐츠 개발
자유롭게 강의 콘텐츠를 생산,배포,강의 할 수 있도록 개방
 교육용 샘플 데이터 구축
공공데이터, 산업별 데이터 등으로 정제한 학습용 샘플 데이터를
클라우드 기반으로 제공
2) 비대면 실시간 교육 가능
 모듈형 AI 알고리즘 기반 실습환경 제공
AI 모델을 직접 설계, 응용할 수 있도록 오픈소스 기반의 모듈
형 AI 알고리즘 탑재 (이미지, Numeric, text(자연어) 등)
 지능형 LMS 기반 교육 서비스 제공
학습경로, 수준 파악 후 진학, 취업 맞춤형 학습 로드맵 제시
실시간 비대면 교육 가능
 역량척도 평가
맞춤형 AI 교육을 위한 AI 역량 수준, 필요역량 요소 를 진단할 수
있는 AI 역량척도를 기반으로 한 진단,평가 시스템 구축

6. AI교육 관련 국내 정부정책 분석
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Part 01 Desk Research
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전국민 AI SW 교육 확산 방안
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생애주기에 따른 맞춤형 AI SW 교육 체계 구축
1) 지역거점
 디지털역량센터
기초자치단체 1000개소(주민센터 등 활용)
센터별 AI실습 및 체험교육 지원 서포터즈 2명씩 총 2000명 배치
 SW 미래채움센터
경기, 인천, 강원, 충남, 전남, 경남, 충북, 울산, 경국, 제주, 경북,
대구
취준생, 경단녀대상 AI, SW교육 전문강사 양성
지역특화 커리큘럼마련
 이노베이션 스퀘어
서울+4대 권역
심화교육 고급인재양성
 온라인
평생교육 체계화 학점은행제 AI 전공 표준교육과정
K-MOOC AI 강좌이수체계도 구축
사이버대학 내 교육과정 운영
2) 취업, 창업, 재직자
 내일배움카드 훈련과정
 혁신훈련기관 운영
직군별 특화 교육 - 12대 전략사업
소상공인 디지털전환지원
 군 디지털 격차해소
 공무원 - 예) 5급 신임관리자과정 AI교육

7. AI교육 관련 국내 정부정책 분석
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Part 01 Desk Research
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전국민 AI SW 교육 확산 방안
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3) 초중고대학
 K-12 (초,중,고)
AI교육 내용 및 범위기준, 타교과융합
교원연수
학교인프라 – 관련 기업과 연계하여 학교영업진행
 대학 이상
전교생 SW 교육 > 계열, 수준별 특성화교육
AI 등 신기술교육 > 필수 교육운영
지역사회 연계 AI SW 교육 문화생태계 조성
 지역사회, 주민, 지역내 대학생(학교) 연계 문화 확산
각종 행사 관련 하여 프로젝트 발굴
축제연계
과학관, 어린이 박물관, 전시관 등

8. 국외 AI 교육현황
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Ref. AI 교육 플랫폼 기획 정책연구 결과 보고서, 2020.09.25
한국과학창의재단, 한국정보과학교육연합회 Ref. K-12 AI curricula a mapping of government-endorsed AI curricula, 2022, UNESCO

9. 국외 AI 교육체계
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Ref. K-12 AI curricula a mapping of government-endorsed AI curricula, 2022, UNESCO
리터러시, 역량, 지식체계 등
다양한 명칭으로 정의되는 AI 교육체계

10. 국외 AI 교육체계
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Part 01 Desk Research
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리터러시, 역량, 지식체계 등
다양한 명칭으로 정의되는 AI 교육체계
AI4K12
• 카네기멜론 대학의 컴퓨터사이
언스 학부 주관
• AAAI, CSTA, NSF 후원 및 자금
지원
• K-12 AI 교육을 위한 국가 가이드
라인 개발
• 리소스 디렉토리 개발
• AI교육 커뮤니티

11. 국외 AI 교육체계
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리터러시, 역량, 지식체계 등
다양한 명칭으로 정의되는 AI 교육체계
AI4K12
• 카네기멜론 대학의 컴퓨터사이
언스 학부 주관
• AAAI, CSTA, NSF 후원 및 자금
지원
• K-12 AI 교육을 위한 국가 가이드
라인 개발
• 리소스 디렉토리 개발
• AI교육 커뮤니티

12. 국외 AI 교육체계
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Part 01 Desk Research
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머신러닝에 특화된 교육 프레임워크
Ref. K-12 AI curricula a mapping of government-endorsed AI curricula, 2022, UNESCO

13. 국내 AI교육 콘텐츠 개발 가이드
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인공지능 교육 정의 제안
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초중등 AI교육 학교 적용 방안 연구보고서, 한국과학창의재단, 공주대학교(2022.02.28)

14. 국내 AI교육 콘텐츠 개발 가이드
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AI 교육 핵심역량에 대한 국내 연구 결과
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초중등 AI교육 학교 적용 방안 연구보고서, 한국과학창의재단, 공주대학교(2022.02.28)

15. 국내 AI교육 콘텐츠 개발 가이드
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Part 01 Desk Research
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인공지능 교육 콘텐츠 개발 프로세스 및 체크리스트 제안
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초중등 AI교육 학교 적용 방안 연구보고서, 한국과학창의재단, 공주대학교(2022.02.28)

16. 국내 AI교육 콘텐츠 개발 가이드
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Part 01 Desk Research
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인공지능 교육 콘텐츠 개발 프로세스 및 체크리스트 제안
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초중등 AI교육 학교 적용 방안 연구보고서, 한국과학창의재단, 공주대학교(2022.02.28)

17. 국내외 AI 교육 도구
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대상별, 수준별 다양한 교육도구 활용 중
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18. 국내외 AI 교육 도구
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Part 01 Desk Research
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- 클라우드, 웹기반
- 블록형, 텍스트형 모두 지원
- 초중등 대상 도구 비중 높음
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19. AI 교육 플랫폼 형태
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“플랫폼” 용어에 대한 개념이 상이
- API 형태
- 웹 기반 플랫폼 형태
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Teachable machine, ML for Kids 엔트리

20. AI 교육 플랫폼 형태
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Part 01 Desk Research
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AI교육 플랫폼은 교육내용, 핵심역량, 교육방법 등이 유기적으로 연결/통합되어 있어야 하며,
이에 대한 가이드가 제시되어야 함.
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21. AI 교육대상 구분
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Part 01 Desk Research
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AI 교육을 바라보는 관점
① AI 소양 교육의 관점
초중등 저학년대상, AI기술 가치 이해, AI활용 소양교육
② AI에 대한 컴퓨터과학 교육의 관점
중학교이상 일반성인 대상, AI 기본개념 및 원리이해, AI기술을 활용한 문제해결적용
③ AI 전문 교육의 관점
산업분야와 직결된 AI 전문인력 양성

22. AI 교육대상 구분
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Part 01 Desk Research
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교육대상, 교육목적에 따라 상이한 요구사항을 플랫폼 설계에 반영할 필요가 있음

23. AI 교육 플랫폼 주요 요구사항
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Part 01 Desk Research
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 내용 : AI 관련 지식(이론, 체험, 윤리 등)과 실습 중심
인공지능을 포함한 데이터 과학, 데이터 리터러시, 윤리 까지 폭넓게 포괄하는 교육내용과 기능구성
 모델 및 데이터 : AI 모듈 및 라이브러리, 공공 데이터 활용
학습자의 관심에 따른 다양한 데이터 셋 제공
 대상 : 유아~대학생, 일반 성인 ~ 개발자 (전 국민)
수준별 맞춤 교육과정 제시
 서비스 : 웹 환경에서 실습 가능 (AI 알고리즘, 데이터 분석, 시각화 등)
공유와 협업 기능 포함

24. AI 교육 플랫폼 구조도
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Part 01 Desk Research
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학습 및 콘텐츠 관리 시스템 체험 및 실습 지원 시스템 데이터 관리 시스템

25. AI 교육 플랫폼 예산(안)
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162억원
237억원
35억원
40억원
예상 소요예산 산정

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Part 02 Proposal
1. AI교육 플랫폼 구성
2. 아이디어 (with Reference)
Harry potter – Kano
Work Bench
Tynker
Ready AI & Cozmo
Easydeep - 알고리마
Kaggle
파이썬 딥러닝 케라스(블록과 함께 하는)
3. AI교육 프레임워크 개발계획
4. 콘텐츠 개발계획

27. AI교육 플랫폼 구성
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Part 02 Proposal
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플랫폼
SW
AI 모델링, 학습, 활용 export
교육 콘텐츠 연계
다양한 개별app 만들 수 있는 엔진 구축
HW
자체제품 AI Car
그외 타사제품 연결
콘텐츠
인공지능교육체계
산업분야연계(AI+X)
교사협의체 협업
운영모델
비즈니스계획
각 운영모델별 1~3차년 계획
학교
학원/
기관
공공
전체인구
AI활용능력 기초
주니어심화/
성인기본
코딩+인공지능 New
API개발
주니어기본
일부커스텀하여 모
델생성
서비스모델
서드파티 app
제품테스트를 통해 마켓핏 탐색
통합 app
수익계획
서비스모델별 수익화 요소 발굴
캐글
주니어 Play
ground
…
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Proposal
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Proposal
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Proposal
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28. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
01
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Harry potter – Kano “HW와 SW플랫폼, 스토리텔링 연계가 잘 된 사례”
Ref A
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Proposal
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Proposal
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Proposal
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29. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
01
02 HW 상품 제작 시 “컨셉” 강화 – 모빌리티 관점으로 확장
드론
주차 공유
승차 공유
교통 시스템
AI Car
물류 시스템 Ref. KAIST 산업공학과 EV3 물류자동화 구현
Proposal
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Proposal
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Proposal
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30. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
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02 Tynker “코딩교육에서 B2B, B2C 잘된 사례”
2022년에 100,000명의 고객과 함께 290만 달러(40억원)의 매출을 달성 (110억원 투자유치)
Byju’s에 2억달러(2200억원)에 인수됨
Byju’s 기업가치 220억 달러(28조)
Ref B
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Proposal
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Proposal
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Proposal
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31. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
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2013년 설립, 약40억원 투자유치, 2018년 구글에 인수됨, 2020년 12월 구글에서 서비스종료
Work Bench 자사 제품이 아닌 HW 제품을 연결하여 교육 콘텐츠 제공
Ref C
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Ref D
Proposal
Ref E
Proposal
Ref F
Ref G
Ref A
Proposal
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32. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
01
02
Ref D
Ready AI with COZMO Code.org의 AI ver.
카네기멜론 대학을 중심으로 한 교육 비영리 재단
Ref. Code.org (2013)
Ref B
Proposal
Ref E
Proposal
Ref F
Ref G
Ref C
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Proposal
03
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33. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
01
02
Ref D
Ready AI with COZMO Code.org의 AI ver.
Ref. Ready AI (maybe… since 2018 )
ANKI 'Cozmo’ – CMU 졸업생 3명, 2010년 설립, 2800억원(2억 달러) 투자유치, 150만대 이상 판매, 2019년 파산 – C level 뿔뿔이 흩어짐(우버,애플).
DDL 인수 – M&A 금액 비공개, 2020년 재출시 pre-order
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Proposal
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Proposal
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34. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
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Ref D
Ready AI with COZMO Code.org의 AI ver.
AI 개념이해를 위한 동화책 출시 (한국어판, 씨마스)
WAICY(World Artificial Intelligence Competition for Youth) 대회 진행 (2018~)
Ref B
Proposal
Ref E
Proposal
Ref F
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Ref A
Proposal
03
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35. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
01
02
Ref D
Quarky - AI 교육용 HW 제품
Ref B
Proposal
Ref E
Proposal
Ref F
Ref G
Ref C
Ref A
Proposal
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36. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
01
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Proposal
핵심은 교육콘텐츠 큐레이션, 과정 설계
AI 교육용 제품 통합 플랫폼
HW 연결방법
 직접 연결 (ex 엔트리, workbench)
 코딩, AI 교구에 자사의 HW모듈(동글같은)을 연결하여
우리 플랫폼 안으로 연결
3학년 2반
1. 인공지능의 이해
2. 인공지능 체험
3. 자율주행차 제작
• 핵심역량 충족여부 확인
• 학습성취도에 따른 후속
교육과정 제안
SW 도구
(ex. 티처블머신)
HW 도구
(ex. AI MAKERS)
HW 도구
(ex. COZMO)
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Proposal
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Proposal
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37. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
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Ref E
Kaggle – 데이터 사이언스, 인공지능 예측 모델 및 분석 대회 플랫폼
2010년 설립, 2017년 3월 구글에 인수
Ref B
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Proposal
Proposal
Ref F
Ref G
Ref C
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Proposal
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38. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
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02 Kaggle 주니어
튜토리얼 코스
Certification Or
Score
산업별 정제된 데이터셋
Proposal
Ref B
Ref D
Proposal
Ref E
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Ref C
Ref A
Proposal
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39. 아이디어 (with Reference)
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Part 02 Proposal
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블록코딩을 대체할 AI 코딩매체 제안
AI 알고리즘을 직관적으로 이해할 수 있는 도구개발
파이썬 딥러닝 케라스(블록과 함께 하는)
[OSMO] Physical Block Coding
Time-series Numerical Input /
Numerical Prediction –
Stateful Stack RNN Model
Ref B
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Proposal
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40. AI교육 프레임워크 개발계획
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Part 02 Proposal
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Proposal
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Proposal
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AI
literacy
Level
preK-K2 K3-5 ……
Algorithm KN
SK
AT
Machine
Learning
Sensing
AI 교육 프레임워크 개발
 학술적인 배경을 포함하되, 학술연구에 치우치지 않도록
 자사에서 구축하고자 하는 서비스모델과 연계될 수 있는 근
거자료 로써의 역할
고교학점제 연계
AI 교육과정 분석

41. 콘텐츠 개발계획
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Part 02 Proposal
01
Ref B
Ref D
Proposal
Ref E
Proposal
Ref F
Ref G
Ref C
Ref A
Proposal
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Course Work AI+X
이론 & 실습
• Introduction of AI
• Math for AI
• Introduction of DL
• Introduction of ML
• Advanced ML
• Reinforcement
Learning
• Computer vision
• Natural Language
Processing
• Knowledge-based AI
• Speech Recognition
• Game AI
• AI for business
• Biomedical Computing
• AI ethics
• Applied AI
산업연계 Project
• Manufacturing
• Healthcare
• Mobility
• Finance
• Ad/Media
• Public
• New/Emerging Market
• Metaverse