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AI CONVERGENCE EDUCATION CENTER
센서, 경로 계획, 장애물 회피, 스마트시티 미션을 통해 자율주행의 핵심 개념을 실습합니다.
모든 교육은 기관 현장으로 찾아가는 방식으로 운영하며, 이해, 실습, 프로젝트, 공유의 흐름으로 설계합니다. 수업 대상과 운영 시간에 따라 난이도와 교구 구성을 조정할 수 있습니다.
기관 목적에 맞춰 차시, 교구, 결과물을 조정해 운영합니다.
교육 목표 확인, AI 활용 사례 탐색, 안전수칙과 팀 역할 정하기 / 센서, 경로, 판단, 제어의 기본 구조
기본 원리 설명, 교구·교재 구성 확인, 예제 따라하기 / 센서, 경로, 판단, 제어의 기본 구조
기초 조작, 블록·텍스트 코딩, 센서 입력과 동작 결과 확인 / 라인·거리 센서 기반 이동과 회피
조건, 반복, 데이터 판단 요소를 넣어 미션 난이도 확장 / 라인·거리 센서 기반 이동과 회피
문제 상황 정의, 역할 분담, 알고리즘·동선·동작 계획 수립 / 공중 이동 경로와 안전 구역 설정
로봇·드론·AI 도구를 활용해 결과물을 제작하고 중간 점검 / 공중 이동 경로와 안전 구역 설정
오류 원인 분석, 코드·동선·데이터 수정, 반복 테스트 / 도시 문제를 해결하는 융합 미션
최종 결과 발표, 질의응답, 퀴즈와 피드백으로 학습 정리 / 도시 문제를 해결하는 융합 미션
AI 드론·로봇 자율주행 과정의 기본 수업계획서입니다. 모든 과정은 찾아가는 교육을 기본으로 하며, 기관 일정, 교육대상, 수업 시간에 맞춰 차시와 활동은 조정 가능합니다.
| 차시 | 주제 | 주요 활동 | 수업 방식 | 결과물·평가 |
|---|---|---|---|---|
| 1차시 | 오리엔테이션 - 자율주행 개념 | 교육 목표 확인, AI 활용 사례 탐색, 안전수칙과 팀 역할 정하기 / 센서, 경로, 판단, 제어의 기본 구조 | 강의·시연·사전 진단 | 학습 목표 체크리스트 |
| 2차시 | 핵심 개념 이해 - 자율주행 개념 | 기본 원리 설명, 교구·교재 구성 확인, 예제 따라하기 / 센서, 경로, 판단, 제어의 기본 구조 | 개념 학습·교구 시연 | 기초 개념 활동지 |
| 3차시 | 기초 미션 실습 - 로봇 미션 | 기초 조작, 블록·텍스트 코딩, 센서 입력과 동작 결과 확인 / 라인·거리 센서 기반 이동과 회피 | 개별 실습·강사 코칭 | 기초 미션 수행 기록 |
| 4차시 | 응용 미션 실습 - 로봇 미션 | 조건, 반복, 데이터 판단 요소를 넣어 미션 난이도 확장 / 라인·거리 센서 기반 이동과 회피 | 팀 실습·문제 해결 | 응용 미션 결과물 |
| 5차시 | 팀 프로젝트 설계 - 드론 미션 | 문제 상황 정의, 역할 분담, 알고리즘·동선·동작 계획 수립 / 공중 이동 경로와 안전 구역 설정 | 프로젝트 기획·토의 | 프로젝트 설계안 |
| 6차시 | 프로젝트 제작 - 드론 미션 | 로봇·드론·AI 도구를 활용해 결과물을 제작하고 중간 점검 / 공중 이동 경로와 안전 구역 설정 | 제작 실습·멘토링 | 프로토타입 및 테스트 기록 |
| 7차시 | 개선·검증 - 스마트시티 프로젝트 | 오류 원인 분석, 코드·동선·데이터 수정, 반복 테스트 / 도시 문제를 해결하는 융합 미션 | 디버깅·검증 활동 | 개선 보고서 |
| 8차시 | 발표·평가 - 스마트시티 프로젝트 | 최종 결과 발표, 질의응답, 퀴즈와 피드백으로 학습 정리 / 도시 문제를 해결하는 융합 미션 | 발표·피드백·정리 | 최종 발표 및 수료 피드백 |
첨단 AI 교구·교재, 로봇·드론 실습 장비를 과정 목적에 맞춰 구성하며, 안전교육과 활동 기록지를 함께 운영합니다.
대상, 인원, 일정, 장소, 교육 목표를 확인합니다.
난이도와 차시, 교구·교재, 결과물 기준을 정합니다.
전문 강사가 안전 기준에 맞춰 실습 수업을 진행합니다.
발표, 퀴즈, 결과 정리로 교육 효과를 확인합니다.