컨설팅 소개
기본 컨설팅에서 진행한 학생에 대한 분석과 추후 활동 계획을 바탕으로 진행됩니다. 학기 플랜 컨설팅은 학생의 진로계획 설정을 위해 이번학기 교과과정 내 심화탐구 소재를 제시하고, 맞춤형 자료로 생각의 깊이를 넓혀줄 수 있는 필수 컨설팅입니다.
진행방법
사전상담 1시간 + 본컨설팅 3시간으로 구성됩니다.
Session 1
사전 상담(1시간)
사전 상담 시간에는, 컨설턴트가 이 학생이 진행한 프로젝트를 바탕으로 학생과 다양한 질문을 던지며 생각을 확장하고, 그에 맞는 해결책을 소개하며 자연스럽게 학기플랜 본 수업 때 진행할 수업의 주제를 끌어냅니다. 학기 플랜 컨설팅을 진행한 사례를 통해 알아볼까요?
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컨설팅 실제 사례
AI에 관심이 많은 고등학교 2학년 학생 A의 사례입니다.
학생 A는 AI에 관심이 많아, 1학년때 MRI로 뇌출혈을 진단하는 인공지능을 개발하는 프로젝트를 진행한 학생입니다. 또한, 1학년 사회 시간에는 ‘건강 격차’에 대한 탐구 활동 보고서를 작성하였습니다.
다음은, 학생 A의 생각을 확장하기 위해 수업시간에 했던 질문 중 하나입니다.
질문1) AI 프로젝트를 진행하면서 인공지능을 훈련시킬 의료 데이터가 부족하다는 생각을 가지게 되었다고 했는데, 이를 해결할 방법은 없을까?
→ 해결방법: 적은 데이터로도 학습을 진행할 수 있는 방법에 대해 알아보자! (생성형 인공지능을 이용한 학습 데이터 생성)
질문2) 인공지능 훈련에 의료 데이터를 활용할 때 발생할 수 있는 윤리적인 문제는 무엇일까?
→ 해결방법: 인공지능 훈련 데이터와 관련된 윤리 문제와 이를 규제하기 위한 법에 대해 조사해보자!
질문3) 건강격차에 대한 탐구활동을 진행했었는데, 사람들에게 건강격차의 문제를 효과적으로 보여줄 수 있도록 실제 데이터를 분석해 보여줄 수는 없을까?
→ 해결방법: 데이터를 분석해 질문을 해결할 수 있도록 통계 분석 방법에 대해 공부해보자! (t- test, 선형회귀 등)
위와 같은 질문에 대한 해결방법을 제시하는 과정에서 자연스럽게 아래와 같이, 본 수업때 진행할 수업 주제가 도출되었습니다.
1. 생성형 인공지능의 원리와 활용
2.
인공지능 훈련 데이터 관련 윤리 문제와 관련 법
3.
통계분석방법 (t-test, 카이제곱 검정, 선형회귀분석)
Session 2
본 컨설팅 (3시간)
본 컨설팅 시간에는, 사전 수업 때 제시한 세 가지 주제에 대한 강의를 진행합니다.
수업 날짜와 시간이 정해지면, 담당 선생님이 플로우라는 프로그램에 수업 일정을 올려줍니다. 수업은 학생이 가능한 날 하루를 정해, 연속 세 시간으로 서로 다른 선생님께서 강의합니다.
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플로우에 업로드된 수업 일정의 실제 예시
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강의 자료 실제 예시
강의 자료는 사전 컨설팅 때 진행한 주제에 맞게 전부 학생 맞춤형으로 제작되며, 최소 본 수업 하루 전 학생에게 전달됩니다. 아래는 수업 전 제공된 강의자료의 예시입니다.
한편 아무리 좋은 내용으로 수업했더라도, 학생이 이 내용을 생기부에 어떻게 녹여낼지 막막하다면 좋은 수업이라고 말할 수 없겠죠? 닥터스투비에서 모든 수업의 마무리는 학생과 직접 생기부에 어떻게 반영하면 좋을지를 정리하는 것입니다. 이때 탐구를 진행하게 된 ‘동기’, ‘과정’, ‘결과’, ‘느낀점’으로 나누어 활동을 정리하는 것이 중요합니다.
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첫번째 ‘생성형 인공지능의 원리와 활용’ 수업을 마친 후 학생과 함께 정리한 내용
