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Machine Learning for Kids
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03.44 Machine Learning for Kids (ml4kids) – 인공지능과 교육
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IBM.org – Machine Learning for Kids
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Details
Instructions
1 Learn
Machine Learning for Kids
About IBM Cloud
2 Prepare
Register for IBM Cloud
Set up your Class with Machine Learning for Kids
Machine Learning for Kids Guide to an Unmanaged Class Account
3 Rehearse
Activity Kit Help Guide
4 Facilitate
Log onto Machine Leaning for Kids
Facilitation Materials
Language Kit
Machine Learning for Kids Help Guide
Machine Learning for Kids Help Site
IBM Cloud Account Information for Volunteers
Register for IBM Cloud
More information about IBM Cloud
More information on recent internal changes
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인공지능 교육- 머신러닝 포 키즈 사용방법
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1 머신러닝 포 키즈 활용범위
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머신러닝for키즈
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인공지능교육(머신러닝포키즈와 함께하는) | 이재호 | 홍릉 – 교보문고
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 인공지능교육(머신러닝포키즈와 함께하는) | 이재호 | 홍릉 – 교보문고 CHAPTER 01 인공지능 교육. CHAPTER 02 AI교육을 위한 교수·학습 전략. CHAPTER 03 AI 교수·학습의 지원 도구. CHAPTER 04 AI 윤리 교육. CHAPTER 05 머신러닝포키즈 … 이 책은 머신러닝포키즈와 함께하는 인공지능교육에 대해 다룬 도서입니다. 인공지능교육에 대한 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.인공지능교육, 이재호,,,,,,,,,,, 홍릉, 9791156008750
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머신 러닝 for 키즈
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03.44 Machine Learning for Kids (ml4kids)
1. 명칭
Machine Learning for Kids (머신러닝포키즈, ml4kids)
2. 소개
영국에서 개발한 기계 학습 사이트로 스크래치, 앱 인벤터, 파이썬으로 프로그래밍할 수 있는 API를 제공하여 AI 모델을 만들 수 있다. 교사 인증을 하면, 그룹리더가 되며 학생들이 접근할 수 있는 관리자 페이지가 제공된다. IBM Watson의 클라우드를 이용하여 학습시키고 결과를 활용할 수 있다. 텍스트, 이미지, 숫자, 소리를 훈련할 수 있으며, 초급, 중급, 상급 난이도에 따른 다양한 콘텐츠를 제공한다.
출처 : https://machinelearningforkids.co.uk/
3. 사용된 인공지능기술
(1) 지도학습
머신러닝포키즈는 지도학습을 기반으로 한다. 지도학습은 supervised learning이라 불리며 데이터와 정확한 정답을 한 쌍으로 묶어 학습시키는 방법이다. 지도학습 방식은 분류와 회귀로 나뉘는데, ml4kids는 그 중 분류에 속한다. 지도학습은 학생들이 문제지를 풀면서 개념을 학습해 나가는 과정과 아주 유사한데, 문제를 반복적으로 풀고 정답과 비교하여 특징을 파악한 뒤 답률을 높인다(박찬 외, 2020).
지도 학습에서는 가용 레이블 데이터를 전부 사용하여 분류 모델을 훈련한다. 특히 딥러닝 기반 분류 모델은 K개의 클래스에 대응되는 입력 영상을 분류하는 것을 목적으로 다수의 컨볼루션 (convolution) 층과 완전 연결 층 (fully connected layer)을 쌓고 최상의 분류 예측 결과를 얻기 위해 훈련 파라미터를 최적화한다. 이러한 딥러닝 기반 분류는 다양한 학습 기법을 통해 전통적인 레이블이 있는 데이터 세트에서 높은 분류 정확도를 입증해왔다(박재현, 조성인, 2021).
(2) 머신러닝
또한 ml4kids는 머신러닝에 속한다. 머신러닝은 인공지능의 핵심 하위 분야이며, 특정 프로그램 없이 기계가 스스로 학습할 수 있는 능력을 제공하는 분야이다. 머신러닝은 통계 및 수학기법, 머신러닝 및 패턴인식 등을 활용하여 대규모로 저장되어 있는 데이터로부터 새로운 패턴, 경향 및 추세를 찾아내는 프로세스이다(김종우･김선태, 2018; Gartner, 2011). 머신러닝은 데이터마이닝과 혼용되기도 하는데, 기술, 모델 및 알고리즘을 활용하여 해결하는 것을 컴퓨터과학 측면에서는 머신러닝, 통계학 관점에서는 데이터마이닝이라고 한다.
4. 수행/지원하는 교수-학습활동
머신러닝포키즈는 학생들이 개와 고양이 구분하기, 책 장르 구분하기 등의 머신러닝 모델을 직접 제작할 수 있게 돕는다. 온라인 상에서 학생들은 직접 프로젝트를 만들고 새로운 머신러닝 모델을 훈련시킬 수 있다. 학생이 프로젝트를 만들게 된다면, 코딩을 경험하면서 머신러닝의 과정을 익힐 수 있으며, 직접 제작한 모델에 학생이 데이터를 입력해서 평가해 볼 수도 있다. 교사가 미리 프로젝트를 제작해서 학생들의 학습자료로 활용할 수도 있다.
<프로그램 과정>
(1) 훈련 : 훈련 단계에서는 레이블을 정하고 그 레이블에 해당하는 데이터를 입력한다. 훈련 시킬 수 있는 데이터에는 숫자, 텍스트, 이미지, 소리 등이 있다.
(2) 학습과 평가 : 입력된 데이터와 레이블을 이용해서 실제 학습을 실시한다. “새로운 머신러닝 모델을 훈련시켜보세요”를 클릭하면 학습이 시작되며, 학습이 완료되면 직접 데이터를 입력해서 모델이 잘 만들어졌는지 확인할 수 있는 창이 만들어진다. 이때, 인식결과가 만족스럽지 않다면 훈련 단계로 돌아가 추가로 데이터를 입력할 수 있다.
(3) 만들기 : 평가 결과 정확도가 높게 나오면 해당 모델을 프로그래밍에 활용한다. ml4kids에서는 스크래치2, 스크래치3, 파이썬, 앱 인벤터 등에서 코딩할 수 있는 도구를 제공한다.
5. 적용 사례
○ 교사들이 비대면 교육을 위해 만든 온라인 배움교실 내에 있는 ebs 온라인클래스 도움자료에서 초등학교 6학년 창체(정보)에서 문자 인식 머신러닝을 하는 과정에 머신러닝포키즈를 활용한다.
○ 한국교육학술정보원(KERIS)이 제공하는 쌍방향 온라인 지식 공유 서비스인 “지식샘터”에 선생님들이 머신러닝포키즈에 대한 이해와 이를 실제 수업에 바로 적용할 수 있도록 하는 ‘내일 바로 가르치는 AI 친구 만들기’라는 강좌가 2021년 3월 마련되었다.
○ 충남의 7명의 선생님이 뜻을 합하여 AI를 스크래치에 접목하여 초등학생도 쉽게 인공지능을 접할 수 있는 영상을 제작 후 유튜브에서 무료로 공유하고 있다. 영상의 주 내용은 머신러닝포키즈를 재해석하여 교과와 연계한 개발자료다. 이는 스크래치를 기반으로 하여 인공지능이 어떻게 작동하는지 원리를 배울 수 있고, 교과와 접목하여 수업시간에 활용할 수 있도록 제작하였다. 개발 자료는 30여개로 기초과정과 파이썬을 활용한 심화과정으로 이루어져 있으며 엔트리를 활용한 AI동영상도 제작중에 있다. 이번 프로젝트에 참여한 이대열 (예덕초 교사)은 “열정있는 선생님들의 협업으로 영상을 제작할 수 있었다.”라며 “교육현장에서 AI교육이 낯선 선생님들과 학생들에게 도움이 되길 바란다.”라고 말했다.
○ 한국정보교육학회가 2020년 103명의 교육 관련 전문가들을 대상으로 실시한 조사에서, 머신러닝포키즈는 교육용 콘텐츠, 교수·학습 관리, 플랫폼의 성능, 적합도 등의 영역에서 평균 보다 높은 점수를 받았다. 하지만 접근성, 수준 부분에서 평균보다 낮은 점수를 받았다. 이는 IBM Cloud의 API Key를 받기 쉽지 않기 때문으로 분석된다. 결과적으로 머신러닝포키즈는 초등학생을 대상으로 한 AI 교육 플랫폼으로 적합한 것으로 전문가들은 인식하였다(이재호, 이승훈, 2020).
6. 사이트
https://machinelearningforkids.co.uk/
7. 관련 자료
교육부, 행복한교육, 어서와 AI교육은 처음이지? 코딩으로 배우는 AI 맛 좀 볼까? https://happyedu.moe.go.kr/happy/bbs/selectBoardArticleInfo.do?bbsId=BBSMSTR_000000000231&nttId=10925 (2021년 5월 4일 검색)
김종우, 김선태(2018). 경영을 위한 데이터마이닝: 마케팅과 CRM을 중심으로. 서울: 한경사.
박재현, 조성인(2021). 딥러닝 기반 분류 모델의 준 지도 학습 기법 분석. 방송공학회 논문지, 26(1), 79-87,
박찬, 김병석, 전수연, 전은경, 홍수빈, 진성임, 문혜진, 김성빈, 정선재, 강윤진, 변문경, 권해연, 박서희, 이정훈(2020). 우리아이 AI : 4차산업혁명시대의 인공지능 융합교육법. 다빈치books.
온라인배움교실2.0, 6학년 창체(정보) 문자 인식 머신러닝. https://sites.google.com/ssem.re.kr/onlinestudy2/6%ED%95%99%EB%85%84/4%EC%9B%94-7%EC%9D%BC-%ED%99%94/6-%ED%99%94-2%EA%B5%90%EC%8B%9C
이재호, 이승훈(2020). 초등 AI 교육 플랫폼에 대한 전문가 인식조사 연구. 정보교육학회논문지, 24:5, 483-494.
이소율, 이영준 (2020). 머신러닝 교육을 활용한 연수가 비 정보과 교사의 소프트웨어 교육 교수효능감에 미치는 영향. 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집, 24(2(A)), 137-139.
지식샘터, 내일 바로 가르치는 AI 친구 만들기. https://educator.edunet.net/local/ubmooc/view.php?id=725 (2021년 5월 4일 검색)
최은선, 박남제 (2021) K-NN 알고리즘 이해를 기반한 머신러닝 교육 프로그램의 개발 및 적용, 정보교육학회논문지, 25(1), 175-184
Machine Learning for Kids (2021). https://machinelearningforkids.co.uk (2021년 4월 12일 검색)
With충남 AI 유튜브 홈페이지, https://www.youtube.com/channel/UCATCPXjoMeGZ8U4XFQpgCxw (2021년 5월 4일 검색)
Machine Learning for Kids
Select the Machine Learning Project(s) that you want to use for your event from the “Worksheet” page on the Machine Learning for Kids site. Ensure you choose Projects that are relevant to the age group you are teaching and for the appropriate amount of time. The screenshot below shows an example Scratch, a simplified programming language, that uses building blocks to teach kids about programming.
Download the Project Instructions sheets for Teachers and for Students for the Project you select. These instruction pages will provide helpful information about what exactly the students need to do to complete the Project. You may also want to print copies of the Student instructions for the Project(s) you have selected to hand out to the class.
Once you have decided on the Project on the Worksheet page, you will need to create an account. Click the link below and click “Get Started.” On the following page, click “Sign Up” and then click “I am a teacher or leader of coding club” and follow the instructions for an “Unmanaged Class Account.” This Class Account will be the account your students use to log in to participate in the Project and requires an IBM Cloud account. After confirming your email, you can log back into the Machine Learning for Kids site and use your Class Account for your activity. The Machine Learning for Kids website provides access to Watson Assistant running in the IBM Cloud. As the teacher, you will need to access the IBM Cloud and create API keys. These keys give the instructor access to Watson Assistant, IBM’s Machine Learning system. As a teacher, the anonymous user ID and password you create will be distributed to your class who will then be able to access IBM’s Watson Assistant. Information about how to do this and a step-by-step guide can be found here (note: you will need to be logged into the Machine Learning for Kids site).
인공지능 교육- 머신러닝 포 키즈 사용방법
머신러닝 포 키즈란, 복잡한 인공지능의 개발 과정을 초보자인 초등학생도 쉽게 할 수 있도록 단순화한 것입니다. 의료전문 인공지능인 왓슨(Watson)을 만든 IBM에서 제공하고 있습니다.
인공지능을 처음 접하는 사람도 덕분에 쉽게 인공지능을 만들 수 있습니다!
원래 교육용 프로그래밍 언어에는 파이썬, 앱인벤터, 스크래치 등이 있는데요.
오늘 다룰 머신러닝 포 키즈는 다양한 인공지능 프로그램을 개발 가능합니다.
1. 머신러닝 포 키즈 활용범위
텍스트: 영어뿐 아니라, 전 세계의 다양한 언어를 학습하는 인공지능 모델을 만들 수 있습니다.
이미지: 다양한 사진, 그림 등에서 특징을 찾아내어 학습할 수 있습니다.
숫자: 다양한 숫자에서 패턴을 찾아냅니다.
사운드: 소리에서 특징을 찾아내어 학습할 수 있습니다.
2. 머신러닝 포 키즈의 활용 예
프로젝트 이름을 입력합니다. 예를 들어, 개와 고양이 이미지를 분류하는 인공지능을 학습시켜 보겠습니다.
여기서 Dog와 Cat은 각각의 다른 범주를 형성합니다.
이 각기 다른 범주를 ‘레이블’이라고 부릅니다.
개와 고양이로 나누어 학습
이제 각각의 레이블에 입력하는 이미지를 토대로, 인공지능이 분류를 시작합니다.
데이터의 양이 많으면 많을수록 어떻게 될까요?
그렇죠! 더욱더 정교하고 정확한 인공지능이 만들어집니다.
3. 머신러닝 포 키즈 접속 주소 및 활용법
https://machinelearningforkids.co.uk/
위 사이트에 접속하시면 됩니다.
텍스트, 이미지, 숫자, 사운드 중의 하나로 프로젝트를 만들어 데이터를 입력하면 됩니다.
워크시트를 제공하고 있어서 여러 프로젝트 중에서 원하는 프로그램을 그대로 따라가 봐도 좋습니다.
다만, PDF로 다운로드하면 영어로 되어 있어 조금 아쉽습니다. 🙁 크롬으로 접속하면 사이트 자체는 모두 한글로 자동 번역됩니다.
머신러닝 포 키즈는 교사가 계정을 만들고, 그 계정 안에서 학생들을 한꺼번에 생성하고 관리할 수 있습니다.
컴퓨터나 노트북뿐 아니라, 태블릿 pc에서도 구동이 가능하므로, 학교에서 사용하기에 아주 편리할 것 같습니다!
728×90
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