16. 2021 겨울 STEAM 교원직무연수(3)

STEAM 연수 셋째날(2021.1.26.화)

 

 

손미현 선생님

<그저그런 수업 STEAM으로 탈출하기>

 

그저그런이란? 

vs

학생들이 좋아하는 수업? 

내가 좋아하는 수업?

 

활동이 많은 수업(준비물 간단 필수!)

활도잉 이어진 수업(한번 고민으로 끝!)

교사가 말을 적게 하는 수업 (맞혔다!! :D)

학생이 스스로 깨우치는 수업

써먹을 데가 많은 수업

 

STEAM-> 정권 바뀌면 없어지는 거 아니냐?!

스팀은 없어질지라도 융합교육은 남아있다!

steam.kofac.re.kr 

 

1.이미 개발된 프로그램으로 재구성하기

2.기존 수업에 STEAM 요소 넣어 바꾸기

 

상황 제시- 아이들이 풀어야하는 문제 제시

창의적 설계- 이렇게 해결할래!

감성적 체험- 내가 해냈어! 풀었어!! (단, 교사가 예상하는 감성적 체험이 있을 뿐, 학생마다 다 다를 수있다.)

 

교사가 행복해야 아이들도 행복할 수 있다.

어떻게하면 내가 행복할 수 있을까?

 

 

 

송석리 선생님

<Data inside, Data insight(데이터 리터러시 기반 AI 융합교육 이야기)>

 

태초에 문제가 있었느니라~

여러 문제를 해결하기 위해 컴퓨터가 생겨났다.

2000년대 인터넷

2007년 스마트폰(아이폰)의 등장

2016년 파파고와 이세돌의 대결

 

인공지능이 못하는 것? 문제를 인식하는 것.

 

[딥 마인드의 꿈(2016, 데미스 허사비스, 카이스트 강연)]

메타 솔루션

(m)인공지능이 보조자로서 함께 연구를 한다는 것이 가장 인상 깊었다. 나도 언젠가..? OO AI를 데리고 연구를 하고 있을 수도 있지 않을까?

 

 

#1. 데이터의 시대, 데이터 기반 융합 교육

마윈: 사범대 영어교육과 출신. 영어 강사를 하다가 미국에서 인터넷을 보고 구글보다 먼저 창업을 함.

Data technology에 대한 예측(2015)

Data scientist가 21세기 가장 유망 직종

 

데이터가 점점 많아지고 복잡해지기 때문에 컴퓨터 활용한 데이터 처리가 필요하다.

but 문제에 대한 인식 없이 데이터만 처리하는 것은 의미가 없다.

 

#2. 공공데이터와 파이썬

LIGO 중력파 검출 연구(2017 노벨 물리학상)->같은 데이터를 가지고 코드로 소통해서 1000명 이상의 과학자가 함께 연구함. (파이썬)

 

#3. 데이터 분석 프로젝트 사례

데이터는 맥락이 중요하다.

우리가 모두 다 알고 있는 맥락은 재미없는 맥락일 가능성이 크다.

서울 지하철 사진-> 지하철을 타고 다니는 수도권의 고등학생에게는 재미있겠지만, 그 외 학생들에게는 재미없는 맥락이 될 수 있다.

“출퇴근 시간에 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은?”-> 구체화가 필요

출퇴근 시간은 언제? 7-9시 사이 라는 합의가 필요하다.

pay.tmoney.co.kr -> 이용안내 -> 대중교통 통계 -> 2013년부터 매월 3일 통계자료가 올라와 있다.

무임승차 수? 왜? 어떻게 카운팅했지? -> 65세 이상 노약자의 수

맥락: 나에게는 당연한데, 학생들에게는 당연하지 않은 것!

삶에 대한 맥락이 풍부할수록 수업이 재밌어진다~!

 

재밌는 질문 -> 질문을 명확하게 정의 -> 가설 -> 가설을 증명하기 위한 데이터 처리

정답을 아는 것이 중요한가? 전혀 중요치 않다!

 

“23시에 가장 사람이 많이 타는 역은 어디일까요?”

2020.3월 강남역 vs 2018.3월 홍대입구

-> 코로나라는 맥락!

 

데이터 기반 의사소통, 데이터 기반 의사결정

신도림의 승하차 인원은 강남역에 비해 매우 적다는 데이터

-> 신도림역에 사람이 많다는 것은 실제가 아니고, 자우림의 노래 ‘일탈’의 영향이다?!

-> but 승하차 데이터만 있고, 환승 데이터는 없다. 신도림은 환승을 많이하는 역. 데이터에 반영이 안됨.

 

모두를 위한 공공데이터 분석의 가능성

-> 교과서가 있는데, 창의적인 질문을 하기 어렵다. 그러나 데이터가 있으면 호기심, 창의성, 인사이트가 생기기 쉽다.

“데이터로 세상과 사람들의 삶에 대해 이해하기”

“생활 데이터를 분석하며 새로운 인사이트 발견하기”

-> 창의적으로 생각해보자!는 선언적인 말이지만, 데이터에 대해 이야기하다보면 창의성을 발휘할 수있다. 

“‘왜 신도림역이 아닐까?’에 대해 함께 생각해보기” ->데이터의 주관적인 해석.

“데이터에 기반한 의사결정 경험해보기”

“데이터에서 정보(가치)를 만들어내는 경험해보기”

 

[2020 사회, 국어, 정보 데이터 리터러시 융합 수업]

‘코로나 재난지원금을 모두에게 주는 것은 공평한가?’를 주제로 한 수업(15차시)

 

[2018 한성과학고 공공데이터 분석 프로젝트 수업 사례]

‘인구 통계의 변화는 미래와 관련된 것 가운데 정확한 예측을 할 수 있는 유일한 사실이다.’_피터 드러커

-우리 동네 인구구조와 가장 비슷한 지역 찾기 프로젝트

복잡한 데이터 일수록 좋은 질문을 던져주면 재밌는 해석을 할 수 있다.

 

데이터 기반 융합교육을 위해 필요한 것, 3가지

1)교과 연계/탐구할 수 있는, 호기심이 생기는 데이터셋

2)학생들이 직접 데이터를 만지고 놀아보는, 데이터 프로젝트

3)데이터와 코드로, 서로 다른 과목 선생님들과 소통하는 경험

 

Data(데이터의 의미 해석+통계적 해석) ->데이터의 시대임에도 교육에서 데이터에 대한 해석이 부족하다.

+Code(컴퓨팅 사고력) ->코드는 논리다! 컴퓨터가 있지만, 논리를 코드로 넣어주는 작업은 사람이 해줘야 한다.

+상상력 ->데이터를 활용한 다양한 사고! 호기심! 관심!

 

 

 

임흥섭 선생님(대구경북첨단의료산업진흥재단)

<OOL!(온라인 오픈 랩)>

GMP 의약품제조 및 품질관리기준

GMP 시설 인증을 받아서 의약품 수탁생산이 가능한 GMP 적격 공공기관

-> 의약품의 제조, 출고, 유통까지 전 과정을 거치는 시설을 투어하며 설명해주심.

아세트아미노펜

 

 

 

<STEAM 수업 설계 조별 발표>