AI 교육AI 비전 드론 탐색 프로젝트반드론이 촬영한 이미지와 AI 이미지 인식 개념을 연결해, 학생들이 직접 데이터를 분류하고 탐색 프로젝트를 설계하는 학교방문형 드론·AI 융합교육입니다. 학생들은 드론을 데이터 수집 장비로 이해하고, 이미지 라벨링·분류·탐색 미션을 통해 AI 비전 개념·데이터 이해력·문제해결력을 함께 기릅니다.
AI 비전 드론 탐색 프로젝트반은 단순 조종 체험이 아니라, 학생들이 드론 이미지를 데이터로 바라보고 “이미지 수집 → 데이터 라벨링 → AI 분류 체험 → 탐색 미션 설계 → 프로젝트 발표”의 흐름을 경험하는 프로젝트형 수업입니다. AI는 복잡한 개발 기술이 아니라, 이미지 속 대상과 특징을 구분하고 필요한 정보를 분류하는 탐색·판단 기술의 개념으로 설명합니다.
AI가 이미지에서 사물, 색상, 표지, 장애물, 목표물을 구분하는 원리를 쉽게 이해합니다.
드론을 활용해 목표 구역을 확인하고, 공중에서 정보를 수집하는 역할을 체험합니다.
드론 촬영 이미지 또는 제공 이미지를 활용해 학습용 데이터를 분류하고 라벨을 붙입니다.
수집된 정보를 바탕으로 위험도, 우선순위, 이동 경로를 판단하는 AI 활용 흐름을 배웁니다.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 교육 대상 | 중학생, 고등학생, 영재교육원, 과학동아리, 자유학기제, 진로체험, AI·드론 융합 프로젝트 참여 학생 |
| 교육 목표 |
드론이 수집한 이미지 데이터를 이해하고, AI 이미지 인식·라벨링·탐색 미션을 통해 데이터 기반 문제해결 역량을 기릅니다. AI의 핵심 활용은 학생 수준에 맞춰 이미지 데이터를 보고 대상을 분류하고 탐색 정보를 판단하는 기술로 설명합니다. |
| 수업 결과물 | AI 비전 개념 활동지, 이미지 라벨링 자료, AI 분류 모델 체험 기록, 팀별 탐색 프로젝트 발표자료 |
학교 실내 수업 기준에 맞춰 안전성이 높은 소형 드론, 태블릿 또는 웹캠, 이미지 카드, AI 이미지 분류 도구, 탐색 미션맵을 활용합니다. 실제 AI 개발보다 데이터 수집·분류·탐색 개념을 체험하는 방식으로 운영합니다.
아래 수업제안서는 화면에서 바로 확인할 수 있으며, 제목 오른쪽의 빨간 버튼을 누르면 한글 폰트가 포함된 PDF 파일로 저장됩니다.
| 주관기관명 | KDEC 한국드론교육센터 | 운영기관명 | KDEC 한국드론교육센터 |
|---|---|---|---|
| 프로그램명 | AI 비전 드론 탐색 프로젝트반 | 운영 시간 | 2차시 × 3교시 = 총 6교시 |
| 운영 형태 | AI 비전 이해 + 드론 이미지 수집 + 데이터 라벨링 + 탐색 프로젝트 | 권장 대상 | 초등 고학년~중학생 / 늘봄학교·방과후학교·자유학기제·진로체험 |
| 핵심 목표 | 드론 이미지를 데이터로 수집·분류하고, AI 이미지 인식 개념을 활용해 탐색·분류 프로젝트를 수행한다. | ||
| 차시 | 교시 | 수업 주제 | 세부 활동 | 결과물 |
|---|---|---|---|---|
| 1차시 | 1교시 | AI 비전과 드론 데이터 이해 | AI가 이미지를 인식하는 기본 원리를 살펴보고, 드론이 사진과 영상을 통해 데이터를 수집하는 장비라는 점을 이해합니다. 사람, 장애물, 목표물, 착륙지점처럼 분류 가능한 대상을 예시로 학습합니다. | AI 비전 개념 활동지 |
| 1차시 | 2교시 | 드론 이미지 수집 체험 | 소형 드론, 태블릿 또는 웹캠을 활용해 미션 대상 이미지를 수집합니다. 실제 비행이 어려운 환경에서는 제공 이미지와 이미지 카드를 활용해 데이터 수집 상황을 시뮬레이션합니다. | 학습용 이미지 데이터 묶음 |
| 1차시 | 3교시 | 이미지 라벨링과 데이터 분류 | 수집한 이미지를 사람, 장애물, 목표물, 안전구역 등으로 나누고 라벨을 붙입니다. AI가 학습하기 좋은 데이터와 부족한 데이터를 비교하며 데이터 품질의 중요성을 이해합니다. | 이미지 라벨링 활동지 |
| 2차시 | 1교시 | AI 이미지 분류 모델 체험 | Teachable Machine 또는 교사용 시연 도구를 활용해 이미지 분류 모델을 체험합니다. 같은 물체라도 각도, 밝기, 배경이 달라지면 인식 결과가 달라질 수 있음을 확인합니다. | AI 분류 모델 체험 기록 |
| 2차시 | 2교시 | AI 드론 탐색 미션 설계 | 탐색 미션맵에서 드론이 찾아야 할 대상과 위험구역을 정하고, AI가 어떤 기준으로 대상을 분류해야 하는지 팀별 탐색 시나리오를 설계합니다. | 팀별 탐색 미션 설계안 |
| 2차시 | 3교시 | AI 비전 드론 프로젝트 발표 | 팀별로 드론이 어떤 이미지를 수집하고, AI가 무엇을 분류하며, 탐색 결과를 어떻게 활용할 수 있는지 발표합니다. 재난안전, 시설점검, 농업, 환경감시 등 활용 분야와 연결해 피드백합니다. | AI 비전 드론 탐색 프로젝트 발표자료 |
| 항목 | 상세 내용 |
|---|---|
| 교육 과정명 | AI 비전 드론 탐색 프로젝트반 |
| 교육 기관 | KDEC 한국드론교육센터 |
| 교육 장소 | 찾아가는교육 / 학교 방문교육 / 강당·교실·컴퓨터실 등 환경별 조정 가능 |
| 실습 장비 | 코딩드론, 소형 촬영드론, 태블릿 또는 웹캠, 노트북 또는 크롬북, Teachable Machine, 이미지 카드, 탐색 미션맵, 안전망, 발표 활동지 |
| 교육 기준 인원 | 20명 내외 권장 / 팀별 드론·태블릿·노트북 구성에 따라 조정 |
| 교육 시간 | 2차시 × 3교시 = 총 6교시 구성 / 1교시 40~45분 기준 |
| 커리큘럼 |
1단계 AI 비전과 드론 이미지 데이터 이해 2단계 드론 이미지 수집과 데이터 라벨링 체험 3단계 AI 이미지 분류 모델 체험과 탐색 미션 설계 4단계 AI 비전 드론 탐색 프로젝트 발표 및 피드백 |
| 교육 절차 | 상담 → 과정 검토 → 장비·공간 확인 → 이미지·탐색 미션 준비 → 교육 진행 → 프로젝트 발표 → 교육 완료 |
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