🐼AI 야생동물공원

• 동물원 AI 급식 로봇이 동물을 못 알아봐 엉뚱한 먹이를 주는 문제를, 학생이 데이터로 고치는 월드입니다.
• 대상 8~15세, 학생 개별 플레이, 40분 7단계
• 도입 멘트 예: “AI가 동물을 제대로 알아보지 못해서 잘못된 먹이를 주고 있대요. 여러분이 해결해야 합니다!”

단계	시간	하는 일
1. 도입	0~5분	문제 상황 소개
2. 플레이 전	5~10분	월드 들어가기, NPC 대사 읽기
3. 처음 AI 테스트	10~15분	“이 동물은 무엇을 먹을까요?”
4. 데이터 수집	15~25분	카메라로 동물 7종 촬영
5. 태깅·재훈련	25~30분	동물이 있는 칸 표시(태깅)
6. 다시 테스트	30~35분	재훈련한 AI가 먹이 주기
7. 정리·토론	35~40분	AI 작동 원리 정리

- 3~6단계(25분)가 월드 플레이 구간입니다. - **7단계 정리**: “AI 작동 원리 3단계는?” → **데이터 수집 → 학습(훈련) → 판단(예측)** - 핵심 용어: 훈련 데이터 · 데이터 태깅 · 정확도 · 에이전트

1. NPC 대사를 꼭 읽게 합니다.
2. 교사 안내에 따라 단계별로 함께 진행합니다(“해 보세요”만 하고 맡기지 않기).
3. 단계마다 핵심 개념을 짚습니다.
4. 수업 전후에는 추가 PPT(Canva)를 활용합니다.
5. 시간이 남으면 라이브러리 → 신규 및 주요 기능 → ‘더 깊이 알아보기’ 월드로 이어 갑니다.

동물	처음 AI 테스트	재훈련 후
오셀롯	해조류 ✗	생선 ○
북극곰	“동물 없음” ✗ (눈과 구분 못 함)	생선 ○
양	갈색 소로 착각 ✗	밀 ○

- 처음 테스트에서 학생은 다 맞히지만 AI는 세 번 모두 틀립니다. 북극곰은 흰 눈 배경과 구분하지 못해 “동물 없음”으로 판단합니다. - 교사 멘트: “AI는 사람처럼 저절로 알게 되는 것이 아니라, 많은 예시(데이터)를 통해 배워야 합니다.”

판다 → 대나무 · 오셀롯 → 생선 · 북극곰 → 생선 · 돌고래 → 물고기 · 아홀로틀 → 열대어 · 여우 → 달콤한 열매 · 늑대 → 스테이크

• 사진 + 정답(먹이) = 훈련 데이터. 다양한 각도로 찍을수록 정확도가 오릅니다.

• 재테스트 뒤 비교: “처음과 지금의 차이는?” “정확도가 오른 이유는?” “우리가 데이터를 주지 않았다면?”
• 심화 발문 1: “북극곰 사진만 100장 주고 다른 동물은 1장씩 줬다면?” → 북극곰만 잘 알아보고 나머지는 틀림. 편향된 데이터가 편향된 AI를 만든다.
• 심화 발문 2: AI가 사람보다 좋은 점(빠름·지치지 않음·많은 양 처리)과 사람이 필요한 이유(어려운 판단, 데이터 수집·태깅, 오류 확인)
• 확인 문제(PPT): 인공지능 / 데이터 / 머신러닝 / 에이전트 / 데이터 태깅