우리 지역의 문제를 AI로 직접 해결합니다. 마을 디자이너부터 AI 농부, 로봇 구조대원까지. 국립경국대학교 🌱

 

 

안녕하세요, 디지털새싹입니다! 🌱

 

생활 속 불편함을 찾아 미래 마을 포스터를 만들고,

작물 사진을 보고 병해충을 구분하는 AI를 직접 학습시키고,

산불·붕괴·침수 현장을 작게 재현한 모형 위에서 AI 로봇을 구조 미션에 출동시키기까지.

 

초등학생부터 중학생까지, 다루는 도구는 달라도 세 수업의 출발점은 같아요.

교과서 속 먼 이야기가 아니라 '우리 지역에서 실제로 일어나는 문제'에서 시작하거든요.

 

오늘 소개해드릴 곳은 2년 연속 디지털새싹 주관기관으로 선정되어,

AI로 우리 지역의 진짜 문제를 해결해 보는 국립경국대학교입니다! 🚀

 

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🏫 국립경국대학교의 디지털새싹은 무엇이 다른가요?

 

 

국립경국대학교는 2025년 디지털새싹 최종운영평가에서 '우수' 등급을 받은 운영 경험을 바탕으로,

올해는 AI로 지역 문제를 해결하는 수업을 더욱 강화해 운영해요. 🏅

 

가장 큰 특징은 수업 주제가 모두 '우리 지역'에서 나온다는 점이에요.

마을의 생활 속 불편함, 농가의 병해충 문제, 산불·산사태 같은 재난을 AI와 연결해 풀어가고,

농업 수업에서는 대학이 제공하는 농업 데이터셋을 활용할 예정이에요. 🌾

 

또 AI의 답을 그대로 믿지 않도록, 일부러 틀린 AI 답변을 검토하거나 헷갈리는 사진으로

AI를 시험하는 활동이 수업 곳곳에 들어 있어요.

여기에 학생 수준에 맞춘 활동지와 보조강사 지원, 학교로 찾아가는 방문형 운영까지 더해

학교와 학생 여건에 맞게 수업을 진행합니다.

그럼 지금부터 세 가지 프로그램을 하나씩 만나볼까요? 👀

 

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🏘️ AI로 바꾸는 우리 마을 (초등학생 5, 6학년)

 

           "우리 마을의 불편한 점을 찾아, AI와 함께 해결 아이디어를 만들어 본다면 어떨까요?"

 

첫 번째 프로그램은 우리 마을의 문제를 직접 발견하고,

생성형 AI와 Canva AI 등을 활용해 해결 아이디어를 설계·표현하는 초등 고학년 맞춤형 프로젝트 수업이에요.

 

재미있는 건 첫 시간에 AI를 바로 켜지 않는다는 점이에요.

학생들은 먼저 학교와 마을 주변을 살피며 생활 속 불편함을 기록하고,

'누가 / 언제 / 무엇 때문에 불편하다'라는 문장틀로 문제를 스스로 정리해요.

AI는 그다음 단계에서 학생이 정한 문제를 확인하고 넓혀 보는 도구로만 쓰입니다.

 

AI에게 지역 문제를 질문한 뒤에는 일부러 틀린 내용을 섞어 둔 'AI 답변 샘플 카드'가 등장해요.

학생들은 ① 근거가 있는가 ② 우리 마을 실제 모습과 맞는가 ③ 빠진 내용은 없는가를 따지며 AI 답변을 검토하고,

노인·초등학생·동물 등 다른 대상의 입장에서도 문제를 바라본 뒤 '우리 마을 문제 지도'를 완성해요. 🗺️

 

이어서 AI와 함께 해결 아이디어를 만들고,

"누가 좋아질까 / 우리가 할 수 있을까 / 얼마나 도움이 될까" 3칸 비교 카드로 모둠이 최고의 아이디어를 골라요.

프롬프트를 바꿔 가며 AI로 미래 마을 이미지를 만들어 포스터를 완성하고,

"AI가 내 생각대로 그림을 못 그린 이유는 뭘까?"도 함께 토론하죠.

 

마지막에는 Canva AI로 AI 활용 과정까지 담은 '우리 마을 AI 아이디어북'을 만들어 발표하고,

"AI를 활용할 때 주의해야 할 점은 무엇일까?"를 이야기하며 마무리합니다.

 

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🌾 AI 농부의 하루 (중학생)

 

 

           "우리 지역 먹거리 값이 오르는 이유, 데이터와 AI로 찾아본다면 어떨까요?"

 

두 번째 프로그램은 농산어촌의 실제 농업 문제를 AI와 데이터로 탐색·분석하고,

스마트팜(정보통신 기술로 온도·습도 같은 작물 환경을 원격·자동으로 관리하는 농장) 해결 방안을 설계하는

프로젝트 수업이에요.

 

시작은 우리 지역 대표 먹거리의 가격 변화 그래프예요. 📈

데이터가 무엇이고 그래프를 어떻게 읽는지 짚어본 뒤, 가격 뒤에 숨은 농업 문제를 AI에게 물어봐요.

물론 AI의 답을 그대로 믿지는 않아요.

 

"어떤 병해충이 있어?" → "왜 생기는 거야?" → "어떻게 예방할 수 있어?"처럼 단계적으로 질문하고,

그 답이 실제 농업 문제와 맞는지 선생님이 준비한 자료와 비교해 확인하죠. 🔍

이어서 날씨와 작물이 자라는 상태를 담은 데이터를 살펴보며 온도·습도와 병해충 위험의 관계를 해석하고,

우리 팀이 풀어볼 문제를 정해요. 이 활동에는 국립경국대학교에서 제공하는 농업 데이터셋을 활용할 예정이에요.

 

그다음은 AI를 직접 만들어 볼 차례예요. 🌱

정상 작물과 병해충 이미지로 티처블 머신(사진을 넣어 AI를 직접 학습시켜 볼 수 있는 도구)에서 AI 모델을 학습시켜

결과를 비교·개선하고, 엔트리로 농업 데이터를 그래프로 만들어 "습도가 높으면 병해충 위험은?" 같은 패턴을 찾아요.

 

마지막으로 생성형 AI가 제안한 아이디어 중 실현 가능성과 농가에 도움이 되는 정도를 기준으로

가장 좋은 안을 골라 '스마트팜 혁신 제안서'를 완성해요. 📑

Canva AI·Gamma 같은 AI 디자인·발표자료 제작 도구로 제안서를 꾸며 발표하고,

피드백을 반영해 고친 뒤 "AI를 활용하면서 주의해야 할 점은?"을 토론하며 마무리합니다.

 

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🚒 우리마을 AI 로봇 구조대 (중학생)

 

 

           "AI가 재난 현장을 알아보고, 로봇이 스스로 판단해 구조에 나선다면 어떨까요?"

 

마지막 프로그램은 산불·집중호우·산사태 같은 실제 재난 상황을 주제로,

AI 이미지 인식과 로봇 기술을 활용해 구조 미션을 해결하는 프로젝트 수업이에요.

수업은 "산불·산사태·폭우가 우리 집·통학로·교실에 닥치면?"이라는 질문으로 시작해요.

 

 

재난을 '내 일'로 받아들인 뒤, 로봇의 모터·센서·제어보드를 살펴보고

블록코딩으로 전진·후진·회전 같은 기본 동작을 익혀요. 🤖

 

네 번째 수업의 이름은 'AI 재난 판별 모델, 틀린 것부터 배운다'예요.

산불 연기·붕괴 잔해·침수 사진을 티처블 머신에 학습시키고 나면,

강사가 안개와 연기, 그림자와 잔해처럼 헷갈리는 사진 10장으로 된 '함정 테스트셋'을 꺼냅니다.

학생들은 AI가 왜 틀렸는지 원인을 찾고, 사진을 보강해 다시 학습시키며 정확도 변화를 비교해요.

 

 

이제 AI의 판단과 로봇의 움직임을 연결합니다.

"산불이면 돌아가고, 붕괴면 멈춘 뒤 신호를 보내고, 침수면 뒤로 물러난다"처럼 팀별 규칙을 정해 블록코딩으로 구현하고,

디오라마(재난 현장을 작게 만든 모형) 코스에서 사람의 조종 없이 AI 판별만으로 로봇이 움직이는지 시험하죠.

 

마지막 두 차시에는 드디어 출동이에요! 🚨

산불·붕괴·침수 3개 구역을 지나 구조 대상에게 도착해야 하는데,

각 구역에 들어가기 전 AI가 재난 유형을 판별해야만 통과가 인정돼요.

 

리허설에서 실패하면 원인이 데이터인지 코드인지 따져 고친 뒤 다시 도전하고,

최종 미션을 마치면 "AI가 틀렸을 때 사람은 무엇을 해야 할까?"까지 담은 보고서를 작성해

'119 AI 로봇 특수대 보고회'에서 발표합니다. 🏅

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🌱 마무리하며

 

국립경국대학교의 프로그램을 따라가다 보면 학생들의 역할이 계속 달라져요.

 

우리 마을의 미래를 그리는 마을 디자이너, 데이터로 농업 문제를 분석하는 AI 농부,

재난 현장에 출동하는 AI 로봇 구조대원까지.

 

역할은 달라도 세 수업에는 공통된 질문이 있어요.

 

           "AI가 알려준 답, 정말 맞을까?"

 

AI의 답을 지역 자료와 비교하고, 틀린 이유를 따져보고, 더 나은 방법을 고민하는 시간.

그 과정에서 학생들은 AI를 잘 쓰는 법뿐 아니라, AI의 결과를 스스로 판단하는 힘을 기르게 됩니다.

 

내가 사는 곳의 문제를 발견하고, AI와 함께 해결책을 찾고, 그 결과를 다시 따져보며 더 낫게 만드는 경험!

국립경국대학교와 함께하는 디지털새싹에서 우리 지역의 문제를 해결하는 새싹들이 자라납니다. 🤖🌱