고등학교 인공지능 기초 · 인공지능의 이해 · 2022 개정 교육과정
[12인기01-04] 성취기준 해설과 수업·평가 예시
성취기준 원문
[12인기01-04] 지능적 탐색이 필요한 문제를 찾아보고 문제 해결을 위해 정보 이용 탐색 알고리즘을 적용한다.
성취기준 해설
지능적 탐색을 적용할 수 있는 퍼즐이나 길찾기 문제를 탐색하고, 최상 우선, A* 등의 정보 이용 탐색 방법을 적용한 인공지능 프로그램을 개발할 수 있어야 한다.
쉽게 풀어 보면
8-퍼즐이나 지도 길찾기처럼 경우의 수가 많아 지능적 탐색이 필요한 문제를 골라, 최상 우선 탐색과 A* 탐색을 직접 적용해 프로그램으로 구현하는 성취기준이에요. A*가 지금까지 온 비용 g(n)과 남은 비용 추정값 h(n)을 더한 f(n)으로 다음 노드를 고른다는 원리를 손 계산과 코드로 함께 확인하는 것이 핵심이에요.
학습지 문항 예시 예시
A* 탐색으로 길찾기 구현하기
- 최상 우선 탐색과 A* 탐색이 다음 노드를 고를 때 사용하는 값을 각각 쓰고 차이를 설명하세요.
- 노드 A는 g(n)=2, h(n)=6이고 노드 B는 g(n)=7, h(n)=3일 때, 최상 우선 탐색과 A* 탐색이 각각 먼저 펼치는 노드를 쓰고 그 이유를 설명하세요.
- 8-퍼즐에서 제자리에 있지 않은 타일의 개수를 휴리스틱으로 쓸 때, 이 값이 실제 남은 이동 횟수보다 커지지 않는 까닭을 설명하세요.
- 학교 건물 배치도를 격자로 바꿔 A* 탐색으로 최단 경로를 찾는 프로그램을 만들 때 필요한 입력과 출력을 정리해 보세요.
수업 흐름 예시 예시
- 도입: 8-퍼즐을 직접 풀어 보며 가능한 배치가 매우 많아 모든 경우를 살피기 어렵다는 점을 느껴 봐요.
- 전개 1: 작은 지도 그래프에서 g(n), h(n), f(n) 표를 채우며 A* 탐색이 노드를 고르는 순서를 손으로 따라가요.
- 전개 2: 제공된 격자 지도 코드에 우선순위 큐와 맨해튼 거리 휴리스틱을 넣어 A* 길찾기 프로그램을 완성하고 실행해요.
- 정리: 휴리스틱을 0으로 바꿔 실행했을 때 펼친 노드 수가 어떻게 달라지는지 비교하고 결과를 공유해요.
서술형 평가 문항과 채점 기준 예시
격자 지도에서 출발점부터 도착점까지의 경로를 찾는 문제에 A* 탐색을 적용한 프로그램을 구현하고, 사용한 휴리스틱과 f(n)=g(n)+h(n)의 계산 과정을 설명한 뒤, 휴리스틱을 쓰지 않은 경우와 펼친 노드 수를 비교한 결과를 서술하시오.
| 수준 | 채점 기준 |
|---|---|
| 상 | A* 탐색을 정확히 구현해 최단 경로를 출력하고, 휴리스틱 선택 근거와 f(n) 계산 과정을 설명하며 휴리스틱 유무에 따른 노드 수 차이를 실험 결과로 분석함 |
| 중 | A* 탐색으로 경로를 찾았으나 휴리스틱 선택 근거나 비교 실험의 분석이 부족함 |
| 하 | 프로그램이 경로를 찾지 못하거나 A* 탐색의 노드 선택 원리를 설명하지 못함 |
세특 기재 예시 예시
정보 이용 탐색 알고리즘을 적용하는 활동에서 교내 건물 배치를 격자 지도로 옮기고 맨해튼 거리를 휴리스틱으로 쓰는 A* 길찾기 프로그램을 구현함. 우선순위 큐에서 f값이 같은 노드의 처리 순서를 정하지 않아 생긴 결과 차이를 디버깅하며 원인을 찾음. 휴리스틱을 0으로 바꾼 실험에서 펼친 노드 수가 늘어나는 것을 확인하고 정보 이용의 효과를 수치로 설명함.
이 예시는 199자, 나이스 기준 485Byte예요. 과목별 세특은 1,500Byte(500자)까지 써요. 내 문장은 나이스 글자수·바이트 계산기로 세어 볼 수 있어요.
세특에는 학생이 실제로 한 활동과 교사가 관찰한 내용만 써요. 대회명·기관명처럼 쓰면 안 되는 내용은 생기부 기재 금지 사전에서 확인할 수 있어요.
학생들이 자주 헷갈리는 점
A*와 최상 우선 탐색을 같은 것으로 여기는 학생이 많아요. 최상 우선 탐색은 남은 거리 추정값 h(n)만 보고 고르지만 A*는 지나온 비용 g(n)까지 더해 판단해요. 또 휴리스틱이 실제 남은 비용보다 크게 추정되면 A*가 최단 경로를 놓칠 수 있다는 점도 함께 짚어 주세요.
이 영역의 적용 시 고려 사항 (고시 원문)
- 인공지능의 다양한 사례를 탐색하여 실제로 많은 분야에 인공지능이 활용되고 있음을 인식하고, 인공지능을 구현하는 방법으로서 탐색과 추론 방식에 대한 이해를 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 함양하도록 교수·학습을 계획한다. 특히 탐색 방식으로 문제를 해결하는 과정에서는 탐색 알고리즘을 적용한 프로그램을 개발하는 방식으로 활동을 구성하도록 한다.
- 실제 사례를 통해 인공지능의 개념을 정확하게 이해하고 있는지, 인공지능의 중요성을 설명할 수 있는지를 평가한다. 또한, 문제 해결에 적합한 탐색 알고리즘을 선택하여 적용하였는지, 개발한 인공지능 프로그램이 문제를 해결하는 데 효과적이었는지에 중점을 두어 평가하도록 한다.
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왓퀴즈는 이런 AI예요
왓퀴즈는 한국 학교의 수업과 기록 업무에 맞춘 교사용 AI예요. 이 사전과 같은 2022 개정 교육과정 성취기준 데이터로 학습지, 수업 PPT, 평가계획서 초안을 만들고, 2026학년도 학교생활기록부 기재요령 원문을 바탕으로 세특 초안을 쓰고 기재 금지 표현을 검사해요.