고등학교 인공지능 기초 · 인공지능과 학습 · 2022 개정 교육과정
[12인기02-02] 성취기준 해설과 수업·평가 예시
성취기준 원문
[12인기02-02] 수집한 데이터를 가공하여 핵심 속성을 추출한다.
성취기준 해설
기계학습에 사용할 데이터를 수집한 후, 결측치와 이상치의 유무를 파악하고 문제 해결에 필요한 속성이 무엇인지 선별한 다음 문제 해결에 적합한 형태로 전처리할 수 있어야 한다.
쉽게 풀어 보면
모은 데이터를 바로 학습에 넣지 않고 결측치와 이상치를 찾아 처리한 뒤, 문제 해결에 쓸모 있는 속성만 골라 학습하기 좋은 형태로 바꾸는 전처리 성취기준이에요. 같은 데이터라도 처리 방식에 따라 결과가 달라진다는 점을 직접 비교해 보게 하는 것이 수업의 핵심이에요.
학습지 문항 예시 예시
결측치·이상치 처리와 속성 선택
- 학생 키 데이터 [165, 170, 빈칸, 168, 1680]에서 결측치와 이상치를 찾아 쓰고, 이상치가 생긴 원인을 추측해 보세요.
- 결측치를 그 행을 지우는 방법과 평균으로 채우는 방법으로 처리할 때 각각의 장단점을 쓰세요.
- 아파트 가격을 예측할 때 면적, 층수, 관리 사무소 전화번호 가운데 학습에 넣지 않을 속성을 고르고 이유를 설명하세요.
- 키(cm)와 몸무게(kg)처럼 단위와 범위가 다른 속성을 함께 쓸 때 정규화가 필요한 까닭을 쓰세요.
수업 흐름 예시 예시
- 도입: 일부 칸이 비어 있고 말이 안 되는 값이 섞인 설문 데이터를 보여 주고 이대로 학습해도 될지 물어요.
- 전개 1: 스프레드시트나 파이썬으로 결측치 개수와 범위를 벗어난 값을 찾아 표시하고, 삭제와 대체 중 처리 방법을 정해요.
- 전개 2: 예측 목표와 관련 깊은 속성을 고르고, 범주형 속성은 숫자로 바꾸며 범위가 다른 속성은 정규화해요.
- 정리: 처리 전과 후의 데이터를 비교해 어떤 결정을 왜 내렸는지 전처리 기록표에 남겨요.
서술형 평가 문항과 채점 기준 예시
제공된 데이터셋에서 결측치와 이상치를 찾아 처리 방법을 정하고, 예측 목표에 필요한 핵심 속성을 선별하여 전처리한 과정을 제시한 뒤, 각 처리 결정의 근거와 그 결정이 학습 결과에 줄 수 있는 영향을 서술하시오.
| 수준 | 채점 기준 |
|---|---|
| 상 | 결측치와 이상치를 빠짐없이 찾아 데이터 특성에 맞게 처리하고, 속성 선별과 정규화 등 전처리의 근거와 학습 결과에 미칠 영향을 구체적으로 설명함 |
| 중 | 결측치와 이상치를 처리하고 속성을 선별했으나 처리 근거나 영향에 대한 설명이 부족함 |
| 하 | 결측치나 이상치를 일부만 찾거나 근거 없이 속성을 선택함 |
세특 기재 예시 예시
데이터 전처리 활동에서 체력 측정 데이터의 빈칸과 단위 입력 오류로 보이는 값을 찾아 표시하고, 결측 비율이 낮은 속성은 평균으로 채우며 오류값은 원자료를 확인해 바로잡음. 예측 목표인 오래달리기 기록과 관련이 적은 출석 번호 속성을 제외한 이유를 설명함. 처리 전후의 평균과 분포를 비교해 전처리가 결과에 주는 영향을 확인함.
이 예시는 183자, 나이스 기준 451Byte예요. 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
결측치가 있으면 무조건 그 행을 지우거나, 평균에서 먼 값은 모두 오류라고 여기는 학생이 많아요. 지우면 데이터가 줄고 특정 집단이 빠질 수 있고, 극단값 중에는 실제로 의미 있는 값도 있어요. 처리 전에 원인과 맥락을 먼저 확인하게 해 주세요.
이 영역의 적용 시 고려 사항 (고시 원문)
- 해결하고자 하는 문제에 따라 기계학습의 사용이 적합한지를 판단할 수 있도록 적절한 문제 상황을 선정하도록 하며, 기계학습에서 데이터의 중요성을 인식하고, 데이터를 수집하는 과정에서 데이터가 편향되지 않게 충분히 안내하도록 한다.
- 기계학습과 딥러닝을 구현하는 과정에서 학습자의 수준에 따라 코드 작성의 방식을 달리 구성할 수 있다. 프로그래밍 역량이 낮은 학생은 이미 작성된 코드를 실행시켜 코드를 이해한 후 차츰 코드 일부를 수정하는 방식으로 학습할 수 있도록 하고, 프로그래밍 역량이 높은 학생은 작성이 완료되지 않은 코드를 스스로 완성하여 실행시킬 수 있도록 하는 등 교수·학습 단계를 세부적으로 구성하여 학습자의 흥미가 유지되도록 한다. 또한, 기계학습과 딥러닝을 코드로 구현하는 학습을 원활하게 진행하기 위해, 다양한 라이브러리 활용 방법을 충분히 안내한다.
- 문제 해결에 사용된 데이터와 기계학습 유형, 기계학습 알고리즘이 해결하고자 하는 문제의 특성에 비추어 적합한지를 평가한다. 또한, 이미 개발되어 있는 딥러닝 프로그램 코드의 활용을 권장하되 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 스스로 생각하여 해결할 수 있도록 교수·학습을 구성하고, 학생의 학습 과정과 창의적인 아이디어를 중심으로 평가 루브릭을 작성하여 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.