학생 트랙 (Play → Create)
초등은 Quick Draw·Teachable Machine으로 AI 원리를 놀이로 체험, 중등은 Gemini·Forms·Sheets로 데이터 기반 문제 해결, 고등은 Vibe Coding으로 자연어만으로 실제 작동하는 AI 웹앱을 만들고 배포합니다.
대상
초·중·고 학생 · 현직 교사
기간
7~24차시 · 3~15시간
형태
집합·방문·온라인·워크숍
결과물
AI 앱 배포 · GCE 인증 대비
2022 개정 교육과정과 Google AI Essentials를 반영한 학생 3개 트랙 + 교사 4개 트랙으로 구성됩니다. 초등에서는 AI 원리를 놀이로 체험하고, 중등에서는 데이터 기반 문제 해결, 고등에서는 Vibe Coding으로 실제 AI 서비스를 배포합니다. 교사 과정은 GCE Level 1·2와 Google AI Essentials 인증에 연계되도록 설계했습니다.
학생 3개 트랙과 교사 4개 트랙, 총 7개 프로그램으로 운영합니다.
초등은 Quick Draw·Teachable Machine으로 AI 원리를 놀이로 체험, 중등은 Gemini·Forms·Sheets로 데이터 기반 문제 해결, 고등은 Vibe Coding으로 자연어만으로 실제 작동하는 AI 웹앱을 만들고 배포합니다.
Level 1 스마트 워크(행정 자동화) → Level 2 에듀테크 마스터(데이터 기반 수업) → Level 3 AI Specialist(Google AI 생태계) → Special Track AI Dev Master로 프롬프트부터 프로덕트까지 단계적으로 성장합니다.
문법 암기 없이, 자연어로 컴퓨터에게 명령을 내리는 새로운 코딩 방식. 고등학생도 Project IDX · Colab · Streamlit으로 풀스택 AI 웹앱을 배포할 수 있도록 총 24차시의 강화된 커리큘럼으로 운영합니다.
1. IDEA
"학교 급식 추천기"
2. PROMPT
자연어 명세
3. CODE
AI가 Python 작성
4. RUN
Colab 즉시 실행
5. DEPLOY
Streamlit · IDX
학생 3개 트랙(초·중·고) + 교사 4개 트랙 = 총 7개 프로그램.
각 카드를 클릭하면 차시별/시간별 세부 교육 내용을 확인할 수 있습니다.
🎯 활용 목표 · AI가 '마법'이 아닌 '데이터와 규칙'으로 작동함을 이해하고, 디지털 세상에서 안전하게 소통하며 AI 도구를 창의적 놀이 도구로 활용하는 태도를 기른다.
대상 · 초등학교 3~6학년
| 모듈 / 세부 교육 내용 | 차시 | 도구 · 산출물 |
|---|---|---|
| M1. AI 감각 깨우기 | ||
| Quick Draw로 머신러닝 데이터 학습 개념 직관적 이해 | 1 | Quick Draw |
| AutoDraw — 엉성한 스케치를 AI가 완성된 아이콘으로 변환하는 협업 경험 | 0.5 | AutoDraw |
| Teachable Machine (Audio) — 박수와 말소리를 구분하는 나만의 AI 모델 훈련 | 0.5 | Teachable Machine |
| M2. 데이터 분류 마스터 | ||
| 이미지 학습시키기 — 귤·오렌지, 강아지·고양이 사진 수집 후 분류 모델 생성 | 1 | Teachable Machine, Webcam |
| 편향(Bias) 발견하기 — "왜 초록 사과는 인식 못할까?" 데이터 다양성 토론 | 1 | 학습 데이터 분석 |
| 산출물 — 우리 반 분리수거(캔/페트병) 도우미 AI 키오스크 만들기 | 1 | 팀별 프로젝트 |
| M3. 디지털 히어로 되기 | ||
| Be Internet Awesome — Interland 게임으로 피싱·비밀번호 학습 | 1 | Interland Game |
| 디지털 발자국 + 우리 반 디지털 헌장 제정 | 1 | Be Internet Awesome |
| 합계 | 7 | |
🎯 활용 목표 · 생성형 AI(Gemini)를 학습 파트너로 활용해 정보를 비판적으로 분석하고, 실생활 데이터를 수집·시각화하여 논리적 해결책을 제안하는 협업 능력을 기른다.
대상 · 중학교 1~3학년
| 모듈 / 세부 교육 내용 | 차시 | 도구 · 산출물 |
|---|---|---|
| M1. Smart Research & Logic | ||
| 프롬프트 디자인 — 페르소나 부여 / 맥락 설정으로 답변 유도 | 1 | Gemini |
| 할루시네이션 & 팩트체크 — Gemini의 'Double-check' 기능으로 답변 검증 | 1 | Gemini · Google Search |
| AI 윤리 토론 — 딥페이크·저작권 찬반 토론 보고서 | 1 | Docs |
| M2. 데이터 사이언스 입문 | ||
| 설문 데이터 수집 — Google Forms로 교내 문제(예: 급식 선호도) 설문 생성 | 1 | Google Forms |
| 스마트 분석 — Sheets 스마트 채우기 + 탐색(Explore)으로 패턴 자동 발견 | 2 | Google Sheets |
| 시각화 — 파이/막대/산점도 차트를 AI 추천으로 생성 | 1 | Sheets Charts |
| M3. 체인지메이커 프로젝트 | ||
| SDGs 해결 아이디어 — UN 지속가능발전목표 + Gemini 브레인스토밍 | 1 | Gemini |
| 협업 보고서 — Google Docs 실시간 동시 작성 | 2 | Google Docs |
| 피칭 — Slides 자동 디자인 활용 발표 자료 완성 | 1 | Google Slides |
| 최종 발표 + 동료 평가 | 1 | 팀별 |
| 합계 | 11 | |
🎯 활용 목표 · 코딩 문법 암기에서 벗어나, 자연어로 컴퓨터에게 명령을 내리는 Vibe Coding을 통해 자신의 아이디어를 즉시 작동하는 웹 애플리케이션으로 구현하고 실제 서비스로 배포한다.
대상 · 고등학교 1~3학년 (선택과목·동아리·진로집중과정)
| 모듈 / 세부 교육 내용 | 차시 | 도구 · 산출물 |
|---|---|---|
| M1. Prompt Engineering Pro · 4차시 | ||
| 구조화된 프롬프트 — Role / Task / Format 기법 마스터 | 1 | Gemini Advanced |
| Few-shot Learning — 예시 제공으로 원하는 스타일 결과물 유도 | 1 | Gemini |
| System Instructions — Google AI Studio에서 시스템 프롬프트로 페르소나 고정 | 1 | Google AI Studio |
| 프롬프트 평가 & 반복 개선 — A/B 테스트로 최적 프롬프트 도출 | 1 | AI Studio · Compare |
| M2. Vibe Coding 핵심 — 자연어 → Python · 6차시 | ||
| Vibe Coding 철학 — 문법 암기 vs 의도 표현 / 인간-AI 페어 프로그래밍 | 1 | 개념 워크숍 |
| 자연어로 Python 생성 — "서울시 따릉이 데이터를 지도에 시각화해줘" | 1 | Gemini · AI Studio |
| Colab 즉시 실행 — 생성 코드를 Google Colab에 붙여넣고 실행 / 에러 수정 워크플로 | 2 | Google Colab |
| 라이브러리 무료 활용 — Pandas / Matplotlib / Folium / Plotly를 코드 지식 없이 | 2 | Pandas · Plotly |
| M3. Modern AI Dev Tools · 4차시 | ||
| Project IDX — 브라우저에서 바로 시작하는 AI 통합 IDE | 1 | Project IDX |
| Gemini Code Assist — VS Code/IDX에서 코드 자동완성·리팩터링·설명 | 1 | Gemini Code Assist |
| 버전 관리 입문 — Git/GitHub의 자연어 커밋 메시지 자동 생성 | 1 | GitHub · Gemini |
| 코드 리뷰 with AI — Pull Request 리뷰를 Gemini로 보조 | 1 | GitHub PR · AI |
| M4. API 통합 & Function Calling · 4차시 | ||
| Gemini API Key 발급과 보안 — .env / Secrets Manager 사용법 | 1 | Google AI Studio API |
| Function Calling — AI가 날씨/급식/지도 API를 직접 호출하도록 설계 | 2 | Gemini Function Calling |
| 외부 데이터 연동 — 학교 급식 API · 공공데이터포털 활용 | 1 | data.go.kr |
| M5. 나만의 AI 앱 배포 · 6차시 | ||
| Streamlit으로 AI 웹앱 만들기 — Python 한 파일로 UI까지 | 2 | Streamlit |
| Gradio · Firebase Genkit — 챗봇/에이전트 워크플로 UI 구축 | 2 | Gradio · Genkit |
| 실 배포 — Streamlit Community Cloud / Vercel / Firebase Hosting | 1 | Streamlit Cloud · Vercel |
| 최종 프로젝트 — 영어 회화 튜터 / 진로 상담 챗봇 / 점심 메뉴 추천기 중 선택 배포 | 1 | 개인/팀 프로젝트 |
| 합계 | 24 | 실 배포 AI 웹앱 1건 |
Sample Project A
영어 회화 튜터
Streamlit + Gemini API · 음성 입력 · 발음 평가
Sample Project B
진로 상담 챗봇
Genkit Agent · 학과별 데이터 RAG · Firebase
Sample Project C
점심 메뉴 추천기
학교 급식 API · Function Calling · Vercel
🎯 목적 · Google Workspace 자동화 기능을 익혀 행정 업무 시간을 절반으로 줄이고, 그 시간을 수업 디자인에 재투자한다.
대상 · 현직 교사 / GCE Level 1 응시 예정자
| 모듈 / 세부 교육 내용 | 시간 | 도구 · 산출물 |
|---|---|---|
| M1. 업무 자동화 실전 | ||
| Gmail 상용구(Templates)로 학부모 상담 메일 3초 만에 보내기 | 0.5 | Gmail |
| Calendar 예약 일정(Appointment Slots)으로 상담 신청 자동 접수 | 0.5 | Google Calendar |
| Tasks + Google Chat 연동으로 투두 리스트 통합 관리 | 0.5 | Tasks · Chat |
| M2. 자료 관리의 혁신 | ||
| Drive 공유 드라이브 권한 설정으로 동료 교사 자료 안전 공유 | 0.5 | Google Drive |
| Keep OCR로 종이 문서 디지털화 + 라벨 정리 | 0.5 | Google Keep |
| 실습 — 학부모 상담 메일 3종 + 일정 페이지 1건 완성 | 0.5 | 개인 실습 |
| 합계 | 3 | |
🎯 목적 · 학습자 데이터를 기반으로 개별화·차별화 수업을 설계하는 능력을 함양하고, 학급 경영 데이터를 실시간 대시보드로 운영한다.
대상 · GCE Level 2 응시 예정자 / 에듀테크 선도교사
| 모듈 / 세부 교육 내용 | 시간 | 도구 · 산출물 |
|---|---|---|
| M1. 학습 분석과 피드백 | ||
| Forms 퀴즈 — 정답/오답에 따른 분기형 피드백 설계 | 1 | Google Forms |
| Sheets 조건부 서식 — 성적 미달 학생 자동 시각화 + 상담 일지 연동 | 1 | Google Sheets |
| Looker Studio — 학급 경영 데이터 실시간 대시보드 제작 | 1.5 | Looker Studio |
| M2. 개별화 수업 디자인 | ||
| Classroom 개별 과제 — 학생 수준별 차별화 배부, 무학년제 운영 | 1 | Google Classroom |
| YouTube Learning — 영상 특정 구간 질문 삽입으로 학생 참여 유도 | 0.5 | YouTube + Forms |
| 실습 — 본인 교과 평가 1종 + 실시간 대시보드 1건 완성 | 1 | 개인 프로젝트 |
| 합계 | 6 | |
🎯 목적 · Google AI 생태계 전체를 활용해 수업 자료 자동 생성, 노코드 앱 개발, 자연어 데이터 분석까지 수행하는 학교의 AI 전문가로 성장한다.
대상 · 교내 정보부장 · AI 융합교육 직무연수 / 선도교사
| 모듈 / 세부 교육 내용 | 시간 | 도구 · 산출물 |
|---|---|---|
| M1. AI Productivity & Labs | ||
| NotebookLM — 수업 자료(PDF·교재) 기반 가상 팟캐스트 / FAQ 챗봇 생성 | 2 | NotebookLM |
| Google Vids (Beta) — 주제만 입력하면 스토리보드·영상·더빙 자동 생성 | 2 | Google Vids |
| ImageFX / MusicFX — Google 최신 생성형 모델로 창의적 이미지·음악 | 1.5 | ImageFX · MusicFX |
| Gemini 멀티모달 — 이미지·음성 입력 활용 평가 자동화 | 1.5 | Gemini Advanced |
| M2. No-Code & Automation | ||
| AppSheet — "현장체험학습 인솔 앱 만들어줘" 한 문장으로 교무 업무용 앱 자동 생성 | 3 | Google AppSheet |
| Apps Script with Gemini — 코딩 몰라도 Gmail·Sheets·Calendar 자동화 스크립트 | 2 | Apps Script |
| Vibe Coding (Colab) — "성적 분포 시각화해줘" 자연어 데이터 분석 | 2 | Colab · Gemini |
| 최종 프로젝트 — 본인 학교 업무용 노코드 앱 1종 배포 | 1 | 개인 프로젝트 |
| 합계 | 15 | |
🎯 목적 · 단순 프롬프트 사용을 넘어, Google AI 풀스택 개발 도구를 활용해 자체 AI 에이전트 / 워크플로 / 모델 운영까지 가능한 개발자급 역량을 확보한다.
대상 · 정보·SW 교사, 마이스터고/특성화고 교강사, IT 전공 대학생, 사내 AI 챔피언
| 모듈 / 세부 교육 내용 | 시간 | 도구 · 산출물 |
|---|---|---|
| M1. Modern Dev Stack | ||
| Project IDX — 브라우저에서 풀스택 웹앱 구축 (Next.js + Genkit) | 2 | Project IDX |
| Firebase Genkit — AI 에이전트·워크플로 정의·배포 | 2 | Firebase Genkit |
| Gemini CLI — 터미널에서 API 호출 자동화 + 쉘 스크립트 제어 | 1 | Gemini CLI |
| Build with Gemini in VS Code — Code Assist로 생산성 극대화 | 1 | VS Code · Code Assist |
| M2. Advanced Model Ops | ||
| Gemma 2 (Open Models) — 로컬 컴퓨터에서 AI 구동 (Ollama / LM Studio) | 2 | Gemma 2 · Ollama |
| Function Calling — 외부 API(날씨·급식·지도) 직접 호출하는 에이전트 | 2 | Gemini Function Calling |
| RAG 파이프라인 — 자체 문서 기반 응답 시스템 구축 | 2 | Genkit RAG |
| 최종 프로젝트 — Vibe Coding으로 풀스택 AI 서비스 1건 배포 | 3 | 팀별 캡스톤 |
| 합계 | 15 | 자체 AI 에이전트 / 풀스택 앱 |
7 Programs · Student 3 + Teacher 4
전체 커리큘럼 합계 학생 42차시 · 교사 39시간
고등학교 Vibe Coding 트랙 수료 시, 본인이 만든 AI 웹앱을 Streamlit / Vercel / Firebase에 실 배포하고 URL 공유.
교사 Level 1·2 과정은 Google for Education Certified Educator(GCE) Level 1·2 시험 출제 범위에 정합.
Level 3 + Special Track은 Google AI Essentials와 Build with Gemini 인증 트랙에 연계.
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