가위바위보 실험실 — 내 모델을 길러 봅시다

■ 어떤 도구인가요 네 단계로 이어집니다. 모으기 → 학습하기 → 시험 보기 → 기르기. 카메라 옆 「인공지능의 눈」에 인공지능이 실제로 보는 24×24 칸 그림이 실시간으로 나옵니다. 픽셀 스튜디오에서 본 그 격자입니다. 학습하면 가위·바위·보마다 「인공지능이 기억하는 평균 모습」이 그려지고, 지금 화면이 어느 평균과 얼마나 닮았는지 막대로 보입니다. 인공지능이 판단하는 방법(가장 닮은 평균 고르기) 그대로입니다. 시험 뒤 헷갈림 표로 무엇을 무엇으로 헷갈렸는지 보고, 데이터를 보강해 다시 도전합니다. 모델은 이름·날짜·점수와 함께 보관함에 저장되어 성장 기록이 남습니다. ■ 이렇게 씁니다 ① 모으기 [카메라 켜기] → 네모 안에 손만 담아 가위·바위·보를 각각 담습니다(한 손에 20장까지). 연속 담기를 쓰면 금방 모입니다. 카메라가 없으면 [사진 넣기]. ② 학습하기 [학습시키기]를 누르면 사진이 겹쳐지며 손마다 평균 모습이 생깁니다. 지금 화면과 각 평균의 닮음이 막대로 움직입니다. [일부러 틀리게 만들기]로 데이터를 줄여 보는 실험도 여기서 합니다. ③ 시험 보기 무엇을 보여 줄지 단추로 먼저 정하고 손을 대면 자동 채점됩니다. 10문제가 끝나면 점수와 헷갈림 표가 나옵니다. ④ 기르기 [모델 저장]으로 이름을 지어 보관함에 넣습니다. 성장 기록 막대와 [견주기]로 두 모델의 사진 수·점수를 비교합니다. [기록지 인쇄] 담은 사진 수, 평균 모습, 기록한 화면, 모델 성장 기록, 헷갈림 표가 A4 두 쪽으로 나옵니다. 그대로 평가 자료가 됩니다. ■ 수업 포인트 · 시험은 “답을 먼저 정하고” 봅니다 내가 무엇을 보여 줄지 버튼으로 선언한 뒤 손을 대므로, 몇 점인지 스스로 속일 수 없습니다. 기계학습에서 말하는 정확도 평가를 몸으로 하는 것입니다. · 점수가 오른 까닭을 말하게 하십시오 “사진을 더 넣었더니 올랐어요”에서 멈추지 말고 “어떤 사진을 넣었더니”까지 가면, 데이터의 질이 모델을 정한다는 데 닿습니다. · 일부러 무너뜨리는 실험도 그대로 있습니다 한 손만 5장 남기기, 손 기울이기 — 잘되던 모델이 왜 무너지는지 보고, 다시 세우는 것까지가 한 수업입니다. · 모델 보관함이 곧 성장 기록입니다 이름·저장 날짜·사진 수·시험 점수가 쌓이므로, 학기 초 모델과 학기 말 모델을 비교하는 긴 호흡의 활동도 됩니다. ■ 40분 흐름 (보기) 10분 — ① 모으기 · ② 학습하기 — 모둠별로 담고 학습시킨 뒤 평균 모습을 함께 본다 10분 — ③ 시험 보기 — 10문제 → 헷갈림 표로 무엇이 틀렸는지 이야기 15분 — 데이터 보강 → 새 이름으로 저장 → 다시 시험 5분 — ④ 기르기 — 두 모델 견주기, 무엇이 점수를 바꿨나 발표 ■ 준비물 카메라가 달린 기기. 없으면 가지고 있는 사진 파일로 학습은 되지만 시험은 카메라가 필요합니다. 모델은 그 컴퓨터의 브라우저에 저장되므로, 이어서 하려면 같은 기기를 쓰십시오. ■ 안전·개인정보 회원가입이 없고, 바깥으로 나가는 통신이 한 건도 없습니다. 사진과 기록은 창을 닫으면 사라집니다. 단 하나의 예외: [모델 저장]을 누르면 사진이 아닌 요약 숫자와 이름·날짜·점수가 그 브라우저에만 남고, 보관함에서 언제든 지울 수 있습니다. 카메라는 직접 켤 때만 켜지고, 다른 탭으로 가면 저절로 꺼집니다. ■ 함께 쓰면 좋은 것 네 앱 모아 보기 · 학습지: kimman-ai.pages.dev 선생님 안내서(PDF 15쪽, 네 앱의 화면 순서·40분 흐름·성취기준): 내려받기 만든 사람 김민 · CC BY-NC-SA 4.0 (출처를 밝히면 비영리 교육 목적으로 자유롭게 쓰고 고칠 수 있습니다)

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