2024 AIEDAP 예비교원 양성기관 교수자 워크숍
중등 예비교원 AI융합교육
프로그램 개발 사례(사회)

이상일(서울대학교 지리교육과 교수)

2024-10-26

소개

• 서울대학교 사범대학 지리교육과 교수

  • https://sangillee.snu.ac.kr/

  • GIS, 지도학, 공간통계분석, 인구지리학

  • 공간데이터사이언스, 데이터사이언스-기반 교과교육

• 겸임

  • 서울대학교 사범대학 AI융합교육학과 겸임교수

  • 서울대학교 데이터사이언스대학원 융합전공 응용데이터사이언스 겸임교수

  • 서울대학교 학습과학연구소 AI기반교육연구센터 겸임연구원

AI 융합교육을 위한 인문사회 컨텐츠 설계

(사회과) 예비 교원의 AIㆍ디지털 역량

• 디지털 교수-학습 자료 설계 및 제작 능력

  • 디지털 학습지 + 탐구학습

  • 교과의 학습 내용을 효과적으로 교수하도록 도와주는 도구

  • 데이터 탐색을 통해 학습자 스스로 이해, 지식, 통찰을 얻도록 도와주는 도구

• 웹-기반 교수-학습 대시보드

  • HTML 형식의 웹 다큐먼트: 일종의 웹애플리케이션

  • 데이터 대시보드(dashboard)

  • 텍스트, 표, 그래프, 지도, 동영상 등

  • 정적(static), 동적(animated), 인터랙티브(interactive)

(사회과) 예비 교원의 AIㆍ디지털 역량

• 쿼토 Quarto

  • 마크다운 기반의 디지털 커뮤니케이션(저작) 도구

  • 대시보드 생성, 웹 배포 및 공유

• 오픈소스 프로그래밍 언어 R

  • 데이터사이언스 도구

  • 데이터의 수집, 정돈, 변형, 탐색, 분석, 모델링 도구

  • 정적, 동적, 인터랙티브 시각화

쿼토 Quarto

https://rstudio.github.io/cheatsheets/html/quarto.html

R과 데이터사이언스 프로세스

https://r4ds.hadley.nz/intro

데이터 대시보드

https://ivelasq.github.io/mortgage-dashboard/

프로그램 실행

Day 3: 탐색적 데이터 분석

대륙별 최대국(인구가 가장 많은 나라)이 소속 대륙 전체에서 차지하는 비중이 어느 정도이고 대륙별로 어느 정도의 차이가 있는지, 그리고 대륙별 최대국의 비중이 시간이 지남에 따라 어떠한 변화 양상을 보여주고 있고, 그러한 양상에 대륙별 차이가 있는지의 여부

• Data
• Graph
• Code

# A tibble: 1,704 × 6
   country     continent  year lifeExp      pop gdpPercap
   <fct>       <fct>     <int>   <dbl>    <int>     <dbl>
 1 Afghanistan Asia       1952    28.8  8425333      779.
 2 Afghanistan Asia       1957    30.3  9240934      821.
 3 Afghanistan Asia       1962    32.0 10267083      853.
 4 Afghanistan Asia       1967    34.0 11537966      836.
 5 Afghanistan Asia       1972    36.1 13079460      740.
 6 Afghanistan Asia       1977    38.4 14880372      786.
 7 Afghanistan Asia       1982    39.9 12881816      978.
 8 Afghanistan Asia       1987    40.8 13867957      852.
 9 Afghanistan Asia       1992    41.7 16317921      649.
10 Afghanistan Asia       1997    41.8 22227415      635.
# ℹ 1,694 more rows

gapminder |> 
  group_by(year, continent) |> 
  mutate(
    sum_cont = sum(pop),
    country_prop = pop * 100 / sum_cont
  ) |> 
  slice_max(country_prop) |> 
  ggplot() +
  geom_line(aes(x = year, y = country_prop, color = continent), linewidth = 1) +
  labs(x = "Year", y = "% of Population", color = "Continents") 

Day 4: 인터랙티브 지도 시각화

• Code
• Result

library(leaflet)
library(tidyverse)
library(spData)
library(sf)
data(world)
world <- st_as_sf(world)
wpp_2022 <- read_rds("wpp_2022.rds")
my_wpp <- wpp_2022 |> 
  filter(year == 2024)
world_data <- world |>
  left_join(my_wpp, join_by(iso_a2 == ISO2))

world_data <- world_data |> 
  filter(
    !is.na(TFR)
  )

bins <- c(0, 1.5, 2.1, 3, 4, 5, Inf)
pal <- colorBin("YlOrRd", domain = world_data$TFR, bins = bins)
labels <- sprintf("<strong>%s</strong><br/>%g",
  world_data$name_long, world_data$TFR) |> lapply(htmltools::HTML)

leaflet(world_data) |> 
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldTopoMap) |> 
  addPolygons(
    fillColor = ~pal(TFR),
    weight =  2, 
    opacity = 1,
    color = "white",
    dashArray = "3",
    fillOpacity = 0.6,
    highlightOptions = highlightOptions(
      weight = 5,
      color = "#666",
      dashArray = "",
      fillOpacity = 0.6,
      bringToFront = TRUE),
    label = labels,
    labelOptions = labelOptions(
      style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"),
      textsize = "15px",
      direction = "auto")
  ) |> 
  addLegend(
    pal = pal, values = ~TFR, opacity = 0.6, title = NULL,
    position = "bottomright"
  )

Day 5: 생성형 AI와 대시보드

• 생성형 AI 활용을 위한 R 래퍼 패키지

• 생성형 AI: OpenAI, Google, Moonshot

• 오픈 API

https://gemini.google.com/

사회과 예비교원을 위한 AIㆍ디지털 역량 강화
워크숍

• 일시 및 장소

  • 2024년 8월 5일(월)~9일(금) 오후 2~5시

  • 서울대학교 10동 103호

• 진행 인력

  • 강의 및 실습(지리교육과): 이상일, 김우형, 김세창

  • 효과성 평가(교육학과): 임철일, 고보경, 고준보

• 참가자: 8개 학과 총17명

  • 지리 10명

  • 사회, 역사, 윤리, 불어, 수학, 물리, 체육 각 1명

• 홈페이지: https://sangillee.snu.ac.kr/2024_AIEDAP/

https://rstudio.github.io/cheatsheets/html/quarto.html https://r4ds.hadley.nz/intro https://ivelasq.github.io/mortgage-dashboard/ https://gemini.google.com/