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대만 신주시, 초등 AI 교육 선도적 성과 거둬
대만 초등학교 인공지능 교육 프로그램 도입 및 성과
대만 교육부가 추진하는 '초중고 인공지능 교육 프로그램'에 따라 신주시의 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>자이희 국민소학</u>과 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>네이후 초등학교</u>가 적극 참여하여 각 학교의 특성을 살린 AI 교육과정을 개발하고 풍성한 교육적 성과를 거두었다. 이들 학교는 학교 자체 커리큘럼, 다학제적 교육, 실습 위주 학습을 결합하여 학생들이 인공지능의 기본 개념부터 실제 적용까지 폭넓게 경험하도록 했다.
자이희 초등학교의 '비행' 테마 AI 교육 모델
<u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>자이희 국민소학</u>은 학교의 특색인 '비행'을 핵심 개념으로 삼아 교육부의 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>'AI와 친구 되기' 교재</u>를 활용했다. 이 학교는 '기초 모듈, 핵심 모듈, 확장 모듈'로 체계적인 커리큘럼을 구성하여 학생들이 인공지능의 기본 개념에서 출발하여 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>지도 학습</u> 및 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>비지도 학습</u>을 점진적으로 이해하도록 지도했다. 특히, <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>종이비행기</u>를 탐구 주제로 삼아 데이터 분류, 군집화, 모델 훈련을 진행하며 추상적인 기계 학습 개념을 학생들이 직접 관찰하고 조작할 수 있는 학습 과정으로 전환했다. 고학년 심화 모듈에서는 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>micro:bit</u>와 사물 인터넷(IoT)을 연계하여 AI 판단 결과가 실제 장치 반응으로 나타나는 것을 학생들이 직접 확인하며 학습 이해도와 참여도를 높였다.
네이후 초등학교의 실감형 AI 학습 과정
<u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>네이후 초등학교</u>는 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>'AI와 친구 되기' 교재</u>를 핵심으로, <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>Egame 플랫폼 '스마트 아일랜드'</u>의 관련 문제 풀이를 병행했다. 학생들은 Quick Draw 게임을 통해 인공지능의 이미지 판단 원리를 경험하고, 실제 분류 작업을 수행하며 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>자료 주석</u>과 모델 학습의 연관성을 이해했다. 또한, Code.org 웹사이트의 '해양 인공지능' 단원을 활용하여 상황별 임무를 통해 지도 학습 모델 훈련 결과와 그 판단 근거를 구분하며 AI 의사결정 과정에 대한 이해를 심화했다. 모든 과정은 <u style='text-underline-offset: 1px; text-decoration: underline; text-decoration-color: yellow;'>인차이왕(因材網)</u>을 통한 통합 평가로 마무리되어 학생들의 인공지능 관련 학업 지식 및 개념 이해도를 확인했다.
*출처: 蕃新聞 (2026-03-07)*