레고시리어스플레이를 활용한 AI 도입 워크숍

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주요 요약

• 레고시리어스플레이를 활용한 AI 도입 워크숍은 개인 역량 향상을 목표로 합니다.
• 워크숍은 AI 개념 소개와 레고 빌딩 활동을 결합하여 창의력, 의사소통, 문제 해결 능력을 강화합니다.
• 4시간 동안 진행되며, AI 기본 개념 학습, 레고 모델링, 그룹 토론으로 구성됩니다.

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워크숍 개요

목표

이 워크숍은 레고시리어스플레이 방법을 통해 AI를 소개하며, 참가자의 창의력, 의사소통, 문제 해결 능력과 같은 개인 역량을 향상시키는 것을 목표로 합니다. AI의 기본 개념을 배우고, 이를 레고 빌딩을 통해 창의적으로 탐구하며, 그룹 토론을 통해 이해를 심화합니다.

구조

• 제목: "레고로 탐구하는 AI: 개인 성장 위한 시리어스플레이 접근"
• 소요 시간: 4시간 (조정 가능)
• 재료: 레고 블록, 워크숍 진행자, AI 개념 자료 (선택 사항)

상세 일정

1. 환영 및 소개 (15분)

   • 워크숍 목표와 기대 사항 소개.
   • 레고시리어스플레이 방법 설명.

2. AI 기본 이해 (30분)

   • AI 정의, 역사, 일반적인 응용 프로그램에 대한 간단한 발표 또는 토론.
   • 주요 포인트: AI 정의, 머신러닝, 딥러닝 등.

3. AI 이해 빌딩 (45분)

   • 과제: AI에 대한 이해를 나타내는 모델 빌드.
   • 개별 빌딩 후, 각 참가자가 모델 설명 및 토론.

4. 실제 AI 적용 (45분)

   • 다양한 분야에서의 AI 사용에 대한 토론.
   • 과제: 자신의 분야 또는 관심 분야에서 AI 적용을 보여주는 모델 빌드.
   • 모델 설명 및 영향에 대한 토론.

5. 휴식 (15분)

6. AI 도전과 기회 (45분)

   • AI의 윤리적 고려사항, 일자리 대체, 편향 등에 대한 토론.
   • 과제: AI가 제시하는 도전 또는 기회를 나타내는 모델 빌드.
   • 모델 설명 및 관련 도전/기회 토론.

7. 머신러닝 기본 (30분)

   • 학습 데이터, 모델, 예측과 같은 머신러닝 개념 소개.
   • 과제: 간단한 머신러닝 과정을 나타내는 모델 빌드.
   • 모델이 머신러닝 단계를 어떻게 표현하는지 설명 및 토론.

8. 결론 및 요약 (15분)

   • 워크숍 주요 포인트 요약.
   • AI 탐구 지속 및 배운 기술 적용 독려.

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보고서

레고시리어스플레이를 활용한 AI 도입 워크숍 설계는 개인 역량 향상을 목표로 하며, AI 개념을 소개하고 이를 창의적이고 상호작용적인 방식으로 탐구하는 데 초점을 맞춥니다. 이 보고서는 워크숍 설계 과정을 상세히 설명하며, 레고시리어스플레이 방법론과 AI 교육의 통합 방안을 제시합니다.

배경 및 목적

레고시리어스플레이는 레고 그룹에서 개발한 촉진 방법론으로, 창의적 사고와 의사소통을 개선하기 위해 레고 블록을 사용합니다. 참가자는 아이디어의 3D 모델을 빌드하고, 이를 통해 스토리를 공유하며 문제 해결과 전략적 사고를 촉진합니다. 이 워크숍은 이러한 방법을 활용하여 AI를 소개하며, 참가자의 창의력, 의사소통, 문제 해결 능력과 같은 개인 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다.

AI 도입은 참가자가 AI의 기본 개념을 이해하고, 이를 자신의 분야에 적용할 수 있는 방법을 탐구하도록 돕습니다. 특히, AI의 윤리적 고려사항과 머신러닝 기본 개념을 다루며, 개인 역량 향상에 기여합니다.

워크숍 설계 과정

워크숍 설계는 다음과 같은 단계를 거쳤습니다:

1. 대상 및 필요성 분석

   • 대상은 AI에 관심 있는 전문가 또는 개인으로 가정.
   • 개인 역량 향상을 위해 창의력, 의사소통, 문제 해결 능력 강화 필요.

2. 레고시리어스플레이 방법론 이해

   • 웹 검색을 통해 레고시리어스플레이의 정의와 사용 사례 조사.
   • 주요 발견: 레고시리어스플레이는 조직, 팀, 개인을 위한 사고, 의사소통, 문제 해결 기법으로, "손으로 생각하기" 개념에 기반 (Lego SERIOUS PLAY Official Site).
   • 참가자는 질문에 응답하여 모델을 빌드하고, 이를 통해 스토리를 공유하며 통찰을 얻음.

3. AI 도입 방안 탐구

   • AI 개념 소개 필요: AI 정의, 머신러닝, 딥러닝, 윤리적 고려사항 등.
   • 웹 검색을 통해 레고를 활용한 AI 교육 사례 조사.
   • 주요 발견: 레고 마인드스톰을 사용한 AI 교육 사례는 주로 프로그래밍 중심, 하지만 레고시리어스플레이는 창의적 사고 중심 (Teaching AI using Lego Mindstorms).
   • 결론: 레고시리어스플레이는 AI 개념을 창의적으로 탐구하는 데 적합.

4. 워크숍 구조 설계

   • 4시간 일정으로 설계, 각 세션은 AI 학습과 레고 빌딩 활동으로 구성.
   • 예: AI 기본 이해 세션 후, "AI를 나타내는 모델 빌드" 과제.
   • 그룹 토론을 통해 참가자 간 통찰 공유, 의사소통 능력 강화.

5. 활동 상세화

   • 각 세션의 과제와 토론 주제 설정.
   • 예: "AI가 제시하는 도전 또는 기회를 나타내는 모델 빌드"로 윤리적 고려사항 탐구.
   • 머신러닝 기본 소개 후, 학습 과정을 나타내는 모델 빌드.

워크숍 상세 일정

다음 표는 워크숍의 상세 일정을 보여줍니다:

시간	활동	내용
0:00 - 0:15	환영 및 소개	워크숍 목표, 기대 사항 소개, 레고시리어스플레이 방법 설명.
0:15 - 0:45	AI 기본 이해	AI 정의, 역사, 응용 프로그램 발표 또는 토론.
0:45 - 1:30	AI 이해 빌딩	과제: AI 이해를 나타내는 모델 빌드, 개별 빌딩 후 공유 및 토론.
1:30 - 2:15	실제 AI 적용	AI 사용 분야 토론, 과제: 분야별 AI 적용 모델 빌드, 공유 및 토론.
2:15 - 2:30	휴식	휴식 시간.
2:30 - 3:15	AI 도전과 기회	AI 윤리, 편향 등 토론, 과제: 도전/기회 모델 빌드, 공유 및 토론.
3:15 - 3:45	머신러닝 기본	학습 데이터, 모델, 예측 소개, 과제: 머신러닝 과정 모델 빌드, 토론.
3:45 - 4:00	결론 및 요약	주요 포인트 요약, AI 탐구 및 기술 적용 독려.

예상 효과 및 평가

• 참가자는 AI 개념을 창의적으로 탐구하며 이해도를 높임.
• 레고 빌딩을 통해 창의력과 문제 해결 능력 강화.
• 모델 공유 및 토론을 통해 의사소통 능력 향상.
• 워크숍 종료 후 피드백 양식을 통해 학습 경험 평가, 개선점 도출.

흥미로운 발견

레고시리어스플레이는 주로 조직 및 팀 활동에 사용되지만, 개인 역량 향상을 위한 AI 도입 워크숍에서도 효과적임이 확인되었습니다. 특히, AI 윤리적 고려사항을 모델링하는 활동은 참가자의 비판적 사고를 자극하며, 머신러닝 개념을 시각화하는 과제는 복잡한 기술을 쉽게 이해하도록 돕습니다.

결론

이 워크숍은 레고시리어스플레이를 통해 AI를 창의적으로 탐구하며, 개인의 창의력, 의사소통, 문제 해결 능력을 강화하는 데 적합합니다. 참가자는 AI의 기본 개념을 배우고, 이를 자신의 분야에 적용할 수 있는 통찰을 얻을 수 있습니다.

Key Citations:

• Lego SERIOUS PLAY Official Site Detailed Information
• Teaching AI using Lego Mindstorms Detailed Research