나날이 발전해 가는 정보 기술을 아이들에게 더욱 효과적으로 가르치기 위해서는 데이터 과학에 대해서도 가르쳐야 한다는 생각을 가진 정보 선생님들이 많이 계실 텐데요. 이제는 학교에서 교육과정을 조정하면서 데이터 과학의 중요성에 대해 들을 정도로, 정보 교사만의 생각이 아닌 모두의 생각이기도 합니다.
아직 2025 교육과정이 학교에 들어오진 않았지만, 과학 교과와 융합한 수업, 파이썬으로 데이터 시각화를 하면서 데이터 분석까지 학습하는 수업, 피지컬과 접목하여 데이터를 직접 수집하면서 분석까지 이끄는 수업까지…
정보 혹은 인공지능 수업 시간과 프로그래밍 시간에 데이터 과학을 접목하려는 다양한 수업 사례를 어렵지 않게 들을 수 있습니다.
이번 정보쿠키에서는 학교 안에서 데이터 과학에 대한 인식 변화가 아닌 시야를 조금 더 넓혀서 교외 활동으로 학생들이 참여하면 좋은 데이터 분석 대회들을 소개해 드리고, 실제로 연관된 대회에 참가한 학생의 사례를 소개해 드리려고 합니다.
교육 공공데이터 분석활용대회
○ 참가 신청 기간: 2024. 4. 8.(월) ~ 5. 31.(금)
○ 분야별 참가 대상(학생부): 2014~2006년 출생, 초등 4~6학년, 만 10~18세
○ 응시 분야: 데이터 분석, 아이디어 기획
교육 공공데이터 분석활용대회는 현재 접수 중입니다. 실제로 데이터 분석하는 분야와 아이디어를 기획하는 분야로 나누어져 있습니다. 데이터 분석이 익숙하지 않은 학생들은 아이디어 기획 분야로 도전해 보는 것도 좋지 않을까요? 저도 학생들에게 소개해서 대회에 참가하려고 합니다~^^
1차 지필 평가 끝나고 학생들과 대회에 참가해 보면 결과와 상관없이 아이들에게 좋은 경험과 추억을 만들어 줄 수 있을 것 같습니다.
소개해 드린 대회와는 다른 대회이지만 실제로 대회에 참가했던 졸업생의 소감을 같이 전합니다. 소감을 전달해 준 학생은 현재 대학교 1학년이고, 고등학교 2학년 때 대회에 참가했던 소감을 적어 주었습니다.
[참여 소감] 우주전파재난 예측 AI 경진대회
안녕하세요. 우주전파재난 예측 AI 경진대회에 참가했던 경기과학고 39기 고경민입니다.
배유한, 박종경 학생과 같이 팀을 꾸려 대회에 참여했습니다.
우주전파재난 예측이라는 분야에 대해서 들어본 적은 있었지만 실제로 재난을 예측해 보기 위해서는 개념을 확실하게 알 필요가 있었습니다. 그래서 대회에서 제공된 데이터셋의 column에서 해석이 안 되는 내용을 인터넷에서 찾아보며 팀원과 데이터셋의 정확한 의미부터 같이 공부했습니다.
해당 column에 해당하는 우주전파재난 지식에 대해서 공부한 후에는 데이터 해석을 어떻게 할지 감을 잡을 수 있었는데 각 column의 데이터들이 어떤 관계를 갖고 있는지 정석적으로 분석할 수 있었고 이를 바탕으로 데이터 분석의 가닥을 잡았습니다. 데이터의 특성을 고려하며 전처리, 학습 방법을 논의했으며 논의한 결과를 토대로 예측을 하기 위한 적절한 방식을 선택했습니다.
Domain 지식 학습, data analysis(include preprocessing), prediction with AI part로 나누어서 진행했는데 팀원들과 같은 기숙사에서 붙어 지냈기에 서로를 잘 이해하고 있어서 각자 알맞은 part를 정하기 수월했던 것 같습니다. 대회 기간이 정해져 있었고, 학교생활과 병행해야 했기 때문에 대회에 사용할 수 있는 시간이 많지는 않았습니다. 대회를 준비하기 이전에는 우주전파재난에 대한 개념을 깊이 있게 알지 못했고, 정해진 시간 안에 모든 과제를 수행하여 결과를 도출해 내기 위해서는 협업이 필수적이었습니다.
대회의 마지막 날, AI model의 평가 지표였던 accuracy 값이 계속해서 바뀌었는데, preprocessing, model structure 등을 계속해서 변경하며 가장 좋은 설정값을 찾으려 했습니다. 이 문제는 저희 팀 외에 다른 팀에서도 accuracy 값이 계속 변하는 문제가 있었기 때문에 대회의 순위가 결괏값에 따라 계속해서 변동이 있었습니다.
마감 직전까지 최적의 설정값을 찾기 위해 계속해서 수정하였고, 결론적으로 가장 좋은 값을 가지는 결과물을 제출하였습니다. 하지만 마감 30분 전까지 제출했을 때 본선 진출이라는 조건을 충족하지는 못하여서 정말 아쉽게 본선 진출에 실패하였습니다. 결론적으로는 본선 진출에 실패하였지만 ‘경진대회’라는 말에 걸맞은 치열한 경쟁을 제대로 경험해 보며, 그 과정에서 느낀 짜릿함과 실망감을 바탕으로 한 단계 성장할 수 있게 되었습니다.
본선에 진출하지 못한 것은 정말 아쉬웠지만, 대회를 진행하면서 그동안 학습했던 AI 관련 서적에서 배울 수 없었던 내용을 깊이 있게 배울 수 있어 정말 유익했고, ‘경쟁’이라는 상황이 있었기에 대회를 조금 더 적극적이고, 재밌게 수행할 수 있었던 것 같습니다. 지금도 많은 유형(domain)의 AI 경진대회가 나오고 있는데 관심이 있으시다면, 적극적으로 참여해 보는 것을 추천합니다.
순위가 나오는 대회이기 때문에 ‘시간을 쏟아부었는데 대회에서 의미 있는 결과를 얻지 못하지 않을까?’라는 걱정이 있을 수 있습니다. 이런 생각을 하고 있다면 대회 참여를 권하지는 않습니다. 당연히 참가하는 데에 제한이 있고, 우승하는 데 의미가 있는 대회라면 그만큼 치열한 것이 당연하다고 생각합니다. 이렇게 가치가 분명한 task를 다루는 대회라면 꼭 우승하지 않아도 시간을 들인 만큼의 의미 있는 경험과 배움을 얻어갈 수 있습니다.
우리는 아직 완성 단계가 아닌 무언가를 배우고 완성에 다가가기 위한 과정을 밟고 있는 학생들이기에 실패해도 괜찮으니 마음 편하게 도전해 보면 좋겠습니다. 곧 있으면 사라지는 학생 신분을 마음껏 활용하기를 추천합니다 :)