주제탐구 및 과제연구 역량 함양
관심 분야를 바탕으로 탐구 주제를 설정하고
연구 문제를 구체화하며
체계적으로 탐구하는 능력을 기릅니다.
과제연구 히어로
AI를 활용해 학생 개별 주제로 주제탐구·과제연구를 수행하고, 각자의 관심 분야를 결과물로 완성하는 실습 교육
교육목표
관심 분야를 바탕으로 탐구 주제를 설정하고
연구 문제를 구체화하며
체계적으로 탐구하는 능력을 기릅니다.
생성형 AI와 디지털 도구를 활용하여
자료를 조사·분석하고
신뢰도 높은 정보를 선별하는 역량을 기릅니다.
탐구 결과를 보고서·발표·시각 자료 등으로
정리하며 자신의 생각을 논리적으로
전달하는 능력을 향상시킵니다.
추천대상
수업형태
시수별 커리큘럼
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교시
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주제
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활동
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내용
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|---|---|---|---|
| 1 | 연구 질문의 시작과 주제 발굴 | 진로 연계 탐구 주제 선정 및 아이디어 구체화 | 주변의 호기심에서 시작하는 쉬운 탐구 사례를 확인하고, AI와의 대화를 통해 내 진로와 관련된 탐구 아이디어를 구체화하여 주제를 확정한다. |
| 2 | AI 질문기술: 프롬프트 학습 | 효과적인 프롬프트 기술 습득 및 실습 | 구체적 상황과 목적을 담은 프롬프트 작성법을 배우고, 내 탐구 주제를 AI에게 설명하여 더 나은 연구 질문으로 고도화하는 실습을 진행한다. |
| 3 | AI 자료 탐색과 요약 기술 | AI 활용 기초 자료 조사 및 핵심 근거 수집 | 어려운 논문 대신 신뢰도 높은 뉴스나 웹 아티클을 AI를 활용해 요약하고, 내 주제를 뒷받침할 핵심 근거 자료를 수집하여 정리한다. |
| 4 | 정보 검증과 탐구 설계 | AI 정보 오류 검증 및 논리적 구조 설계 | AI가 준 정보 중 오류(할루시네이션)를 찾아내고, 탐구 보고서의 흐름(서론-본론-결론)에 맞춰 나의 생각을 논리적으로 구조화한다. |
| 5 | 나만의 탐구 결과물 제작 | AI 협업 결과물 제작 및 시각화 | 정리된 탐구 내용을 바탕으로 AI의 도움을 받아 탐구 보고서 초안을 작성하거나, 핵심 내용을 담은 카드뉴스/포스터 등의 시각 자료를 완성한다. |
| 6 | 탐구 데모데이와 최종 성찰 | 탐구 성과 발표 및 비판적 연구 태도 성찰 | 완성된 나만의 주제 탐구 결과를 발표하고 동료들과 피드백을 주고받으며, 미래 인재로서 가져야 할 비판적 탐구 태도를 내면화한다. |
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교시
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주제
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활동
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내용
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|---|---|---|---|
| 1 | 질문의 시작과 주제 고도화 | 연구 질문 원리 이해 및 탐구 주제 확정 | 본인의 관심사를 AI와의 대화로 구체화하여 내 진로와 관련된 탐구 아이디어를 확정하고, 목적 기반 프롬프트 작성을 통해 연구 질문을 고도화한다. |
| 2 | AI 자료 탐색과 요약 기술 | 신뢰도 높은 자료 수집 및 핵심 내용 요약 | 뉴스나 웹 아티클을 AI로 요약하여 주제를 뒷받침할 근거 자료를 수집하고, AI가 준 정보 중 오류(할루시네이션)를 찾아내는 검증 과정을 거친다. |
| 3 | 탐구 설계와 결과물 제작 | 탐구 내용 구조화 및 결과물 초안 완성 | 탐구 보고서의 흐름(서론-본론-결론)에 맞춰 내용을 구조화하고, AI의 도움을 받아 보고서 초안이나 카드뉴스 등 시각 자료를 구체적인 형태로 제작한다. |
| 4 | 탐구 데모데이와 최종 성찰 | 탐구 성과 공유 및 비판적 태도 내면화 | 완성된 나만의 주제 탐구 결과를 발표하고 동료 피드백을 주고받으며, 연구자로서 가져야 할 주도적인 탐구 태도와 디지털 시민성을 성찰한다. |
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교시
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주제
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활동
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내용
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|---|---|---|---|
| 1 | 주제 발굴과 질문의 기술 | 진로 맞춤형 주제 선정 및 탐구 질문 설계 | 나의 관심사와 진로를 AI와 매칭하여 탐구 주제를 선정하고, 효과적인 프롬프트 작성을 통해 AI를 연구 조수로 활용하여 탐구 질문의 수준을 높인다. |
| 2 | AI 정보 탐색 및 결과 제작 | AI 협업 자료 조사 및 탐구 결과물 시각화 | 웹 자료를 AI로 빠르게 요약·검증하여 핵심 근거를 마련하고, 이를 바탕으로 탐구 보고서의 핵심 내용을 카드뉴스나 포스터 등 가시적인 결과물로 구현한다. |
| 3 | 결과 공유와 연구자 성찰 | 탐구 결과 발표 및 연구 성과 최종 정리 | 완성된 탐구 결과물을 발표하여 성과를 공유하고, AI 시대에 필요한 비판적 정보 수용 태도와 연구자로서의 책임감을 다짐하며 프로젝트를 마무리한다. |