CIT는 학생의 과목, 현재 수준, 프로젝트와 대회 목표를 먼저 확인한 뒤 해당 영역을 지도할 수 있는 교육진과 수업 형식을 검토합니다.
이 페이지는 리더십과 수업 분야를 설명하며 모든 강사가 모든 과목·대회 경험을 갖췄다고 주장하지 않습니다. 실제 담당자, 현재 개설 여부와 역할은 상담에서 확인합니다.
게시일: 2026년 3월 12일 | 최종 수정: 2026년 8월 30일
두 경로가 함께 보일 때에는 국제학교 AI 교육·EC 포트폴리오를 먼저 안내하고 과고·영재고 AI 탐구를 별도 경로로 설명합니다.
CIT는 컴퓨터 과학 전공, 개발, AI·데이터 분석 또는 국제학교 과목 지도 경험을 학생 목표와 연결해 담당 교육진을 검토합니다.
단순히 언어 문법을 따라 쓰는 데 그치지 않고 학생이 문제를 분석하고 직접 설명할 수 있도록 수업 역할을 정합니다.
강사별 실제 전공·경력·가능 과목은 같지 않습니다. 상담에서 배정 후보의 관련 경험, 학생과 AI·멘토의 역할, 수업 형식과 현재 일정을 확인한 뒤 시작 여부를 결정합니다.
자료구조, 알고리즘, 그래프 이론과 동적 프로그래밍을 학생의 현재 수준에서 지도합니다.
USACO 공개 division은 학습 범위를 구분하는 기준으로 사용하며 참가 자격·승급·수상을 보장하지 않습니다.
머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 데이터 분석 프로젝트를 Python과 필요한 라이브러리로 지도합니다.
도구 이름보다 데이터 권한, AI 없는 기준선, 비교 실험, 오류와 한계 설명을 먼저 확인합니다.
AP CSA, AP CSP, IB Computer Science와 IGCSE Computer Science의 현재 공식 과목·평가 기준에 맞춰 개념과 연습을 지도합니다.
IA·Create performance task 등 평가 제출물은 학생이 직접 작성하며 허용된 피드백 범위를 넘지 않습니다.
USACO, KSEF, ACSL, KCSL, Congressional App Challenge와 Technovation 등은 해당 시즌 공식 자격·일정·AI 사용·제출 규정을 먼저 확인합니다.
온라인 지도는 참가 자격을 대신하지 않으며 학생이 코드·연구·발표의 핵심 저자여야 합니다.
1:1 개인 또는 1:n 소수 그룹에서 학생의 코드·실험 기록을 확인하고 다음 과제를 정합니다.
가능한 수업 인원과 시간은 담당 교육진·과정·학생 준비도에 따라 상담에서 확인합니다.
학생의 현재 수준, 학교 일정과 목표에 맞춰 코드 리뷰, 알고리즘 풀이, 실험표와 프로젝트 설계에 피드백합니다. 무엇을 바꿨고 왜 바꿨는지는 학생 기록으로 남깁니다.
학생이 직접 코드를 작성하고 프로젝트를 구현하며 문제 풀이와 발표를 연습합니다.
결과물의 학교·대회·대학 제출 가능 여부는 각 기관의 최신 규정을 별도로 확인하며 합격·점수·수상을 약속하지 않습니다.