대학 지원 연구 근거 · 이해와 독립적 기여 · 서울 강남·온라인
프로젝트 과정학생이 만든 결과물과 기록이 남는 과정입니다.
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트
고등 9-12학년: AI 제품 기획과 사용자 문제, 모델 평가 지표와 오류 비용, AI 제품의 사업성...
이 과정의 출처표시된 대학과 연구실 이름은 공개 프로젝트나 자료를 만든 곳을 알려 줍니다. 수업은 CIT가 독립적으로 설계했으며 해당 기관의 공식 수업이나 제휴·보증 과정이 아닙니다.
- MIT수업에서 쓰는 도구
- Stanford University수업에서 쓰는 도구
- 상담과 레벨 확인 무료
- 압구정 교실 또는 온라인
- 개별 수업 또는 소규모 그룹
- 학원 등록번호 11882호
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 과정은 어떤 준비도의 학생에게 맞나요?
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 과정은 고등 9-12학년 학생을 위한 수업입니다. AI 제품 기획과 사용자 문제, 모델 평가 지표와 오류 비용에 관심 있는 학생에게 잘 맞으며 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 진행할 수 있습니다. 수업 결과물은 데이터 탐색 노트북과 지표 결정 메모, App Inventor MVP와 사용자 시험 기록, 캡스톤 저장소와 데모·피치 자료입니다.
MIT App Inventor·Stanford NLP 도구로 수업합니다. MIT·Stanford에서 만든 도구입니다.
사용자의 불편과 현재 대안을 적어 AI가 필요한 부분부터 가리고 Jupyter 노트북에서 합성·공개 데이터로 규칙 기준선과 작은 분류기를 네 칸 오류표(혼동행렬)로 비교합니다.
App Inventor로 핵심 흐름 하나만 담은 첫 제품(MVP)을 만들어 사용자 시험을 하고 Stanza로 한국어를 분석하며 편향과 비용, 연령에 맞는 안전 정책을 점검합니다.
캡스톤에서는 평가 결과와 사업성 판단을 근거로 출시·제한 시범·반복·중단 가운데 하나를 결정하고 데모와 피치로 발표합니다.
그다음 새 질문을 세우거나 기능·모형·화면·해법을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 출처 연구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
Google 로그인이 필요하며 기존 계정 권한에 따라 접근할 수 있습니다.
아이가 AI 수업을 흥미롭게 잘 들었습니다. 덕분에 알찬 방학을 보낸 것 같아요. 세심하게 지도해 주셔서 감사합니다.
- 대상 연령
- 고등 9-12학년
- 관심 과목
- AI·데이터같은 과목 보기
- 과정 유형
- 정규·프로젝트 과정
- 수업 방식
- 온라인 또는 압구정 오프라인 · 개별 또는 소규모 그룹
- 수업 언어
- 한국어 기본, 영어 자료 지원
- 교육과정 상태
- 수업 준비 완료모든 학습 항목에 근거, 풀이 예시, 실습과 튜터 진행 안내가 있어 CIT 수업 준비 기준을 충족합니다.
공개 연구를 읽고 학생 고유의 프로젝트로
학생은 주제에 맞는 공개 자료를 읽고 아이디어를 재현한 뒤 자기 질문, 기능이나 실험을 더합니다.
이 과정이 읽는 자료를 만든 곳은 MIT, Stanford University입니다. 대학명은 자료의 출처일 뿐 소속이나 후원을 뜻하지 않습니다.
- MIT수업에서 쓰는 도구
- Stanford University수업에서 쓰는 도구
아이에게 어떻게 설명하면 좋을까요?
AI 제품 기획과 사용자 문제, 모델 평가 지표와 오류 비용 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
어떤 관심을 보이는 학생에게 맞나요?
- AI 제품 기획과 사용자 문제
- 모델 평가 지표와 오류 비용
- AI 제품의 사업성 판단
학생은 무엇을 완성하나요?데이터 탐색 노트북과 지표 결정 메모, App Inventor MVP와 사용자 시험 기록, 캡스톤 저장소와 데모·피치 자료
우리 아이에게 맞을까요?
AI 시스템을 이해하고 만들고 확인하거나 책임 있게 활용하려는 학생에게 잘 맞습니다.
필요한 수학·과학·코딩 수준은 짧은 상담과 예제로 확인합니다.
처음 시작하는 학생은 안내된 작은 예제로 시작합니다.
출처, 방법, 한계를 자기 말로 설명할 준비가 필요합니다.
무엇을 배우나요?
- 사용자 문제와 현재 대안, 성공 기준을 정리하고 AI가 필요한 부분과 규칙이나 사람 판단이 나은 부분을 나눕니다.
- 혼동행렬의 네 칸을 직접 계산하고 잘못 잡은 오류와 놓친 오류 중 제품에 더 비싼 쪽을 기준으로 지표를 고릅니다.
- 전체 평균과 하위 그룹, 경계 입력의 오류를 따로 재고 사용 조건과 위험을 모델 설명서(모델 카드)에 적습니다.
- 학생용 AI 제품의 허용 입력·거절·사람 도움 규칙을 정책으로 쓰고 실제 동작과 맞는지 점검합니다.
- MIT수업에서 쓰는 도구
- Stanford University수업에서 쓰는 도구
수업은 어떤 순서로 진행되나요?
- 1문제와 실행 준비
사용자 문제와 AI가 필요한 부분을 정하고 Jupyter 노트북 실행과 팀 역할·결정 기록을 준비합니다.
- 2데이터와 머신러닝 기초
데이터를 탐색해 메모로 정리하고 규칙 기준선과 작은 분류기를 혼동행렬과 지표로 비교합니다.
- 3AI 제품과 한국어 응용
App Inventor MVP로 사용자 시험을 하고 Stanza 한국어 분석과 의사결정 트리로 가치·비용·위험을 따집니다.
- 4모델 심화와 책임
작은 신경망의 성능 향상과 비용을 비교하고 하위 그룹 오류와 위험을 모델 카드로 정리합니다.
- 5다면 평가와 학생 안전
여러 시스템을 mini-HELM 방식으로 정확성·안전·지연·비용에서 비교하고 학생용 AI의 안전 정책을 점검합니다.
- 6사업 의사결정과 캡스톤
기회·고객·가치·비용으로 사업성을 판단하고 캡스톤을 검증해 출시 결정을 내린 뒤 데모와 피치로 발표합니다.
의미 있는 근거는 무엇인가요?
데이터 탐색 노트북과 지표 결정 메모, App Inventor MVP와 사용자 시험 기록, 캡스톤 저장소와 데모·피치 자료.
입학사정관이 이 작업에서 확인할 수 있어야 할 것
MIT App Inventor·Stanford NLP 도구로 수업합니다. MIT·Stanford에서 만든 도구입니다.
학생은 그 도구로 기능·모형·화면을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다. 지원서나 면접에서는 쓴 도구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
여기 적힌 이름은 이 과정이 출발점으로 삼은 공개 프로젝트를 누가 만들었는지 알려 줍니다. 입학사정관이 보는 근거는 학생이 이해한 내용과 직접 한 일입니다.
어떤 자료를 검토했나요?
- AI4K12 Grade Band Progression Charts
- CSTA K-12 Computer Science Standards: Artificial Intelligence
- UNESCO AI Competency Framework for Students
카탈로그 검토일: 2026-09-30
- MIT수업에서 쓰는 도구
- Stanford University수업에서 쓰는 도구
학부모가 검색하고 상담 전에 묻는 질문
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 과정은 어떤 준비도의 학생에게 맞나요?
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 과정은 고등 9-12학년 학생을 위한 수업입니다.
AI 제품 기획과 사용자 문제, 모델 평가 지표와 오류 비용에 관심 있는 학생에게 잘 맞으며 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 진행할 수 있습니다.
수업 결과물은 데이터 탐색 노트북과 지표 결정 메모, App Inventor MVP와 사용자 시험 기록, 캡스톤 저장소와 데모·피치 자료입니다.
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 과정은 온라인·압구정 오프라인 및 개별·소규모 그룹 수업이 가능한가요?
네. 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업과 소규모 그룹 수업을 운영합니다. 준비도 상담에서 과정별 가능한 방식과 시작점을 확인합니다.
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 과정을 시작하려면 미리 배운 내용이나 코딩 경험이 필요한가요?
필요한 수학·과학·코딩 수준은 짧은 상담과 예제로 확인합니다. 처음 시작하는 학생은 안내된 작은 예제로 시작합니다. 출처, 방법, 한계를 자기 말로 설명할 준비가 필요합니다.
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트에서 아이는 무엇을 만들거나 연습하나요?
핵심 결과물은 데이터 탐색 노트북과 지표 결정 메모, App Inventor MVP와 사용자 시험 기록, 캡스톤 저장소와 데모·피치 자료입니다.
선택한 이유, 시험한 결과, 받은 의견, 한계도 연령에 맞는 말로 함께 기록합니다.
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트에서 대학 연구를 이해한 과정을 지원서에 어떻게 설명하나요?
MIT App Inventor·Stanford NLP 도구로 수업합니다. MIT·Stanford에서 만든 도구입니다.
학생은 그 도구로 기능·모형·화면을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다. 지원서나 면접에서는 쓴 도구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 수업 횟수와 수강료는 어떻게 확인하나요?
학생의 현재 준비도, 목표, 수업 장소, 수업 인원과 운영 가능 시간을 확인한 뒤 과정 계획을 제안합니다. 상담과 레벨 확인은 무료이며 등록 전에 수강료를 안내합니다.
언제 시작하는 것이 좋을까요?
정해진 개강 월은 없습니다. 학생의 학기 일정과 현재 준비도, 가능한 시간을 확인한 뒤 어느 지점부터 시작할지 알려 드립니다.
초기의 단순한 아이디어를 'AI 토론 도구'라는 방향까지 확장해 주신 점이 정말 좋았습니다. 아이가 원래 토론과 사회 이슈에 관심이 많은데, 그 관심사와 프로젝트가 자연스럽게 연결되니 완성도와 차별성이 훨씬 커질 것 같습니다.
준비도를 확인한 뒤 과정을 선택하세요
CIT가 연령, 관심 과목, 현재 준비도에 따라 가까운 과정과 비교해 드립니다.