CIT 코딩 학원의 AI 교육은 AI 도구 사용법이 아닌, AI가 작동하는 원리를 이해하고 직접 설계하는 역량을 키우는 데 집중합니다. AI 리터러시(기초 이해) → 데이터 분석 → 머신러닝 모델 구현 → AI 프로젝트 설계의 4단계 커리큘럼으로 초등학생부터 고등학생까지 수준별 학습이 가능합니다. 단순히 AI 도구를 사용하는 것이 아니라, 데이터를 수집하고 분석하며, 모델을 설계하고 평가하는 전 과정을 직접 경험합니다. AI 시대에 필요한 비판적 사고력, 데이터 리터러시, 창의적 문제 해결 능력을 체계적으로 훈련합니다. 압구정역 도보 5분, CIT에서 AI의 본질을 배우세요.
게시일: 2026년 3월 12일 | 최종 수정: 2026년 3월 12일
AI 교육은 초등 3~4학년부터 시작할 수 있습니다. 이 시기의 학생들은 논리적 사고의 기초가 형성되기 시작하며, AI가 일상에서 어떻게 작동하는지 이해할 수 있는 인지 능력을 갖추고 있습니다. CIT에서는 초등 저학년을 위한 AI 리터러시 입문 과정에서 코딩 없이도 AI 개념을 체험할 수 있는 활동을 제공합니다.
중학생부터는 Python을 활용한 데이터 분석과 기초 머신러닝을 학습하며, 고등학생은 본격적인 AI 프로젝트 설계와 대회 준비로 이어집니다. 학생의 나이와 수준에 맞춰 단계적으로 진입할 수 있도록 레벨 테스트를 통해 최적의 과정을 안내합니다.
AI란 무엇인가, AI의 역사와 원리, 일상 속 AI 사례를 탐구합니다. 코딩 없이도 AI 개념을 이해하고, AI에 대한 비판적 시각을 형성합니다. 초등 3~4학년부터 시작 가능합니다.
Python과 Pandas를 활용해 실제 데이터를 수집, 정제, 시각화하는 과정을 학습합니다. 데이터에서 패턴을 발견하고 의미 있는 인사이트를 도출하는 능력을 키웁니다.
지도 학습, 비지도 학습, 분류와 회귀의 개념을 이해하고, scikit-learn을 활용해 실제 머신러닝 모델을 구현합니다. 모델의 정확도를 평가하고 개선하는 과정을 경험합니다.
학생이 관심 있는 주제를 선정하고, 데이터 수집부터 모델 설계, 결과 발표까지 전 과정을 수행합니다. 포트폴리오로 활용 가능하며, KSEF 등 대회 출전과 입시 EC 활동으로 연결됩니다.
AI 교육은 단순한 기술 학습이 아닙니다. 데이터 분석 과정에서 통계와 수학적 사고를 훈련하고, 모델 설계 과정에서 논리적 추론과 과학적 방법론을 체득합니다. 이러한 역량은 수학, 과학, 정보 교과 성적 향상에 직접적인 도움이 됩니다.
입시 측면에서도 AI 프로젝트 경험은 강력한 차별화 요소입니다. 국내 대학의 SW·AI 특기자 전형, 국제학교 학생의 미국 대학 입시(EC 활동, 에세이 소재), 자기소개서와 포트폴리오에서 AI 프로젝트 경험은 학생의 탐구 능력과 열정을 보여주는 핵심 자료가 됩니다. KSEF, Technovation Girls 등 AI 관련 대회 수상 경력은 입시에서 큰 강점이 됩니다.
CIT 학생들은 다양한 AI 프로젝트를 직접 설계하고 구현하고 있습니다. 초등학생이 Teachable Machine으로 분리수거 AI 분류기를 만든 사례, 중학생이 Python으로 날씨 데이터를 분석해 미세먼지 예측 모델을 구현한 사례, 고등학생이 자연어 처리(NLP) 기반 감성 분석 프로젝트를 수행해 KSEF에 출전한 사례 등이 있습니다. 이러한 프로젝트 경험은 학생의 포트폴리오가 되고, 대학 입시에서 차별화된 경쟁력을 제공합니다.
초등 3~4학년부터 AI 리터러시 기초 과정을 시작할 수 있습니다.
기초 단계에서는 코딩 없이 AI 개념을 학습하지만, 심화 단계에서는 Python을 활용합니다.
생성형 AI 도구를 활용하되, AI의 원리를 이해하고 비판적으로 평가하는 능력을 키웁니다.
데이터 분석, 통계, 논리적 사고 훈련이 수학·과학 학습에 긍정적 영향을 줍니다.
이미지 분류, 자연어 처리, 데이터 시각화, 추천 시스템 등 학생 관심 분야와 연결된 프로젝트를 수행합니다.
KSEF, Technovation Girls, CAC, AI 해커톤 등에 참가할 수 있습니다.
AI 교육, 어디서부터 시작해야 할지 고민이신가요? 레벨 테스트와 무료 상담을 통해 우리 아이에게 맞는 AI 학습 경로를 설계해 드립니다.