초4~초5 · 권장 약 12시간(1:1 기준 6회) · 온라인·압구정 대면 1:1·1:n
Pygame 미니 게임 1개와 데이터 분석 노트북 1편을 완성하고 학생이 직접 설명합니다.
카카오톡 상담대상 학년
초4 ~ 초5
E1 이수 또는 동등 수준 · 영어 알파벳과 키보드 타이핑
권장 수업 시간
약 12시간(1:1 기준 6회)
회당 2시간, 소그룹은 1시간 50분 · 선택·심화에 따라 8~18시간, Python 자체 학습 포함
완성 결과물
Pygame 미니 게임 1개 · 데이터 분석 노트북 1편
학생 본인이 설명하고 발표
이후 경로
E3. 초등 첫 ML → 중등 M1
KOAI 등 대회는 이후 수준·관심에 따라 선택
E2를 마치면 학생은 시각 블록 기반에서 텍스트 기반 프로그래밍으로 전환합니다. 마우스로 블록을 끼우던 단계를 넘어, 키보드로 직접 코드를 타이핑하며 Python의 변수·조건문·반복문·함수를 자기 손으로 작성하는 수준에 도달하는 것이 목표입니다.
또한 Python 기초 문법과 데이터를 코드로 다루는 첫 경험을 함께 쌓습니다. 파일을 읽고 쓰고 CSV 데이터를 Pandas로 정리하고 Matplotlib으로 간단히 시각화하는 흐름을 직접 만들어 봅니다. 이 토대 위에서 E3의 첫 머신러닝과 중등 M1 학습으로 이어집니다.
E1 이수 또는 동등 수준의 AI 노출 경험, 그리고 영어 알파벳 인지와 키보드 타이핑이 필요합니다. E2는 Python 자체를 처음부터 가르치므로 다른 코스 대비 시간 비중이 큽니다. 아직 준비가 되지 않았다면 E1. 초등 AI 리터러시·첫 프로젝트로 토대를 먼저 다집니다.
기본 과정은 1:1 기준 2시간씩 6회, 약 12시간입니다. 아래 표의 24개 콘텐츠 단위는 회차마다 4개씩 순서대로 다룹니다. 온라인·압구정 대면, 1:1 개인·1:n 소수 그룹에 공통으로 적용하는 표준 진행안입니다.
핵심 도구: Python (Replit/Mu), Pygame, 후반 Pandas/Matplotlib 입문.
| 회차 | 시간 (1:1 기준) | 콘텐츠 단위 | 남기는 것 |
|---|---|---|---|
| 1회 | 2시간 | 단위 1~4 Python 기초 (변수, 입출력, 조건문) 반복문, 리스트, 딕셔너리 시작 |
인터랙티브 미니 프로그램 데이터 처리 미니 프로젝트는 다음 회차로 이어짐 |
| 2회 | 2시간 | 단위 5~8 반복문, 리스트, 딕셔너리 마무리 함수, 모듈 분리 시작 |
데이터 처리 미니 프로젝트 재사용 가능한 함수 라이브러리는 다음 회차로 이어짐 |
| 3회 | 2시간 | 단위 9~12 함수, 모듈 분리 마무리 Pygame으로 게임 만들기 시작 |
재사용 가능한 함수 라이브러리 미니 게임 1개는 다음 회차로 이어짐 |
| 4회 | 2시간 | 단위 13~16 Pygame으로 게임 만들기 마무리 파일 입출력, CSV 다루기 시작 |
미니 게임 1개 데이터 읽기·쓰기는 다음 회차로 이어짐 |
| 5회 | 2시간 | 단위 17~20 파일 입출력, CSV 다루기 마무리 Pandas 기초 (DataFrame, 필터링, 정렬) |
데이터 읽기·쓰기 데이터프레임 조작 노트북 |
| 6회 | 2시간 | 단위 21~24 Matplotlib 기초 시각화 학기말 발표 |
데이터 분석 노트북 1편 학생 선택 주제 미니 프로젝트 |
필수 결과물: 캡스톤
두 가지를 완성하고 학기말 발표에서 학생 본인이 무엇을 왜 그렇게 만들었는지 설명합니다.
과정 중에 남기는 기록
선택·심화와 시간 변동
필수 결과물은 캡스톤의 Pygame 미니 게임 1개와 데이터 분석 노트북 1편이고 표의 나머지 활동은 학생이 앞서갈 때 담당 선생님이 더하는 선택·심화입니다. 선택·심화를 얼마나 더하느냐에 따라 실제 수업 시간은 8~18시간 사이에서 달라집니다.
매 단계마다 직접 실행되는 결과물을 남깁니다. 인터랙티브 미니 프로그램, 재사용 가능한 함수 라이브러리, 데이터프레임 조작 노트북이 차곡차곡 쌓입니다.
Pygame으로 만든 미니 게임 1개와 데이터 분석 노트북 1편을 완성하고 학생이 직접 설명할 수 있는 학습 기록으로 남깁니다. 두 결과물은 기본 과정의 필수 결과물이며 어디에 기록할지는 아래 GitHub 계정 안내를 따릅니다.
E2의 성과는 Python 기초 문법과 데이터를 코드로 다룬 첫 경험, 그리고 학생이 무엇을 왜 그렇게 만들었는지 직접 설명할 수 있는 학습 기록입니다. 미니 프로그램, 함수 라이브러리, 게임, 데이터 분석 노트북이 여기에 들어갑니다. 대회나 학교에 제출할지는 그때의 공식 요강을 확인한 뒤 따로 정합니다.
Python
변수·조건문·반복문·함수를 직접 작성
Pandas
첫 데이터 분석 노트북
Pygame
미니 게임 1개
결과물 기록과 GitHub 계정
GitHub 이용약관은 만 13세 이상만 계정을 허용하며, 보호자 동의만으로 이 연령 제한이 풀리지는 않습니다. 그래서 E2에서는 GitHub 계정 개설을 공통 수업 절차나 기본 산출물로 두지 않습니다. 연령 조건을 충족하는 학생에게만 보호자 확인 뒤 GitHub 활동을 적용하고 그 전 학생의 결과물 기록 방식은 상담에서 안내합니다.
E2는 초등 과정의 가운데 단계입니다. E1에서 E2, E3로 이어지고 이후 중등 M1을 검토합니다. KOAI 같은 대회 응시는 이후 학생의 수준과 관심에 따라 선택하며 자격과 일정은 해당 시즌 공식 요강을 따릅니다. 전체 경로는 KOAI 커리큘럼 허브에서 볼 수 있습니다.
현재 코스
E2. 초등 Python + 데이터
블록 코딩 → 텍스트 코딩
E1을 이수했거나 그에 준하는 AI 경험이 있으면 됩니다. 영어 알파벳을 알고 키보드 타이핑이 가능하면 시작할 수 있습니다.
E2는 Python 자체를 처음부터 가르치기 때문에 비율적으로 시간 비중이 큽니다. 약 12시간은 1:1 기준 2시간씩 6회의 권장치이며 선택·심화를 얼마나 더하느냐에 따라 학생별로 8~18시간으로 달라집니다.
Python 기초(변수·조건문·반복문·함수)에서 시작해 Pygame 미니 게임 1개와 데이터 분석 노트북 1편을 완성하고 학기말에 발표합니다. 기본 과정은 1:1 기준 2시간씩 6회이고 표의 24개 콘텐츠 단위를 회차마다 4개씩 순서대로 다룹니다. 두 결과물이 필수이고 나머지 활동은 학생이 앞서갈 때 담당 선생님이 더하는 선택·심화입니다.
GitHub 이용약관은 만 13세 이상만 계정을 허용하며 보호자 동의만으로 이 제한이 풀리지는 않습니다. 그래서 E2에서는 계정 개설을 공통 절차로 두지 않습니다. 연령 조건을 충족하는 학생에게만 보호자 확인 뒤 GitHub 활동을 적용하고 그 전 학생의 결과물 기록 방식은 상담에서 안내합니다.
E3(초등 첫 ML)로 이어지고 중학교 1학년에 올라가면 M1 중등부 종합반으로 넘어갑니다. 대회 응시는 학생의 수준과 관심에 따라 그때 선택하며, KOAI 일정은 KOAI 대회 안내(https://citcoding.com/competitions/koai.html)에서 확인합니다.