코딩 및 AI
AI를 교육에 통합하면 컴퓨터 과학 과정 등을 통해 코딩을 지원할 수 있습니다.
AI를 사용한 코딩 및 계산적 사고
교육자는 AI 기반 교육 관행을 컴퓨팅 사고의 네 가지 구성 요소인 추상화, 분해, 알고리즘적 사고 및 패턴 인식에 맞춰 모든 학습자의 코딩 활용 능력을 향상시키는 새로운 전략을 구현할 수 있습니다.
추상화: Minecraft Education을 사용하여 복잡성 간소화
추상화는 프로그래머가 복잡한 문제를 단순화하고 필수적인 측면에 집중할 수 있도록 해주기 때문에 코딩의 핵심 기술입니다. Minecraft Education은 학습자가 코드를 사용하여 가상 세계를 만들고 탐색할 수 있도록 하는 추상화 학습을 위한 훌륭한 도구입니다. 코드 블록을 사용하여 학습자는 추상적인 개념을 구체적인 결과에 적용하여 자신의 Minecraft 환경을 설계하고 조작할 수 있습니다. Minecraft Education은 Copilot Chat 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 병렬로 사용하여 학습자가 단계별 지침에서 논리를 설정하여 코드를 생성하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 게임에서 기본 제공되는 실습 학습 경험은 학습자를 위해 복잡한 아이디어를 세분화하여 코딩에 더 쉽게 접근할 수 있고 덜 위협적입니다. 학습자는 Copilot을 사용하여 Minecraft Education에서 아이디어를 구축하는 방법에 대한 사용자 지정되고 단순화된 지침을 생성할 수 있습니다.
분해: Microsoft MakeCode를 사용하여 문제 해결
분해는 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 분해하는 과정입니다. 블록 기반 코딩 환경인 Microsoft MakeCode는 이 기술을 가르치는 데 특화되어 있습니다. 학습자는 직관적인 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 솔루션을 하나씩 구성하여 복잡한 코딩 문제를 해결할 수 있습니다. 이 접근 방식은 코딩을 더 쉽게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 컴퓨터 과학에서 중요한 구조화된 문제 해결 사고 방식을 심어줍니다.
더 많은 작업을 수행할 준비가 된 학습자는 MakeCode에서 JavaScript 또는 Python 코딩 언어를 사용할 수 있습니다. MakeCode는 Minecraft Education에 내장되어 있기 때문에 학습자는 게임 내에서 자신의 지식을 빌드 프로젝트에 적용합니다. Copilot Chat Python 또는 JavaScript 코드를 분석하고 최적화를 위한 권장 사항을 만들어 학습자를 지원할 수 있습니다. 또한 교육자가 학습자가 생성한 코드를 평가하고 제안이나 피드백을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
알고리즘적 사고: 단계별 솔루션 만들기
알고리즘적 사고에는 문제에 대한 단계별 솔루션 개발이 포함됩니다. GitHub Copilot과 같은 AI 기반 코딩 도구는 학습자가 알고리즘 생성을 실험할 수 있는 대화형 플랫폼을 제공합니다. 학습자는 코드에 대한 즉각적인 피드백을 받으면 논리적 사고를 개선하고 알고리즘의 각 단계의 결과를 이해할 수 있습니다. 이 반복적인 학습 프로세스는 원하는 결과를 생성하기 위해 다양한 코딩 요소가 상호 작용하는 방식을 더 깊이 이해하도록 장려합니다.
패턴 인식: 추세 및 솔루션 식별
패턴을 인식하는 것은 데이터와 동작의 유사점과 차이점을 식별할 수 있도록 하는 코딩의 핵심입니다. Copilot Chat 방대한 데이터 세트를 분석하고 학습자가 수동으로 식별하기 어려운 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. Minecraft Education의 기본 제공 활동과 MakeCode의 프로젝트 연습을 통해 학습자는 패턴을 인식하고 적용하고 코드 디버깅 및 최적화를 위한 중요한 기술을 육성합니다.
Minecraft Education 코딩 질문 액세스 가능 파일에 대한 샘플 Copilot Chat 응답
학습자가 코딩 및 책임 있는 AI를 시작하도록 하는 한 가지 방법은 Minecraft Education의 Hour of Code: Generation AI를 사용하는 것입니다. aka.ms/HourofCode 세대 AI 활동에 대해 자세히 알아보세요.