초등학생을 위한 AI 도구 Best Site

AI와 코딩을 처음 접하게되는 초등학생을을 위한 AI도구들은 무엇이 있을까요?

전 세계 어린이들 및 한국의 어린이들이 좋아하는 AI 도구 사이트들을 소개해 볼까합니다.

 

※ 참고로 인기순위는 제외하겠습니다.

 

• Code.org: 이 웹사이트는 초등학생들을 대상으로 코딩 기초를 가르치는 교육자료를 제공합니다. 시각적으로 흥미로운 게임과 활동으로 코딩에 대한 이해도를 높일 수 있도록 돕습니다.(한국 - https://codeclubkorea.org/)

 

• Scratch: MIT에서 개발한 이 교육도구는 블록 코딩 방식을 사용해 초등학생들이 쉽게 코딩을 배울 수 있도록 돕습니다. 사용자는 쉽게 프로그래밍적 사고와 창의적 문제해결 능력을 기를 수 있습니다.(https://scratch.mit.edu/)

 

• 엔트리 (Entry): 엔트리는 코딩 교육 플랫폼으로, 초등학생부터 중·고등학생, 대학생 및 일반인까지 다양한 연령대와 수준의 학습자를 대상으로 합니다. 블록 코딩을 사용하여 프로그래밍을 배우기 쉽게 설계되어 있습니다.(https://playentry.org/)

 

• Google Teachable Machine: 이 웹사이트는 초등학생들에게 AI 개념과 머신러닝을 가르치는 도구입니다. 사용자는 카메라, 마이크 등의 입력 장치를 사용해 직접 모델을 학습시킬 수 있습니다.(https://teachablemachine.withgoogle.com/)

 

• 코딩몬스터 (Coding Monster) : 코딩몬스터는 코딩 교육을 위한 온라인 플랫폼으로, 초등학생들을 대상으로 합니다. 다양한 코딩 교육 콘텐츠를 제공하며, 쉽게 따라할 수 있는 교육 방식으로 코딩 교육을 제공합니다.(http://monstercoding.com/)

 

• 아이봇 (iBot): 아이봇은 AI를 활용한 코딩 교육 로봇으로, 초등학생들을 대상으로 합니다. 학습자는 블록 코딩 방식으로 프로그래밍을 하며, 로봇이 실제로 움직이면서 프로그램이 작동하는 것을 확인할 수 있습니다. 또한, AI 기술을 활용하여 로봇이 주변 환경에 맞게 움직이도록 제어할 수 있습니다.

 

• CodeSpark Academy: 이 앱은 5세 이상의 아이들을 대상으로 하는 코딩 교육용 앱입니다. 아이들은 쉬운 블록 코딩 방식을 사용해 게임과 스토리를 만들며 코딩에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

Code.Org와 스크래치,엔트리는 너무나 유명한 블록코딩 사이트 입니다. 전세계 어린이들이 즐겨찾는 사이트 이지요.

엔트리의 경우는 한국에서 만든 AI 블록 코딩 사이트로서 학생들이 많이 사용합니다.

 

이번 조사를 하면서 좀 흥미로운 사이트가 Google Teachable Machine 입니다.

 

Google Teachable Machine은 머신러닝 모델을 만들고 학습시킬 수 있는 무료 웹 기반 도구입니다.

이 도구를 사용하면 사용자는 비교적 쉽게 이미지, 소리, 모션과 같은 입력 데이터를 수집하고 레이블링하며, 그 데이터를 기반으로 간단한 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

 

Teachable Machine은 크게 3가지 기능을 제공합니다.

https://teachablemachine.withgoogle.com/

첫 번째는 이미지 분류입니다. Teachable Machine은 사용자가 제공한 이미지 데이터를 기반으로, 입력된 이미지가 미리 지정한 카테고리 중 어느 하나에 속하는지 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 수집하고 Teachable Machine에 학습시킨 후, 새로운 이미지가 고양이인지 개인지 분류할 수 있습니다.

 

두 번째는 소리 분류입니다. Teachable Machine은 입력된 소리 데이터가 미리 지정한 카테고리 중 어느 하나에 속하는지 분류할 수 있습니다. 이를 통해 소리가 "네", "아니요" 등의 단순한 음성 명령인지, 아니면 "행복한 노래", "슬픈 노래"와 같은 음악 카테고리인지 분류할 수 있습니다.

 

세 번째는 포즈 분류입니다. Teachable Machine은 웹캠으로 입력된 사용자의 동작을 인식하여, 미리 지정한 포즈 카테고리 중 어느 하나에 속하는지 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 팔을 뻗은 상태인지, 팔을 굽힌 상태인지 등의 동작을 분류할 수 있습니다.

 

Google Teachable Machine은 누구나 쉽게 접근할 수 있는 무료 도구이며, 머신러닝을 배우는 초보자들에게 많은 도움을 줄 수 있습니다. 단점으로는, Teachable Machine이 학습시킨 모델의 정확도는 상대적으로 낮을 수 있으며, 좀 더 복잡하고 정교한 머신러닝 모델을 만들려면 다른 머신러닝 프레임워크나 도구를 사용해야 한다는 점입니다.

 

마지막으로 Scratch와 Entry에 대해서 장단점을 비교해보겠습니다.

 

Scratch의 장점:

1. Scratch는 사용자 인터페이스가 직관적이며 쉽게 배울 수 있습니다.
2. 스프라이트, 배경, 블록, 음악 등 다양한 리소스가 풍부합니다.
3. 온라인 커뮤니티를 통해 다른 사용자들과 공유 및 피드백을 받을 수 있습니다.
4. 코딩 능력뿐만 아니라 창의성과 논리적 사고력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

Entry의 장점:

1. Entry는 블록 코딩뿐만 아니라 Python 등의 텍스트 기반 코딩도 지원합니다.
2. 프로젝트를 진행하는 과정에서 생각한 대로 만들기가 쉽습니다.
3. 다양한 하드웨어와 연결하여 사용할 수 있습니다.
4. 한글로 된 자료와 온라인 강의 등을 제공하여 국내에서 학습하기에 용이합니다.

Scratch의 단점:

1. Scratch는 블록 코딩만 가능하기 때문에 일부 사용자들에게는 제한적일 수 있습니다.
2. 고급 기능을 사용하고자 하는 경우 다른 프로그래밍 언어를 배워야 합니다.
3. 온라인 상에서만 사용할 수 있어 인터넷 연결이 필요합니다.

Entry의 단점:

1. Scratch에 비해 사용자 인터페이스가 복잡할 수 있습니다.
2. 커뮤니티가 Scratch에 비해 작아서 다른 사용자들과 소통하고 공유하는 기회가 상대적으로 적습니다.
3. 다양한 리소스가 Scratch에 비해 상대적으로 적습니다.

 

두 도구는 각각의 장단점을 가지고 있으며, 사용자가 학습 목적에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.