남궁선생

오랜만에 올해 고3 미적분 수업을 맡았습니다.교과서를 살펴보다가, 사이클로이드 함수를 단순히 위와 같은 미분 문제하나로만 제시되고 넘어가는 것이 아쉬웠습니다.사이클로이드 함수의 기하적인 의미를 보여줄 때 지금까지 알지오매스, 지오지브라, 데스모스를 이용하여 평면에서 움직이는 모습을 만들었었는데, 이번에는 3D로 구현하는 것을 목표로 했습니다.(tinkerCAD 를 이용)시뮬레이션을 위해 사이클로이드 곡선 모양의 미끄럼틀을 만듭니다.tinkerCAD 의 기본도구로는 구현에 어려움이 있고, 블록코딩 도구를 이용하면 됩니다.코드를 실행하면 한땀한땀 사이클로이드 곡선모양 미끄럼틀이 만들어집니다.시뮬레이션을 위해 직선 모양의 미끄럼틀과 나란히 세웁니다. 시뮬레이션 시작속도와 가속도 값을 그래프로 시각화할 수 있습..

2024.7.10학교에서 수업량유연화 기간에 [RSA암호학의 이해] 프로그램을 준비하며 만들었습니다. 예전에 수학대회 준비했던 것을 이용했는데, 지금은 그때와 달리 학생들의 동기부여가 적기 때문에 최대한 단순화 했습니다.오랜만에 학생들과 정말 즐겁게 활동했습니다^^한 번 도전해보세요https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScODGBOk7wMBQqTMo_0GBoR5cmEID_ihbewzv2GYQjm78Vbag/viewform?usp=sf_link아래는 chat gpt 가 작성해준 내용입니다.RSA 암호학이란? 현대의 디지털 보안 시스템에서 중요한 역할을 하는 암호화 방법입니다. RSA는 Ron Rivest, Adi Shamir, Leonard Adleman이라는 세 과학자..

2017부터 2021년까지 진행했던 수학 암호해결 대회. 얼렁뚱땅 급조해서 만들긴 했지만 개인적으로 참 즐겁게 진행한 대회이기도 하고, 학생들에게 이제 교내대회는 큰 의미는 없지만 학교자율교육과정으로도 진행해볼만한 활동이기에 수학 선생님들께 참고가 되지 않을까 해서 이 블로그에도 남겨봅니다. 그동안 수학대회라고 하면 대부분은 수학경시대회 처럼 수학문제 풀이에 초점이 맞춰져 있다. 그렇기 때문에 그냥 평소 수업시간에 수학 잘하는 학생들이 또 수상하게 되는 대회라 아쉬운 점도 있고 그냥 상 하나 만들어 주는 것 외에는 전혀 수학적으로도 아무런 의미가 없기에 새로운 대회를 만들어 보기로 했다. 학교 교과서에서 배우는 수학이 아닌 새로운 내용에 대한 것이면 좋겠다는 그리고 수학이 실제로 활용되고 있는 예시를 보..

2021학년도 2학기 온라인 공동교육과정으로 인공지능수학 과목을 개설하고 수업했습니다. 처음 가르치는 과목인지라 당연히 계획한 대로 진행되지 않았습니다. 일단 수업 중 8차시 분량으로 진행했던 유사도 단원의 수업 내용에 대해 틈틈이 써볼 계획입니다. 생긴지 얼마안된 생소한 이 과목을 맡을 선생님들께 조금이나마 참고가 되길 바랍니다. 유사도 : 유클리드 거리 처음 유클리드 유사도 개념에 대한 지도 계획을 세울 때는 이에 대한 코딩을 하지 않고 https://namgungyeon.tistory.com/15 에서 만들어 놓은 엑셀 자료를 사용해서 서로의 유사도만 분석해볼 계획이었습니다. 그런데 생각보다 맥북을 이용하는 학생도 있는 등 엑셀을 사용하기 어려운 학생들이 있어 유클리드 거리를 계산하는 프로그램을 직..

강원 교육과학정보원 수학과평가방법 직무연수, 6시간 강의안

지난 시간 유사도 분석기 자료를 수정하여 사용자를 기반으로 분류하는 것이 아니라 영화를 기반으로 유사도를 재 분류해보자. 개인별 영화선호도를 성분으로하는 데이터의 행렬을 전환하면 영화를 초점으로 한 데이터를 얻을 수 있다. 지난 수업과 마찬가지로 영화명을 1행과 1열로 하는 표를 만들어 영화별 유사도를 분석할 수 있다. 연수때 예시로 들 간단한 시연 용이었기에 영화를 13개만 선정했지만, 실제에서는 더 많은 항목에 대한 설문을 해서 자료를 모은다면 더 정교하게 유사도를 얻을 수 있을 것이다. 지난 시간에 다룬 사용자 기반의 유사도 분류는 과거 정보가 적은 사용자에 대해서 추천의 정확도가 떨어진다는 단점이 있는데 이렇게 콘텐츠를 기반으로 유사도를 분류하면 이런 점을 보완할 수 있다. 학기 초 다양한 학급의..

앞서 설명한 코사인 유사도를 기반으로해서 실제로 학생들 개인의 선호도를 분석해보는 수업을 계획했다. 학생들이 유튜브, 넷플릭스 등의 사이트 이용에 익숙하기에 학생들이 흥미도 가질 수 있고 인공지능 알고리즘의 수학적인 원리를 실제로 탐구해 볼 수 있는 아주 좋은 주제다. 근데 코사인 유사도를 가지고 이런 개인 선호도를 분석하고 분류하는 실습 수업을 진행하기는 어렵다. 왜냐면 자료의 성분이 많아질 수록 코사인 유사도를 계산하는데에는 많은 시간이 걸리기 때문이다. 어려운것은 아니고 단지 계산해야 할 것이 너무 많고 숫자도 너무 커진다. 그래서 내가 찾아 본 모든 인공지능 수학 교과서에는 손으로 계산해 볼 수 있는 아래 정도의 문제만을 다루고 있다. 이런 단순 계산 문제만 풀고 넘어간다면 학생들이 인공지능 수학..

고등학교 인공지능 수학수업자료3 단원II 텍스트 자료의 표현과 분류 - 텍스트 자료의 분류 이 단원은 인공지능을 이용하여 텍스트를 분류하는 수학적 방법을 이해함을 학습목표로 하고 있다. 벡터화한 두 개의 데이터(단어 또는 문장 또는 기타 자료 등) 의 유사한 정도를 수치화한 것을 유사도 라고 하는데 고등학교 인공지능 수학 교과에서는 보통 유클리드 거리, 코사인 유사도, 자카드 유사도 정도 를 다루고 있다. 교과서별 차이가 있는데 예를들어 미래엔 교과서의 경우 이 세 유사도를 모두 다루고 있으나, 천재교과서의 경우 유클리드 거리만 다룬다. 다루는 개념이 적다고 천재교과서가 안 좋다는 것은 아니다. 아마 인공지능 수학이 고등학교 1학년 수학 만 다루고 배울 수 있는 교과이기에 교과서를 집필하는 교수님과 선생..

지난 수업자료1(https://namgungyeon.tistory.com/10) 에서 만든 감정분석기의 감성사전을 업그레이드 해보자. [참고자료1] KNU 함국어 감성사전 http://dilab.kunsan.ac.kr/knu/knu.htm 딥러닝을 이용해, 표준국어대사전을 구성하는 각 단어의 뜻풀이를 분석하여 긍부정어를 추출하였다고 한다. KNU 한국어 감성사전 dilab.kunsan.ac.kr [참고자료2] Kaggle Data set https://www.kaggle.com/rtatman/sentiment-lexicons-for-81-languages Sentiment Lexicons for 81 Languages Sentiment Polarity Lexicons (Positive vs. Negati..

2021. 7. 23 강원교육청 인공지능 수학 교과 직무연수 강의 자료 강의ppt(https://drive.google.com/file/d/1sVlzCUQirPu6xR1zN1TR7aI0PMaz2K2D/view?usp=sharing) 2021학년도 2학기 부터 인공지능수학이라는 과목이 새롭게 만들어졌다. 수학교육과정에서는 실제 현상을 수학적으로 분석하고 문제를 해결하는 능력을 키우는 것을 주요 목표로 하고 있지만 대부분의 학교 수학 과목에서 수업을 하며 이런 목표에 다가가기란 현실적으로 굉장히 어렵다. 하지만 인공지능 수학 과목은 내용을 볼 때 실제 자료를 분석해 볼 수 있는 과목이라고 생각한다. 그래서 인공지능 수학 교과 직무연수 강의를 준비하며 실제로 수업을 해 본적은 없지만 내가 이 과목의 수업을 맡..