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강의 3개 | 프로젝트 2개

학습 단계 (5)

1. STEP 1 강의

   강의 AI 성능을 좌우하는 데이터! 학습데이터 변환 실무 가이드
2. STEP 2 강의

   강의 AI와 보안 이해하기
3. STEP 3 강의

   강의 인공지능 시대를 말하다
4. STEP 4 프로젝트 22일 과정

   프로젝트 AI 활용 기부 프로젝트 기획 및 홍보 지원

   <p><strong>1. 프로젝트 배경 및 문제 의식</strong></p><p>기부 프로젝트는 좋은 뜻만으로 완성되지 않습니다. 지원 대상에게 필요한 것이 무엇인지 확인하지 않거나, 물품의 종류와 수량, 모집 방법, 검수 기준, 전달 절차가 구체적이지 않으면 실제로 활용하기 어려운 기부가 될 수 있습니다. 기획 내용과 다른 홍보 문구를 사용하거나 확인되지 않은 효과를 강조하면 참여자의 신뢰도 얻기 어렵습니다.</p><p>AI에게 단순히 “기부 프로젝트를 기획해 줘”라고 요청하면 수혜 대상의 상황을 임의로 만들거나, 제공된 자료에서 확인할 수 없는 기관·절차·성과가 포함될 수도 있습니다. 따라서 AI를 활용하기 전에 기부 목적과 수혜 대상, 지원 규모와 제약 조건을 구체적으로 정의하고, AI가 생성한 결과를 제공 자료와 비교하여 검토해야 합니다.</p><p>본 프로젝트에서는 교육용으로 제공된 기부 프로젝트 자료를 바탕으로 목적·대상·규모·자원·일정·역할을 구조화합니다. 이후 AI 기획 프롬프트를 설계하고 결과를 평가·개선하여, 기획 내용과 일치하는 홍보안을 완성합니다.</p><p>대표 수행 사례는 교육 지원이 필요한 청소년 30명에게 학습용품 30세트를 전달하는 물품 기부 프로젝트 <strong>‘배움상자 30’</strong>입니다.</p><p></p><p><strong>2. 프로젝트 목표 및 학습자의 역할</strong></p><p>학습자는 <strong>기부 프로젝트 기획팀</strong>이 되어 총 10개의 미션을 수행합니다.</p><p>먼저 제공된 자료에서 지원 필요와 수혜 대상, 기부 목적과 규모를 파악하고 프로젝트 요구사항을 정의합니다. 이후 물품·수량·일정·역할·승인·접수·검수·전달·결과 공개에 필요한 요소를 구조화합니다.</p><p>구조화한 자료를 바탕으로 AI 기획 프롬프트를 설계하고, 생성된 기획안의 실현 가능성·투명성·안전성을 평가합니다. 평가 결과를 반영하여 프롬프트를 개선하고, 다른 기부 조건에도 활용할 수 있는지 확인합니다.</p><p>마지막으로 확정된 기획 내용을 바탕으로 홍보 문구와 안내문을 작성하고, 전체 과정을 다른 주제에도 반복하여 적용할 수 있는 기부 프로젝트 기획 워크플로우로 정리합니다.</p><p>최종적으로 다음 두 가지 결과물을 완성합니다.</p><ul><li><p>기부 프로젝트 기획 워크플로우</p></li><li><p>기부 프로젝트 기획·홍보 세트</p></li></ul><p><strong>전체 학습 흐름</strong></p><ul><li><p><strong>미션 1~2:</strong> 기부 목적·수혜 대상·규모를 정의하고 프로젝트 구성요소를 구조화합니다.</p></li><li><p><strong>미션 3~4:</strong> 프로젝트 기획 프롬프트를 설계하고 기획안의 품질을 평가합니다.</p></li><li><p><strong>미션 5~6:</strong> 평가 결과를 반영해 프롬프트를 개선하고 다른 기부 조건으로 확장합니다.</p></li><li><p><strong>미션 7~8:</strong> 확정된 기획 내용과 홍보안 작성을 결합하고 기획·홍보 세트를 개선합니다.</p></li><li><p><strong>미션 9~10:</strong> 전체 과정을 반복 가능한 워크플로우로 구성하고 최종 결과물을 완성합니다.</p></li><li><p></p></li></ul><p><strong>3. 프로젝트 수행 기본 원칙</strong></p><ul><li><p><strong>단계별 수행:</strong> 전체 프로젝트를 AI에게 한 번에 작성하도록 요청하지 않고, 각 미션의 결과물을 다음 미션의 입력자료로 활용합니다.</p></li><li><p><strong>프롬프트 실험:</strong> 프로젝트 수행 과정에서 최소 3가지 이상의 프롬프트를 작성·실험하고 결과의 차이와 수정 이유를 기록합니다.</p></li><li><p><strong>근거 기반 검토:</strong> AI 결과를 제공된 교육용 자료와 비교하고, 자료에서 확인할 수 없는 내용은 ‘추가 확인 필요’로 구분합니다.</p></li><li><p><strong>AI와 학습자의 역할 구분:</strong> AI는 정보 정리, 누락 점검, 초안 작성과 비교를 지원합니다. 프로젝트 범위 결정, 실현 가능성 판단, 공식 절차 확인과 최종 선택은 학습자가 수행합니다.</p></li><li><p><strong>기획과 홍보의 일치:</strong> 기획안에서 확정되지 않은 대상·수량·일정·효과를 홍보안에 추가하지 않습니다.</p></li><li><p><strong>안전한 정보 활용:</strong> 실제 이름, 연락처, 계좌번호, 소속 부대, 수혜자 사연과 기관 내부정보를 AI에 입력하지 않습니다.</p></li><li><p><strong>교육용 수행:</strong> 실제 모금, 후원 게시, 기관 연락, 결제나 개인정보 수집은 진행하지 않습니다. 실제 실행 시에는 소속기관의 승인과 최신 공식 절차를 별도로 확인합니다.</p></li></ul><p></p><p><strong>4. 핵심 교육 가치</strong></p><p>이 프로젝트의 목적은 AI를 활용해 보기 좋은 기부 홍보물을 빠르게 만드는 데 있지 않습니다.</p><p>지원 대상의 필요를 분석하고, 기부 프로젝트의 목적과 실행 조건을 구조화하며, AI가 생성한 기획안을 근거에 따라 평가·개선하는 문제 해결 과정을 학습하는 데 있습니다.</p><p>이를 통해 학습자는 AI가 지원할 수 있는 일과 사람이 책임지고 판단해야 할 일을 구분하고, 기부 목적과 대상이 달라져도 반복하여 활용할 수 있는 실용적인 프로젝트 기획 절차를 설계할 수 있습니다.</p>

5. STEP 5 프로젝트 10일 과정

   프로젝트 AI 기반 부대 내 식단 만족도 조사 및 개선 제안

   <h4>1. 프로젝트 배경 및 문제 의식</h4><p>병영 생활의 핵심 복지인 급식 만족도를 높이기 위해, 막연한 불평 대신 정량적 설문 데이터에 기반한 체계적인 식단 개선 제안이 필요합니다. 한정된 조리 인력, 급식 단가, 보안 규정이라는 현실적 제약 속에서 장병들의 핵심 불편 요인을 객관적으로 분석하고 주방 실무에 즉시 적용 가능한 합리적 건의안을 도출합니다.</p><p></p><h4>2. 프로젝트 목표 및 학습자의 역할</h4><p>학습자는 급식 개선 TF 담당자로서 가상 설문 데이터의 결측치·이상치를 전처리 정제하고, 생성형 AI와 주도적으로 협업하여 단계적 사고(CoT) 분석 프롬프트를 설계합니다. 통계적 근거를 갖춘 공식 개선 건의서를 작성하고, 데이터만 바꿔 재사용 가능한 식단 모니터링 자동화 워크플로우를 완성합니다.</p><p></p><h4>3. 프로젝트 수행 기본 원칙</h4><p>성공적인 프로젝트 수행을 위해 학습자는 다음 사항들을 엄격히 준수해야 한다.</p><ul><li><p><strong>AI와의 주도적 협업</strong>: AI 답변을 여과 없이 받아쓰지 않으며, 스스로 기준을 비교·검토하고 수정해 나간다.</p></li><li><p><strong>반복적 프롬프트 개선</strong>: 하나의 결과에 안주하지 않고 최소 3가지 이상의 다각화된 프롬프트를 작성하고 실험하여 가장 최적의 응답을 찾아낸다.</p></li><li><p><strong>병영 특수성 반영</strong>: 부대 일과, 가용 시설, 급식 단가, 보안 규정 등 실제 군대 내부 환경을 철저히 고려한 실현 가능한 솔루션을 제시한다.</p></li><li><p><strong>안전한 가상 데이터 활용</strong>: 본 프로젝트는 교육용이며, 실제 부대명·위치·병력 수·작전 정보 등 군사 기밀 및 개인정보는 외부 AI에 절대 입력하지 않고 제공된 교육용 가상 데이터셋만을 사용합니다.</p></li></ul><p></p><h4>4. 핵심 교육 가치</h4><p>이 프로젝트의 가치는 단순히 AI로부터 빠르게 결과물을 받아내는 데 있지 않다. AI와 논리적으로 협업하여 현장의 실제적인 걸림돌을 직접 풀어내는 문제 해결 프로세스를 학습하는 데 의의가 있다.</p>