초보자를 위한 Python 편집기 Thonny
Thonny는 초보자를 위해 만들어진 무료 Python 통합 개발 환경(IDE)입니다. 코드를 작성하고 실행할 수 있으며, 단계별 디버거로 실행 과정을 살펴보며 오류를 찾는 방법을 배울 수 있습니다.
코딩, AI, 교육 소식을 짧게 요약하고 다음 학습에 활용할 수 있는 방법을 전합니다.
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이 튜토리얼은 JavaScript, PDF.js, PDF-lib를 사용해 브라우저에서 PDF 페이지를 여러 패널로 구성하는 스토리보드 생성기를 만드는 방법을 설명합니다. 사용자는 페이지 선택과 순서 지정, 캡션 추가, 레이아웃 및 디자인 조정, 미리보기와 파일 다운로드를 할 수 있으며, PDF는 서버에 올리지 않고 브라우저에서 처리됩니다.
Python의 re.search()를 사용해 문자열에서 정규 표현식과 일치하는 부분을 찾는 방법을 다룹니다. 메타문자, 그룹, 룩어라운드, 플래그를 활용해 복잡한 패턴을 검색하는 법을 소개합니다.
Python의 re 모듈에서 제공하는 검색, 치환 및 유틸리티 함수를 살펴봅니다. 컴파일된 정규식과 매치 객체를 다루는 방법도 소개합니다.
SimPy 패키지를 사용하면 Python에서 현실의 프로세스를 모델링할 수 있습니다. 시뮬레이션을 설계하고 실행해 시스템의 어느 지점에서 혼잡이 발생하는지 확인할 수 있습니다.
테네시주 중학교 18곳에서 2년간 진행한 연구에서 학생의 96%가 AI 튜터 Khanmigo를 한 번 이상 사용했지만, 절반은 이용 가능일의 3분의 1 정도에만 사용했습니다. AI 튜터를 제공한 학생들의 수학 성취도 향상은 AI 없이 Khan Academy를 활용한 학습과 비슷했으며, 대화도 수학과 관련된 경우가 드물었습니다. Khan Academy는 AI 튜터를 학습 콘텐츠에 더 긴밀히 연결하고, 학생이 충분히 고민하도록 설계를 바꾸기 시작했습니다.
PEP 8 스타일 가이드를 따르면 읽기 쉽고 품질 높은 Python 코드를 작성할 수 있습니다. 린터는 코드 스타일을 점검하고, 자동 포맷터는 형식을 정리해 가이드 준수를 돕습니다.
Requests는 Python에서 HTTP 요청을 보내는 데 널리 쓰이는 라이브러리입니다. 직관적인 API를 활용해 요청을 보내고 웹과 상호작용하는 방법을 소개합니다.
Python의 range() 함수가 숫자 범위를 표현하는 방식을 살펴봅니다. 내부 동작을 알아보고 반복문에서 enumerate()나 zip()이 range()보다 적합한 경우를 배웁니다.
Python의 getter와 setter 메서드가 무엇인지 알아봅니다. 일반적으로는 property를 사용하는 편이 더 적합하며, getter와 setter가 여전히 유용한 경우도 살펴봅니다.
디지털 마케팅으로 고객 행동 데이터가 크게 늘었지만, 데이터가 많다고 더 나은 의사결정으로 이어지는 것은 아닙니다. Python을 활용하면 반복 보고를 자동화하고 고객 행동 분석, 통계 분석, 예측 모델링, 업무 흐름 자동화 등을 수행할 수 있습니다.
AI를 활용하면 슬라이드의 구성과 초안 콘텐츠, 시각적 스타일을 자동으로 만들 수 있어 제작 시간을 줄일 수 있습니다. 글쓴이는 한 달 동안 여러 프레젠테이션 소프트웨어를 테스트했으며, 완성된 자료는 사용자의 정보와 관점을 반영해 다듬고 발표를 연습해야 합니다.
ChatGPT는 다양한 요청에 응답하지만, 출력 결과를 세밀하게 제어하는 데에는 한계가 있습니다. OpenAI Playground에서 API를 활용해 모델을 직접 실험하면 응답을 조정하는 방법을 살펴볼 수 있습니다.
Perplexity는 참고 자료를 확인할 수 있는 AI 기반 검색·조사 도구로 소개됩니다. 콘텐츠 작가는 사실을 검증하고 출처를 찾는 데 활용했으며, 사용하면서 업무에 도움이 되는 다른 기능도 발견했습니다.
뉴욕시와 로스앤젤레스 통합교육구는 학생 안전을 이유로 교실에서 AI 사용을 잠시 중단했지만, 학교에서 차단된 AI 도구를 개인 기기로 이용한 청소년도 많았습니다. Common Sense Media의 Yvette Renteria는 당분간 중단이 필요하다고 보면서도 AI 리터러시 교육을 강조하며, 현재까지 아동 학습에 유용한 도구를 찾지 못했다고 말합니다. 전 Google 교육 담당자 Jaime Casap은 AI 도구를 한데 묶지 말고 도구별 근거를 바탕으로 판단해야 한다고 주장합니다.