Google AI Educator Series로 새해 AI 준비하기
Google AI Educator Series(GES)의 앞으로 예정된 교육 세션을 소개하는 개요입니다. 또한 교사들이 이 도구들을 실제 수업에 어떻게 활용하고 있는지도 다룹니다.
코딩, AI, 교육 소식을 짧게 요약하고 다음 학습에 활용할 수 있는 방법을 전합니다.
이 글은 Python 프로젝트 구조에 대한 이해를 점검하는 퀴즈입니다. flat 구조와 src 구조를 비롯해 CLI, 웹, GUI 애플리케이션을 위한 패키지 구성 방법을 다룹니다.
이 글은 Python 3.15에서 기본 인코딩이 UTF-8로 바뀌는 내용을 다루는 퀴즈입니다. 예전에는 로케일 설정에 따라 인코딩이 달라졌던 배경을 짚고, 코드에서 인코딩을 명시적으로 지정하는 방법을 이해하는 데 초점을 둡니다.
한 고등학교 교사는 Title I 학교에서 전일제 수업, 집필, 강연, 멘토링을 병행하며 학생들을 지원하고 있었습니다. 수업 준비와 채점, 이메일 응답, Teams 접속 문제까지 겹치는 상황에서 그는 시간 절약이 절실해 GenerationAI에 관심을 갖게 되었습니다. 2025년 선정된 뒤 AI 기반 교육자 코호트에 참여해, 영어 학습자(ELs)의 작문 능력을 높이는 방법을 찾는 과제를 맡았습니다. 초기에는 AI 도구의 효과를 확신하지 못했지만, 프로그램을 통해 AI가 소외된 학생들에게 도움이 될 수 있다는 가능성을 다시 보게 되었습니다.
freeCodeCamp.org YouTube 채널에 Excel 수식과 함수에 대한 새 강좌가 공개되었습니다. 이 강좌는 전 Amazon 소프트웨어 엔지니어이자 Formula Wars 제작자인 Sergio가 진행하며, 퀴즈와 실습 문제를 통해 스프레드시트 개념을 바로 익히는 방식입니다. 내용은 수식 계산과 오류 처리, IF·AND·OR·IFS 같은 조건 함수, XLOOKUP·INDEX·XMATCH, FILTER·SORT·UNIQUE 같은 동적 배열 함수까지 다룹니다.
이 튜토리얼은 Python 데코레이터가 무엇인지, 그리고 이를 어떻게 정의하고 사용하는지 설명합니다. 데코레이터가 코드를 더 읽기 쉽고 재사용하기 좋게 만들 수 있음을 다룹니다. 또한 데코레이터가 내부적으로 어떻게 동작하는지 살펴보고 직접 작성하는 연습도 포함합니다.
OpenAI는 8월 18일 13세에서 17세를 위한 AI 플랫폼 ChatGPT for Teens를 출시했습니다. 이 서비스는 추정 연령에 따라 청소년을 자동으로 분류하며, 안전 기능과 함께 부모가 사용을 더 잘 관리할 수 있는 도구를 제공합니다. 또한 Study Mode, Homework Reminders, Quizzes and Learning Visualizations, Study Hours 같은 학습 보조 기능을 포함합니다. 교사인 Laura Yeager는 부모와 교사에게 추가적인 부담이 생길 수 있지만, 어려운 개념을 배우는 학생에게는 도움이 될 수 있다고 보았습니다.
이 글은 Python의 비동기 프로그래밍이 어떻게 동작하는지 설명합니다. async와 await로 비동기 함수를 작성하고, asyncio를 사용해 느린 I/O 작업을 동시에 처리하는 방법을 다룹니다.
이 글은 ChatGPT의 custom instructions와 custom GPT 기능을 활용해, 자신의 글투에 맞게 응답하도록 만드는 방법을 소개합니다. 먼저 자신의 글 샘플 몇 개를 분석해 voice, tone, structure 같은 특징을 추출한 뒤, 그 설명을 custom instructions에 넣는 방식입니다. 글을 더 많이 만들면서도 자신의 스타일을 유지하려는 콘텐츠 제작자에게 유용합니다.
이 글은 Python으로 명령줄 가위바위보 게임을 만드는 내용을 이해했는지 확인하는 퀴즈입니다. 플레이어 입력, 반복문, enum, 그리고 dictionary를 이용한 규칙 구현을 다룹니다.
미국의 읽기 위기는 초등 저학년만의 문제가 아니며, 많은 학생이 중학교에서 ‘이해의 벽’을 만난다고 합니다. 2024년 8학년 읽기 숙련도는 30%에 그쳐 30년 만에 최저 수준이었고, 5학년 이후 글이 복잡해지며 성적이 떨어지는 사례가 나타났습니다. 단어는 읽을 수 있어도 복잡한 문장, 어려운 어휘, 배경지식 부족 때문에 의미를 이해하지 못하는 학생이 많다고 합니다.
Khan Academy가 Google.org와의 협력을 통해 Khanmigo의 새 기능을 선보였습니다. 이 기능은 학생이 어려운 개념을 시각적으로 이해하도록 돕고, 교사가 보다 맞춤형 연습 문제를 만들 수 있게 합니다.
Khan Academy와 함께 교실에서 사용할 AI 도구를 개발하고 있습니다. 새 학년을 맞아 Gemini로 만든 인터랙티브 시각 자료와 교사가 직접 관리하는 연습 자료가 출시됩니다.
현대 AI 모델은 2017년 논문 "Attention Is All You Need"에서 나온 Transformer 구조에 기반합니다. 이 논문은 8명의 Google 연구자가 Google Translate 개선을 목표로 시작했으며, 결과적으로 기술 전반에 큰 변화를 일으켰습니다. 이전의 RNN은 텍스트를 순차적으로 처리해 문맥 유지와 학습 속도에 한계가 있었고, Transformer는 attention만으로 전체 문장을 동시에 보도록 바꾸어 성능과 학습 효율을 크게 높였습니다.
Google AI Mode는 Gemini를 기반으로 한 대화형 Google Search 경험입니다. 질문을 여러 관련 검색으로 나눈 뒤, 찾은 내용을 합쳐 AI가 생성한 답변을 보여주며 웹 링크도 함께 제공합니다. 이어서 후속 질문을 계속할 수 있어 검색을 처음부터 다시 시작하지 않아도 됩니다.
Clean code는 다음 사람이 읽고 안전하게 수정할 수 있는 코드를 뜻하며, 단순히 체크리스트를 만족하는 코드와는 목적이 다릅니다. 가장 효과가 큰 습관으로는 의도를 드러내는 이름, 하나의 일을 하는 함수, 설명이 없는 숫자를 피하는 것, 그리고 무엇을 하는지보다 왜 그런지 설명하는 주석이 있습니다. 일부 규칙은 실무 개발자들 사이에서도 의견이 갈리며, 이 글은 그런 쟁점을 구분해 다룹니다.
교사는 AI 시대의 가장 큰 위험이 표절보다 학생들이 스스로 생각하는 힘을 잃는 데 있다고 말합니다. 수업에서 학생들은 ChatGPT를 쓰면 어떻게 답해야 하느냐고 묻기도 하며, 교사는 13년간 영어와 특수교육을 가르치며 학습의 장벽은 낮추되 사고의 부담은 유지하려고 해왔다고 설명합니다. 또한 읽기 성취와 분석적 글쓰기가 이미 약해진 상황에서 AI가 등장했다고 지적합니다.
이 글은 Python의 print() 함수를 살펴보며 잘 알려지지 않은 기능과 흔한 실수를 함께 다룹니다. 또한 print()를 사용할 때보다 더 적절한 대안을 선택해야 하는 경우도 소개합니다.
영국의 청소년은 AI를 자주 접하지만, 기술적 AI 역량을 체계적으로 기를 수 있는 확립된 자격은 아직 없습니다. 특히 14세 이상 학습자는 시험 준비가 우선되어 전용 AI 학습 시간을 마련하기 어렵습니다. 이에 따라 연구 기반 데이터 과학 교육과정 틀을 개발하고, England에서 데이터 과학·AI Level 3 자격 도입을 추진하고 있습니다. 당장에는 16~19세 대상 EPQ를 통해 학생들이 AI 관련 탐구를 수행하고 성과를 인정받도록 지원하고 있습니다.
CSS 변수는 이름이 두 개의 하이픈으로 시작하는 custom property이며, var() 함수로 값을 읽습니다. 이 값은 일반 CSS 속성이므로 계단식 규칙과 상속을 따르며, Sass 변수와 다른 핵심 차이입니다. 변수명은 대소문자를 구분하고, 값은 실제로 사용될 때 해석됩니다. :root에 선언하면 전역 값처럼 쓰이지만, 더 좁은 선택자에 다시 선언해 범위를 제한할 수도 있습니다.