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왜 정보 과목에서 인공지능을 선택해야 할까?
최근 고등학교 정보 과목은 단순한 컴퓨터 사용을 넘어, AI와 데이터 과학, 프로그래밍을 아우르는 핵심 교과로 주목받고 있습니다.
하지만 많은 학생들은 여전히 탐구 주제를 선택할 때 어려움을 겪고 있습니다. "정보 과목으로 생기부에 어떻게 기록하지?" 하는 고민은 꽤 흔하죠.
그럴 때 강력한 선택지가 바로 ‘인공지능과 프로그래밍’입니다. 2025 대학 입시에서도 AI 관련 활동은 탐구 중심 학종에서 매우 긍정적으로 평가되며, 컴퓨터공학/전자공학/경영학부 진학에도 영향을 미칩니다.
따라서, 정보 과목 속 AI 알고리즘 연구, 챗봇 만들기, 머신러닝 실습 같은 탐구활동은 지금이 아니면 늦을지도 모릅니다.
학생부에 남을 단 하나의 특별한 기록, 인공지능 탐구로 시작해보세요.
탐구 활동 주제: 인공지능 알고리즘과 프로그래밍의 융합
어떤 주제로 탐구할까?
정보 과목에서 AI를 다룰 때 가장 효과적인 접근은 ‘프로그래밍 기반 인공지능 탐구’입니다.
예를 들어, 의사결정트리, KNN 알고리즘, 자연어 처리 기법을 직접 파이썬으로 구현해보는 방식은 주제와 활동이 잘 어우러져 평가자에게도 인상적입니다.
또한 오픈소스 AI 도구 (예: Teachable Machine, Scratch AI 확장, GPT API 등)를 활용하면 복잡한 개념도 쉽게 체험할 수 있어, 초보자도 도전 가능합니다.
프로그래밍을 통해 추론 능력과 문제 해결력을 동시에 보여줄 수 있기 때문에, 진로 연계성과 학습 열정을 강조하기에 최고의 주제입니다.
생기부에 효과적으로 녹여내는 법
탐구 활동만 잘해도 반은 성공입니다. 하지만 생기부에 어떻게 표현하느냐가 진짜 승부처입니다.
예시: "정보 과목 시간에 인공지능 알고리즘인 KNN을 주제로 탐구하고, 이를 직접 파이썬 코드로 구현하며 인공지능의 판단 원리를 심층 이해함. 탐구 결과를 보고서로 정리하고 반 친구들과 발표하며 지식 확장에 기여함."
이런 식으로 문제 인식 → 탐구 실행 → 결과 공유까지 단계적으로 기록해 주세요.
또한 활동 후 느낀 점이나 진로 연계 (예: 컴퓨터공학, 데이터사이언스 등)도 함께 서술하면 매우 효과적입니다.
실제 탐구 예시와 구체적인 활동
아래는 실제 학생들이 수행한 탐구 활동 예시입니다. 학교 상황에 따라 유연하게 변형해 사용해보세요.
| 활동명 | 내용 요약 |
|---|---|
| 의사결정트리 구현 | 날씨 데이터를 기준으로 우산 챙김 여부를 예측 |
| AI 챗봇 만들기 | Python으로 간단한 FAQ 챗봇 제작 및 테스트 |
| AI 윤리 탐구 | AI 알고리즘의 편향성과 윤리적 문제를 토론 |
활동 후 느낀 점과 자기주도성 강조하기
단순히 ‘재미있었다’는 감상보다는, 배운 점과 성찰을 중심으로 정리해보세요.
예: “직접 인공지능 알고리즘을 구현하면서, 복잡한 수식 뒤에 숨어있는 논리를 이해할 수 있었고, 문제 해결을 위한 논리적 사고력이 성장했음을 느꼈다. 앞으로도 AI 기술에 대한 관심을 바탕으로 진로를 구체화할 계획이다.”
이런 표현은 자기주도성, 학업역량, 진로의식을 동시에 어필하는 효과적인 방법입니다.
정보 과목에서 시작한 작은 탐구가, 미래의 진로 방향까지 이끈다면 그 자체로 멋진 학생부 한 줄이 됩니다.