| (1) 공통 | ① 사전 조사- 활용 분야 탐색, 적용 사례 분석② 문제 도출- 문제 탐색, 문제 발견- 요구 분석, 문제 적합성 판단③ 문제 구조화- 문제 정의, 문제 상태 정의, 문제 구조화 | ① 알고리즘 설계- 핵심 요소 추출- 문제 해결 방법 구상- 알고리즘 선정: 알고리즘 비교·분석, 설계, 표현을 포함② 알고리즘 구현 계획 세우기- 구현을 위한 주요 프로세스 정하기 | ① 개발- 프로그램 작성- 오류 수정② (협업 활동 시)- 협력적 문제 해결 | ① 성능 평가 및 개선- 성능 평가 -- 성능 개선② 성찰- 프로젝트 과정 성찰- 결과물의 의미와 향후 활용 방안- (협업 활동 시) 협업 평가 |
| (2) AI 요소 있을 때 | - | ① ‘알고리즘 설계’ 세부 사항- 데이터 선정- 기계학습 유형, 알고리즘 선정 | ① ‘개발’ 세부 사항- AI 데이터: 데이터 수집, 가공- AI 모델: 모델 훈련, 성능 평가- AI 시스템: 시스템 구성, 적용 | ② ‘성찰’ 세부 사항- AI의 사회적 영향을 고려하여 설계 및 구현 과정 성찰 |
| (3) DS 요소 있을 때 | - | ① ‘알고리즘 설계’ 세부 사항- 데이터 탐색- 데이터 전처리, 분석 방법 탐색 | ① ‘개발’ 세부 사항- 데이터 분석 방법 선택- 데이터 분석- 데이터 분석 결과 비교 | ② ‘성찰’ 세부 사항- 문제 해결 과정의 사회적 영향, 윤리적 문제 성찰 |
| 학습자의 수행 과정 관리를 위한 단계별 확인 요소 | ▸ 문제 기술 내용▸ 프로젝트 개요 | ▸ 문제 해결을 위한 핵심 기능과 요소▸ 예상 산출물의 주요 구동 프로세스▸ 예상 사용자의 작동에 따른 결과 | ▸ 주요 기능의 구현 방법▸ 특별히 관심을 기울였거나, 소개하고 싶은 구현 요소▸ (협업 활동 시) 역할 분배 및 숙지 | ▸ 핵심 기능, 설계 대비 결과▸ 사용자를 위한 사용법, 작동 예시▸ 수행 과정과 결과에 관한 성찰 내용▸ (협업 활동 시) 협업 평가▸ 향후 개선 사항 |