졸업시험

• 타일러의 목표 진술 방법은 교육에서 다루는 내용 영역과 학생들의 행동 형태가 동시에 표시되어야 한다는 것이다. 특히 목표의 서술어가 되는 행동 용어는 학습의 도착점 행동이 되어야 하며, 구체적으로 진술해야 한다.
  예) 운영체제의 기능을(내용) 열거할 수 있다.(행동)

정.다데데.다데디데표 데목맞수분저 데구의해
D대표 수저 황재원

소.다데데.다분데탐 데처관 데분의파
분데스리가 데처관은 데분의파

인.기해.기적문정 해하문정데탐
기적을 해하문 안돼

데.데이데서.데시분 이결처정활 데속간관파통탐 서다데분방비
데시밸 이결정 간파통탐하여 서다데분방비구나

정.순스인트.순데구이스큐구 스큐활해수있문탐 인인트그구 트그활해수있문탐순대구이 해수있문탐? 인그로운 트활해수있문탐!

정보
-다양한 데이터를 디지털 데이터로 표현하기(다데디데표)
-데이터를 목적에 맞게 수집/분류/저장하기(데목맞수분저)
-데이터를 구조화하고 의미 해석하기(데구의해)

소프트웨어와생활
-다양한 분야의 데이터 탐색하기(다분데탐)
-데이터 처리하고 관리하기(데처관)
-데이터를 분석하여 의미 파악하기(데분의파)

인공지능 기초
-기계학습을 적용할 문제 정의하기(기적문정)
-해결하고자 하는 문제에 적합한 데이터 탐색하기(해하문적데탐)

데이터과학
-데이터 시각화하고 분석하기(데시분)
-이상치와 결측치 처리하고 정규화 활용하기(이결처정활)
-데이터 속성 간의 관계를 파악하고 통합하여 탐색하기(데속간관파통탐)
-서로 다른 데이터 분석 방법 비교하기(서다데분방비)

정보과학
-순차적인 데이터 구조를 이용하여 스택, 큐 구현하기(순데구이스큐구)
-스택, 큐를 활용하여 해결할 수 있는 문제 탐색하기(스큐활해수있문탐)
-인접행렬과 인접리스트로 트리, 그래프 구현하기(인인트그구)
-트리, 그래프를 활용하여 해결할 수 있는 문제 탐색하기(트그활해수있문탐)

인공지능 소양의 교과 역량 3가지
-인공지능 문제 해결력
-데이터 문해력
-인공지능 윤리의식

인공지능 기초-인공지능 사회적 영향 -내용체계

지식/이해
-인공지능의 발전과 사회 변화
-인공지능과 진로
-인공지능과 윤리

과정/기능
-인공지능으로 해결할 수 있는 사회적 문제 탐색하기
-인공지능에 의해 변화하는 인간의 삶과 직업의 양상 파악하기
-인공지능과 인간의 공존 방안에 대해 탐색하기
-인공지능과 관련된 윤리적 딜레마 상황에 대해 논의하기

가치/태도
-진로 및 직업 관점에서 인공지능의 중요성 인식
-인공지능의 다양한 측면에 대한 비판적 자세와 윤리적 태도

2022 고등학교 <정보> 성취기준?
타일러 학습 목표 진술 방법이 무엇인가?

2022 '인공지능 기초'_인공지능의 이해
직소1과 직소2수업방식 설명

2022 중학교 알고리즘과 프로그래밍
가치/태도

과정/기능

지식/이해
-문제 추상화
-알고리즘 표현 방법
-순차적인 데이터 저장
-논리 연산
-중첩 제어 구조
-함수와 디버깅

교육학

2025-A(1번)

2025-A(6번)

1. 2022 개정 중학교 정보 과목'알고리즘과 프로그래밍'영역의 지식이해 부분 6가지

∙문제 추상화
∙알고리즘 표현 방법
∙순차적인 데이터 저장
∙논리 연산
∙중첩 제어 구조
∙함수와 디버깅

2. 2015 고등학교 '문제해결과 프로그래밍' 내용 체제

∙프로그램 개발 환경
∙변수와 자료형
∙연산자
∙표준입출력과 파일입출력
∙중첩 제어 구조
∙배열
∙함수
∙프로그래밍 응용

3. 2015 교육과정과 비교해서 2022 교육과정에 '내용 체계 형식 및 구성' 그리고 '내용 요소'가 어떻게 바뀌었는지

지식/이해, 과정/기능, 가치/태도로 범주를 나누어 각각의 내용 요소가 들어가게 되었다.

4. 2015 고등학교 문제해결과 프로그래밍 '배열'과 2022 중학교 알고리즘과 프로그래밍 '순차적 데이터 저장'의 차이점

• 2015 고등학교 '문제해결과 프로그래밍'에서의 배열은 [12정보04-07] 배열의 개념을 이해하고 배열을 활용한 프로그램을 작성한다.
• 2022 중학교 '순차적 데이터 저장'은 [9정03-05] 데이터를 순차적으로 저장할 수 있는 구조를 활용하여 문제 해결 프로그램을 작성한다.
• 고로 배열뿐 아니라 연결리스트 같은 것들도 포함을 하고 있기 때문에 둘은 다르다.

2025-A(7번)

데이터 문해력/인공지능 소양/정보(중학교)/소프트웨어와생활/데이터과학/정보과학

1. 인공지능 소양의 교과 역량 3가지

• 인공지능 문제 해결력
• 데이터 문해력
• 인공지능 윤리의식

2. (중) 정보 과목의 지식/이해 각 3개씩

• 컴퓨팅 시스템의 동작 원리(컴퓨팅 시스템)
• 운영체제의 기능(컴퓨팅 시스템)
• 피지컬 컴퓨팅의 개념(컴퓨팅 시스템)
• 디지털 데이터 표현 방법(데이터)
• 데이터 수집과 관리(데이터)
• 데이터 구조화 및 해석(데이터)
• 문제 추상화(알고리즘과 프로그래밍)
• 알고리즘 표현 방법(알고리즘과 프로그래밍)
• 순차적인 데이터 저장(알고리즘과 프로그래밍)
• 논리 연산(알고리즘과 프로그래밍)
• 중첩 제어 구조(알고리즘과 프로그래밍)
• 함수와 디버깅(알고리즘과 프로그래밍)
• 인공지능의 개념과 특성(인공지능)
• 인공지능 시스템(인공지능)
• 디지털 사회와 직업(디지털 문화)
• 디지털 윤리(디지털 문화)
• 개인정보와 저작권(디지털 문화)

3. (고) 정보 과목의 지식/이해

• 네트워크의 구성(컴퓨팅 시스템)
• 사물인터넷 시스템의 구성 및 동작 원리(컴퓨팅 시스템)
• 디지털 데이터 압축과 암호화(데이터)
• 빅데이터 개념과 분석(데이터)
• 문제 분해와 모델링(알고리즘과 프로그래밍)
• 정렬, 탐색 알고리즘(알고리즘과 프로그래밍)
• 자료형(알고리즘과 프로그래밍)
• 표준입출력과 파일입출력(알고리즘과 프로그래밍)
• 다차원 데이터 활용(알고리즘과 프로그래밍)
• 제어 구조의 응용(알고리즘과 프로그래밍)
• 클래스와 인스턴스(알고리즘과 프로그래밍)
• 지능 에이전트의 역할(인공지능)
• 기계학습의 개념과 유형(인공지능)
• 디지털 사회와 진로(디지털 문화)
• 정보보호와 보안(디지털 문화)

4. (고) 소프트웨어와생활 과목의 지식/이해

• 소프트웨어와 사회 변화(세상을 변화시키는 소프트웨어)
• 소프트웨어 융합과 문제 해결(세상을 변화시키는 소프트웨어)
• 피지컬 컴퓨팅 도구(창작을 지원하는 소프트웨어)
• 미디어 아트(창작을 지원하는 소프트웨어)
• 웨어러블 장치(창작을 지원하는 소프트웨어)
• 데이터 유형별 수집 방법(현상을 분석하는 소프트웨어)
• 데이터 시각화와 분석(창작을 지원하는 소프트웨어)
• 시뮬레이션의 개념과 구성 요소(모의 실험하는 소프트웨어)
• 시뮬레이션 활용 분야(모의 실험하는 소프트웨어)
• 시뮬레이션 모델(모의 실험하는 소프트웨어)
• 소프트웨어 스타트업의 개념(가치를 창출하는 소프트웨어)
• 소프트웨어 스타트업 프로젝트(가치를 창출하는 소프트웨어)

5. (고) 데이터과학 과목의 지식/이해

• 데이터 과학의 개념(데이터 과학의 이해)
• 데이터의 형태와 속성(데이터 과학의 이해)
• 데이터셋과 데이터베이스(데이터 과학의 이해)
• 데이터 전처리(데이터 준비와 분석)
• 데이터 분석 방법(데이터 준비와 분석)
• 데이터 모델의 개념(데이터 모델링과 평가)
• 회귀 분석(데이터 모델링과 평가)
• 군집 분석(데이터 모델링과 평가)
• 연관 분석(데이터 모델링과 평가)
• 데이터 과학의 주제(데이터 과학 프로젝트)
• 탐색적 데이터 분석(데이터 과학 프로젝트)
• 결과의 의미 해석(데이터 과학 프로젝트)

6. (고) 정보과학 과목의 지식/이해

• 함수 정의와 호출(프로그래밍)
• 재귀관계와 재귀함수(프로그래밍)
• 스택과 큐(프로그래밍)
• 트리와 그래프(프로그래밍)
• 탐색기반 알고리즘(알고리즘)
• 관계기반 알고리즘(알고리즘)
• 알고리즘 복잡도(알고리즘)
• 문제 발견(정보 과학 프로젝트)
• 프로젝트 설계(정보 과학 프로젝트)
• 오픈소스와 공유(정보 과학 프로젝트)
• 테스트와 디버깅(정보 과학 프로젝트)

7. (고) 인공지능 기초 과목의 지식/이해

• 인공지능의 원리(인공지능의 이해)
• 인공지능과 탐색(인공지능의 이해)
• 지식의 표현과 추론(인공지능의 이해)
• 기계학습과 데이터(인공지능과 학습)
• 기계학습 알고리즘(인공지능과 학습)
• 인공신경망과 딥러닝(인공지능과 학습)
• 인공지능의 발전과 사회 변화(인공지능과 사회적 영향)
• 인공지능과 진로(인공지능과 사회적 영향)
• 인공지능과 윤리(인공지능과 사회적 영향)
• 인공지능과 지속가능 발전목표(인공지능 프로젝트)
• 인공지능 문제 해결 절차(인공지능 프로젝트)

8. 문제 속 과정/기능 빵꾸

2024-B(1번)

윤리적 딜레마/윤리

1. 인공지능의 사회적 영향의 성취기준

[12인기03-01] 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화를 살펴보고, 인공지능으로 해결할 수 있는 사회적 문제를 분석한다.
[12인기03-02] 인공지능에 의해 변화하는 인간의 삶과 직업의 양상에 대해 이해하고 진로를 탐색한다.
[12인기03-03] 인공지능에 대한 비판적 자세를 바탕으로 인공지능과 인간의 공존 방안을 도출한다.

2. 인공지능의 사회적 영향의 가치/태도 하나 더

• 진로 및 직업 관점에서 인공지능의 중요성 인식

3. 인공지능의 사회적 영향의 지식/이해

• 인공지능의 발전과 사회 변화
• 인공지능과 진로
• 인공지능과 윤리

2024-B(4번)

구조/다양한 배열의 구조를 비교하여 분석할 수 있다/(나)는 진단평가 or 형성평가(이번시간에배운내용)/score[i]/

2024-B(5번)

ㄱ,ㄴ/깊이우선탐색/ABDCEF

1. 직소1과 직소2의 차이

• 직소 모형은 전문가 모둠을 두고 공부하고 와서 가르치는 것이다.
  직소 1은 개별 평가를 통해 우수한 개인을 선정하는 반면, 직소 2는 STAD(Team-Assisted Individualization) 모형의 요소를 도입하여 개인 향상 점수와 팀 점수를 산출하고, 이를 통해 개별 책무성을 높이고 팀의 성공을 추구한다.

2. 너비우선탐색으로 돌면?

A → B → C → D → E → F

3. A* 알고리즘으로 돌면?

A → C → F

4. 최상우선탐색으로 돌면?

A → C → F

2025-B(3번)

• 2022 개정 교육과정은 공통 교육과정과 선택 중심 교육과정으로 구분
• 2022 개정 교육과정에서 정보 교과가 신설
• 2022 개정 교육과정에서 중학교 정보 교과 안에는 정보 과목만 존재
• 2015 개정 교육과정에서 고등학교 정보는 기술가정 교과 안에 있었음
• 2022 고등학교 선택 중심 교육과정에는 5가지 선택 과목이 있음
  (정보, 인공지능 기초, 데이터 과학, 소프트웨어와 생활, 정보과학)

2025-B(4번)

컴퓨터구조

2016A(6번:파이프라인)

(1) 160 x 3 = 480
(2) 7 x 40 = 280

2022B(7번:메모리)

7. (가)는 메인 메모리(main memory)에 적재된 데이터를 나타내고,
   (나)는 직접 사상(direct mapping)을 사용하는 캐시 메모리에
   적재된 내용을 나타낸다. <조건>을 고려하여 <작성 방법>에 따라
   서술하시오. [4점]
   
   (1) 라인: 01 태그: 0 데이터: A0B1
   (2) 2 x 2 = 4 바이트
   (3)Direct Mapping에서는 왜 LRU 같은 교체 알고리즘이 필요 없는가?
   직접사상 캐시는 각 블록이 매핑될 캐시 라인이 고정되어 있어 교체 대상 선택의 여지가 없다. 따라서 LRU 같은 교체 알고리즘이 필요하지 않다.

2025A(2번:인코더)

2. (가)는 입력이 4개인 우선순위 인코더의 진리표이다. <조건>을
   고려하여 <작성 방법>에 따라 쓰시오.
   
   (1) I3
   (2) I2 + I3

2025B(6번:디코더)

(가)는 가상 CPU 내에 있는 64워드(word) 크기의 제어 기억장치이다. (나)는 명령어 수행 단계에 대한 흐름도이고 (다)는 연산코드에 대한 루틴 시작주소를 매핑(mapping)하는 방법이다.
<조건>을 고려하여 <작성 방법>에 따라 서술하시오. [4점]


(1) 1
(2) 인터럽트 발생?, 32
(3) 001

DB

SQL

• 데이터 정의어(DDL): 테이블이나 관계의 구조를 생성하는 데 사용 CREATE, ALTER, DROP
• 데이터 조작어(DML): 테이블에 데이터를 검색/삽입/수정/삭제하는 데 사용 SELECT INSERT DELETE UPDATE. SELECT는 질의어
• 데이터 제어어(DCL): 데이터의 사용 권한을 관리하는 데 사용 GRANT, REVOKE

SELECT 문의 문장 구조

• SELECT: 질의 결과 추출되는 속성 리스트를 열거
• FROM: 질의에 어느 테이블이 사용되는지 열거
• WHERE: 질의의 조건을 작성

SELECT 문의 기본 문법

SELECT [ALL | DISTINCT] 속성이름 (들)
FROM 테이블이름(들)
[WHERE 검색조건(들)][GROUP BY 속성이름]
[HAVING 검색조건(들)]ORDER BY 속성이름 [ASC | DESC]]
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
[ ]: 대괄호 안의 SQL 예약어들은 선택적으로 사용한다.
|: 선택 가능한 문법들 중 한 개를 사용할 수 있다.

GROUP BY와 HAVING 절의 문법과 주의사항

요약

• WHERE: 절 다음에 나올 수 있는 조건으로 사용할 수 있는 술어는 비교, 범위, 집합, 패턴, NULL 등
• GROUP BY: 속성의 공통 값에 따라 그룹을 만드는 데 사용하는 명령
• HAVING: GROUP BY 절의 결과 나타나는 그룹을 제한하는 역할
• 서브쿼리: SELECT 문의 WHERE 절에 또 다른 테이블 결과를 이용하기 위해 다시 SELECT 문을 괄호로 묶음

일반적으로 데이터가 대량일 경우 데이터를 모두 합쳐서 연산하는 조인보다 필요한 데이터만 찾아서 공급해 주는 부속질의가 성능이 더 좋다.