2026 생성형 AI와 메이커 프로젝트

로봇 공학 교육 프로젝트 2026는 어떤 방향으로 변경되었는가?

2025년에는 기존의 로봇 제작 중심 교육에서 벗어나 센서, 데이터, 인공지능을 결합한 피지컬 AI 교육으로 교육의 방향을 전환하였습니다. 학생들은 현실 세계를 인식하고 판단하며 행동하는 지능형 시스템을 설계하는 과정을 통해 로봇과 인공지능의 연결 원리를 이해하고, 실제 문제를 해결하는 공학적 사고력을 기를 수 있도록 수업을 설계하였습니다.

2026년에는 생성형 AI의 발전에 맞추어 메이커 프로젝트를 공학과 로봇의 관점에서 재구성하였습니다. 학생들은 생성형 AI를 활용하여 문제를 분석하고 아이디어를 구체화하며, 이를 로봇과 디지털 기술로 구현하는 과정을 경험합니다. 이를 통해 생성형 AI를 단순한 도구가 아닌 공학적 문제 해결을 위한 협력적 파트너로 활용하도록 교육과정을 운영하고자 합니다.

런모어 교육은 로봇 제작에서 피지컬 AI 구현으로, 다시 생성형 AI 기반 공학 프로젝트로 확장되고 있습니다. 단순한 기술 습득을 넘어 학생들이 공학적 설계 과정을 기반으로 미래 사회의 문제를 발견하고 해결하며, AI와 로봇을 활용해 새로운 가치를 창출하는 창의적인 메이커이자 미래 공학자로 성장할 수 있도록 교육을 연구하고 실천하고 있습니다. 

생성형 AI로 상상한 로봇을 실제로 움직일 수 있을까?  

생성형 AI와 피지컬 AI를 연결한 공동교육과정 수업 이야기

머릿속으로 구상한 로봇을 실제로 움직이게 하려면 무엇이 필요할까요? 로봇의 모습을 상상하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 인공지능이 대상을 인식하는 방법, 코드를 이용해 모터를 제어하는 방법, 관절이 움직이는 원리, 그리고 실제 재료로 안정적인 구조를 만드는 방법까지 함께 이해해야 합니다.

‘생성형 AI와 메이커 프로젝트’ 수업은 이러한 질문에서 시작했습니다. 서라벌고등학교, 불암고등학교, 재현고등학교 학생 7명 정도가 공동교육과정에 참여하여 인공지능과 피지컬 AI를 활용한 로봇 개발 프로젝트를 진행했습니다.

서로 다른 학교의 학생들이 함께 참여했기 때문에 수업 자료와 활동 결과를 지속적으로 공유할 수 있는 공통 공간이 필요했습니다. 이에 따라 Microsoft Teams를 중심으로 수업 환경을 구성했습니다. Teams에는 수업 자료뿐만 아니라 학생들이 조사한 내용, 로봇 구상도, 생성형 AI로 만든 이미지, 제작 과정, 코드, 수정 내용 등을 기록했습니다. 따라서 Teams는 단순한 자료 게시 공간이 아니라 학생들의 탐색과 제작 과정을 축적하는 프로젝트 공간으로 활용했습니다.

수업의 중심 프로젝트는 microbit와 180도 서보모터 세 개를 활용한 3자유도 분류 로봇 제작이었습니다. 학생들은 스마트폰 카메라로 레고 사람 모형을 확인하고, 인공지능의 분류 결과에 따라 서보모터가 작동하는 장치를 설계했습니다.

모든 학생에게 같은 목적과 기본 재료를 제시했지만, 로봇의 구조와 움직임은 각자 다르게 설계하도록 했습니다. 정해진 완성품을 그대로 따라 만드는 것이 아니라, 제한된 조건 안에서 자신의 생각을 실제로 구현하고 계속 수정하는 것이 프로젝트의 중요한 방향이었습니다.

로봇을 만들기 전에 기술을 움직이는 기업 분석하기

Microsoft, Nvidia, Google, Tesla, AMD, Amazon, Meta에 대하여

학생들은 로봇 제작에 바로 들어가지 않았습니다. 먼저 인공지능과 로봇 기술이 어떤 산업적 환경에서 발전하고 있는지를 이해하기 위해 빅테크 기업을 조사했습니다.

조사 대상은 Microsoft, Google, AMD, Nvidia, Tesla, Amazon, Apple, Meta였습니다. 학생들은 각 기업의 역사와 창업가, 주요 기술, 자본, 성장 과정 등을 조사했습니다. 또한 기업이 처음 해결하려고 했던 문제가 무엇인지, 시간이 지나면서 핵심 기술이 어떻게 변화했는지도 함께 살펴보았습니다.

이 활동은 기업의 역사와 정보를 단순히 정리하기 위한 것이 아니었으며, 인공지능과 로봇 기술은 하나의 기업이나 연구실 안에서 독립적으로 발전하지 않는다는 것을 인식하는 활동으로 진행하였습니다. 반도체, 클라우드, 데이터, 소프트웨어, 인공지능 모델, 플랫폼, 투자 자본 등이 서로 연결되면서 기술과 산업이 함께 발전함을 확인하는 것이 목표였습니다.

예를 들어 인공지능이 대상을 인식하려면 데이터를 처리할 수 있는 반도체와 컴퓨팅 환경이 필요합니다. 인식한 결과를 실제 움직임으로 연결하려면 센서와 제어 장치, 모터, 기계 구조가 필요합니다. 결국 인공지능의 판단과 로봇의 움직임이 연결되어야 피지컬 AI가 구현됩니다. 나아가 기업에서 생산을 하고 보급을 하여야 사회에 연결되며 기술이 전파가 됩니다.

학생들이 제작할 작은 분류 로봇 역시 이러한 기술 생태계와 연결되어 있습니다. microbit는 제어 장치의 역할을 하고, 서보모터는 물리적인 움직임을 만듭니다. 스마트폰 카메라는 대상의 정보를 입력받으며, 인공지능은 입력된 정보를 바탕으로 대상을 구분하는 역할을 합니다.

따라서 학생들은 기업을 조사하면서 다음과 같은 질문을 중심으로 기술과 산업의 관계를 살펴보도록 노력하였습니다.

• 이 기업은 처음에 어떤 문제를 해결하기 위해 시작했는가?

• 현재 이 기업이 가진 핵심 기술은 무엇인가?

• 누가 창업하였으며, 창업 당시의 기술과 현재의 기술은 어떻게 달라졌는가?

• 반도체 기업과 소프트웨어 기업은 어떻게 연결되는가?

• 인공지능이 판단하는 기술과 로봇이 움직이는 기술은 어떻게 만나는가?

• 우리가 만드는 작은 로봇은 빅테크 기업의 기술 생태계와 어떤 관계가 있는가?

이러한 탐색을 통해 학생들은 자신들이 사용할 도구를 기능 중심으로만 바라보지 않고, 해당 기술이 만들어지고 발전한 배경까지 함께 생각해 볼 수 있었습니다.