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AI로 로봇 제어 체험
자연어 지시가 DC·서보·IO 도구 호출로 바뀌는 장면을 봅니다.
수업 열기 →Final Mission
4차시 미션은 하나 이상 고릅니다
도구는 달라도 발표 기준은 같습니다. 설계하고, 시험하고, 설명합니다.
💬AI 명령 로봇
원하는 동작을 프롬프트로 말하고 실제 움직임을 비교합니다.
☐ 프롬프트
☐ 도구 호출
◌센서 반응 블록
장애물을 감지하면 멈추거나 방향을 바꾸는 로직을 만듭니다.
☐ 블록 설계
☐ 조건 반응
📷비전 반응 로봇
무엇을 보면 어떻게 움직일지 카메라 시나리오를 기획합니다.
☐ 비전 파이프라인
☐ 시연 발표
☐ 도구 택1 이상
☐ 설계 한 장
☐ 2번 테스트
☐ 회고 한마디
Teacher Detail
교사용 자세히
운영 전제, 차시별 지도안, 워크시트, 루브릭은 닫아 두었습니다. 필요할 때만 펼칩니다.
운영·환경 상세 공급 샘플, 대상, AI-Native 각도, 도구별 세팅 전제와 확인필요 메모를 보존합니다.
공급 가능한 콘텐츠 샘플
교육업체·제조사에 공급/이관 가능한 엘리오 교육 콘텐츠입니다.
대상·차시·주 도구
자유학기제·동아리·방과후 심화반용 4차시 AI-Native 트랙입니다. 주 도구는 buddy-mcp(MCP AI 제어), Blockly 앱 코딩, ESP32 비전입니다.
AI-Native 각도
트랙 X는 AI가 도구를 호출해 물리 로봇을 움직이는 흐름을 다룹니다. 세 도구를 순서대로 만납니다.
buddy-mcp
MCP(Model Context Protocol) 서버로 AI 에이전트(Claude Desktop·Cursor 등)가 ELIO의 DC·서보·IO·센서를 제어합니다. 스마트폰 앱 없이 USB 동글로 동작합니다.
Blockly 앱
Google Blockly를 ELIO 앱에 내장했습니다. 블록은 JS 코드로 변환되어 BLE로 전달됩니다.
ESP32 비전
ESP32-CAM을 UART로 직결합니다. 카메라 → AI 추론(TFLite/ESP-WHO) → ELIO 제어 + WiFi HTTP API 서버 흐름입니다.
운영 전제
buddy-mcp·ESP32 비전은 세팅 난이도가 높습니다. 교사가 사전 구축하고 학생은 사용·관찰 중심으로 운영합니다.
확인필요
Blockly 앱의 음성·비전 AI 기능은 카탈로그 명시가 없어 확인필요로 표기합니다. 2차시는 확인된 블록코딩+센서 범위 중심입니다. buddy-mcp·ESP32 비전 전용 영상은 공개 채널에 없어 생략했습니다.
4차시 지도안 원문 학습목표, 성취기준, 준비물, 전개, 안전, 평가와 수업 영상을 차시별로 보존합니다.
1차시 · AI로 로봇 제어 체험 (buddy-mcp)
- 학습목표
- ① MCP로 AI 에이전트가 물리 로봇을 제어하는 원리를 설명할 수 있다. ② 자연어 지시를 AI가 도구 호출(DC·서보·IO)로 변환해 ELIO를 움직이는 과정을 관찰·기록할 수 있다.
- 성취기준
- (자유학기·동아리) 연계 후보 — 정보: 실생활 문제를 컴퓨팅 시스템으로 해결하는 과정 이해 / 인공지능의 동작 원리와 활용 탐색. (대조필요) — NCIC 미대조.
- 준비물
- ELIO 보드 · USB 동글(nRF52840/ESP32 포팅) · PC(Python 3.10+) · MCP 클라이언트(Claude Desktop/Cursor) · buddy-mcp 저장소(
.venv는run.py가 자동 생성) · 배터리. ⚠ 개발환경·동글 세팅은 교사가 사전 완료. - 전개
- 도입 5분 — "AI가 코드가 아니라 도구를 호출해 로봇을 움직인다" 개념 질문. / 시연 10분 — 교사가
buddy_list_ports→buddy_connect("auto")→ "DC 모터를 앞으로 돌려줘" → AI가buddy_send_dc호출 시연. / 실습 25분 — 모둠별로 프롬프트 설계·입력, AI가 호출한 도구(buddy_send_dc/buddy_send_servo/buddy_send_io) 관찰·기록. / 정리 5분 — 흐름 발표,buddy_disconnect. ▶ 영상: buddy-mcp 전용 강좌는 인벤토리에 없음 → 생략. - 안전
- 배터리 극성·단락 주의(교사 점검). 매트/트레이 위 실습(낙하 방지). USB 케이블 걸림 주의. AI 예상외 동작 대비 비상 정지(disconnect/전원 차단) 절차 선안내.
- 평가
- 개인 10점(프롬프트 설계·관찰 기록 정확성) + 모둠 15점(지시-도구-동작 매핑 완성도·협업). 세부 = 루브릭.
2차시 · 음성/비전 AI 블록코딩 (Blockly 앱)
- 학습목표
- ① ELIO 앱의 Blockly 블록 코딩으로 순차·변수·센서 로직을 구성해 로봇을 제어할 수 있다. ② 블록이 JS 코드로 변환되어 BLE로 ELIO에 전달되는 실행 구조를 설명할 수 있다. (③ 선택: 음성/외부 입력 연동 사례 관찰.)
- 성취기준
- (자유학기·동아리) 연계 후보 — 정보: 변수·입출력·제어구조를 활용한 프로그래밍 / 센서 데이터 기반 동작 설계. (대조필요) — NCIC 미대조.
- 준비물
- ELIO 보드 · 스마트폰/태블릿(ELIO 앱, Blockly 내장) · 적외선 센서 등 부착 부품 · 배터리. (음성 연동 시연 시 앱의 해당 기능 필요 — 사양 확인필요)
- 전개
- 도입 5분 — 1차시(AI가 도구 호출)와 대비: 이번엔 학생이 직접 블록으로 로직 조립. 블록 → JS → BLE 구조 소개. / 시연 10분 — 블럭리 기본 사용법, LED/센서 블록. / 실습 25분 — 순차 → 변수 → 센서 순 조립, 적외선 센서 장애물 반응 로직(설계 먼저, 실기 다음). / 정리 5분 — 모둠 시연, (선택) 음성 연동 영상 시청.
- 안전
- 센서·부품 부착 시 압정·날카로운 모서리 주의. 배터리·모터 취급 1차시와 동일. 스마트폰 낙하 방지.
- 평가
- 개인 10점(블록 로직 구성·센서 활용) + 모둠 15점(설계도-코드 일치·협업). 세부 = 루브릭.
위 3편은 필수 영상, 마지막 음성 영상(20초)은 선택·동기부여용 — 상세 사양 확인필요.
3차시 · ESP32 비전 연동 프로젝트
- 학습목표
- ① ESP32-CAM의 카메라 → AI 추론 → ELIO 제어로 이어지는 비전 파이프라인을 설명할 수 있다. ② WiFi HTTP API(
/stream·/ml·/power)로 원격 제어·관찰하는 시스템 구조를 이해하고 간단한 비전 반응 프로젝트를 기획·시연할 수 있다. - 성취기준
- (자유학기·동아리) 연계 후보 — 정보: 인공지능(이미지 분류·검출)의 활용과 한계 탐구 / 센서·액추에이터 기반 피지컬 컴퓨팅. (대조필요) — NCIC 미대조.
- 준비물
- ELIO_52810(UART 정식 지원 세대3) · ESP32-CAM(AI-Thinker 등) · UART 배선(TX/RX/GND) · WiFi 환경 · PC/스마트폰(HTTP 접속) · 배터리/별도 전원. ⚠ 펌웨어 플래싱·배선·비전 모델은 교사가 사전 구축(고난도). 학생은 관찰·기획·조작 중심.
- 전개
- 도입 5분 — "카메라가 본 것으로 로봇이 스스로 반응한다" 개념. [Android/PC]─WiFi HTTP─[ESP32-CAM]─UART─[ELIO] 구조도. / 시연 10분 —
GET /stream(MJPEG) →POST /ml(AI 추론) →POST /power(ELIO 동작) 흐름 시연. / 실습 25분 — 모둠별 "무엇을 보면 → 어떻게 반응" 시나리오 기획, 가능 범위 내 HTTP 엔드포인트 조작·관찰. / 정리 5분 — 기획·관찰 공유. ▶ 영상: ESP32 비전 전용 강좌는 인벤토리에 없음 → 생략. - 안전
- 배선 극성/전원 주의(ESP32 3V3 ↔ ELIO VCC, 공통 GND — 교사 점검). 전압 혼선 금지. WiFi는 교사 관리. 카메라 촬영 시 개인정보/초상권 안내(사람 얼굴 저장·공유 금지).
- 평가
- 개인 10점(파이프라인 이해·기획 논리) + 모둠 15점(비전 시나리오 창의성·타당성·협업). 세부 = 루브릭.
4차시 · 팀 프로젝트 발표
- 학습목표
- ① 1~3차시 도구(buddy-mcp·Blockly·ESP32 비전) 중 하나 이상을 활용해 팀 프로젝트를 완성·발표할 수 있다. ② 문제정의–설계–구현–시연–회고 과정을 논리적으로 설명하고 상호 피드백할 수 있다.
- 성취기준
- (자유학기·동아리) 연계 후보 — 정보: 컴퓨팅 사고 기반 문제해결 프로젝트 수행·발표 / 협업과 의사소통. (대조필요) — NCIC 미대조.
- 준비물
- 각 팀이 선택한 도구 세트(3차시 준비물 중 선택) · 발표 화면(스크린/빔) · 프로젝트 기획서(3차시 워크시트) · 시연 공간(매트/트레이).
- 전개
- 도입 5분 — 발표·평가 루브릭 안내, 순서 추첨. / 시연·발표 25분 — 팀별 4~5분: 문제정의 → 사용 도구·이유 → 설계(프롬프트/블록/비전 시나리오) → 라이브 시연 → 한계·개선점. / 상호평가 10분 — 청중 팀이 루브릭 기준(창의·기술이해·협업)으로 동료 평가·질의응답. / 정리 5분 — 교사 총평, 우수 사례 공유, 심화 진로(AI·로보틱스) 안내.
- 안전
- 시연 중 로봇 이동 범위 확보(관객·기물 충돌 방지). 배터리·배선 재점검. 촬영·공유 시 초상권/기밀(연구소 자료 외부 유출 금지) 유의.
- 평가
- 종합 평가 — 개인 10점 + 모둠 15점(총 25점 표준). 발표·시연·상호평가 반영. 세부 = 루브릭.
두 편 모두 특정 차시 강좌가 아닌 프로젝트 아이디어 자극용 선택 영상입니다.
학생 워크시트 원문 프롬프트, 관찰, 비전 기획, 팀 발표 회고 활동지를 차시별로 보존합니다.
기본 정보
| 이름 | 모둠 | 날짜 |
|---|
직접 쓰고 그리는 활동지입니다. 빈칸·표·스케치란을 채웁니다.
1차시 · AI로 로봇 제어 체험 (buddy-mcp)
오늘의 도구: AI 에이전트가 USB 동글로 ELIO를 제어합니다. 스마트폰 앱 없이 프롬프트로 지시합니다.
| # | 내가 원하는 로봇 동작 | AI에게 줄 프롬프트(자연어 지시문) |
|---|---|---|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 |
| 내 프롬프트 | AI가 호출한 도구 | 실제 로봇 동작 | 예상과 같았나? (O/X) |
|---|---|---|---|
- 도구 후보:
buddy_send_dc,buddy_send_servo,buddy_send_io,buddy_sensor_config - AI가 지시를 잘못 이해했다면 어떻게 프롬프트를 고쳤는지 씁니다.
- "자연어 → AI 도구 호출 → 물리 동작" 흐름을 한 문장으로 설명합니다.
- AI가 예상 밖으로 움직일 때 멈추는 방법(연결 해제/전원)을 적습니다.
2차시 · 음성/비전 AI 블록코딩 (Blockly 앱)
오늘의 도구: ELIO 앱의 Blockly 블록으로 로직을 조립합니다. 블록 → JS 코드 → BLE 흐름을 확인합니다.
스케치란 — 적외선 센서로 장애물을 만나면 멈추는 블록 로직 그리기
| 순서 | 조건/동작 (의사코드) |
|---|---|
| 1 | 예) 앞으로 전진 |
| 2 | 예) 만약 적외선 센서가 장애물 감지 → |
| 3 | 예) 정지 |
| 4 |
- 사용한 블록 종류: □ 순차 □ 반복 □ 변수 □ 조건 □ 센서 □ 함수
- 센서 값이 바뀔 때 로봇이 어떻게 반응했는지 기록합니다.
- 선택: 음성 연동 영상을 봤다면, 음성으로 로봇을 제어하는 아이디어 한 가지를 씁니다.
3차시 · ESP32 비전 연동 프로젝트
비전 파이프라인 빈칸
[카메라 영상] → [ ①______ 추론(분류/검출) ] → [ ELIO ②______ 제어 ]
WiFi HTTP: /stream, /ml, /power
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 프로젝트 이름 | |
| 카메라가 감지할 대상(색/물체/사람 등) | |
| 감지했을 때 로봇의 반응(전진/정지/회전 등) | |
| 사용할 HTTP 동작(/stream·/ml·/power 등) | |
| 이 프로젝트가 해결하는 문제/재미 요소 |
/mlAI 추론이 대상을 정확히 인식했는지, 헷갈린 경우는 무엇인지 기록합니다.- 카메라로 사람 얼굴을 찍어 저장·공유하면 안 되는 이유를 씁니다.
4차시 · 팀 프로젝트 발표
| 항목 | 우리 팀 내용 |
|---|---|
| 문제 정의(무엇을 해결?) | |
| 사용한 도구(buddy-mcp / Blockly / ESP32 중)와 이유 | |
| 핵심 설계(프롬프트/블록/비전 시나리오) | |
| 라이브 시연 계획 | |
| 한계와 개선점 |
| 팀원 | 맡은 역할 |
|---|---|
| 발표 팀 | 창의성(상/중/하) | 기술 이해(상/중/하) | 가장 인상 깊은 점 |
|---|---|---|---|
- 나의 회고: 가장 재미있었던 것 / 어려웠던 것을 씁니다.
- 더 만들어보고 싶은 AI + 로봇 프로젝트를 씁니다.
평가 루브릭 원문 개인 10점 + 모둠 15점, 총 25점 평가표와 운영 메모를 보존합니다.
| 구분 | 평가 요소 | 배점 | 우수(4~5) 기준 요약 |
|---|---|---|---|
| 개인 | 프롬프트/설계 능력 | 4 | 목표 동작을 명확·구체적 프롬프트(또는 블록/시나리오)로 설계, 실패 시 스스로 개선 |
| 개인 | 관찰·기록의 정확성 | 3 | AI 도구 호출·로봇 동작·비전 결과를 정확히 관찰·기록, 예상과 비교 |
| 개인 | 개념 이해(회고) | 3 | "자연어→도구호출→동작" 또는 비전 파이프라인을 자기 언어로 정확히 설명 |
| 모둠 | 창의성 | 5 | 문제 정의가 참신하고 AI/비전 활용 해결 아이디어가 독창적·확장 가능 |
| 모둠 | 기술 이해 | 5 | 사용 도구의 동작 원리를 정확히 이해·설명하고 시연이 안정적으로 성공 |
| 모둠 | 협업 | 5 | 역할 분담이 명확하고 팀원 모두 기여, 상호 피드백·발표 조율 원활 |
| 합계 | 25 |
평가 운영 메모
- 4차시 동료 평가는 모둠 창의성·기술 점수의 참고 자료로 활용(교사 최종 확정).
- 도구 난이도 보정 — buddy-mcp·ESP32는 세팅 난이도가 높아, 직접 구축 여부보다 원리 설명에 무게를 둔다(구축 성공 여부로만 감점하지 않음).
- 안전 수행(배터리·배선·초상권)은 감점 요인으로만 반영(미준수 시 최대 -2), 가점 아님.
- ⚠ 정규 교과 성적 산출에 쓸 경우 성취기준 코드는 NCIC 대조 후 확정(현재 지도안 성취기준은 "대조필요" 상태).
AI 심화 트랙을 학교·동아리에 맞게 설계합니다.
운영 시간·장비 환경에 맞춰 buddy-mcp·Blockly·ESP32 비전을 조합합니다. 지도안·워크시트·루브릭·영상을 제공합니다.
트랙 X: 자유학기·동아리 대상 4차시 AI 로봇 제어 콘텐츠.