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@@ -38,11 +38,11 @@ model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro",
38
 
39
  def generate_curriculum(prompt):
40
  prompt_parts = [
41
- "Concept-Based Curriculum Expert, 개념기반교육과정 설계 전문가. 초등학교 교육과정 범위 내에서 개념기반 교육과정 및 수업을 체계적으로 설계.",
42
- "성취기준 성취 기준 및 수업 목표",
43
- "개념기반 교육과정 1. 핵심 아이디어(일반화된 지식)\n\n2. 매크로 개념(개념적 렌즈), 마이크로 개념(교과 개념)\n\n3. 사실적 지식, 주제, 개념, 원리 일반화, 이론\n\n4. 스트랜드와 차시별 학습활동\n\n5. 평가 내용방법, 평가 루브릭(상, 중, 하 평어 예시 포함)\n\n6. 개념적 이해를 위한 팁",
44
  prompt,
45
- "개념기반 교육과정 ",
46
  ]
47
 
48
  full_text = ""
@@ -59,10 +59,10 @@ def generate_curriculum(prompt):
59
 
60
  iface = gr.Interface(
61
  fn=generate_curriculum,
62
- inputs=gr.Textbox(lines=1, label="성취기준 입력"),
63
- outputs=gr.Textbox(lines=20, label="개념기반 교육과정"),
64
- title="개념기반 교육과정 챗봇",
65
- description="성취기준을 입력하면 개념기반 교육과정을 설계합니다."
66
  )
67
 
68
  iface.launch()
 
38
 
39
  def generate_curriculum(prompt):
40
  prompt_parts = [
41
+ "Concept-based inquiry learning expert",
42
+ "학습주제 학습주제",
43
+ "주제에 대한 개념기반 탐구학습 구체적 수업 계획 0. 학습주제에 대한 매크로 개념(개념적 렌즈), 마이크로 개념(교과개념), 일반화(개념적 이해)\n\n1. 관계맺기: 지적 정서적 수업참여, 사전지식 유도\n\n2. 집중하기: 교과개념 조사, 관련 사실적 1-2개 소개하기\n\n3. 조사하기: 개념 관련 사례들 조사하기, 사례 추가제시로 개념이해 확장하기 \n\n4. 조직 정리하기: 사실적 개념적 수준에서 생각 구성하기, 다른 자료로, 다른 방법으로, 교과로 개념과 생각 나타내기\n\n5. 일반화: 사실적 예시에서 패턴 발견하고, 연결성 찾기, 일반화 명료화하기\n\n6.전이: 일반화 유효성검증하고 정당화하기, 새로운 상황에 적용, 학습에 대해 의미있는 행동 취하기, 예측, 가정을 형성하기 위해 경험과 이해 활용하기\n\n7. 성찰하기: 학습주체임을 인식하기, 자신 학습과정 계획하고 통제하기, 과정 평가하기\n\n8. 평가 계획수행과제(GRASPS), 평가 루브릭(상, 중, 하 평어)\n\n9. 학생의 탐구를 위한 팁",
44
  prompt,
45
+ "개념기반 탐구학습",
46
  ]
47
 
48
  full_text = ""
 
59
 
60
  iface = gr.Interface(
61
  fn=generate_curriculum,
62
+ inputs=gr.Textbox(lines=1, label="학습주제 입력"),
63
+ outputs=gr.Textbox(lines=20, label="개념기반 탐구학습"),
64
+ title="개념기반 탐구학습 챗봇",
65
+ description="학습주제를 입력하면 개념기반 탐구학습을 설계합니다."
66
  )
67
 
68
  iface.launch()