01 / DEFINE
문제 정의
현상을 관찰하고 해결할 가치가 있는 질문으로 좁힙니다.
IT · SW Inquiry Academy
질문을
코드로
증명하다.
배우고 따라 만드는 코딩을 넘어, 문제를 정의하고 알고리즘을 설계하며 실제 데이터와 코드로 자신의 생각을 증명합니다.
inquiry.py
01class Inquiry:
02 def solve(self, question):
03 problem = define(question)
04 model = design(problem)
05 result = build(model)
06 return verify(result)
07
08# 생각은 결과물로 남는다.
OUTPUT → PROJECT · REPORT · PORTFOLIO
01 QUESTION→02 DESIGN→03 CODE→04 VERIFY→05 COMMUNICATE
[ WHY INQODE ]
코딩 실력보다 먼저,
탐구하는 방식을 가르칩니다.
INQODE는 ‘무엇을 만들까’보다 ‘왜 이 문제를 풀어야 할까’에서 시작합니다. 학생의 질문이 설계와 구현, 검증을 거쳐 한 편의 논리적인 탐구가 되도록 돕습니다.
02 / DESIGN
알고리즘 설계
입력, 규칙, 예외, 평가 기준을 구조화합니다.
03 / BUILD
SW 구현
Python과 AI 도구로 아이디어를 작동하게 만듭니다.
04 / PROVE
검증과 설명
실험 결과를 분석하고 보고서와 발표로 증명합니다.
[ LEARNING ROADMAP ]
기초 문법이 아니라
탐구 역량이 성장하는 로드맵
학생의 학년보다 사고 수준과 프로젝트 경험을 기준으로 배치합니다.
LEVEL 01FOUNDATION
AI·Python
사고 기초
코드를 외우기보다 문제를 작은 단위로 나누고 규칙을 표현하는 힘을 만듭니다.
LEVEL 02CORE
리얼월드
프로젝트
생활과 사회의 실제 문제를 데이터·센서·AI 모델로 해결하고 결과를 검증합니다.
LEVEL 03ADVANCED
SW·AI
심화 탐구
독창적인 연구 질문을 정교화하고 구현, 실험, 보고서, 발표까지 완성합니다.
[ STUDENT INQUIRY ]
배운 내용이 아니라
해결한 문제로 말합니다.
화재 상황을 반영하는 실시간 대피 경로 알고리즘
거리뿐 아니라 위험도를 비용함수에 반영해 더 안전한 경로를 탐색합니다.
프로젝트 구조 보기 →
음성 특징으로 보컬 유형을 분석하는 모델
직관적인 평가를 데이터로 바꾸고 특징량과 분류 결과의 관계를 해석합니다.
프로젝트 구조 보기 →
PET 포장재의 재사용을 높이는 정보 시스템
물리적 구조와 디지털 안내를 연결해 재활용 행동을 유도합니다.
프로젝트 구조 보기 →
종이 원통의 구조에 따른 좌굴 강도 탐구
조건을 통제하고 데이터를 비교해 형태와 하중 사이의 규칙을 찾아냅니다.
프로젝트 구조 보기 →
좋은 포트폴리오는 화려한 기술 목록이 아니라, 학생이 어떻게 생각하고 실패하고 다시 설계했는지를 보여줍니다.
01
탐구 질문
학생 자신의 관찰과 문제의식에서 시작합니다.
02
설계 기록
가설, 알고리즘, 의사결정의 근거를 남깁니다.
03
작동하는 결과물
코드와 프로토타입으로 아이디어를 검증합니다.
04
연구 커뮤니케이션
보고서와 발표로 과정과 결과를 설명합니다.
[ START YOUR INQUIRY ]
아이의 질문을
진짜 프로젝트로.
현재 수준과 관심 분야를 확인한 뒤 가장 적합한 탐구 트랙을 안내합니다.
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