[공통수학1 시리즈 1편] 2022 개정 교육과정, 공통수학1은 어떤 과목인가?
2022 개정 교육과정에서 공통수학1의 위치와 학습 목표, 그리고 이 시리즈에서 다룰 내용을 소개합니다.
적분을 넓이 공식이 아니라 누적되는 양을 읽는 도구로 소개하고, 왜 작은 조각의 합이 필요한지 설명합니다.
함수값이 변할 때 전체 누적량을 구하기 위해 구간을 잘게 나누고 직사각형 넓이를 더하는 리만합의 아이디어를 설명합니다.
리만합이 극한에서 하나의 값으로 모일 때 그것을 정적분이라고 정의하고, 정적분이 넓이 이상의 누적량이라는 점을 설명합니다.
빠른 개발 속도, 타입 힌트 기반 문서화, Python 생태계와의 연결을 중심으로 FastAPI의 장점을 정리합니다.
uv 기반 프로젝트 준비부터 FastAPI 설치, 개발 서버 실행, 첫 번째 GET API 확인까지 가장 기본 흐름을 정리합니다.
경로(path)와 쿼리(query) 파라미터를 FastAPI에서 어떻게 선언하고 검증하는지, uv 기반 개발 서버로 실습하며 정리합니다.
브라우저 실행 환경, 비동기 처리, 프론트엔드 생태계의 중심이라는 관점에서 JavaScript 학습 이유를 정리합니다.
브라우저 콘솔과 Node.js에서 직접 실행해 보며 let, const, 문자열, 숫자, 배열, 객체를 정리합니다.
함수 선언과 표현식, 매개변수, 배열 고차 함수(map, filter, reduce)를 통해 데이터를 다루는 감각을 다집니다.
적은 문법 부담, 직관적인 반응성, 컴포넌트 중심 사고를 바탕으로 Svelte를 공부하는 이유를 정리합니다.
script, markup, style 블록을 중심으로 Svelte 파일의 기본 구조와 상태-화면 연결 방식을 정리합니다.
부모-자식 컴포넌트 간에 데이터를 주고받는 기본 흐름과 이벤트 전달, 포워딩 패턴을 실무 감각으로 정리합니다.
AI와 코드를 만들며 겪은 시행착오에서 출발해, 교사의 업무에 맞는 스킬과 앱을 직접 구성하는 이유와 역할·자료·목표로 함께 일하는 방법을 소개합니다.
VS Code 화면 시연을 따라 폴더를 열고 작업 지침을 작성합니다. 파일 저장과 Markdown 미리 보기를 직접 확인하며 AI와 일할 기본 동선을 익힙니다.
평소 쓰던 PDF·한글 학습지에서 실제로 읽은 내용과 추정한 의도를 구분하고, 교사가 확인한 분석을 Markdown 파일로 남깁니다.
확인한 원본 분석에서 바꿀 내용을 정하고, 계획 검토와 교사 승인을 거쳐 학생용 원고와 교사용 해설을 작성하고 별도로 검수합니다.
검토한 분수 활동지 원고를 인쇄용 Paper CSS와 수식 렌더러로 배치하고, 브라우저 미리보기를 고쳐 A4 PDF로 저장합니다.
기존 자료 분석부터 원고 검토와 A4 인쇄까지 실제로 성공한 절차를 추려 스킬을 설계·승인하고 다른 자료에 재사용합니다.
학습지 프로젝트와 분리된 웹 업무 폴더를 만들고, 공문 검색과 결재 대기 확인을 어디까지 맡길지 정합니다.
평소 쓰는 창과 분리한 Chrome을 준비하고, AI가 공개 페이지를 실제로 읽는지 확인한 뒤 연결을 종료합니다.
로그인한 업무 화면에서 AI에게 필요한 공문을 말로 요청하고, 검색 조건을 함께 정한 뒤 결과 한 건을 직접 대조합니다.
AI와 결재 대기 목록을 한 번 확인하고, 허가된 경우에만 컴퓨터 알림을 설정합니다. 알림 확인부터 중지까지 교사가 직접 따라갑니다.
Codex·Claude·Antigravity·GLM의 요금제별 가격과 공개된 메시지·크레딧 한도를 회사별로 나누어 교사의 선택을 돕습니다.
LLM 코딩 에이전트가 무겁게 느껴지는 이유를 짚고, 가벼운 터미널 코딩 하네스 pi가 어떤 문제의식에서 출발하는지 정리합니다.
pi를 설치하고 로그인 또는 API 키로 모델을 연결한 뒤, 프로젝트 폴더에서 첫 세션을 시작하는 기본 흐름을 정리합니다.
pi에서 세션을 이어가고 분기하며, AGENTS.md와 CLAUDE.md로 프로젝트 규칙을 전달하는 기본 컨텍스트 관리 방법을 정리합니다.
Docker 기술의 기본 개념부터 일관된 환경 구성, 배포 방식, 인프라로서의 역할까지 순서대로 정리합니다.
Dockerfile 작성 흐름과 이미지/컨테이너 관계를 학습하며 재현 가능한 환경을 만드는 기본기를 다집니다.
우분투와 알파인 이미지를 비교하며 실습/배포 상황에 맞는 선택 기준을 정리합니다.
OPNsense의 방화벽·라우팅·VPN 역할을 정리하고, Proxmox 위에 올렸을 때 어떤 구조와 장점, 한계가 생기는지 설명합니다.
Proxmox에서 OPNsense를 VM으로 배치할 때 WAN/LAN 브리지 설계, 가상 NIC 선택, 설치 옵션, 방화벽을 우회하지 않는 배선 원칙을 정리합니다.
OPNsense에서 아웃바운드 NAT, 인바운드 포트포워딩, 리버스 프록시 노출 전략을 설계하고, 공개 대상과 내부 전용 대상을 구분하는 방법을 다룹니다.
Proxmox VE의 기본 구성과 VM, LXC, 스토리지, 브리지 개념을 정리하고 왜 단일 서버 인프라 입문에 적합한지 설명합니다.
Proxmox 설치 직후 local-lvm과 다른 스토리지 역할을 구분하고, 브리지와 ISO 저장소, 백업 위치, 미니 PC 점검 순서를 정리합니다.
Reverse proxy, 모니터링, 앱 서버, 데이터베이스, Docker 호스트, Windows 테스트 박스 사례를 통해 VM과 LXC를 선택하는 기준을 제시합니다.
질문 품질 데이터를 바탕으로 Bloom·Dewey 철학을 멀티에이전트 구조에 녹인 MAICE의 문제 정의 전략을 정리합니다.
MAICE가 질문 분류, 명료화, 답변 생성, 학습 관찰을 나누어 처리한 멀티에이전트 구조와 Redis Streams 파이프라인을 정리합니다.
수식 입력, OCR, 스트리밍 LaTeX 렌더링을 중심으로 MAICE 프론트엔드가 학생의 질문 장벽을 낮춘 방식을 정리합니다.