세 곳에서 쌓은 깊이
한국 학생을 가장 잘 아는 곳, 인공지능을 세계 최상위권에서 배운 곳, 그리고 ‘배움’ 자체를 연구한 곳.
연세대학교 — 학사
한국에서 공부하며 한국 학생과 학부모가 무엇을 필요로 하는지 깊이 이해합니다. 영어와 입시, 두 세계의 언어를 모두 압니다.
UCL — 인공지능 석사
세계 최상위권 대학에서 인공지능을 전공. AI를 ‘사용법’이 아니라 ‘원리’부터 가르칠 수 있는 이유입니다.
KAIST — 뇌인지공학 연구
사람이 어떻게 생각하는지를 연구한 경험으로, 아이의 머릿속에서 실제로 학습이 일어나도록 수업을 설계합니다.
제가 수업에서 지키는 세 가지
설명할 수 있어야 안 것입니다
아이가 만든 것을 영어로 직접 설명하게 합니다. 말로 풀어내는 순간, 지식은 진짜 자기 것이 됩니다.
실패할 자리를 만들어 둡니다
막히고, 고치고, 다시 만드는 과정이 진짜 배움입니다. 4명 소수정예라 한 아이의 속도에 맞춰 기다려 줄 수 있습니다.
원리를 가르칩니다
AI가 대신 해주는 시대일수록, 도구를 쓰는 법이 아니라 그것이 ‘왜 그렇게 작동하는지’를 이해하는 힘을 길러 줍니다.
“아이가 ‘내가 이걸 만들었어요’라고
영어로 말하는 순간을 위해 수업합니다.”
영어를 시험 과목이 아니라 생각하고 만드는 도구로 만났습니다. 그래서 메이커렙의 수업은 단어를 외우는 데서 시작하지 않습니다. 회로에 불이 켜지고, 로봇이 움직이고, 코드가 실행되는 순간; 아이는 그것을 설명하고 싶어집니다. 그 ‘말하고 싶은 마음’이 영어가 트이는 가장 빠른 길이라고 믿습니다.
AI를 직접 연구하며 배운 건, 결국 사람의 호기심을 이기는 기술은 없다는 것이었습니다. 도구는 계속 바뀌지만, 스스로 만들어 본 아이는 어떤 도구 앞에서도 주눅 들지 않습니다. 그 단단함을 7세부터 차근차근 길러 주고 싶어 메이커렙을 시작했습니다.
한 반을 최대 4명으로 두는 이유도 같습니다. 아이마다 막히는 지점이 다르고, 트이는 순간도 다릅니다. 그 순간을 놓치지 않고 곁에서 함께 있고 싶습니다.
한 반에 최대 4명. 선생님이 직접 챙깁니다.
조교가 아닌 Adriana 선생님이 매 수업을 직접 진행합니다. 아이마다 다른 속도와 관심을, 4명이기에 끝까지 챙길 수 있습니다.