Workshop 및 스테이션
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Workshop / 데이터
데이터 스테이션
CSV 또는 JSON을 가져오고, 열을 프로파일하고, 파이프라인을 변환하고, 곡선을 맞추고, 설문 표본 크기를 계획한 뒤 — 정리된 통찰을 보드로, 차트로, 또는 통계로 가져가세요.
AI가 초안을 작성할 수 있습니다. 교실에 무엇을 보여줄지는 여러분이 결정합니다.
데이터란
데이터는 실제 표를 수업으로 가져오는 스테이션입니다. CSV, TSV 또는 JSON을 가져오고, 열을 프로파일하고, 변환 파이프라인을 실행하고, 곡선을 맞추고, 설문 표본 크기를 계획한 뒤 — 가르칠 수 있는 정리된 결과를 내보내세요.
진짜 숫자가 지어낸 워크시트보다 낫기 때문에 중요합니다. 학습자는 정리, 프로파일, 맞춤을 이야기의 일부로 봐야 합니다 — 다른 곳에서 일어난 수수께끼가 아니라.
교사가 데이터를 쓰는 이유
가져오기 및 정리
반 데이터셋을 붙여넣거나 올리거나 가져와 형과 이상값을 보이게 하세요.
랩용 곡선 적합
잔차를 논의할 수 있는 선형, 다항, 지수, 로그, 거듭제곱 맞춤.
구조를 보여주는 EDA
더 깊은 통계 대화를 준비하는 산점, 상관, 상자 보기.
설문 표본 크기
최소 계획 n 설문 나가기 전에 — 오차 한계, 신뢰, 비율에서.
TeachForge에서 데이터는 Workshop 스테이션입니다 — 여기서 정리한 뒤, 다음 수업 움직임이 필요하면 통계나 차트 빌더로 연결하세요.
데이터 스테이션 안
Workshop의 나머지처럼 데이터는 작성과 미리보기를 가깝게 둡니다 — 분명한 작업대로 정리됩니다.
- 데이터셋, 프로필, 파이프라인, 곡선 피팅, 설문 도구 탭
- 수집 경로 — 붙여넣기, 업로드, URL 가져오기, 스키마를 아는 형 변환
- 변환 파이프라인 정리된 CSV 내보내기와 이상값 / 단위 도우미 포함
- 적합 모형 수동 “선 맞히기” 수업 모드 포함
- 매개변수 패키지 맞춤과 설문 표본 크기 시작용
- 보내기와 브리지 통계와 차트 빌더 쪽으로, 그리고 Whiteboard 보내기
표가 통찰이 되는 방법
데이터셋을 불러오거나 붙여넣고 열 형을 확인하세요
실제 반 데이터 또는 수업 씨앗에서 시작하세요.
프로파일, 정리, 적합, 또는 설문 계획
수업 움직임에 맞는 탭을 고르세요.
결과 내보내기 또는 다음으로 연결
정리된 데이터를 차트, 통계, 문항 또는 보드로 가져가세요.
데이터셋 하나. 그것의 모든 수업 버전.
데이터는 다음을 지원합니다: 매개변수 패키지 맞춤과 설문 도구용, 저장된 데이터셋과 파이프라인 JSON까지 — 같은 정리 이야기나 맞춤 모델을 워크플로를 다시 만들지 않고 다음 반에서 열 수 있습니다.
가르치면서 바꾸기
모델을 바꾸거나, 파이프라인 단계를 다듬거나, 설문 매개변수를 실시간으로 조정하세요.
파이프라인은 유지하고 표를 바꾸기
같은 정리·맞춤 구조를 내일의 데이터셋에 재사용하세요.
깔끔히 넘기기
새 도구에서 일을 다시 하지 말고 통계나 차트 빌더로 연결하세요.
평가와 가깝게
실제 숫자를 쓰는 문항, 랩, 설명으로 결과를 내보내세요.
추론 검정과 분포 시뮬레이션은 통계에 있습니다. 데이터는 정리, 프로파일, 청소, 맞춤, 설문 계획을 맡습니다.
열어둘 준비된 시작점
카탈로그 패키지나 씨앗 템플릿을 연 뒤, 내 표를 가져오세요:
| 면적 | 열 수 있는 것 |
|---|---|
| 적합 카탈로그 | 선형; 다항; 지수; 로그; 거듭제곱 |
| 설문 카탈로그 | 표본 크기 계산기 |
| 시드 템플릿 | 데이터셋 프로파일; 정리 파이프라인; 선형 맞춤; 지수 성장; 표본 크기 계산기 |
AI 도움, 원하는 방식으로
초안이 필요하신가요? AI를 보조로 쓴 뒤 — 학습자에게 닿기 전에 검토·편집·승인하세요.
프롬프트 복사
준비된 프롬프트를 만들어 이미 쓰는 채팅 도구에 붙여넣으세요.
내 GPU 사용
설정에서 로컬 모델 엔드포인트를 연결하고 여러분이 제어하는 하드웨어에서 생성을 실행하세요.
내 API 키 사용
설정에 공급자 키를 넣고 모델을 고른 뒤 내 계정으로 생성하세요.
AI는 틀릴 수 있습니다. 그래서 교사가 루프에 남습니다.
수업이 일어나는 곳으로 분석 가져가기
- Whiteboard — 라이브 보드에 놓고 교실 앞에서 조정하세요
- Quest Ladder — 문항과 설명에 넣으세요
- Virtual Lab — 인터랙티브 랩 작업에서 재사용하세요
- 커뮤니티 — 만든 것을 공유하고 다른 교육자가 공유한 것을 바탕으로 만드세요