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Bk 튜터님 소개
저는 단순히 문제의 정답을 알려주는 것이 아니라, 학생이 스스로 답을 찾아갈 수 있는 사고력을 길러주는 튜터입니다.
UMass Amherst에서 컴퓨터과학과 계산수학을 복수전공하고 컴퓨터과학 석사과정을 마쳤으며, 현재까지 연구 현장에서 머신러닝, 통계, 수학적 모델링과 데이터 분석을 실제 문제에 적용해 왔습니다. 이러한 경험을 바탕으로 수학과 컴퓨터과학을 단순 암기가 아닌 원리와 논리를 중심으로 이해할 수 있도록 가르칩니다.
제가 자신 있게 말씀드릴 수 있는 강점은 학생마다 다른 문제점을 빠르게 파악하고 그에 맞는 학습 방법을 제시할 수 있다는 점입니다. 기초가 부족한 학생에게는 개념과 원리를 차근차근 잡아주고, 중위권 학생에게는 문제를 분석하고 적절한 풀이 방법을 선택하는 능력을 키워줍니다. 상위권 학생에게는 한 문제를 여러 관점에서 바라보고 새로운 문제에도 적용할 수 있는 사고력을 훈련합니다.
또한 연구실에서 학부생들을 직접 지도하며 데이터 분석과 머신러닝 과정을 교육한 경험이 있어, 어려운 내용을 상대방의 수준에 맞게 설명하고 이해 여부를 확인하면서 수업을 진행하는 데 익숙합니다.
저는 학생에게 “이 공식은 외워야 해”라고 말하기보다 “왜 이런 공식이 나오고, 언제 사용해야 하는지”를 이해시키는 수업을 지향합니다. 문제를 틀렸을 때에도 정답만 확인하는 것이 아니라 어디서 사고가 잘못되었는지를 함께 찾아갑니다.
궁극적인 목표는 성적 향상뿐만 아니라 학생이 튜터 없이도 스스로 문제를 분석하고 해결할 수 있는 자신감과 학습 능력을 갖게 하는 것입니다.
수학, SAT Math, AP Calculus, Python, 컴퓨터과학 및 기초 데이터 분석을 배우고 싶은 학생이라면 현재 실력에 맞춰 기초부터 심화 과정까지 체계적으로 함께할 수 있습니다
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수업 소개
- 모든 수준
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저는 학생이 단순히 정답을 맞히는 것보다 개념을 정확히 이해하고, 새로운 문제를 만났을 때 스스로 해결 방법을 생각할 수 있도록 만드는 것을 가장 중요하게 생각합니다. 컴퓨터과학과 계산수학을 전공하고, 현재까지 머신러닝과 데이터 분석을 활용한 연구를 수행하면서 문제를 여러 단계로 나누고 논리적으로 접근하는 훈련을 해왔습니다. 이러한 경험을 수업에도 적용하여 학생의 현재 수준과 목표에 따라 수업 방식을 조정합니다.
본인만의 수업 방법
수업을 시작할 때 학생이 어떤 부분을 알고 있고 어떤 부분에서 막히는지를 먼저 확인합니다. 같은 문제를 틀리더라도 개념 자체를 이해하지 못한 경우, 계산 과정에서 실수하는 경우, 문제를 읽고 어떤 개념을 적용해야 하는지 판단하지 못하는 경우는 각각 다른 방식으로 접근해야 하기 때문입니다.
기초가 부족한 학생에게는 공식 암기보다 개념이 왜 성립하는지를 이해하는 것에 중점을 둡니다. 개념 설명 후 간단한 예제부터 시작하여 학생이 직접 설명하고 문제를 풀도록 합니다.
중위권 학생에게는 문제 유형을 단순히 반복시키기보다, 문제를 보았을 때 어떤 정보를 먼저 확인하고 어떤 개념을 선택해야 하는지를 훈련합니다. 오답 역시 정답만 확인하는 것이 아니라 "어느 단계에서 사고가 잘못되었는지"를 함께 분석합니다.
상위권 학생에게는 하나의 문제를 여러 방법으로 해결해 보거나 조건을 변형해 보는 방식으로 수업합니다. 특히 수학과 컴퓨터과학에서는 critical thinking과 brainstorming을 활용하여 처음 보는 문제에서도 스스로 전략을 세울 수 있도록 지도합니다.
수업 계획
첫 수업에서는 학생의 현재 실력, 목표, 시험 일정과 취약 영역을 파악합니다. 이후 학생에게 필요한 내용을 우선순위에 따라 나누어 수업 계획을 구성합니다.
일반적인 수업은
개념 확인 → 예제 적용 → 학생의 독립적인 문제 풀이 → 풀이 과정 설명 → 오답 분석 → 다음 수업 복습 과제의 순서로 진행합니다.
매 수업에서 이전 내용을 짧게 복습하여 단순히 한 번 배우고 넘어가는 것이 아니라 내용이 장기적으로 유지되도록 합니다. 시험을 준비하는 학생의 경우 시험 일정에 맞추어 개념 학습, 유형별 문제 풀이, 실전 문제 풀이 순으로 난이도를 높여갑니다.
제가 다른 튜터보다 강점을 가진 이유
저는 컴퓨터과학과 계산수학을 함께 전공했으며, 대학원에서는 컴퓨터과학을 공부했습니다. 현재 연구에서는 머신러닝, 신경망, 통계 분석 및 데이터 분석을 실제 연구 문제에 적용하고 있습니다. 따라서 학생에게 단순히 "이 공식을 사용하면 된다"고 설명하기보다 왜 이런 방법을 사용하는지, 문제를 어떻게 구조화해서 생각해야 하는지를 설명할 수 있습니다.
또한 연구 과정에서 학부 연구생들을 지도하며 데이터 분석, 행동 분석 및 머신러닝 모델 검증 방법을 교육한 경험이 있습니다. 사람마다 이해하는 방식과 속도가 다르다는 것을 알고 있기 때문에 학생의 수준에 맞추어 설명 방식과 문제 난이도를 조절합니다.
제가 생각하는 좋은 수업의 목표는 학생이 튜터에게 계속 의존하는 것이 아니라, 시간이 지날수록 스스로 공부하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 하는 것입니다.
수업 대상
중·고등학생 수학
SAT Math
AP Calculus 및 대학 초급 Calculus
기초 통계 및 데이터 분석
Python 및 프로그래밍 입문
AP Computer Science 및 컴퓨터과학 기초
머신러닝 또는 데이터 분석을 처음 공부하는 대학생
학생의 현재 수준에 관계없이 기초 개념부터 심화 문제까지 목표에 맞추어 수업을 구성할 수 있습니다
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수업료
시간당 수업료
- 45000원
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무료 제공
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