2026 IGO: PCA 원생 2명 은메달 수상
안녕하세요.
언제나 결과로 증명하는 대치동 코딩 입시와 AI·STEM 포트폴리오 설계의 중심, 플레이코딩아카데미(PCA)입니다.
오늘은 PCA 원생들의 기쁜 국제 대회 수상 소식을 전해드립니다.
2026 International Greenwich Olympiad(IGO)에서 PCA 원생 2명이 각각 Silver Medal을 수상했습니다!
- K** 학생: Artificial Intelligence 부문 Silver Medal
- A** S** 학생: Computer Science 부문 Silver Medal
두 학생의 값진 수상을 진심으로 축하합니다.
PCA 원생들의 2026 IGO 수상 결과
K** 학생은 Artificial Intelligence 부문에서, A** S** 학생은 Computer Science 부문에서 Silver Medal을 수상했습니다.
AI와 Computer Science는 서로 맞닿아 있지만 프로젝트에서 보여 주어야 하는 역량은 조금씩 다릅니다. AI 프로젝트는 해결하려는 문제와 데이터 또는 기술의 활용 방식이 연결되어야 하고, Computer Science 프로젝트는 문제 해결 논리와 알고리즘적 사고, 실제 구현 과정이 설득력 있게 드러나야 합니다.
이번 수상은 두 학생이 각자의 분야에서 프로젝트를 완성해 국제 무대에 선 2026년의 성과라는 점에서 의미가 큽니다.
International Greenwich Olympiad는 어떤 대회일까요?
International Greenwich Olympiad는 세계 각국의 학생들이 과학, 기술, 공학, AI, Computer Science 등 STEAM 분야의 프로젝트를 발표하고 평가받는 국제 프로젝트형 올림피아드입니다.
프로젝트형 대회에서는 하나의 아이디어를 결과물로 발전시키는 전 과정이 중요합니다. 대회를 준비할 때는 다음 질문에 답할 수 있어야 합니다.
- 어떤 문제를 발견했는가?
- 왜 이 문제를 해결할 필요가 있는가?
- 어떤 원리와 기술을 선택했는가?
- 실제로 무엇을 구현했는가?
- 결과를 어떤 방식으로 확인하고 개선했는가?
- 심사자에게 프로젝트의 가치와 과정을 어떻게 설명할 것인가?
참가 부문과 세부 평가 기준, 일정은 달라질 수 있으므로 출전을 준비한다면 IGO 공식 사이트에서 해당 연도 안내를 확인해 주세요.
좋은 아이디어를 ‘평가 가능한 프로젝트’로 만드는 과정
학생에게 흥미로운 아이디어가 있다고 해서 곧바로 출품 가능한 프로젝트가 되는 것은 아닙니다. 처음에는 “AI로 환경 문제를 해결하고 싶어요”처럼 범위가 넓을 수 있습니다. 실제 프로젝트로 발전하려면 대상과 상황을 좁히고, 어떤 기술로 무엇을 확인할 것인지 정해야 합니다.
1. 관심사를 구체적인 문제로 좁히기
프로젝트의 출발점은 기술 자체보다 학생이 해결하고 싶은 문제입니다. 누구의 어떤 불편을 해결하려는지, 이미 사용되는 방법에는 어떤 한계가 있는지 질문해야 합니다. 문제의 범위가 구체적일수록 구현 방향과 검증 기준도 선명해집니다.
2. 해결 논리와 구현 범위 정하기
좋은 주제라도 학생의 현재 수준과 준비 기간 안에 완성하기 어려우면 프로젝트가 끝까지 이어지지 못합니다. 필요한 기능을 나누고 핵심 기능부터 구현해야 합니다. AI를 활용한다면 AI를 사용했다는 사실보다 그 기술이 문제 해결에 왜 필요한지 설명할 수 있어야 합니다.
3. 결과를 검증하고 개선하기
“작동한다”는 것만으로 프로젝트 설명이 끝나지는 않습니다. 어떤 조건에서 결과를 확인했는지, 예상과 다른 결과는 무엇이었는지, 그 과정에서 설계나 구현을 어떻게 수정했는지 기록해야 합니다.
4. 발표 가능한 이야기로 정리하기
심사자는 완성된 화면만 보는 것이 아닙니다. 문제 발견부터 아이디어 선택, 구현 과정, 시행착오, 검증과 개선까지 하나의 흐름으로 이해할 수 있어야 합니다.
프로젝트형 대회는 왜 혼자 준비하기 어려울까요?
학생 스스로 주제를 선택하고, 구현 가능한 범위를 판단하며, 결과를 객관적으로 검토해야 합니다. 자신의 아이디어에 오래 집중하다 보면 설명이 빠진 부분이나 논리의 빈틈을 발견하기도 쉽지 않습니다.
대회에서는 정해진 형식과 평가 관점에 맞춰 프로젝트를 전달해야 합니다. 포트폴리오에서는 학생의 관심사와 성장 과정, 기술적 선택과 개선 경험이 이어져야 합니다.
PCA가 프로젝트를 지도할 때 중요하게 보는 것
PCA는 Python, AI, 알고리즘 문법 학습에 머무르지 않고 학생의 관심 분야와 진로를 바탕으로 AI·Computer Science 프로젝트를 설계합니다.
- 학생의 관심사를 프로젝트 질문으로 구체화하기
- 현재 역량에 맞는 구현 범위와 단계 정하기
- 결과물의 논리와 기술적 완성도 점검하기
- 시행착오와 개선 과정을 기록하기
- 대회 발표와 포트폴리오에서 학생의 역할이 드러나도록 정리하기
이렇게 완성한 프로젝트는 대회 출품에서 끝나지 않습니다. 학생의 활동 목적과 진로에 따라 EC, 생기부, 에세이, 입시 포트폴리오로 연결할 수 있어야 합니다.
AI·Computer Science 프로젝트를 시작하기 전에
국제 프로젝트 대회나 AI·STEM 포트폴리오를 생각하고 있다면 학생이 꾸준히 관심을 보여 온 분야, 해결해 보고 싶은 구체적인 문제, 지금까지의 코딩·AI·Computer Science 경험, 현재 만들고 있거나 구상 중인 결과물, 목표와 가장 막히는 단계를 먼저 정리해 보세요.
아이디어는 있지만 주제를 좁히기 어렵거나, 구현한 결과물을 대회와 포트폴리오에 맞게 발전시키는 과정이 막막하다면 학생의 현재 단계부터 점검해 볼 필요가 있습니다.
관심 분야와 구현 경험, 목표를 함께 살펴보면 프로젝트의 출발점과 필요한 준비 방향을 더 구체적으로 설계할 수 있습니다.
우리 아이만의 관심사와 진로를 AI·Computer Science 프로젝트로 발전시키고, 이를 국제 대회와 입시 포트폴리오로 연결하고 싶다면 PCA와 함께 준비 방향을 설계해 보세요.
다시 한번 2026 IGO Artificial Intelligence 부문 Silver Medal을 수상한 K** 학생과 Computer Science 부문 Silver Medal을 수상한 A** S** 학생에게 축하의 박수를 보냅니다!