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하드웨어 전공자들의 확률 및 통계 관련 학업성취도 제고에 관한 연구

Author

이승우

Journal Title

한국데이터정보과학회지

Publication Year

2016

Topics

#Statistics
#Teaching method

Summary

This study aims to improve the learning ability of probability and statistics for hardware majors by developing a linked teaching method with programming and multimedia signal processing courses, and verifying the effect on academic achievement improvement through regression analysis. Furthermore, it proposes effective teaching-learning methods for enhancing probability and statistics learning ability based on survey and case study analysis.

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Teaching Probability with Graphic Calculator Instructional Approach

Tan, Choo-Kim; Tan, Choo-Peng · 2015

The Journal of Developing Areas

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프로그래밍 학업성취도에 관한 사례연구: 하드웨어 교과과정 중심으로 A case study on programming academic achievement: Focused on the hardware curriculum

이승우 · 2014

한국데이터정보과학회지

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고급심리통계 사회과학대학 심리학과
전필 / 대학원
심리학 및 사회과학의 대학원생을 위한 통계: 기술통계와 추론통계에 대한 개념과 자료분석 기법을 다룬다. 구체적으로 무선변인, 확률이론, 추정, 가설검정, 분산분석, 그리고 상관분석과 회귀분석을 다룬다.
- # Statistics
- # Regression analysis
- # Descriptive statistics
식품통계학 농업생명과학대학 식품·동물생명공학부
전필 / 학사
이 과목은 식품공학을 비롯한 과학 분야에 적용 가능한 확률 이론 및 통계학의 기본 개념을 다룬다. 이는 기술통계 및 추론통계를 포함하며 일변량분석, 다변량분석, 상관분석, 회귀분석 등의 기본적 원리를 이해하고, 실습시간을 통해 엑셀, SPSS, R, Python 등의 프로그램을 통한 활용 능력 강화를 목표로 함.
- # Statistics
- # Descriptive statistics
- # Regression analysis
산업공학통계 공과대학 산업공학과
전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.
- # Statistics
- # Engineering
- # Regression analysis
통계학습 고등논제 공과대학 산업공학과
전선 / 대학원
본 과목은 산업공학과 및 공과대학 대학원생을 대상으로 최신 고등 통계학습 이론과 기법 (확률 그래프모델, 커널방법, 다양체학습 등)을 소개하고 이를 중심으로 다양한 응용분야의 최신 연구주제에 적용하고 그 결과를 해석할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다.
- # Statistics
- # Kernel method
- # Learning theory
확률과 통계 사범대학 수학교육과
전선 / 학사
확률의 이론을 바탕으로 확률과 통계의 수학적 원리를 이해하고, 확률과 통계의 교육을 위한 교사 지식을 갖춘다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률분포, 기대값 등의 내용을 확률적 모델링과 의사결정의 이론을 배운다. 확률의 기초 이론을 바탕으로 여러 가지 확률변수에 대한 결합확률분포의 이론을 배우고 이를 바탕으로 표본에 대해 모델링하고 통계량의 분포를 유도하는 방법을 배운다. 통계적 추정과 검정의 기본 프레임워크를 이해하고, 데이터로부터 통계적 의사결정을 하는 데 필요한 근거를 체계화 하는 방법을 배운다.
- # Statistics
- # Probability distribution
- # Random variable
공학자를 위한 통계 공학전문대학원 응용공학과
전선 / 대학원
본 과목은 산업 현장에서 발생하는 다양한 확률적 문제를 이해할 수 있는 통계적 지식을 소개하고, 소프트웨어를 활용하여 사례를 분석하는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학기의 전반부에는 확률 변수 및 분포(이산분포, 뿌와송분포, 정규분포, 감마분포 등등), 통계적 추론·추정에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 제품 생산과 품질관리 등에 어떻게 활용할 수 있는지 배운다. 또한 산업 현장과 밀접하게 연계되어 있는 다수의 예제를 학습하고, R 프로그램을 이용한 실습을 수행한다. 학기 후반부는 공학도로서 사례 중심의 문제 해결 능력을 배양하기 위한 강의가 제공된다. 제시된 사례를 바탕으로, 학생들은 스스로 문제 정의 – 변수 정의 – 가설 수립 – 통계 모형 설정 – 모형 분석 – 결과 해석의 과정을 거치게 되고, 이를 통해 산업 현장에서 발생하는 유사한 문제에 대한 해결 능력을 키울 수 있다. 이론 학습 위주의 기존 통계 강의와 대비했을 때, 공학자를 위한 통계는 제품의 품질관리, 신뢰도 향상 등과 관련된 다양한 사례를 직접 해결해 봄으로써 통계학을 이용한 공학적 문제 해결 능력을 실질적으로 높일 수 있다는 면에서 차별성이 있다.
- # Statistics
- # Gamma distribution
- # Engineering
확률의 개념 및 응용 자연과학대학 통계학과
전필 / 학사
자연과학뿐만 아니라 현대사회에서 거의 모든 현상을 이해하기 위하여 확률적 방법이 도입되고 있다. 또한 확률 이론은 현대수학의 중요한 분야이며 인공지능, 컴퓨터통신 등 컴퓨터과학에도 응용범위가 매우 크다. 이 과목에서는 먼저 확률의 기본 개념을 이해하고 이를 통하여 자연과학, 공학, 사회과학 등에서 사용되는 확률적 사고 및 접근방법을 공부하며, 아울러 이에 필요한 수학적 기법도 소개한다. 통계학 전공 필수과목인 수리통계를 수강하는데도 큰 도움이 된다.
- # Social science
산업인력개발 통계분석 및 실습 농업생명과학대학 식물생산과학부
전필 / 학사
이 교과목은 산업인력개발 관련 현장 및 연구에서 관련 자료들을 통계적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이 강의에서는 자료의 요약, 기술 방법, 두 가지 이상의 변수들 간 관계, 통계적 추론과 가설 검증, 상관분석, 회귀분석, 분산분석 등의 방법을 다룬다. 또한 이러한 분석을 위한 통계분석 패키지를 실제로 활용하는 능력을 기르도록 한다.
- # Vocational education
- # Statistics
- # Analysis of variance
기초공학확률 공과대학 항공우주공학과
전선 / 학사
본 과목은 확률 및 확률 과정에 관한 기본 개념과 공학적인 응용을 다룬다. 샘플링 이론, 확률 법칙, 조건부확률 및 독립성, 확률 변수와 분포함수, 기대치, 분산, 공분산, 대수의 법칙, 중심극한정리, 마르코프 사슬 등을 포함한 이산 및 연속 확률 이론의 기초 결과와 방법을 공부한다.
- # Engineering
- # Random variable
- # Probability distribution
통계적품질관리 및 실습 자연과학대학 통계학과
전선 / 학사
정규곡선, 관리도, 샘플링 검사(sampling inspection), 확률이론, 속성에 따른 표본 채택여부, 측정단위 표본추출(single sampling of measurement)작업에 응용되는 통계적 방법 등 품질관리 이론과 이에 필요한 통계이론을 다룬다. 선수과목으로는 <통계학 및 실습>, <수리통계1·2>, <표본설계 및 조사실습> 등이 요구된다.
- # Control chart
- # Statistics
- # Sampling
심리통계학 사회과학대학 심리학과
전필 / 학사
학부심리학도를 위한 통계 강의: 무선변인, 확률이론, 서술적 통계와 상관분석, 회귀분석, 분산분석들을 다룬다. 또한 통계적 이론을 연구에 적용시키는 실험설계와 통계분석패키지에 대해서도 배울 것이다.
- # Descriptive statistics
- # Statistics
- # Psychology
통계와 의사결정모형 경영전문대학원 경영학과(Executive MBA)
전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.
- # Statistics
- # Management science
- # Computer Science
산업인력개발통계학 농업생명과학대학 산업인력개발학과
전선 / 대학원
이 교과목에서는 산업인력개발과 관련된 여러가지 상황에서 얻어진 자료들의 의미를 파악하기 위해 집중경향, 변산도, 상관관계 및 변량분석등의 통계방법을 이해하고, 이를 관련 연구에 활용할 수 있는 능력과 통계 패키지를 실제로 사용할 수 있는 능력을 배양한다.
- # Vocational education
- # Statistics
- # Workforce
교육통계세미나 사범대학 교육학과
전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.
- # Statistics
- # Educational research
- # Mathematics education
확률론 개론 첨단융합학부 첨단융합학부
전필 / 학사
확률적 사고 및 방법은 현대 과학의 모든 분야에서 그 분야의 발전에 지대한 영향을 미치고 있다. 본 강의에서는 학부 저학년 수준에 알맞은 확률론의 이론 전개와 더불어 확률이론의 직관성, 다양한 응용/활용 사례를 다룸으로써 확률론의 개념을 정립하고 자신의 분야에서 그 응용 및 활용 가능성을 이해하도록 한다.
- # Probability theory
- # Probabilistic logic
- # Computer Science
학습자 역량 평가 사범대학 융합학습과학전공
전선 / 학사
이 과목은 학업성취도를 포함하여 학습자의 핵심 역량을 측정하는 여러 가지 검사도구의 사례를 통하여 역량평가도구의 개발 및 양호도 확인 과정에 대한 다양한 방법론을 소개하고자 한다. 또한 역량평가도구를 실제로 개발하고, 관련 데이터를 수집하며, 이를 통해 평가도구를 평가해봄으로써 학습자 역량 평가와 관련된 이론적, 실제적 이론을 경험하도록 한다.
- # Test
- # Psychometrics
- # Academic achievement
회귀분석 및 실습 자연과학대학 통계학과
전필 / 학사
기본적으로 선형회귀모형을 주어진 자료에 적합시키는 방법을 소개하며, 모형모수에 대한 추론도 다룬다. 이 과목에서 다루는 주제를 나열하면, 단순선형회귀, 다중선형회귀, 모형적합진단, 가중선형회귀, 변수변환, 회귀진단, 레버리지 및 영향점 탐지, 범주형변수를 위한 회귀분석기법, 다중공선성, 변수선택 및 모형선택, 비선형회귀, 일반화선형모형, 인공신경망 등이다.
- # Regression analysis
- # Linear regression
- # Nonlinear regression
확률 그래프 모델 공과대학 협동과정 인공지능전공
전선 / 대학원
확률 그래프 모델은 확률 변수들 간의 조건 의존성을 그래프 형태로 나타낼 수 있는 통계 방법론으로, 대용량 변수들의 복잡한 상호관계도 조밀하게 표현할 수 있다. 근래 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학, 컴퓨터 시스템, 계산 생물학 등 인공지능과 연관된 다양한 실제 문제들에 성공적으로 활용되고 있다. 본 과목에서는 확률 그래프 모델에 필요한 이론, 원리, 알고리즘 등을 폭넓게 배우며, 특히 주요 주제로는, 베이지안 그래프와 마코프 랜덤 필드의 표현, 합-곱 알고리즘과 신뢰 전파 알고리즘 등을 통한 그래프 모델의 학습과 추론, 변분 분석과 표본화를 통한 근사 방법, 최대 마진 방법과 깊은 신경망 등의 최신 기계 학습 기법 등과 그들의 실제 적용 방법과 예시 등을 다룬다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.
- # Probabilistic logic
- # Machine learning
- # Random variable
교육연구를 위한 통계방법 사범대학 교육학과
전선 / 학사
양적 데이터를 주로 다루는 교육연구에서 사용될 수 있는 통계 방법을 소개하는 기초과정이다. 여기서는 집중경향, 변산도와 같은 기술통계에서 상관과 회귀분석과 같이 변인간 관계를 살펴보는 데 사용되는 방법들, 그리고 t 검증과 분산분석과 같이 평균 차이를 살펴보는 데 사용되는 방법들이 주로 다루어진다.
- # Statistics
- # Educational research
- # Bivariate analysis
경제통계학 사회과학대학 경제학부
전필 / 학사
이 과목은 통계학의 기본내용과 사고의 틀을 소개함으로써, 현실의 다양한 통계자료에 접하여 지적으로 분석하고 대처할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 실험설계, 기술통계학, 상관계수와 회귀분석, 확률론, 표본추출 및 가설검정 등을 다룬다.
- # Descriptive statistics
- # Statistics
- # Economics and Finance

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