최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Sutherland L.,Shaw K.,Parrish C.,Singleton N.,McKeever T.M.,Stewart I.,Shaw D.,Martin M.J.,Harrison T.
2021 / Respirology
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
초등교사 교육을 위한 커퓨터과 심화과정 프로그램 개발
Innovative Technologies and Learning : 4th International Conference, ICITL 2021, Virtual Event, November 29 – December 1, 2021, Proceedings
The schoolwide enrichment model : a how-to guide for talent development
Classroom starters and plenaries : creative ideas for use across the curriculum
초등교사 교육을 위한 미술과 심화과정 프로그램 개발
Design, make, play : growing the next generation of STEM innovators
학습자의 핵심역량 제고를 위한 교수학습 및 교사교육 방안 연구 : 중학교 국어, 수학, 과학교과를 중심으로
Robot programming by demonstration : a probabilistic approach
Learning unleashed : reimagining and repurposing our schools /
2009 개정 교육과정에 따른 학교급별 창의적 체험활동 모형 개발 연구
Designing everyday things : integrated projects for the elementary classroom
The primary curriculum : a creative approach
초등교사 교육을 위한 수학 심화과정 프로그램 개발
(초등학생부터 공학도까지)로봇 메커니즘
(EDRS를 이용한) 지능형 로봇 C++ 프로그래밍
수업을 살리는 교육과정 : 아이들 눈높이와 함께하는 초등교육
Innovative teaching and learning in primary schools
중학교 영재를 위한 과학과 심화 학습 프로그램 개발 연구
초.중등 영재학급 및 영재교육원의 융합인재교육(STEAM) 적용 방안 연구
Towards learning and instruction in Web 3.0 : advances in cognitive and educational psychology
컴퓨터교육학회 논문지
이영준, 서영민컴퓨터교육학회 논문지
이영준; 서영민컴퓨터교육학회 논문지
서영민, 이영준통합교육과정연구
서영민, 이영준아동교육
이화선, 한정혜, 조미헌한국컴퓨터정보학회논문지
김성원; 박혜란; 이영준정보교육학회논문지
한정혜, 박주현, 조미헌, 박일우, 김진오정보교육학회논문지
박정호, 김철디지털융복합연구
심재권; 이원규; 김자미정보교육학회논문지
오경란, 허경영재교육연구
이재호, 남길현실과교육연구
문경환, 김희필공학교육연구
정슬디지털융복합연구
심재권, 이원규, 김자미정보교육학회논문지
이재인, 성영훈정보교육학회논문지
유인환, 채재호영어교과교육
이승민, 한정혜학습자중심교과교육연구
서인선; 윤혜진; 김귀훈교육공학연구
노지예, 이정민IEEE Transactions on Education, Education, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Educ.
Shim, J.; Kwon, D.; Lee, W.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 학습자의 학습심리, 발달과업상의 특징, 학습자요구 등에 부합하는 평생교육 프로그램 개발의 기초이론들을 학습하고, 기획과 운영에 관한 실제 문제를 다룬다. 프로그램 개발 각 단계의 구체적인 원리들이 학습자의 특수성을 감안하여 탐구될 것이다. 나아가 이를 바탕으로 개인, 조직, 사회 차원에서의 다양한 교육 요구들이 평생교육 프로그램 개발과정에 유기적으로 반영될 수 있도록 이론적, 실제적 방안을 탐색해 본다.전필 / 학사
본 과목에서는 기계시스템 설계의 기본 개념과 방법에 대해 익히고 기계시스템의 구동을 위해 필수적인 로봇 프로그래밍의 기초를 배운다. 구체적으로, 설계 도면에 대한 이해와 설계안을 구체화하는 도면 작성법, 컴퓨터 이용 설계(Computer-Aided-Design, CAD) 프로그램을 이용한 설계 방법을 배운다. 이후 기계시스템을 지능적으로 구동하기 위한 프로그래밍을 학습한다. Matlab, python, C/C++ 등 다양한 프로그래밍 언어와 이를 통한 로봇 하드웨어 구동을 위한 미들웨어를 학습한다. 학기 말에 최종적으로 소프트웨어, 미들웨어, 하드웨어를 통합한 시스템을 설계한다. 본 과목에서 학습한 설계 및 프로그래밍은 향후 다양한 기계공학 전공과목의 효과적인 학습에 도움이 된다.전필 / 학사
인턴 참여기업에서 실제 AI 응용 문제를 정의하고 이를 해결하는 프로젝트를 수행한다. 선택적으로 기업체 인턴을 대신해서 AI 이론 심화 연구 또는 응용 연구를 위해 대학 연구실 내 인턴을 통한 프로젝트를 수행할 수 있다. 기간은 해당 학기 또는 해당 학기 이전의 방학을 이용할 수 있다. 기업체/연구실/학생 수요조사를 통해 인턴 참여기업/연구실을 선정하고, 기업체/연구실-학생 간 미팅으로 인턴 프로젝트를 결정한다. 학기 초/중/말에 인턴 계획서/진행 및 결과 보고서를 제출한다. 학기말 연합전공 워크숍을 통해 인턴수행결과를 발표한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 대학원
성인교육의 개념과 종류, 성인교육을 위한 원리, 교육과정의 개발, 성인교육 방법, 평가방법 등을 이해하고 실천할 수 있도록 하는 교과목이다.전선 / 학사
본 강좌는 예비영어교사들에게 <컴퓨터를 활용한 언어학습 (CALL)>의 원리를 중등학교 영어교육방법의 실제에 활용하는 기회를 제공한다. 학생들은 영어교육 공학기법을 탐구하여, 영어교육방법의 기본적 바탕을 익힌다.전선 / 대학원
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.일선 / 학사
실습 위주 수업으로 휴머노이드 로봇에 인공지능을 프로그래밍하고 제어한다. 해당 수업은 세 부분으로 구성되어 있다. 첫 주에는 로봇을 조립하고, 프로그래밍 환경을 구축하며 로봇의 카메라 센서의 영상에 인공지능(AI)를 적용하여 정보를 추출하는 방법들을 살펴본다. 2~4주차에는 랩 시간에 팀별로 로봇의 기능을 기획하고 프로그래밍한다. 프로그래밍할 로봇의 기능은 제공되는 리스트에서 선택이 가능하지만, 자유롭게 기획해도 된다. 마지막 주에는 각 팀별로 기획하고 프로그래밍한 로봇을 발표하고 데모를 시연한다. 해당 수업은 입문 수업으로 로봇 또는 프로그래밍 배경지식이 필요 없지만 Python 프로그래밍 배경지식이 있으면 도움이 된다. 랩 시간에는 강사와 조교가 프로그래밍 문제 해결에 도움을 제공한다. 수업에는 필요한 최소 인텔 i5 프로세서와 8GB RAM이 장착된 노트북이 없는 수강생들에게 노트북을 제공한다. 팀은 2~3명으로 구성되며 국제학생과 서울대학교 학생으로 구성된다. 랩에는 반드시 참석해야 하는 것은 아니지만 강사와 조교가 프로그래밍 문제를 해결에 도움을 제공하기에 권장한다. 수업에 사용되는 로봇 조립 키트는 제공된다.전선 / 대학원
사물이나 공간을 대상으로 하는 인터랙션 디자인에 있어서 컴퓨터 기술을 물리적 조형에 어떻게 접목시킬 수 있는가에 대해 연구하고 실습을 통해 디자인 프로젝트에 적용해보는 수업이다. 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초지식을 갖춘 학생들을 대상으로 하며, 피지컬 컴퓨팅을 위한 보드 컨트롤, 센서 및 출력장치 등 전기, 전자에 대한 내용과 함께, 이를 디자인 개념 구현에 어떻게 응용할 수 있는가에 대해 연구하고 디자인 가능성을 실험한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.전선 / 대학원
교수설계의 다양한 이론과 모형을 학습한 후, 교수 설계의 원칙 및 체제적 접근에 기초한 교수-학습 프로그램을 개발해 보고 현장에 적용해 본다. 교수 설계 영역의 기초 이론과 모형에 대한 이해와 실제 적용 능력을 획득 하는데 초점을 맞춘다. 기초 학습 이론 및 교수 설계에 대한 시사점을 탐색하며, 교육공학적인 교수설계 이론과 모형의 특성을 이해한다. 체제적 관점에 기반을 두고 학교, 기업 등에 적용될 수 있는 교육 프로그램을 개발 할 수 있다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.교직 / 대학원
학교 현장에서의 교수‧학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수‧학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.전필 / 학사
<프로그래밍방법론>은 컴퓨터 프로그래밍을 위한 기술과 컴퓨터 프로그래밍 언어를 학습하는 과목이다. 수업은 컴퓨터의 기초와 Java 언어를 공부한 학생을 대상으로 하며, Unix의 기초와 사용 방법과 Java AWT/network, C/C++의 주요 사항, 윈도우 프로그램의 기초를 학습한다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능(AI)과 도시계획 및 설계 과정 시리즈 중 두 번째 과정이다. 이 수업은 심화 AI 알고리즘, 알고리즘의 응용프로그램, AI 응용프로그램의 문제와 같은 3가지 주요 부분을 포함한다. 이 과정에서는 다목적 최적화, 딥러닝, 강화학습을 포함한 정교하고 강력한 AI 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 단순화된 계획 및 설계 사례에서 예시로 제시된다. 또한, 해석 가능성, 책임성, 투명성 및 공정성과 같은 계획 및 설계에서 AI 적용의 근본적인 문제를 논의하고 설명가능한 AI 및 해석가능한 머신러닝(ML)의 개념을 소개한다. 마지막으로 도메인 지식과 AI 기술의 통합 및 도시분야의 미래 방향에 대한 토론으로 마무리된다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.