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Physical education technology playbook
(컴퓨팅 사고력을 키우는 SW 교육) 피지컬 컴퓨팅 : 엔트리&코드이노
(피지컬 컴퓨팅&코딩 교육을 위한) 아두이노보다 더 쉬운 아두이노
Digital technologies and learning in physical education : pedagogical cases
Developing the physical education curriculum: an achievement-based approach
Learning technologies and the body : integration and implementation in formal and informal learning environments
Achievement-based curriculum development in physical education
컴퓨터敎育 : 정보화사회. 리터러시. 프로그래밍
Digital technology in physical education : global perspectives
Contemporary uses of technology in K-12 physical education : policy, practice, and advocacy
Global perspectives on physical education and after-school sport programs
(재잘재잘) 피지컬 컴퓨팅 DIY
아두이노와 피지컬 컴퓨팅 with 파이썬
Computers, cognition, and development : issues for psychology and education
Physical education : perspectives, inquiry, applications
Computers in physics education
Designing the physical education curriculum
Computers in education
(code.org를 활용한) 컴퓨팅 사고력과 코딩 교육
컴퓨터교육학회 논문지
심재권; 김현철; 이원규한국과학교육학회지
황요한, 문공주, 박윤배컴퓨터교육학회 논문지
엄기순, 장윤재, 김자미, 이원규한국과학교육학회지
황요한; 문공주; 박윤배컴퓨터교육학회 논문지
민선희, 김민경컴퓨터교육학회 논문지
이은경정보교육학회논문지
김재휘, 김동호정보교육학회논문지
김재휘; 김동호정보교육학회논문지
최형신; 이상민; 이정화; 우창문디지털콘텐츠학회논문지
조은진, 성연옥, 서영건산업진흥연구
배유진창의정보문화연구
이재호, 김선향정보교육학회논문지
최형신, 이상민, 이정화, 우창문창의정보문화연구
이재호; 이승훈정보교육학회논문지
강명희, 장지은, 윤성혜학습자중심교과교육연구
김슬기; 김귀훈지능정보융합과 미래교육
임소현, 박종근, 이영석창의정보문화연구
심재권컴퓨터교육학회 논문지
서정현, 김영식Korean Association For Learner-Centered Curriculum And Instruction
Kwihoon Kim; SeulKi Kim전선 / 대학원
본 수업은 최근 디자인 연구 및 창작에서 요구되는 최신 기술에 대한 리서치와 활용 방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 기술이 사회에 미치는 영향, 제품 및 시각 창작물의 변화 과정, 기술 발전의 방향성 등을 조사하고, 각자가 선정한 기술 분야(로봇, IoT, VR, AR, AI 등)를 기반으로 프로토타입을 제작한다. 이를 통해 첨단 기술에 대한 이해를 넓히고, 디자인 연구 및 실무에서의 활용 가능성을 탐색한다.전선 / 대학원
체육교수이론특강은 학습자에게 학습에로의 향한 경향성을 가장 효과적으로 불러 일으키는 최적의 경험을 명시해 주는 것을 목적으로 하며, 학습자가 한 영역의 지식을 가장 쉽게 학습할 수 있도록 구조화하는 구체적인 방법을 제시하고자 한다.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.교양 / 학사
컴퓨터 과학을 처음 접하는 학생들에게 프로그래밍의 기초와 컴퓨팅 사고력, 그리고 데이터 처리를 소개하는 수업이다. 블록 코딩, 파이썬, HTML, 웹 크롤링, 데이터 시각화 등 현재 디지털 사회를 이해하는 데 요구되는 다양한 주제를 강의와 실습을 병행하여 공부한다. 문제 중심의 실습 과제들은 학생들에게 컴퓨팅의 자신의 전공분야에 어떻게 응용되는지 생각해 볼 수 있게 디자인되어 있다. 프로그래밍에 대한 사전지식이 없는 학생들을 위한 수업이다.전선 / 학사
컴퓨터공학부의 교육을 받고 사회로 진출하는 졸업생들은 다른 사람들과 컴퓨터 관련 지식과 경험을 공유하게 된다. 이 교과목의 목표는 수강생들이 컴퓨터공학 교육의 다양한 교수법을 익히고 이를 교육현장에서 활용할 수 있는 능력을 기른다. 이를 위해서 본 교과목에서는 학생들은 먼저 강의전달 기법, 학습과정의 이해, 학생 중심의 강의법, 학생과의 상호작용, 이러닝 등의 교수법을 배운다. 그 후에 이러한 교수법들이 학교 내에서 진행되는 컴퓨터 관련 강좌의 강의, 숙제, 실험 들을 통해 수업 현장에서 어떻게 이루어지는지를 체험하고, 이것들의 장단점을 분석하는 능력을 키운다. 또한 이러한 컴퓨터 교육 방법을 어떻게 개선시킬지 토론하고 새로운 아이디어를 도출한다.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.교양 / 학사
다양한 전공의 학생들에게 컴퓨터를 이용한 문제해결 방식을 익힐 수 있는 강의를 제공한다. 이를 통해 컴퓨터를 창의적으로 활용하는 방법과 컴퓨터프로그래밍을 각자 자신의 전공에 효과적으로 이용할 수 있는 가능성을 이해하도록 한다. 이 과목은 12가지 계산적 사고의 개념(데이터 정리하기, 속내용 감추기, 조립식으로 생각하기, 계층쌍기로 생각하기, 끼리끼리 포장하기, 반복으로 생각하기, 재귀적으로 생각하기, 순서로 생각하기, 상태나 값으로 생각하기, 틀을 짜서 재사용하기, 실행비용 생각하기, 올바른지 확인하기)과 7가지 데이터 사고의 개념(무작위, 확률, 두루 살펴보기, 비교탐색해서 예측하기, 경향파악해서 예측하기, 원인헤아리기, 분류하기)을 이해하고 실습을 통해 직접 경험할 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.전필 / 학사
이 교과목은 효과적인 멀티미디어와 인터넷 교육을 위해 정보화 능력을 갖춘 물리교사를 양성하기 위한 것이다. 컴퓨터를 이용한 물리 알고리즘, 시범실험, 전산시늉, 물리교육에 관련된 웹사이트 관리 및 운영에 관한 내용을 다룬다.교직 / 학사
본 교과목은 교육 현장에서 요구되는 디지털 소양에 대한 초보적 이해를 목표로 한다. 디지털 전환에 따른 디지털 요소의 교육적 적용에 관한 전반적 지식을 다룬다. 디지털의 특성에 대한 이해를 바탕으로 디지털을 활용한 기본적인 교육 방법의 특징과 사례를 소개한다. 인공지능을 포함한 디지털과 교과간의 융합 교육의 필요성과 설계 방법을 탐색한다. 디지털 전환이 가져오는 디지털 윤리 교육의 다양한 측면을 논의한다.교양 / 학사
본 강좌는 AI와 머신러닝의 기초 개념을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 기초적인 데이터 처리 방법부터 머신러닝과 딥러닝 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현한다. 또한, TV 광고 데이터를 활용한 매출 예측, 신용카드 연체 예측 등 실생활 문제를 다루어 AI 기술이 실질적으로 활용되는 사례를 제공하며, 학생들이 데이터를 통해 실제로 문제를 해결하는 과정에서 얻는 성취감을 높이고자 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 경영혁신 및 기술 혁신 전략뿐만 아니라, 창의성을 기반으로 하는 경쟁 전략 및 성장전략을 수립하고 실행하기 위한 개념적, 분석적, 이론적 프레임워크를 이해하고 활용하는 데 그 주요한 목적이 있다. 이 과목은 경영 전략적 측면에서 글로벌 경쟁시장에서 발생하는 기회와 위협에 어떻게 대응해야 하는지에 대한 전략적 사고를 학습할 뿐만 아니라 혁신과 창조를 통해 경쟁 우위를 창출하고 지속가능할 수 있는 기반을 확보하는 방안에 대한 학습에 초점을 맞춘다.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
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.전선 / 대학원
강화학습은 자율 에이전트가 환경과의 상호작용을 통한 학습을 기반으로 하는 머신러닝의 한 연구분야이다. 이 수업에서는 우선 전통적인 강화학습 내용(MDP, Value function, Policy gradient, UCB, exploration vs exploitation)을 다룬다. 그리고 최신 연구분야인 deep reinforcement learning을 다루기 위해 multi-layer perceptron, convolutional neural network, recurrent neural network 등의 deep learning에 관한 전반적인 내용들을 학습하고 나아가 raw input의 value function approximator를 이용한 강화학습에 대해 학습한다.전선 / 학사
본 과목은 스포츠심리학의 이론을 현장에 적용하여 운동선수들의 최상수행이나 건강운동 참가자들의 운동지속 참가와 심리적 효과를 알아보고자 한다. 이를 위해 심리기술훈련의 개발과 적용, 코치나 선수를 위한 심리프로그램, 건강운동참가자들의 심리적 요인들을 분석함으로써 스포츠심리학의 이론을 체육 현장에 적용할 수 있는 방법을 모색한다.교양 / 학사
이 교과목은 학생들이 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. GUI 프로그램과 게임 개발을 통해 이벤트 처리 및 화면 렌더링 개념을 익히고, 웹 기술을 활용한 데이터 시각화 및 자동화 서비스를 효과적으로 구현하기 위해 관련 모듈과 응용 방법을 실습을 통해 익힌다. 학생들은 주제기반의 다양한 프로젝트 경험을 통해 새로운 문제에 직면했을 때 컴퓨팅 기술을 활용할 수 있는 가능성을 이해하고 문제 해결 능력을 배양한다. 또한 창의적 사고와 협업 능력도 향상시킬 수 있다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 대학원
데이터 시각화는 특히 최근 몇 년간 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 데이터의 크기와 복잡성이 크게 증가한 의료 분야에서 의사 결정을 지원하기 위해서 사용될 수 있는 유용한 기술이다. 본 수업에서는 기본적인 차트와 같은 시각화 기법에서부터 복잡한 인터랙티브 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 시각화 기술에 대해서 포괄적으로 다룬다. 기술적으로는 파이썬과 자바스크립트를 핵심적인 프로그래밍 언어로 가르치고, MIMIC(Medical Information Mart for Intensive Care) 데이터를 활용하여 학생들이 실제 의료 데이터와 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 데이터 시각화 시스템을 제작하는 경험을 할 수 있도록 가르친다. 본 수업에서는 강의와 그룹 프로젝트가 포함되어 있으며, 그룹 프로젝트에서는 의료 분야에 초점을 맞춘 인터랙티브 웹 기반 데이터 시각화 시스템을 개발해 보는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 학생들은 데이터 시각화에 대한 이론적 지식을 의료 도메인의 도전적 과제들을 해결하는데 적용해 보는 기회를 가진다. 본 수업을 통해서 학생들은 의료 도메인의 데이터를 시각화하는 기술을 습득할 수 있다.전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터공학과 밀접하게 관련된 수학적 내용들에 대하여 배운다. 논리, 집합, 함수, 관계, 가산성, 조합론, 증명기법, 수학적 귀납법, 재귀함수, 재귀관계, 그래프론, 정수론 등에 대하여 다룬다. 또한, 이러한 수학적 개념들이 컴퓨터공학에서 어떻게 쓰이는지에 대해서 살펴본다.