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한동헌; 김남희; 고석민; 곽정민; 소종섭; 이성근; 임순연; 황지영; 이혜주; 최호준; 백지현; 김연주
2015 / 대한치과의사협회지
박혜정, 김문무, 김상민, 권현주, 이현태, 김병우, 김태훈
2014 / 생명과학회지
김정훈, 이동규
2022 / 한국행정학보
허예라, 이금호
2020 / Journal of Educational Evaluation for Health Professions
Yun J.,Oyungerel B.,Kong H.S.
2022 / Animal Bioscience
Jeong, Gyeong A.; Kim, Yang; Lee, Chang Joo
2022 / 산업식품공학
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지능정보사회 교사 역량 제고를 위한 연수 프로그램 개발.
지능정보사회 교사 역량 제고를 위한 연수 프로그램 개발.
컴퓨터 교육을 위한 교원연수 프로그램 개발연구
한-프랑스 e-러닝 공동 세미나 결과 보고서
E-러닝 및 블렌디드 러닝 가이드북
교실수업 지원을 위한 Off-Iine 연수 프로그램 개발 및 실행연구 =
학교교육 역량 강화를 위한 교사학습공동체 운영 지원 방안 연구
E-러닝과 교수 과학
학교 교육 내실화를 위한 연수 프로그램 개발 및 실행 연구
R을 활용한 머신 러닝 : R로 머신 러닝 알고리즘 작성, 데이터 준비, 데이터 예측 기법 깊이 파기
E-learning in the 21st century : a framework for research and practice
Instructional design for teachers : improving classroom practice
Ready-to-use motor skills & movement station lesson plans for young children
교사교육센터 운영 프로그램 개발
교원 연수제도 개선방안 연구
원격교육을 통한 교원 연수체제 개발 =
(학습자 중심) 체육교수론
다양한 그래프, 간단한 수학, R로 배우는 머신러닝
어린이문학교육연구
이연승; 정정희; 이민정어린이문학교육연구
이연승, 정정희, 이민정유아교육연구
이연승, 김규수, 서현어린이미디어연구
이정욱; 이소정어린이미디어연구
이연승; 정정희; 정효진유아교육연구
이연승; 강민정; 박선미어린이문학교육연구
이연승; 조경미; 최진령; 변선주어린이문학교육연구
이연승; 정지현; 강민정; 박선미; 김창환유아교육연구
이연승; 임수진; 변선주유아교육연구
이정욱, 이민정, 안경숙, 임수진유아교육연구
임수진; 최진령어린이문학교육연구
이연승, 강민정, 정지현유아교육연구
이연승, 최진령, 이민영유아교육연구
임수진, 최진령어린이미디어연구
정한울, 한수정어린이문학교육연구
이연승, 조경미, 최진령, 변선주어린이미디어연구
이경옥, 이상희, 엄소명, 정다희어린이미디어연구
이연승; 이민정; 변선주; 조재경어린이문학교육연구
이연승; 강민정; 정지현어린이미디어연구
조경미; 이연승전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화 된 본 강의는 기초 강의로 R을 접해보지 못한 학생들을 대상으로 R의 기본 문법과 구조를 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화 된 본 강의는 기초 강의로 R을 접해보지 못한 학생들을 대상으로 R의 기본 문법과 구조를 학습할 수 있는 기회를 제공한다.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
성인교육의 개념과 종류, 성인교육을 위한 원리, 교육과정의 개발, 성인교육 방법, 평가방법 등을 이해하고 실천할 수 있도록 하는 교과목이다.전선 / 대학원
운동학습이란 무엇이며, 그것이 어떻게 구별되는가 하는 문제와 운동기술의 제어와 학습에 대한 이론적 짓기을 운동 기술을 가르치는데 응용하며, 운동기술을 보다 잘 이해하도록 한다. 운동학습의 이해를 위해 운동 수행을 관찰하고 측정한 연구 결과들을 비교 평가하는 능력을 배운다.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
인간이 운동을 생성하고 조절 할 때 사용되는 기전을 밝히고, 이 때에 적용되는 원리를 규명하는 것이 운동 제어 연구이다. 최근에 복잡한 인간의 신경체계와 근육체계로 인한 무한한 자유도 생성의 문제와 협응구조의 개념을 통한 학습을 하게 될 것이다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화된 본 강의는 중급 강의로 R의 기본을 익힌 학생들을 대상으로 본격적인 자료분석에 필요한 기술들을 학습할 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
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화된 본 강의는 중급 강의로 R의 기본을 익힌 학생들을 대상으로 본격적인 자료분석에 필요한 기술들을 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 강좌는 인터넷 기술을 기반으로 이루어지는 이러닝(e-Learning) 프로그램, 과정, 혹은 학습 환경을 설계하기 위한 다양한 원리, 아이디어, 모형, 이론을 검토한다. 컴퓨터 및 인터넷을 활용하는 교육 프로그램 개발에 대한 기초적인 이해와 경험을 선수학습으로 요구한다. 본 강좌에서는 중급 이상의 기술을 적용하여 실제 프로젝트의 개발을 경험하게 된다. 또한 이러닝 설계에 관한 최근의 연구 결과에 대한 비판적 분석과 이해를 지향한다.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
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
이 과목은 산업인력개발교수학습이론에 대한 종합적이고 심층적인 이해를 도모하고, 이를 토대로 실업계 고등학교, 전문대학, 대학, 기업체 등에서의 적용능력과 연구능력을 배양하기 위한 과목이다.전선 / 대학원
평생학습은 근대의 한 산물인 학교교육의 한계를 비판하고 극복하는 개념적 도구이다. 평생학습은 학령기 학생, 교사 자격증 소지자, 공인된 교과서, 규격화된 교실 중심 교육과정이라는 형식 틀에 갇힌 근대 학교교육 담론의 해체와 재구성을 요구한다. 이 해체와 재구성은 학교교육을 배제하지 않으면서도 인간의 생애 전반에 나타나는 가르침과 배움을 포괄하는 새로운 이론의 생성을 도모한다. 평생학습 이론 생성은 따라서 포스트모더니즘으로 대표되는 탈근대 시대의 사상적 흐름과 연결되어 있다. 포스트모더니즘은 근대를 이끌던 거대담론과의 결별 및 규범적 사유의 해체와 재구성을 요구한다. 이 세미나의 목적은 포스트모더니즘 관련 저작의 강독을 통해 평생학습 이론 구성의 가능성을 탐색하는 것이다.전선 / 대학원
이 강좌는 교수 및 학습을 개선하기 위한 학습과학의 다양한 연구주제와 이론을 탐구한다. 학습에 대한 인지적, 정의적, 사회문화적 접근을 비판적으로 검토하고 첨단 테크놀로지를 활용하여 교수 및 학습을 향상시키기는 방안에 대해 논의한다. 설계기반 연구방법을 적용한 학습과학 연구를 체계적으로 검토하고 해당 연구방법을 적용하여 연구 계획서를 작성한다.전선 / 대학원
로봇학습은 로봇공학과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 로봇이 인간처럼 경험을 통해 새로운 기술과 지식을 습득하는 방법을 연구하는 학문이다. 로봇학습을 이용해 로봇은 데이터와 주변 환경과의 상호작용을 통해 새로운 환경, 작업 및 상황에 적응하며 배울 수 있다. 로봇학습에는 로봇이 모든 시나리오에 대해 명시적 프로그래밍 없이 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 다양한 기술과 접근방법을 포함하고 있다. 로봇학습의 목표는 로봇이 실제 세계의 다양성과 불확실성을 다루며 변화하는 조건에 적응하고 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 로봇을 만드는 것이다. 이 강좌에서는 모방 학습과 심층 강화학습을 포함한 로봇학습의 최근 발전을 리뷰한다. 먼저 Markov decision processes (MDP)와 전통적인 강화학습 기법을 리뷰한다. 그리고 behavior cloning, inverse reinforcement learning, policy gradient, deep Q-network (DQN), 생성적 적대 신경망(GAN) 및 생성적 적대 모방 학습과 같은 주제를 포함한 모방 학습, 딥러닝 및 심층 강화 학습의 최근 개발 동향을 리뷰한다.전필 / 학사
이 교과목은 학교, 기업, 기타 산업인력개발기관에서 교육훈련을 담당하는 전문가가 갖추어야 할 교수-학습능력을 개발하는 데 목적이 있다. 특히 산업인력개발에 많이 사용되는 문제해결, 문제중심학습(PBL), 액션러닝, 성과중심교육(PBI), 역량중심교수(CBT), 도제제도, 직무상훈련(OJT), 모듈교수, 학습공동체 등 다양한 교수방법의 이론과 실제를 다룬다. 이 교과를 통해 평생학습의 중요성과 다양한 계층의 학습자 특성을 이해하고, 여러 교수방법을 습득함으로써 다양한 인력개발 상황에 적합한 교수방법을 활용할 수 있는 역량을 개발할 수 있도록 한다.전선 / 학사
머신러닝과 인공지능 분야가 보여주고 있는 놀라운 발전의 근간에는 자연 현상을 수학 문제로 기술한 뒤 수많은 현대 수학의 도구를 이용해서 풀어낸 수학의 틀이 존재한다. 따라서 이같은 수학의 핵심 원리를 모른 채 이미 라이브러리화된 것을 단순하게 사용하여 학습하는 것으로는 한계에 봉착할 수 있다. 본 강의의 목적은 수강생이 머신러닝을 이해하는데 있어 필요한 수학을 프로그래밍과 연계하여 학습하는데 있다. 이를 위해 본 강의는, 수학의 단위 주제 강의 후 즉시 프로그래밍 실습을 통해 익히는 마이크로러닝 방식으로 운영한다. 머신러닝 알고리즘을 직접 다루지 않으나, 대수학, 미적분학, 선형대수, 기하학과 같이 머신러닝 학습 및 강좌에 필수적으로 요구되는 내용을 다루며, 수업에서 사용하는 프로그래밍 언어는 파이썬이다. 본 강의는 이공계 고교 수학 이상의 지식을 갖추고 있으나 프로그래밍 지식을 갖추고 있지 않은 학생을 주 대상으로 한다.전선 / 학사
프로그래밍 언어론에 대한 전반적인 이해를 높이고, 다양한 프로그래밍 언어를 익힌다. 이를 위해 프로그래밍 언어의 개념, 설계이론, 구현 방법에 대해 공부한다.