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2020 / Journal of Pathology and Translational Medicine
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2019 / Yonsei Medical Journal
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2017 / 디지털융복합연구
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델파이 방법
유아 교과교재 및 연구법
유아교육에서 실행연구하기
학교 교육에서의 블렌디드 러닝(Blended Learning) 실행 방안 탐색
Examining response to intervention (RTI) models in secondary education
U-러닝 효과성 분석 연구
유아수학교육
(유아교육에서의) 교육방법 및 교육공학 =
Learning about learning disabilities
(교수-학습 모형과 방법을 활용한) 유아과학교육 =
유아교육기관실습 = 보육실습과 교육실습
지식기반 사회의 교육 : 독일 교육연구부의 델파이 조사보고서
다양한 그래프, 간단한 수학, R로 배우는 머신러닝
(영유아를 위한) 아동관찰 및 행동연구 =
초등교육문제론
유아교육과 아뜰리에
幼稚園 兒童의 學習準備度 硏究
RTI team building : effective collaboration and data-based decision making
Early childhood development : concepts, methodologies, tools, and applications
Educational change in international early childhood contexts : crossing borders of reflection
이연승; 정정희; 홍희주 · 2015
유아교육연구
이연승, 정정희, 홍희주 · 2015
열린유아교육연구
이연승; 정정희; 홍희주 · 2015
열린유아교육연구
이연승; 이민정; 정정희 · 2016
유아교육학논집
이연승; 정정희; 임수진 · 2015
어린이문학교육연구
이연승, 정정희, 임수진 · 2015
어린이문학교육연구
이연승, 이민정, 정정희 · 2016
유아교육학논집
이정욱; 이소정 · 2013
어린이미디어연구
이연승; 임수진; 변선주 · 2015
유아교육연구
이연승; 정정희; 이민정 · 2016
어린이문학교육연구
이연승, 정정희, 정효진 · 2015
어린이미디어연구
이연승; 이민정; 임수진 · 2015
유아교육연구
이연승, 정정희, 이민정 · 2016
어린이문학교육연구
이연승; 임수진; 최진령 · 2014
유아교육연구
이연승, 임수진, 변선주 · 2015
유아교육연구
조경미; 이연승 · 2014
어린이미디어연구
전선 / 대학원
특수아동을 위한 교육과정을 이해하고, 장애영역별 교육과정의 수정 및 적용에 대해 논의한다. 특수학교 중심의 교육과정은 어떤 것이 있으며, 개별화교육계획의 이해와 적용, 교과교재개발, 교과교수법을 연구한다. 각 장애영역별 특수교육과정 및 개별화교육계획에 대한 강의를 하고 실제적인 사례와 적용예는 수강생이 조사연구 발표를 중심으로 진행한다.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
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
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
성인교육의 개념과 종류, 성인교육을 위한 원리, 교육과정의 개발, 성인교육 방법, 평가방법 등을 이해하고 실천할 수 있도록 하는 교과목이다.전선 / 학사
본 과목은 인간의 학습과 발달 과정을 기초적인 교육심리학적 관점을 통해 접근한다. 행동주의적 접근뿐만 아니라 인지주의적 접근 등 최근 교육심리학에 논의되고 있는 학습에 대한 주요 이론들과 인간의 성장과정을 발달의 관점에서 접근하고 있는 주요이론들도 함께 검토하도록 한다.전선 / 학사
4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(딥러닝)의 배경지식과 활용방법을 습득하며, Convolutional Neural Networks 와 Recurrent Neural Networks 에 관한 지식과 활용법을 실습한다. 딥러닝 기본개념, Stochastic Gradient Descent, backpropagation 기법, 초기화기법, regularization 기법, 콘볼류션신경망(CNN), CNN 구조, 반복신경망(RNN), RNN의 응용, 강화학습을 다룬다. 이론은 기존 머신러닝과목에서 다루므로, 이론보다는 실용적 적용능력을 배양하기 이해 딥러닝 관련 소프트웨어 교육을 강조하며, Python에 관한 강의와 실습, Python 수학 라이브러리 numpy에 강의도 실시한다. 또한 Advanced deep learning library인 Tensorflow에 대한 강의와 실습도 병행한다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 대학원
통계적 기계학습 방법은 데이터과학 및 인공지능 분야에서 핵심 방법론으로 사용되고 있다. 본 강의에서는 통계적 기계학습 방법론을 소개하고 기본 이론을 배운다. 주로 지도학습방법론을 위주로 다루며, 의사결정론, 고차원 선형모형, 비모수 함수추정, 의사결정나무와 앙상블, Support vector machine 그리고 딥러닝에 대한 이론 및 알고리즘을 가르친다. 그리고 지도학습 알고리즘을 관통하는 통계학적 원리인 M-추정량에 대해서 논의한다.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
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 교과목은 가족과 지역사회의 상황적 맥락 속에서 건강한 혹은 건강문제가 있는 아동과 그 가족을 대상으로 하는 다양한 간호중재 고찰에 초점이 있다. 이를 위해 애착, 부모역할, 미숙아 발달중재, 안전관리 등 다양한 중재에 대한 통합적 고찰에 기반하여 간호중재 개발을 위한 관련 연구를 계획하고 간호실무 적용 방안을 논의한다.전선 / 대학원
딥러닝 모델은 추상화 복잡도를 증가하면서 정보를 표현하는 여러 계층으로 이루어진 신경망으로, 최근 영상/음성/자연어 처리 등의 문제에서 다른 기계 방법론들을 크게 상회하는 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기법들을 배우고, 기본적인 신경망에 대해서 학습한다. 그리고 영상 처리와 자연어 처리의 핵심 모델인 Convolutional neural networks와 Recurrent neural networks의 훈련법과 추론법들을 익힌다. 또한 비감독 생성 모델인 Autoencoders와 Restrict Boltzman machines에 대해 자세히 살펴 보고 마지막으로 딥러닝 기반 강화 학습에 대해서도 학습하고 실습을 진행한다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.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.전선 / 대학원
아동미술의 본질과 발달단계에 관하여 연구한다. 아동미술교육의 내용, 방법, 재료, 환경과 평가의 방법을 검토하며, 또 하나의 학습언어로서의 미술의 역할을 토론한다.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.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
유아의 신체·운동 능력, 인지 능력, 정서 및 사회성 능력, 언어 능력 등 제반 발달 영역의 수준을 검사하기 위해 개발된 각종 검사도구의 특성과 내용 구성 및 실제 사용법을 익힘으로써 유아발달진단을 위한 전문적 지식과 기술을 습득한다. 또한 발달진단의 기술을 현장에 실제로 적용해 보고 그 과정에서 나타난 기존 검사의 장점과 단점에 대한 논의를 통해 보다 나은 유아발달진단 개발의 방법과 적용 가능성을 탐색한다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전필 / 학사
전기,전자분야와 관련된 프로젝트를 수행한다. 디자인에서부터 기술적인 보고서 제작에 이르기까지 적절한 모든 과정들을 수행할 것이다. 프로젝트는 학생이나 교수진에 의해 주어진다. 프로젝트의 성공적인 완료를 위해서는 제작품에 대한 자세한 설명과 자세한 결과 보고와 프리젠테이션이 필요하다.