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안지선, 나타샤 파웰
2014 / 디자인지식저널
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본 연구는 유비쿼터스 학습환경과 적응적 수업체제의 공통점과 차이점을 분석하여 유비쿼터스 학습환경에서의 적응적 수업체제 적용 가능성을 탐색한다. 유비쿼터스 학습환경의 맥락 인식 기술과 이동성을 고려하여 분산 인지적 접근, 기술공학 융합, 교실생태학적 관점에서의 현장연구를 통해 적응적 수업체제의 유비쿼터스 학습환경 적응 방안을 제안한다.
(세 학급이 들려주는) 창조적 집단지성학습
Interactive multimedia learning environments : human factors and technical considerations on design issues
Ubiquitous learning environments and technologies
뇌 기반 교육방법 및 교육공학
Learning together and alone : cooperative, competitive, and individualistic learning
한국형 수업컨설팅
(알기쉬운)유러닝 =
(교사를 위한)수업전략
(CAMAR : 맥락인식) 모바일 증강현실 기술 =
Ubiquitous inclusive learning in a digital era
Electronic collaborators : learner-centered technologies for literacy, apprenticeship, and discourse
New perspectives on affect and learning technologies
융복합교육의 이론과 실제
AI 에듀테크와 행동 과학
AI 에듀테크와 행동 과학
디지털 전환 시대의 AI 디지털 교육
Adaptive systems : an introduction
The international handbook of collaborative learning
맞춤형 수업과 이해중심 교육과정의 통합
다문화사회 교수방법론 =
电化教育研究 / E-education Research
王琦; 余胜泉; 万海鹏; WANG Qi; YU Shengquan; WAN Haipeng교육정보미디어연구
이인숙IEEE Transactions on Learning Technologies
Gilman, E.; Milara, I.S.; Cortés, M.; Riekki, J.전자상거래학회지
임성길, 박종삼경영연구
이동만, 이상희International Journal of Future Generation Communication and Networking
Hye-jin KimProcedia Computer Science
El Guabassi, Inssaf; Bousalem, Zakaria; Al Achhab, Mohammed; JELLOULI, Ismail; EL Mohajir, Badr EddineInternational Journal of Mobile Learning and Organisation
Seprum P.,Wongwatkit C.Wireless Personal Communications: An International Journal
Temdee, Punnarumol软件导刊 / Software Guide
邓莉; 吴亚东Procedia Computer Science
Salah, Nesrine Ben; Saadi, Ines Bayoudh; Ghezala, Henda Ben아시아교육연구
박성익, 장선영, 김미경Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
Hye-jin Kim; Yvette E. Gelogo한국컴퓨터정보학회논문지
박정호, 이태욱, 박민규, 배영권广西教育学院学报 / Journal of Guangxi College of Education
赵学孔; 龙世荣교과교육학연구
손미Interactive Learning Environments
Chen, M.; Chiang, F.K.; Jiang, Y.N.; Yu, S.Q.Journal of Computers in Education
Jagušt T.,Botički I.Procedia Computer Science
Ghorbel, Leila; Zayani, Corinne Amel; Amous, IkramComputers, Materials and Continua
Pal S.,Pramanik P.K.D.,Alsulami M.,Nayyar A.,Zarour M.,Choudhury P.전선 / 대학원
협동과정 인지과학 소속 학생들이 속한 다양한 분야들간의 융합연구가 진행될 수 있도록 하기 위해 소속 학생들이 연구하는 분야에 대한 박사과정생들의 연구 소개 및 토론을 통해 서로간의 연구에 대해 이해하고 인지과학이 가지는 다학제적 성격이 부각되는 연구 주제 및 방법론의 공유를 목표로 한다.전선 / 대학원
학습환경 설계에 영향을 미치는 제반 학습자의 특성에 관한 연구 결과를 검토한다. 최근의 학습자 특성 분석 결과에 주목하면서 이런 부분이 어떻게 일반 교실 수업을 비롯한 이러닝 환경에서 반영될 수 있는가를 이론적, 실제적인 수준에서 다룬다.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
이 강좌는 학습과 기억심리학에서의 고전적 연구와 함께 최근의 발전을 개관하는 것이 목표이다. 연합학습의 주요 발견과 이론들, 기억의 구조이론 대 과정이론 간의 논쟁 등을 살펴보는 동시에, 이들 심리학적 발견이 실제 교육과 훈련 장면에서 어떻게 적용될 수 있는지를 탐색하고자 한다.전선 / 대학원
인간, 동물, 인공지능 시스템은 인지체제라는 점에서 공통된다. 환경에 효율적으로 적응하는 방식으로서 ‘앎’이라는 행위는 환경과 유기체 자신에 대한 정보를 표상하고 그 정보를 처리하는 과정으로 이해될 수 있다. 본 강좌에서는 인지체제에 대한 이해를 위해 (i) 정보의 표상과 처리에 대해 역사적으로 개관하고, (ii) 표상 및 계산주의적 접근과 (iii) 생태학적-역동체제적 접근에서 살펴봄으로써 정보의 본질과 정보처리모형의 가능성을 더 포괄적으로 탐구하는 것이 그 목적이다.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 / 학사
이 강의의 목적은 심리학 학부생이 학습과 기억의 연구에서 밝혀진 결과들을 이해하는 것을 돕는데 있다. 이 강의는 고적적 조건형성과 조작적 조건 형성, 기억 모형들, 그리고 신경망에 대하여 다룰 것이다. 특히 행동주의의 엄격한 방법론에 초점이 맞추어질 것이다.전선 / 대학원
이 수업은 사회학의 다양한 분야에 적용할 수 있는 인지적 관점이라는 것의 가능성과 경험적 연구 방법 등에 대해 다루는 수업이다. 이 수업에서는 특히 문화와 인지 간의 상호작용, 인지적 관점에 있어 다양한 접근 방법들, 인지심리학이나 뇌과학의 연구들을 사회학의 이론과 연구에 적용시킬 수 있는 방법들, 그리고 인지와 동기 간의 상호작용 등에 대하여 논의하고자 한다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.교양 / 학사
과거의 경험과 다양한 정보로부터 새로운 지식을 학습하는 능력은 개인의 성장과 사회의 발전을 위해 반드시 필요하다. 본 교과목의 목적은 심리학, 뇌과학, 교육학, 언어사회학 등의 지식에 기반하여 학습에 대한 간학문적 이해와 창의적 사고를 촉진하고 인공지능 시대에 필요한 학습 혁신을 논의하는 데 있다. 학생들은 기존에 당연하게 생각했던 학습 활동을 비판적으로 성찰하고 과학적 이론과 다양한 관점에서 학습의 문제를 창의적으로 해결한다. 또한 학습의 이해, 인지활동, 학습정서, 학습자, 학습혁신과 관련된 실제적인 문제를 두뇌, 개인, 공동체 측면에서 다각도로 논의한다. 이런 활동을 통해 학문 간 경계를 넘어서 학습을 융합적으로 이해할 수 있을 뿐만 아니라 자기주도적으로 학습을 계획하고 소외된 학습자를 위한 지식인의 사회적 책무를 이해하고 협력적으로 실천할 수 있는 역량을 개발할 것이다.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.전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.전선 / 대학원
이 강좌는 학습자와 학습 맥락에 대한 데이터를 체계적으로 수집, 분석, 활용하여 각 학습자에게 최적화된 학습 경험을 제공하는 방법을 다룬다. 온라인과 면대면 학습환경에서 효과적으로 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 조사하고, 학습분석에 기반하여 개별화된 학습을 설계하고 대시보드와 같은 디지털 도구를 개발하는 방법을 탐구한다. 그리고 학습분석 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 이슈를 예방하기 위한 실천방안에 대해서 논의한다.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 / 대학원
이 과목은 전해질 장애에 대한 병태생리적 이해를 바탕으로 신장질환 분야의 전통적 이해와 미래의료 패러다임(4P: 예측, 예방, 맞춤, 참여)을 반영하여 임상시험 설계, MPS 기반 독성 유효성 평가, 인공지능(AI), LLM 기반 진료지원, 공유의사결정(SDM) 등 신장내과의 미래 전략을 통합적으로 고찰한다. 또한, 이 과목은 전해질 균형의 개념을 출발점으로 하여, 신장 질환의 복잡한 기전과 임상적 판단 과정을 유기적으로 연결하는 학습을 지향한다.전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기 등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶 속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기 위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전필 / 학사
통합사회는 인간, 사회, 국가, 지구 공동체의 문제를 개별 학문의 경계를 넘어 통합적인 관점에서 이해하고, 이를 기반으로 사회적 변화에 능동적으로 대응하며, 미래 사회에 필요한 기초 소양과 역량을 함양하기 위한 과목이다. 본 강의는 교육 현장에서 통합사회 과목을 가르칠 때 필요한 교사 전문성을 기르는 것을 목적으로 플립러닝(Flipped Learning)을 포함한 강의와 토의·토론 학습, 프로젝트 학습, 웹/미디어 활용 학습, 수업 지도안 작성, 수업 시연, 수업 관찰 및 분석, 평가 문항 개발 등 다양한 교수학습 방법을 활용한다.전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 전통적인 원격교육의 학문적 탐구에 대한 검토를 바탕으로, 최근 정보화 사회의 교수 학습 체제의 개념적 틀을 제공하고 있는 이러닝(e-Learning) 관련 최신 연구 결과를 분석적으로 검토하는 기회를 제공한다. 원격교육의 개념, 역사, 국내 및 국제적인 동향에 대한 기본적인 이해와 함께 교육공학적 접근을 활용하는 연구 결과의 특징과 시사점을 분석하게 된다. 매체의 교육적 활용 관련 연구의 연장선에서 이러닝의 교육공학적 탐색을 화면 설계, 상호작용 설계, 인터페이스 설계와 같은 미시적 연구에서부터 학습 공동체 설계, 이러닝의 질적 평가 및 학습 관리 체제의 새로운 설계 원리와 같은 거시적 연구 주제에 대한 폭넓은 탐색을 통하여 향후 연구 주제를 설정하는데 방향을 제시하게 된다.전필 / 학사
통합사회는 인간, 사회, 국가, 지구 공동체의 문제를 개별 학문의 경계를 넘어 통합적인 관점에서 이해하고, 이를 기반으로 사회적 변화에 능동적으로 대응하며, 미래 사회에 필요한 기초 소양과 역량을 함양하기 위한 과목이다. 본 강의는 교육 현장에서 통합사회 과목을 가르칠 때 필요한 교사 전문성을 기르는 것을 목적으로 플립러닝(Flipped Learning)을 포함한 강의와 토의·토론 학습, 프로젝트 학습, 웹/미디어 활용 학습, 수업 지도안 작성, 수업 시연, 수업 관찰 및 분석, 평가 문항 개발 등 다양한 교수학습 방법을 활용한다.