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이 화정, 유태규
2023 / The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
정유진
2022 / International Journal of Early Childhood Education
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This study analyzed the performance differences between holistic and analytic processors in categorization tasks and investigated the effect of stimulus cohesion on these differences. The results showed that holistic processors are sensitive to stimulus cohesion, and rule learning instruction improved categorization performance under low cohesion conditions.
마음을 잘 써야 공부를 잘한다 : 공부를 잘하고 싶은 학생 잘 가르치고 싶은 학부모와 멘토들의 필독서
학습과 행동
Machine learning--EWSL-91 : proceedings
명령에 따랐을 뿐!? : 복종하는 뇌, 저항하는 뇌
좋은 부모 콤플렉스 : 내 아이의 반항, 학습 부진, 게임, 왕따를 못 막는 이유
(수학 없이 배우는) 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스
학습의 비밀 : 엉터리 가르침과 배움을 넘어 교육의 본질 찾기
학습과 행동
Learning : behavior and cognition
뇌 기반 교육방법 및 교육공학
(세 학급이 들려주는) 창조적 집단지성학습
조직행태론
An attempt to obtain replicate learning curves
어떻게 공부할 것인가 : 최신 인지심리학이 밝혀낸 성공적인 학습의 과학
Learning : principles and applications
인간학습의 철학
학습과 행동
성격심리학 : 아홉 가지 접근법과 현대적 고찰
한국심리학회지: 인지 및 생물
이태연한국심리학회지 인지 및 생물
이관용과학교육연구지
양일호, 최현동, 정미연, 임성만Acta psychologica
Longman CS; Milton F; Wills AJ; Verbruggen FAttention, Perception, and Psychophysics
Ell S.W.,Smith D.B.,Deng R.,Hélie S.NATURE REVIEWS PSYCHOLOGY
Minda, John Paul; Roark, Casey L.; Kalra, Priya; Cruz, AnthonyPsychological Research
Longman C.S.,Kiesel A.,Verbruggen F.Journal of Experimental Psychology: General
Schlegelmilch R.,von Helversen B.Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition
Roark C.L.,Lehet M.I.,Dick F.,Holt L.L.JOURNAL OF COGNITIVE NEUROSCIENCE
Liu, Zhiya; Liao, Siyao; Seger, Carol A.한국심리학회지: 인지 및 생물
이태연Psychological Review
Schlegelmilch R.,Wills A.J.,von Helversen B.Cognitive processing
Greco A; Moretti SMemory & Cognition
Thibaut, Jean-Pierre; Gelaes, Sabine; Murphy, Gregory L.스트레스 硏究
손예지; 최윤경Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition
Zaman J.,Yu K.,Lee J.C.Cognitive science
Kurtz KJ; Wetzel MTActa psychologica
Bacso SA; Marmurek HHQuarterly journal of experimental psychology (2006)
Lau JS; Casale MB; Pashler HActa psychologica
Wang T; Ren X; Schweizer K전선 / 대학원
응용행동분석 및 단일사례연구 방법론은 동질성의 다수 집단 구성이 어려운 특수교육 현장이나 언어치료 등의 임상 현장에서 특히 많이 적용되고 있는 방법으로 이들 현장과 관련된 사람들이 갖추어야 할 지식이다. 이러한 점에서 본 강좌는 단일사례연구 방법론에 대한 이론적 배경과 방법론적 특성, 박사과정생들의 직접적인 연구 수행을 위한 관찰 및 연구 설계방법론을 설명하는 데 목적이 있다.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.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
인지치료 또는 인지행동치료는 정신역동치료와 더불어 현대 심리치료의 양대 산맥을 이루고 있다. 본 과목은 이러한 인지치료의 이론적 기초와 실전적 기법을 심층적으로 살펴봄으로서 실제 임상사례에 대한 인지치료의 적용 능력을 함양하고자 한다. 본 과목의 구체적 내용은 크게 4부로 나누어진다. 1부에서는 인지치료의 기본 가정 및 철학적 배경, 발전과정 및 현황, 치료원리, 치료과정, 다른 심리치료 이론과의 관계 등을 살펴본다. 2부에서는 인지치료의 다양한 기법을 소개한다. 부적응적 인지를 찾아내고 이에 대한 타당성을 살펴보며 대안적 인지를 탐색하는 과정에서 사용될 수 있는 다양한 인지치료적 기법을 살펴본다. 아울러흔히 인지치료적 기법과 함께 사용되는 행동치료적 기법도 소개된다. 3부에서는 주요한 심리장애(예: 불안장애, 우울증, 성격장애 등)에 대한 인지이론과 그에 따른 구체적 인지치료적 접근방법을 살펴본다. 4부에서는 실제 임상사례를 통해 인지치료의 이론과 기법이 적용되는 과정을 구체적으로 살펴보고, 치료의 각 단계에서 나타날 수 있는 치료적 문제점들과 그에 대한 대응방법을 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
한국어교육에서 기본적으로 필요한 것은 학습자의 모어와 한국어를 대조분석하여 이를 바탕으로 언어간섭현상을 최소화하고 학습의 효과를 극대화하는 것이다. 이 강좌에서는 한국어와 주요 외국어를 대조분석하여 음운론적, 문법론적, 의미론적, 화용론적 층위에서 공통점과 차이점을 추출하는 과정에서 오류를 분석해냄으로써 효과적인 한국어교육의 기초로 삼는다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
본 강좌는 학습활동에 개재하는 인지 변인들에 대한 고찰과 이들 변인들이 학습과정 및 결과에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 이해를 증진시키는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 강좌에서는 선행 연구들을 중심으로 학습활동에 영향을 미치는 인지변인들에 대한 심도 있는 고찰과 이들 선행 연구결과를 중심으로 새로운 연구과제에 대한 논의를 제공하고자 한다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 학사
이 강의는 교육학 및 인접학문을 전공하는 학부생들에게 양적연구에 대한 흥미를 유도하는 것을 목표로 한다. 이 강의에서 학생들은 실제 양적연구를 수행하고 이를 통해 교육연구에 있어서 양적연구의 효용과 한계를 이해할 수 있을 것이다. 이 강의는 통계적 지식보다는 양적연구의 설계와 해석에 중점을 두며, 궁극적으로 양적연구를 통한 건전한 의사소통의 경험을 제공하고자 한다.전선 / 학사
범주형 자료에 대한 이해와 분석 방법을 학습하는 과목이다. 범주형 자료는 사회과학, 보건의료 등 다양한 분야에서 일상적인 조사와 실험을 통해 널리 수집된다. 학생들은 분할표(contingency table) 분석을 포함하여, 일반화선형모형(generalized linear model), 로지스틱 회귀모형(logistic regression model), 로그 선형모형(log-linear model) 등 다양한 분석 방법을 학습한다. 이 과목을 통해, 자료의 특성을 이해하고, 적절한 분석 방법을 선택할 수 있는 능력을 개발한다. 또한 통계 소프트웨어를 통해 실제 데이터에 적용하고 구현하는 과정을 다룬다.일선 / 학사
캘리포니아의 최저 임금법은 실업률을 높이는가? 낮추는가? 교실 규모가 학생들의 학습 능력에 얼마나 큰 영향을 미치는가? 기업의 퇴직 계획 변경은 사람들의 저축 행동에 어떤 영향을 미치는가? Affordable Care Act는 의료비 지출을 줄이는가? 총기 규제를 강화하면 폭력 범죄가 줄어드는가? 이는 정책 입안자(및 정보를 갖춘 시민)가 답변을 원하는 질문 중 몇 가지에 불과하다. 우리는 어떻게 그 답을 얻을 수 있는가? 우리는 답을 신뢰할 수 있는가? 이 강좌는 연구자들이 정책에 관한 질문에 답할 때 이용하는 통계적 방법을 소개한다. 어떤 방법이 사용되었는지, 결과를 어떻게 해석할 수 있는지, 결과를 해석할 때 주의해야 할 사항을 이해하는 데 있어 숙련도와 자신감을 얻을 수 있도록 한다. 본 강좌의 실습을 통해 학생들은 통계 분석에 능숙해질 수 있을 것이다. 이 과정에서 위에서 소개한 인과적 질문에 대한 확실하고 분명한 답을 얻는 것이 얼마나 어려운지 느끼게 될 테지만 연구 결과에서 의미있는 결론을 도출해내는 것에 능숙해질 수 있을 것이다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때 보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다.이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. : 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법 뿐만 아니라 실제 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서도 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 <1. 전통적인 통개학 개론 2. R을 이용한 추정, 검정 및 기술 통계적 내용에 대한 구현 3. 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론>이 그 3개의 주제이다.전선 / 학사
데이터에 대한 탐색과 통계적 탐구를 수행하는 방법을 배운다. 데이터의 종류와 특성을 이해하고, 적절한 시각화와 분석을 통해 데이터에 숨은 정보를 찾아내고 근거에 기반을 둔 합리적인 의사결정을 하는 방법을 배운다. 데이터에 존재하는 관계성을 찾아 수학적으로 모델링하는 방법으로써 상관관계의 분석과 회귀분석, 클러스터링 기법 등을 배운다. 데이터를 이용한 통계적 탐구를 지도하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
이 강좌는 인간의 마음의 구조와 기능 특히 앎에 관하여 최근의 연구들을 소개하고 인간 앎의 기본 원리를 논의하는 강의이다. 전반부에서는 인간의 마음의 구조와 기능에 관한 패러다임이라 할 수 있는 계산주의와 연결주의의 내용과 그 문제점들을 살펴본다. 이 두 관점을 기반으로 하여 구체적으로 인간의 기억, 개념, 문제해결 및 추리에 관한 최근의 이론과 실험을 중심으로 한 연구들을 고찰한다. 또한 이 강좌는 인간의 앎에 관한 실험 실습도 병행한다.전선 / 학사
이 강의는 현대 학교교육이 가지고 있는 가장 큰 특징인 표준화교육의 문제점과 한계를 검토함과 아울러 이 프레임을 넘어설 수 있는 대안적 체계로서의 복잡성 교육의 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 현대 학교교육은 지식, 학습, 교사, 학생, 학교, 학제 등 대부분의 학교교육 구성요소들이 표준성과 획일성을 그 핵심원리로 삼고 있다. 이런 특징은 이후의 다양한 교육개혁, 즉 인간화 교육, 대안교육, 민주시민성교육, 생태적 교육 등으로 전환하려는 움직임을 근본적으로 가로막는 장애요인이 되고 있다. 이 강좌는 그런 한계를 자세히 검토함과 동시에 이것을 극복하기 위해 나타난 인간성교육, 민주시민성 교육, 복잡생태교육 등의 새로운 프레임들이 어떻게 표준화교육의 논리적 한계를 하나씩 극복해갈 수 있는 가능성을 생산해낼 수 있는지를 검토한다.전선 / 대학원
정서 및 행동문제의 정의, 자폐아동 및 학생의 이해, 원인 및 출현률, 정서 및 행동문제 분류 및 특성, 정서 및 행동문제 학생의 교육 및 상담프로그램 개발을 교육내용으로 한다. 교육방법은, 정서 및 행동문제 학생의 특성 및 교육에 대한 이론적 소개는 강의에 의하여 진행하고 실제적 사례와 교육서비스에 대한 현황은 수강자의 조사 연구 및 발표, 토론을 중심으로 정리하며 정서 및 행동문제 학생을 위한 교육상담의 모델을 구안하여 제출한다.전선 / 대학원
먼저 기능의 개념에 대하여 소개하고 기능이 정의에 관한 특징을 논의함으로써 운동수행과 학습에 관한 설명을 한다. 그 다음 다양한 스포츠 장면에 적용 가능한 기능의 분류방법에 관해 살펴보고 , 마지막으로 기능을 효과적으로 이해할 수 있도록 기능수행의 기초가 되는 원리 및 과정 등 기능을 구성하는 기본 논리를 기술한다.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
원인(cause), 인과관계(causation), 그리고 인과성(causality) 등의 개념은 의학 및 보건분야에 필수적이다. 그러나 대부분의 통계분석 결과는 상관관계를 보여주며, 불행히도 상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다. 이 강의는 인과관계를 추론하기 위한 다양한 통계 분석 기법을 소개하여 역학, 보건, 임상 데이터 분석 결과를 합리적으로 이해할 수 있는 지식과 분석 방법론을 소개한다.