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김한나, 호다, 김재곤, 강보성, 전종기, 정상철, 이인구, 박영권
2018 / Korean Journal of Chemical Engineering
김경아, 천경식, 유기억
2018 / 식물분류학회지
허경
2017 / 경인교육대학교 교육연구원 교육논총
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본 연구는 소프트웨어를 이용한 문제 해결 과정 이해를 돕기 위한 문제 해결 프로그램 개발을 제안합니다. 개발된 프로그램은 인문학 및 초등학생을 대상으로 이해 및 수정이 용이하도록 구성되었으며, 변수를 활용한 프로그래밍 기법 이해 향상에 기여할 수 있습니다.
Data structure practice : for collegiate programming contests and education
Measuring what we do in schools : how to know if what we are doing is making a difference
이렇게 하면 나도 프로그램을 잘 만들 수 있다 : C & Java 프로그래밍 입문
이렇게 하면 나도 프로그램을 잘 만들 수 있다
Data structures and program design in C
Developing games that learn
소프트웨어 교육론 : 교원과 일반인을 위한 소프트웨어 교육 방향 안내서
Schools and data : the educator's guide for using data to improve decision making
BASIC for teachers
Problem solving and program design in C
Software requirements & specifications : a lexicon of practice, principles, and prejudices
실용적 컴퓨팅 사고와 소프트웨어
Software engineering : a holistic view
Mechanics of solids : an introduction
Applied numerical methods
Applied numerical methods
An introduction to systems thinking : stella software
A course in error-correcting codes
IEEE Transactions on Education
Silva L.,Mendes A.J.,Gomes A.,Fortes G.교육공학연구
김혜준, 이주원, 박하은, 박은주, 진명화, 임규연한국수학사학회지
이승우Contemporary Educational Technology
Cheah C.S.INFORMATICS IN EDUCATION
Mathew, Roy; Malik, Sohail Iqbal; Tawafak, Ragad Moufaq교육공학연구
지현경; 임철일경인교육대학교 교육연구원 교육논총
한선관Education and Information Technologies
Cederqvist A.M.정보교육학회논문지
문외식基础教育论坛 / Ji Chu Jiao Yu Lun Tan
梅仕轩디지털융복합연구
박정신, 조석봉실과교육연구
이철현교육정보미디어연구
여상희, 김구연, 김동식Information Technology and Management
Lee Y.,Cho J.컴퓨터교육학회 논문지
배학진, 이은경, 이영준컴퓨터교육학회 논문지
정상수; 고학능; 이영준한국컴퓨터정보학회논문지
김성원, 이영준컴퓨터교육학회 논문지
유병건; 김자미; 이원규컴퓨터교육학회 논문지
김경훈학습자중심교과교육연구
신윤희, 정효정, 서응교전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터에 의한 문제 해결을 위해 필요한 개념이나 대상물의 표현을 위한 자료 구조와 문제해결을 위한 체계적 사고 방법을 학습한다. 배열, 연결 리스트, 큐, 스택, 우선순위 큐 등의 기본적인 자료구조를 배우고, 검색 트리, 해시 테이블, 균형 잡힌 검색 트리 등 자료의 색인을 위한 자료구조와 그들의 효율성을 배운다. 정렬, 그래프 알고리즘 등 문제 해결에 유용한 도구와 생각하는 방법에 관한 내용도 제공한다. 프로그래밍 과제가 부여되며 이를 위한 최소한의 가이드가 제공된다.전필 / 학사
컴퓨터 시스템을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어의 전반적인 개념 및 컴퓨터의 개념적 구성, 자료의 표현, 프로그램과 소프트웨어, 프로그래밍 언어, 자료처리, 수치해석, 자료구조, 알고리즘, 인터넷 등의 기본 개념과 그 응용에 대한 학습으로 프로그래밍 언어를 이용한 프로그램의 기초적인 작성 능력을 배양하는데 그 목적이 있다.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 교육공학 분야의 실제적인 문제를 발견하고, 협력적으로 해결방안을 탐색하고, 첨단 테크놀로지를 이용하여 창의적인 교육 산출물을 개발한다. 학습자 중심의 프로젝트를 통해 면대면과 온라인 학습환경에서 교수자와 학습자를 지원하기 위한 소프트웨어를 개발하고, 이를 위해 기본적인 컴퓨터 프로그래밍 지식과 기술을 학습한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 프로그래밍을 처음 접하는 학생들을 대상으로 프로그래밍의 기초 지식을 파이썬을 이용하여 학습하고 프로그래밍을 이용하여 문제를 해결하는 연습을 수행한다. 먼저 파이썬의 변수 선언, 연산, 조건문, 반복문, 입출력, 함수, 클래스 등의 프로그래밍 기초를 습득한다. 문제 해결을 위한 논리 흐름을 만들고 이를 파이썬으로 구현하여 프로그래밍을 이용한 문제 해결을 연습한다.전선 / 학사
프로그래밍 언어론에 대한 전반적인 이해를 높이고, 다양한 프로그래밍 언어를 익힌다. 이를 위해 프로그래밍 언어의 개념, 설계이론, 구현 방법에 대해 공부한다.전선 / 학사
이과목은 기계중심/구현중심의 프로그래밍을 보완하는 논리중심/기획중심의 프로그래밍 기술을 익히도록 한다. 학생들이 프로그램 작성의 기본 원리, 구성 요소, 프로그래밍 미학등을 습득하게 함으로써, 소프트웨어 시스템이 드러내는 복잡성을 손쉽게 다룰 수 있는 능력과 자신감을 익히게 한다. 더군다나, 프로그램이 기계를 사용하기 위한 도구라는 제한된 시각에서 벗어나 기계가 프로그램 실행을 위한 도구라는 시각을 갖추도록 보정해준다. 이 강의는 프로그래밍 연습(training)이 아니라 프로그래밍 교육(education)이다. 실습언어는 학생들이 명료하고 효과적으로 생각할 수 있게 하는 프로그래밍 교육에 적절한 ML과 Scheme이다. 대형 소프트웨어를 2명이상의 팀이 기획하고, 구현하고, 형상 관리하는 과정을 프로젝트를 통해 익힌다. 대형 소프트웨어를 구성하는 프로젝트를 학기말에 요구한다.전선 / 학사
본 교과목은 컴퓨팅으로 문제를 해결하기 위해 필요한 컴퓨터처럼 생각하기를 소개한다. 컴퓨터처럼 생각하기는 컴퓨터의 장단점을 고려하여 컴퓨팅으로 문제를 풀고자 할 때 적합한 사고 방법이다. 컴퓨터처럼 생각하기는 문제를 얼마나 컴퓨터처럼 바라보는지에 따라 결정되며 사람이 직접 문제를 해결할 때와는 매우 다른 사고를 필요로 한다. 본 교과목에서는 Python언어를 이용하고 컴퓨터처럼 생각하는 방식을 연습하고 직접 구현해 본다.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.전선 / 대학원
프로그래밍 언어분야의 이론 및 응용기술의 기초와 첨단 연구를 다룬다. 프로그래밍 언어는 나날이 상위의 수준으로 올라 가고 있고, 소프트웨어 개발을 돕는 도구들은 엄밀한 논리의 정교한 지능을 가지고 프로그래머들을 편하게 할 것이다. 이러한 미래를 가능하게 하는 연구를 다룬다. 프로그래밍 언어 의미구조, 프로그램 정적분석 및 검증, 프로그램 합성, 프로그래밍 논리, 분석도구, 검증도구, 프로그래밍 환경도구 등을 다룬다.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.전선 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터를 통하여 데이터 관련 문제를 해결하기 위해 필요한 자료 구조와 문제 해결을 위한 알고리즘 설계 방법을 학습한다. 배열, 연결 리스트, 큐, 스택, 우선순위 큐 등의 기본적인 자료구조를 배우고, 검색 트리, 해시 테이블, 균형 잡힌 검색 트리 등 자료의 색인을 위한 자료구조와 그들의 효율성을 배운다. 정렬, 그래프 등의 알고리즘 설계를 위한 이론도 제공한다.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
프로그래밍은 빅데이터를 다루기 위해 필요한 기초적 소양이므로 전공을 불문하고 데이터를 다루는 모든 분야에서 필수적이고 국내외 교육의 수요가 매우 높다. 본 교과목은 널리 쓰이고 있는 Python 언어를 바탕으로 프로그래밍의 핵심 원리를 다룬다.전선 / 학사
여러 가지 문제를 컴퓨터로 해결하기 위한 다양한 방법론이라 할 수 있는 알고리즘을 본 과목에서는 소개한다. 특히 알고리즘 분석 기법을 통해 효율적인 알고리즘을 개발하고 이해할 능력을 키운다. 또한 컴퓨터가 풀 수 있는 쉬운 문제와 어려운 문제를 구별하기 위한 NP-complete 이론을 배우며 어려운 문제를 해결하기 위한 근사 알고리즘을 소개한다.전선 / 대학원
프로그래밍 언어 이론 및 응용기술의 기초를 강의한다. 프로그래밍 언어 의미구조, 요약해석, 타입시스템, 컴파일러 검증 및 검산, 자동증명 검증기, 프로그램 증명, 프로그램 정적분석 등을 다룬다.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
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.