If the collection is public, the memo for this book will also be public.
Your Browsing History
There is no data.
There is no data.
loading...
This study analyzed news articles and comments related to the CSAT absolute evaluation using text mining techniques (LDA-based topic modeling, TF matrix) and compared the trends in media and public opinion. The analysis revealed different reactions from the media and public opinion for each major event related to the CSAT absolute evaluation, suggesting the importance of public opinion gathering in future educational policy making.
(경실련 30년) 다시 경제정의다 : 30th anniverasary 1989~2019 : 경제정의실천시민연합 30년사
(머신러닝을 활용한) 소셜 빅데이터 분석과 미래신호 예측
Mining text data
뉴스 프레임과 의제의 자동 추출과 해석 모형
Text mining for opinion classification
문화다양성 시대의 문화콘텐츠
(Do it!) 쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝
(Do it!) 쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝
Artificial intelligence in education : 22nd international conference, AIED 2021, Utrecht, the Netherlands, June 14-18, 2021 : proceedings
Text mining in practice with R
비정형 민원 데이터를 활용한 청소년 정책의제 도출
Bigvoca : 단어를 외우는 가장 완벽한 방법
Measuring what matters most : choice-based assessments for the digital age
Sentiment analysis and opinion mining
디지털 시민성의 조건 : 융합적 관점과 연구 사례
Mass media and politics : a social science perspective
Language, society and power : an introduction
서울대생들이 본 2012 총선과 대선 전망
Rethinking research methods in an age of digital journalism
유예림; 백순근 · 2016
교육과정평가연구
이기원, 정제영 · 2026
열린교육연구
김재우 · 2020
시민교육연구
조효제, 길혜지 · 2022
교육연구논총
최현용 · 2025
영어교과교육
김지은; 백순근 · 2016
아시아교육연구
김지은; 백순근 · 2016
아시아교육연구
안예지; 김동일 · 2020
특수교육학연구
강지연, 김수경, 노승국 · 2019
Journal of Korean Academy of Nursing
김병건 · 2024
영주어문
유예림, 김지은 · 2023
교육평가연구
이진숙, 김은주, 김대현 · 2018
학습자중심교과교육연구
김나영, 홍미영 · 2020
교사교육연구
권태현, 김승현 · 2021
문화와융합
최정균, 진서훈, 최종후 · 2017
Journal of The Korean Data Analysis Society
김륜희, 지은림 · 2022
교육연구논총
Zhou, J.; Zhang, H. · 2025
Education and Information Technologies
김지은 · 2017
교육종합연구
김경미; 김안나 · 2023
교육사회학연구
한진희, 한가영 · 2021
영어영문학연구
교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
소비자문제에 대한 정부의 역할과 중요성을 검토하고 각국 소비자행정의 역사적 발전과정 및 현재 활동상황을 비교 연구하여, 우리나라 소비자행정의 현황과 문제점을 파악하고 향후 방향을 모색한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 학사
이 강의는 체육, 스포츠, 신체활동, 여가 등의 영역에서 이루어지는 정책과 행정을 다룬다. 정책의 목적과 정책대상집단, 정책수단을 분석하고, 정부 기관, 비정부 기관 및 다양한 이해관계자들이 어떻게 정책을 결정하고 집행하는지에 대한 이론과 실제 사례 검토를 통해 현장 중심적 이해를 도모한다. 또한, 정책결정과 집행에서 가장 중요한 주체인 행정조직과 스포츠 정책의 관계를 조망한다. 더 나아가 각 사례들에 대한 분석과 비판을 토대로 정책의 효과와 성과를 평가하고, 개선을 위한 방법에 대해 학습한다.전선 / 학사
교육은 인적자본을 생산하는 기본적인 제도로서 개인의 삶의 질 뿐만 아니라 국가 전체의 경제성장을 위해서 중요하다. 본 과목에서는 교육에 대한 경제학의 이론과 실증연구를 소개하고자 한다. 또한 교육의 효율성과 형평성을 둘러싼 다양한 현안에 대하여 토론하여 비판적 사고를 함양하고자 한다.전선 / 학사
이 과목에서는 역사정보 빅데이터의 특성과 현황을 이해하고 역사적 지식을 산출하는 기초적인 과정을 습득한다. 습득 과정은 크게 세 단계로 진행된다. 첫째, 한국 근대의 대표적인 언론 자료를 선정하여 역사적 맥락과 자료의 특성 및 유의미한 관찰 지점 등을 파악한다. 둘째, 해당 자료의 코퍼스를 구축하고, 파이썬 언어를 활용한 토픽모델링을 통해 그 자료의 핵심 주제를 발견한다. 셋째, 네트워크 분석 방법을 활용하여 핵심 주제의 상호 연결 관계를 살펴보고, 이를 통해 해당 자료의 논조가 시기별로 어떻게 변화하는가를 관찰한다.전필 / 학사
교육의 개념과 목적에 관한 사상과 이론을 검토하고, 제도교육의 실상에 관한 구체적이고도 체계적인 안목을 제공한다.교양 / 학사
본 과목은 데이터를 처음 접하는 학생들에게 데이터 문해력의 기초를 제공한다. 인문학, 사회과학, 예체능 등을 포함한 다양한 전공의 학생들이 데이터의 종류와 특성에 따라 적절한 요약 및 시각화 방법을 학습하고 이를 해석하는 능력을 키우도록 돕는다. 궁극적으로는 데이터를 기반으로 주제를 찾아내고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목을 이수한 학생들은 인공지능 시대에 필수적인 데이터 분석 역량을 갖출 수 있을 것으로 기대한다.교직 / 대학원
본 강좌에서는 교육평가의 일반 원리와 학교학습의 맥락 속에서 교육평가가 가지는 의미와 역할, 교육평가의 실제를 다룬다. 이를 통하여 학생들은 교육평가에 대한 통찰력을 함양하고 현행 교육평가체제를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 과정중심 평가기법의 실제를 접하고 교육현장에 적용할 수 있는 평가능력과 평가기법, 평가문항 개발의 실제 및 환류방법을 터득할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 축산관련 다양한 분야에 대한 세미나 발표 진행과 상호 토론을 통해 국내외 상황 파악 및 첨단 분야의 학술적 성과에 대한 이해를 높이고자 한다. 친환경 첨단연구, 축산물 안전, 기능성 축산물 개발, 유전육종 등 다양한 분야를 아우르는 발표와 토론을 통해 축산분야에 대한 효율적인 문제 해결 과정 습득을 목적으로 하고 있다. 축산과학 분야의 최신기술 동향, 구제역, 조류독감, 광우병 등 축산분야의 국제적 이슈, 축산업에 대한 각국의 정책 사례 등의 주제를 수강생이 선택하여 각자 발표를 준비하고 매시간 발표와 함께 교수의 지도하에 자유로운 토론식 수업을 진행한다.전선 / 대학원
세포 내 단백질 등 구성물질과 각종 소기관의 분해는 각각의 세포 내 기능과 세포의 생리적 상태에 따라 다이나믹하게 조절된다. 선택적 단백질 분해는 주로 유비퀴틴-프로테아좀 시스템과 오토파지-라이소좀 시스템에 의하여 이루어지는데, 이들 기전의 문제는 암, 대사질환, 면역질환, 퇴행성뇌질환과 같은 다양한 인간 질병의 발병과 진행에 밀접하게 관계되어 있다. 이 강의는 1) 지난 30년 간의 단백질 분해 연구의 핵심적 성과들을 되짚어보고, 2) 분자적 수준 단백질 분해 기전의 최신지견을 이해하고, 3) 이들을 조절하는 방법론을 고찰하고자 한다. 2학기에 연계되는 “세포분해생물학 II-질병” 강좌를 통하여, 관련 분해신호 기작이 다양한 인간질병의 병인으로서 기능하며, 예방과 치료의 타겟으로서의 가능성을 제시하고자 한다.전선 / 대학원
이 과목은 박사과정 수료직전학기 학생들을 대상으로 한다. 이 과목은 학생들이 자신의 학위논문 proposal을 준비하는 과정으로서의 성격을 갖는다. 그러므로 학생들은 자신의 연구주제에 대해 사전에 충분한 학습이 이루어져 있어야 한다. 수업진행은 수강생별로 연구계획서를 준비하여 발표하고 토론하는 방식으로 이루어진다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학에서의 응용을 중심으로 정량 분석, 계산 사회과학, 질적 분석에서의 고급 주제들을 탐구한다. 현대 실증 연구에서 사용되는 다양하고 정교한 방법론들—제한 종속 변수 모형(예: 로짓, 프로빗), 생존(지속 시간) 분석, 패널 데이터 기법, 요인 분석, 차원 축소, 머신러닝 알고리즘, 그리고 텍스트 분석, 심층면접, 참여관찰 및 사례연구 등—중 몇 가지 주제를 심도 있게 다룰 예정이다. 강의, 프로그래밍 및 현장 실습, 그리고 연구 논문 작성 과제를 통해 수강생들은 각 방법론의 핵심 이론적 틀을 이해하고, 이를 자신들의 연구에 적용할 수 있는 실질적인 역량을 기르게 된다.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 / 학사
이 과목은 영어학의 주요 분야 중의 하나인 영어습득에 대한 전반적인 이해를 돕는 과목이다. 영어습득 이론 및 습득 과정에 대한 이해와 습득에 관련된 다양한 현상의 분석을 통해 성인 영어학습자들이 궁극적으로 수준 높은 영어 수준에 도달할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 대학원
인간의 인지행위에 대한 관심이나 연구성과들이 어떻게 인접 학문 분야에 다시 영향을 미칠 수 있으며 나아가 실생활의 여러 부문에 걸쳐 응용될 수 있는가에 대해 연구한다. 과정에 소속된 학생들의 사회진출분야를 구체적으로 모색할 수 있는 토론을 유도하고자 하는 것이 본 교과의 목적이다.