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본 연구는 HRD-NET의 질문게시판 데이터를 빅데이터 기법(R프로그램)으로 분석하여 직업훈련 시스템의 문제점을 파악하였다. 분석 결과, 직업훈련 카드 발급, 공인인증서 문제, 내일배움카드 관리 절차의 복잡성, 훈련비 시스템의 차등화 등이 문제점으로 나타났다.
노동수요 및 계좌제 훈련 특성 분석 : Work-net과 HRD-net 자료를 활용하여
실직자 재취업 훈련평가에 대한 국제적 경험 및 한국적 시사점
직업훈련분류체계 개선방안 연구
한국의 직업교육훈련정책 : 포스트 코로나ㆍ한국판 뉴딜의 HRD 방향
실업자 직업훈련의 현황과 개선방안
통일시대의 북한근로자 직업훈련
직업훈련시스템 관리 : 고위 관리자용 편람
HRD-Net 통계분석 = 2008 실업자 직업훈련 성과분석
직업훈련기관의 효율적 관리 방안
Costs, benefits, and productivity in training systems
국가기술자격제도운영 개선에 관한 연구
직업훈련방송 성과분석 및 발전방안 연구 =
직업교육훈련 교수·학습 통합정보시스템 운영.
직업훈련과 노동이동 : 훈련축적과 직종연계의 관점에서
Human resource development : learning & training for individuals & organizations
직업능력개발의 비전과 과제
Journal of Physics: Conference Series
Jingwei Xie; Yang Shi한국산학기술학회논문지
정선정; 윤신용직업능력개발연구
김덕호직업교육연구
임세영, 조은정직업과 자격 연구
최영섭직업능력개발연구
조일현, 박연정취업진로연구
정선정직업교육연구
정선정한국산학기술학회논문지
정선정; 최영섭학습자중심교과교육연구
정화민, 송영숙노동정책연구
김용성, 박창규노동정책연구
장홍근, 주민규법학연구
윤영관직업교육연구
정선정직업교육연구
강지운, 강효주취업진로연구
정선정, 이문수教师 / Teacher
曹建华교육방법연구
박보람, 김민희济源职业技术学院学报 / Journal of Jiyuan Vocational and Technical College
李娟娟; 吴玉芹; LI Juanjuan; WU Yuqin직업교육연구
정선정, 신민희, 이은혜, 임경화전선 / 대학원
성인교육의 개념과 종류, 성인교육을 위한 원리, 교육과정의 개발, 성인교육 방법, 평가방법 등을 이해하고 실천할 수 있도록 하는 교과목이다.전선 / 학사
이 교과는 산업인력개발에 관한 행정과 정책의 관련 이론과 실제를 다룬다. 산업인력개발행정의 조직 수준은 중앙, 지방, 단위기관 및 개별사업/프로그램까지 다룬다. 또한 산업인력개발행정의 개념, 조직, 담당자 및 리더십, 영역, 과정, 인사, 재정, 시설, 평가 등을 다룬다. 한편 국가 및 지방 수준의 산업인력개발정책의 결정, 현황, 진단 및 효과 평가, 대안 탐색 및 개발 등을 다룬다.전필 / 학사
이 교과목은 산업인력개발 관련 현장 및 연구에서 관련 자료들을 통계적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이 강의에서는 자료의 요약, 기술 방법, 두 가지 이상의 변수들 간 관계, 통계적 추론과 가설 검증, 상관분석, 회귀분석, 분산분석 등의 방법을 다룬다. 또한 이러한 분석을 위한 통계분석 패키지를 실제로 활용하는 능력을 기르도록 한다.전필 / 대학원
보건의료분야의 데이터는 용량이 크고 복잡하여 통계 분석 및 해석이 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험 청구자료 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성을 소개하며, 이를 분석하기 위한 기초통계를 배우고, 연구주제에 적합한 실습을 수행하게 된다. 본 강의에서는 보건의료 빅데이터를 활용한 연구기획, 실험의 설계, 통계분석, 결과의 분석, 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.전선 / 대학원
이 교과목은 노동시장 분석의 대표적인 이론과 방법론을 이해함으로써, 산업인력개발의 경제적 측면을 분석할 수 있는 능력을 배양하는데 목적이 있다. 주요내용은 직업교육의 편익분석, 과잉학력과 스킬불일치, 직업 및 산업전망 분석 등이다. 이 과목을 통해 학생들은 노동시장 변화 및 인력수급전망과 산업인력개발과의 관계를 이해하고, 산업인력개발 전문가로서 노동시장을 분석할 수 있는 실제적 능력을 기를 수 있다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 산업인력개발과 관련된 여러가지 상황에서 얻어진 자료들의 의미를 파악하기 위해 집중경향, 변산도, 상관관계 및 변량분석등의 통계방법을 이해하고, 이를 관련 연구에 활용할 수 있는 능력과 통계 패키지를 실제로 사용할 수 있는 능력을 배양한다.전필 / 학사
이 교과목은 학교, 기업, 기타 산업인력개발기관에서 교육훈련을 담당하는 전문가가 갖추어야 할 교수-학습능력을 개발하는 데 목적이 있다. 특히 산업인력개발에 많이 사용되는 문제해결, 문제중심학습(PBL), 액션러닝, 성과중심교육(PBI), 역량중심교수(CBT), 도제제도, 직무상훈련(OJT), 모듈교수, 학습공동체 등 다양한 교수방법의 이론과 실제를 다룬다. 이 교과를 통해 평생학습의 중요성과 다양한 계층의 학습자 특성을 이해하고, 여러 교수방법을 습득함으로써 다양한 인력개발 상황에 적합한 교수방법을 활용할 수 있는 역량을 개발할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등 여러 자료원으로 부터 많은 양의 정형, 비정형 보건의료데이터가 생성되고 있다. 이런 데이터에서 얻은 정보와 지식은 보건의료서비스전달체계를 향상하고 의료비를 줄이는 데 활용할 수 있다. 보건의료분야에서 생성되는 데이터는 용량이 크고 복잡하여 분석하는 것도 쉽지 않고 그 분석결과를 임상실무에 적용하는 것 또한 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성과 이들 데이터를 분석하는 기법에 대해 소개한다. 본 교과목에서 데이터마이닝/기계학습, 분류등과 같은 정형데이터의 분석기법 뿐 아니라 자연어처리, 텍스트 마이닝 등 비정형데이터 분석기법을 포함한다.전선 / 대학원
본 교과목은 의료빅데이터 전문가를 양성하고자 의료빅데이터에 대한 이해를 높일 수 있는 현장 중심의 실무적 교육 프로그램을 제공한다. 빅데이터의 전문가가 되기 위해서는 데이터의 수집, 가공 및 분석을 이해하는 것이 중요하다. 따라서 본 과정에서는 빅데이터의 설계 및 개발, 시스템 이해, 통계학에 대해 배우고, 데이터 분석·마이닝에 대한 교육을 통하여 의료빅데이터에 대해 이해하고자 한다. 특히 이론적 내용을 바탕으로 실무 현장 중심의 경험을 축적하고 의료정보시스템 현장 전문가로서의 역량을 증대시킬 수 있도록 현장 실무 교육을 제공한다.전선 / 학사
다양한 교육 사례를 분석하여 디지털 전환 시대 빅데이터의 교육적 활용 가능성과 도전적 과제를 탐색한다. 학습자중심교육에 대한 이론과 모형을 학습하고 빅데이터와 인공지능을 활용하여 맞춤형 학습환경을 설계할 수 있는 역량을 기른다. 교육 문제를 창의적으로 해결하기 위해 빅데이터와 디지털 테크놀로지를 활용하는 방안을 탐구한다.전선 / 대학원
온라인 교육 활동이 활발해지면서 교육 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 온라인 교육이 쏟아내는 빅 데이터의 추출과 분석은 오프라인 데이터의 분석과 함께 과학교육의 현황을 파악하고 미래를 위한 과학교육의 방향을 결정하는데 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 과목에서는 학생들이 빅 데이터 분석의 원리와 방법을 이해하고, 학습 결과를 온라인과 오프라인 과학교육과 사회현상의 분석에 응용하는 능력을 기르는 것을 목표로 하며, 데이터 마이닝을 위한 확률 개념을 바탕으로 수집된 데이터에서 최대의 정보를 추출하는 방법을 학습한다. 특히, 대표적 분류 모형인 퍼셉트론, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 생성 모형으로 오토 인코더, 적대적 생성 신경망, 볼츠만 머신, 딥 빌리프 네트워크 등을 깊이 다룰 예정이다. 학생들은 이 주제들에서 학습한 내용을 교육 데이터 마이닝의 실습, 무크와 같은 대규모 학습의 분석에 응용하는 연습을 한다. 이 과목은 교육 통계와 좋은 보완이 될 수 있다. 그러나 강의를 이해하는데 필요한 통계 수학과 컴퓨터 프로그램 지식을 선행 지식으로 요구하지는 않는다.전선 / 대학원
근래의 의료 빅데이터의 축적 및 인공지능 기법의 발달은 많은 의학 분야에서 빅데이터에 기반한 정확한 예측 및 환자 맞춤형 진료를 가능하게 하고 있다. 주술기 의학 분야에 있어서도, 이러한 기술적 발달은 기존의 위험도 분류, 예후 예측, 조기 경보 및 의료 자원 분배 등 주술기 의학의 접근 방식에 큰 변화를 가능하게 하고 있다. 따라서 미래 임상 의사, 의학자들에게 있어 이러한 기술을 이해하고, 활용하는 것을 배우는 것이 점차 중요해지고 있다. 이 강좌에서는 먼저 VitalDB나 MIMIC, eICU 데이터셋 등 주술기 의학 분야의 오픈 데이터셋에 대해 알아보고, 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기계 학습 기법에 대해 배울 것이다. 또한 실습을 통해 최신 기계 학습 기법들을 본인의 연구에 적용할 수 있는 방법을 배울 것이다.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
" 노동법은 사회변화에 조응하여 구체적으로 형성되어 가는 법이다. 따라서 새로운 현실을 규범화하고, 규범화된 현실의 축적을 통해 규범을 재현실화하는 실천적 과제에 지속적인 관심을 가져야 한다. 본 교과목은 이러한 동태적 과정을 법학적 언어로 이해하고 분석하는 것을 주요 목적으로 삼는다. 이러한 목적에 부합하기 위해 본 교과목은 현실적으로 제기되는 구체적 쟁점들을 대상으로 삼고 학생들의 자발적 참여를 독려하고자 세미나 방식으로 진행된다. "전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강의는 산업인력개발(Workfoce Development)의 이론과 실천을 조직이론(Organizational Theory)의 관점에서 통합적으로 조망하는 것을 목표로 한다. 급변하는 기술 및 산업 환경 속에서 인적자원의 전략적 개발은 조직성과와 밀접하게 연결되어 있으며, 이를 위해 조직의 구조, 문화, 권력, 변화관리 등 이론적 토대에 대한 이해가 필수적이다. 본 수업에서는 조직이론을 기반으로 Workforce Development의 주요 구성요소인 성인학습, 경력개발, 조직학습, 직업교육, 수행공학(HPT) 등을 고찰하고, 이를 실제 조직 내 적용 사례와 연계하여 분석한다. 아울러 조직 수준의 산업인력 전략 수립, 변화관리, 학습조직 구축 등 실천적 주제도 함께 다룬다. 다양한 조직이론을 토대로 산업인력개발 전략의 조직 내 작동 원리를 분석함으로써, 참여 학생들이 산업인력개발을 조직 수준에서 기획하고 평가할 수 있는 이론적 및 실천적 역량을 함양하도록 돕는다.전선 / 대학원
이 교과목은 바이오데이터산업 전문인력 양성 지원사업의 일환으로, 제약 및 바이오 산업계의 현장에서 발생하는 다양한 데이터 분석 및 결과 해석의 수요를 학생이 인공지능을 포함한 여러 데이터 기술을 결합해 접근하고 해결하는 경험을 제공합니다. 이를 위해 학생은 바이오데이터산업 전문인력 양성 지원사업에 참여하는 컨소시엄 회사와 1:1로 매칭돼 담당 교수와 기업 측 프로젝트 담당자의 지도 및 조력을 통해 실제 산업 현장에 필요한 다양한 데이터 처리, 분석, 해석 경험을 축적하게 됩니다.전선 / 학사
본 과목에서는 빅 데이터 분석 기술을 활용하여 문제를 해결하는 프로젝트를 한 학기에 걸쳐 진행한다. 연구 주제는 수강생이 직접 선택하되, 1)산업체에서 실제로 겪고 있는 문제를 파악하고 이를 해결하기 위한 기법을 개발하거나, 2)빅데이터 관련 특정 연구 분야의 최신 연구 동향을 파악하고 이와 관련한 연구 주제를 선택하여 연구를 진행한다.전선 / 학사
현대의 과학, 공학, 그리고 경영의 응용시스템은 데이터에 점점 더 많이 의존하게 되었지만 전통적인 데이터 분석 기술들은 복잡한 빅 데이터 시대에 맞도록 설계되어 있지 않는 실정이다. 데이터를 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 지식을 추출하는 빅 데이터 분석은 새로운 과제들을 탐구하는 흥미 있고 빠르게 발전하는 하나의 학문으로 등장하였다. 본 강의에서는 프로그래밍 경험이 많지 않는 학생들을 대상으로 데이터의 수집 및 분석뿐만 아니라 데이터 프로그래밍 언어의 사용에도 초점을 맞춰 이를 바탕으로 빅 데이터 분석의 토대를 마련하는 것을 목표로 한다.