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이재무
2019 / 한국지식정보기술학회 논문지
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From animals to animats 3 : proceedings of the Third International Conference on Simulation of Adaptive Behavior
Learning theory (education) : learning theory, learning styles, neurodevelopmental framework for learning, reflective practice, conceptual change, concept learning, constructivist teaching methods, behavioral cusp, principles of learning, educational theory of apprenticeship.
Adaptivity and learning : an interdisciplinary debate
Diagnostic assessment of learning disabilities in childhood : bridging the gap between research and practice
Intelligence emerging : adaptivity and search in evolving neural systems
Psychology of adjustment : an applied approach
Learning and individual differences : process, trait, and content determinants
Artificial intelligence in higher education : a practical approach
Diversity intelligence : integrating diversity intelligence alongside intellectual, emotional, and cultural intelligence for leadership and career development
Handbook of research on contemporary theoretical models in information systems
New perspectives on affect and learning technologies
Fulfilling the promise of the differentiated classroom : strategies and tools for responsive teaching
Integrating differentiated instruction & understanding by design : connecting content and kids
Educational technology and the new world of persistent learning
Simulations and the future of learning : an innovative (and perhaps revolutionary) approach to e-learning
The differentiated classroom : responding to the needs of all learners
Transformative learning and identity
Flexible learning in an information society
한국지식정보기술학회 논문지
이재무, 김민희한국지식정보기술학회 논문지
이재무정보교육학회논문지
이재무디지털융복합연구
양영욱, 유원희, 임희석SUSTAINABILITY
Jing, Yuhui; Zhao, Leying; Zhu, Keke; Wang, Haoming; Wang, Chengliang; Xia, QiEDUCATIONAL PSYCHOLOGY REVIEW
Tetzlaff, Leonard; Schmiedek, Florian; Brod, GarvinInternational Journal of Information and Learning Technology
Wilson, C.; Scott, B.Behaviour and Information Technology
Xu Y.,Li H.,Yu L.,Zha S.,He W.,Hong C.IEEE ACCESS
Kim, Woo-Hyun; Kim, Jong-Hwan고신대학교 의과대학 학술지
Jeong Se Ri, Hwang Hyunyong한국지식정보기술학회 논문지
이재무International Journal of Artificial Intelligence in Education
Eglington L.G.,Pavlik P.I.Research and Practice in Technology Enhanced Learning
Rad H.S.,Alipour J.,Jafarpour A.,Hashemian M.Theoretical Issues in Ergonomics Science
Hou, M.; Fidopiastis, C.정보교육학회논문지
이재무IEEE Transactions on Learning Technologies
Keuning T.,Van Geel M.Advanced Studies in Contemporary Mathematics
Trifon Trifonov, Kalin Georgiev, George MengovComputers and Education: Artificial Intelligence
Sein MinnJournal of Educational Computing Research
Dai J.,Gu X.,Zhu J.EDUCATIONAL PSYCHOLOGY REVIEW
Bernacki, Matthew L.; Greene, Meghan J.; Lobczowski, Nikki G.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 / 대학원
이 교과목의 목표는 치과 진료 기관에서 인적자원(치과의사, 치위생사, 간호조무사, 치기공사, 기타 직원 등)을 효과적이고 효율적으로 교육, 관리하는 데 필요한 이론 및 방법을 탐구하는 것이다. 학생들은 치과 개인 클리닉에서부터 보다 큰 조직에 이르기까지 인적자원의 중요성을 인식하고 인적자원의 선발, 배치, 관리, 개발 및 평가에 대한 원칙, 전략 및 방법을 배우고 더불어 조직의 리더로서의 리더십을 함양하게 될 것이다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.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.전선 / 대학원
특수교육의 영역 중, 학습장애아에 관한 제반 이론을 검토한다. 학습장애(Learning Disabilities)는 평범한 학습과정의 부적응아로서, 다양한 학문적인 시각(교육학, 심리학, 병리학 등)을 통해서 학습장애아에 대한 이해를 깊게 하는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.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
신경보철 (Neural Prosthesis)의 state of the art를 관계 서적, 논문, 보고서, 보도자료들을 이용하여 공부하며, 함께 새로운 연구방향을 모색하여 본다. 구체적으로 다룰 내용은 Auditory prosthesis, Visual prosthesis, Motor Prosthesis, Deep Brain Stimulation, Cognitive Engineering, Microelectrode arrays, Circuits and systems, Cultural Neuronal Network 의 내용을 다룰 예정이다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
교수설계의 다양한 이론과 모형을 학습한 후, 교수 설계의 원칙 및 체제적 접근에 기초한 교수-학습 프로그램을 개발해 보고 현장에 적용해 본다. 교수 설계 영역의 기초 이론과 모형에 대한 이해와 실제 적용 능력을 획득 하는데 초점을 맞춘다. 기초 학습 이론 및 교수 설계에 대한 시사점을 탐색하며, 교육공학적인 교수설계 이론과 모형의 특성을 이해한다. 체제적 관점에 기반을 두고 학교, 기업 등에 적용될 수 있는 교육 프로그램을 개발 할 수 있다.전선 / 학사
최근 인공지능은 사회의 다양한 영역으로 확산하면서 많은 철학적, 사회적 문제들을 제기하고 있다. 이에 본 과목은 미디어 및 커뮤니케이션 영역에서 전개되고 있는 AI 기술과 서비스의 양상들을 살펴보고, 이것을 둘러싼 이슈와 함의를 미디어론, 기술철학, 문화이론, 사회이론 등 다양한 인문사회과학 이론들의 관점에서 논의한다. 이를 통해 AI와 미디어, 나아가 기술사회에 대한 보다 심층적인 이해를 제공하고자 한다.전선 / 학사
현대 사회는 인터넷, 모바일 미디어, AI 등 새로운 기술이 일상화되면서 기술 중심 사회로 급격히 옮아가고 있다. 이 강의는 기술 비평에 필요한 이론과 방법론은 물론 다양한 비평의 사례들을 살펴보는 것을 내용으로 한다. 이 강의는 기술에 대한 이해를 토대로 향후 언론인과 저술가로서 기술 비평을 수행할 수 있는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다.전필 / 학사
이 교과목은 학습과학을 시작하는 학생들을 위해 학습과학의 다양한 연구주제와 이론을 소개한다. 교육학, 교과교육학, 심리학, 뇌과학, 컴퓨터과학 등의 다양한 분야에서 이루어지고 있는 학습에 대한 연구를 서로 비교하고 비판적으로 검토한다. 이를 통해 학습을 다양한 관점에서 통합적으로 이해하고 교육 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 기반을 마련한다. 그리고 학습과학 분야의 진로탐색을 지원하기 위해 다양하고 실제적인 학습경험을 제공한다.교양 / 학사
최근 기술 발전에 힘입어 사회 전반적으로, 특히 일상생활 영역에서 AI가 급속히 확산하고 있다. 이에 본 교과목은 기술적 이해와 적용을 넘어 AI에 대한 사회과학적 이해를 제공하는 데 목적이 있다. 구체적으로, AI 기술이 구현한 미디어를 알고리듬 미디어로 규정하고 AI 미디어, AI 텍스트, AI와의 상호작용, 인간 및 사회에 대한 영향 등을 사회과학 이론들을 토대로 설명함으로써 현대 고도 기술 사회에서 인간과 사회에 대한 AI의 영향과 함의를 모색하고자 한다. 수강생들은 이 수업을 통해 AI라는 새로운 기술 변화에 대한 통합적, 체계적 이해를 갖게 될 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.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
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
이 강좌는 교수 및 학습을 개선하기 위한 학습과학의 다양한 연구주제와 이론을 탐구한다. 학습에 대한 인지적, 정의적, 사회문화적 접근을 비판적으로 검토하고 첨단 테크놀로지를 활용하여 교수 및 학습을 향상시키기는 방안에 대해 논의한다. 설계기반 연구방법을 적용한 학습과학 연구를 체계적으로 검토하고 해당 연구방법을 적용하여 연구 계획서를 작성한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.