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학습전략 훈련프로그램 개발 연구 : 읽기 전략을 중심으로
학습전략 훈련 프로그램 개발연구(I) : 읽기전략을 중심으로
학습전략 업그레이드 =
l,analyse d'erreurs,accès aux stratégies d'apprentissage:une étude inter-la ngue: CainAlbane
어떻게 공부할 것인가 : 최신 인지심리학이 밝혀낸 성공적인 학습의 과학
중국어 학습자 변인과 학습전략 : 중국어·한국어 tandem 수업을 중심으로
단어형성과 도상성에 대한 연구
Conversation Analysis and Language Teacher Education : Intervention Studies
과학영재의 자율연구능력에 영향을 미치는 교수전략 탐색 및 교수·학습모형 개발 연구 =
표준어 규범 영향 평가
한국어 구어 연구
101 strategies to make academic vocabulary stick
말 잘하는 즐거움 : 사람이 모이는 대화습관
Students' predictions of prose forgetting and the effects of study strategies
학습전략 : 증거기반실제 프로그램
통합사회, 통합과학 교수학습 및 평가 개선 방안 모색
어휘 격차의 해소 : 어휘력 향상을 위한 실전 전략
Developing word recognition
교육문제연구
김은영Quarterly journal of experimental psychology (2006)
Cho KW; Neely JH; Crocco S; Vitrano DJournal of Memory and Language
Carpenter, Shana K.; Yeung, Kam LeungMemory
Liu S.,Zheng Z.,Kent C.,Briscoe J.Journal of Experimental Psychology: Learning Memory and Cognition
Ahn D.,Chan J.C.K.Heliyon
Qu K; Liu T; Qiao Y; Wang PANNUAL REVIEW OF PSYCHOLOGY, VOL 72
McDermott, Kathleen B.Memory and Cognition
Rickard T.C.,Pan S.C.사고개발
왕치엔, 강이철Memory and Cognition
Putnam, A.L.; Roediger III, H.L.; Ozubko, J.D.; MacLeod, C.M.교원교육
박영각, 황두환사고개발
강이철Memory
Rowland, C.A.; DeLosh, E.L.사고개발
강이철교육방법연구
홍주영Psychonomic bulletin & review
Janes JL; Rivers ML; Dunlosky JInstructional Science
Ortega-Tudela J.M.,Lechuga M.T.,Gómez-Ariza C.J.사고개발
황두환, 강이철한국심리학회지: 인지 및 생물
박주용; 배제성Memory and Cognition
Wang L.,Yang J.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
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 강좌의 목적은 언어학의 제 층위에 관한 기존의 이론 및 최근의 이론을 검토·비교하고 각 이론의 문제들을 살펴 보는 데 있다. 최근들어 언어이론은 급격한 속도로 변화·발전하고 있다. 그러나 최근의 음운론, 통사론, 의미론, 역사언어학 등의 제이론들은 이전의 이론을 토대로 하고 있어서, 그 모태가 되는 이론을 깊이있게 살펴보는 것이 필요하다. 나아가서 최근 새롭게 발전되고 있는 언어이론과 그 이론들이 지니는 특성·장단점을 중점적으로 살펴 보는 것도 필요하다. 이 강좌는 담당교수의 전공분야에 따라 강의내용 및 주제가 달라질 수 있다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
평생학습은 근대의 한 산물인 학교교육의 한계를 비판하고 극복하는 개념적 도구이다. 평생학습은 학령기 학생, 교사 자격증 소지자, 공인된 교과서, 규격화된 교실 중심 교육과정이라는 형식 틀에 갇힌 근대 학교교육 담론의 해체와 재구성을 요구한다. 이 해체와 재구성은 학교교육을 배제하지 않으면서도 인간의 생애 전반에 나타나는 가르침과 배움을 포괄하는 새로운 이론의 생성을 도모한다. 평생학습 이론 생성은 따라서 포스트모더니즘으로 대표되는 탈근대 시대의 사상적 흐름과 연결되어 있다. 포스트모더니즘은 근대를 이끌던 거대담론과의 결별 및 규범적 사유의 해체와 재구성을 요구한다. 이 세미나의 목적은 포스트모더니즘 관련 저작의 강독을 통해 평생학습 이론 구성의 가능성을 탐색하는 것이다.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
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 / 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
이 강좌는 보건의료계열 교육에서 학습자의 학습 성과, 즉 교육효과를 측정하기 위한 방법으로서 학습분석학 (learning analytics)이라는 최신 분야의 이론과 실제를 다룬다. 치의학교육을 비롯한 다양한 교육 맥락에서 다각적인 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하여 교육 효과를 측정하는 방법을 탐구한다. 나아가 이 데이터에 기반하여 최적화된 학습 환경과 경험을 설계하는 법, 근거기반 교육을 위해 교육연구를 설계하는 방법도 함께 논의한다.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 / 대학원
언어철학의 주요 주제들 중 몇가지 주제에 대해 심도 있게 논의한다. 주로 다음의 주제들이 논의될 것이다: 진리조건 의미론, 가능세계 의미론, 추론적 의미론, 발화 행위 이론, 의미와 지시, 의미와 참, 의미와 사고, 의미와 함의, 의미와 은유, 의미론과 화용론 구분의 문제, 의미 모호성의 문제, 의미의 맥락 의존성 문제, 규칙준수와 사적언어 문제, 의미 회의론 문제.교직 / 학사
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 환류방법, 학교생활기록부 기재 요령 등을 터득할 수 있을 것이다.전필 / 학사
데이터과학은 디지털 사회에서 점차 중요해지는 데이터의 역할을 이해하고 분석하여 데이터의 의미를 찾고자 하는 학문이다. 본 과목에서는 그동안 여러 교과목을 통해 학습한 데이터 과학의 방법론을 실제 프로젝트에 적용하여 실무에 활용할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 과목에서는 데이터 과학의 실제 적용 사례의 조사를 통해 데이터 과학의 가능성을 확인하고, 프로젝트의 수행을 통해 데이터 과학에 대한 포괄적 경험을 구축하고자 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 실험언어학에 이미 기초적인 배경 혹은 경험이 있는 대학원생들을 대상으로 보다 심화된 실험 언어학적 방법론들을 가르치고 실습수업을 통해 실험 연구를 지도하는 강좌이다. 학부 ‘실험언어학’ 강의가 언어학의 여러 하위 분야 (음성, 음운, 형태, 통사, 의미, 언어처리 및 발화)를 연구하는데 활용되는 다양한 실험연구 방법들을 개괄적으로 소개 하는 데에 초점을 둔다면, 대학원 ‘실험언어학 연습’ 교과목은 언어학의 특정 하위 분야에 집중해 그 분야에서 행해지는 실험언어학적 연구들을 보다 깊이 이해하고 이를 학생들의 연구에 응용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학기마다 한 분야/주제를 정해 (1) 그 분야에서 대표적인 실험언어학 관련 논문들을 읽고 토론하는 이론 강의와, (2) 학기 내에 1차 실험을 마칠 수 있는 범위의 연구주제를 정해 이를 발전시키는 실습 지도를 병행한다. 결과에 따라 학생들의 개인 혹은 조별 과제를 바탕으로 작성한 논문 초록을 국제학술대회에 제출하는 것을 목표로 한다. 아래 첨부한 강의 계획서는 의미론/화용론을 집중 하위분야로 설정하였으나 학기에 따라 집중 분야 및 주제는 달라질 수 있다.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
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.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.전선 / 대학원
언어교육은 다양한 학문의 분야를 아우르는 학제적인 학문이다. 본 강좌에서는 여러 국어교육에 인접한 학문들과 국어교육의 관련양상, 그리고 인접학문의 국어교육에의 적용가능성을 조사하고 연구발표하도록 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 인터넷 기술을 기반으로 이루어지는 이러닝(e-Learning) 프로그램, 과정, 혹은 학습 환경을 설계하기 위한 다양한 원리, 아이디어, 모형, 이론을 검토한다. 컴퓨터 및 인터넷을 활용하는 교육 프로그램 개발에 대한 기초적인 이해와 경험을 선수학습으로 요구한다. 본 강좌에서는 중급 이상의 기술을 적용하여 실제 프로젝트의 개발을 경험하게 된다. 또한 이러닝 설계에 관한 최근의 연구 결과에 대한 비판적 분석과 이해를 지향한다.전선 / 대학원
임상서식 및 의학 문헌에서의 정보추출을 위한 다양한 알고리즘과 이론에 대해 학습한다. 특히 자연어처리 분야의 기존 연구들을 기반으로 의학 분야에서 자연어처리 기술이 적용될 수 있는 사례들을 개발하고, 실제 프로젝트를 통해 새로운 적용 분야들에 대해 연구하게 된다.