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본 연구는 초등학교 가분성 개념을 Python으로 코딩하여 전산적 사고의 자동화에 따른 계산 효율성을 분석하고, 수학적 개념과 전산적 사고의 상호 연관성을 강조한다. 분석 결과, 가분성 관련 알고리즘은 반복적 요소를 포함하지만 재귀적 활동은 부족하며, 수학 중심의 코딩 교육에서 전산적 사고를 활용한 개념 재해석 및 수학적 개념 추출 활동이 필요함을 제시한다.
Probability and statistics : a didactic introduction
Mathematics education : models and processes
Discrete mathematics with applications
Sets, logic and maths for computing
Heat transfer
수학, 생각의 기술 UP
A course in mathematical logic for mathematicians
Quantum mechanics : from basic principles to numerical methods and applications
Computational thinking in compulsory education : a pedagogical perspective
The pillars of computation theory : state, encoding, nondeterminism
Creativity, giftedness, and talent development in mathematics
Parallel scientific computing in C++ and MPI : a seamless approach to parallel algorithms and their implementation
Making sense : teaching and learning mathematics with understanding
Conceptual and procedural knowledge : the case of mathematics
Empowering students by promoting active learning in mathematics : teachers speak to teachers
Computability, complexity, logic
The development of multiplicative reasoning in the learning of mathematics
수학교육에서 수학적 과정 및 교과 역량 : 한국수학교육학회 2017년 연보 =
Education and Information Technologies
Calderon A.C.,Skillicorn D.,Watt A.,Perham N.Review of Educational Research
Giovanna Danies; Francisco Buitrago Florez; Marcela Hernández; Silvia Restrepo; Alejandro Reyes; Rubby CasallasPROCEEDINGS OF THE 14TH WORKSHOP IN PRIMARY AND SECONDARY COMPUTING EDUCATION (WIPSCE)
Tsarava, Katerina; Leifheit, Luzia; Ninaus, Manuel; Roman-Gonzalez, Marcos; Butz, Martin V.; Golle, Jessika; Trautwein, Ulrich; Moeller, KorbinianReview of Educational Research
Flórez, Francisco Buitrago; Casallas, Rubby; Hernández, Marcela; Reyes, Alejandro; Restrepo, Silvia; Danies, GiovannaInternational Journal of Science and Mathematics Education
Wendy Huang; Chee-Kit Looi; Misong KimEducational Technology Research and Development
Luo T.,Reynolds J.,Muljana P.S.컴퓨터교육학회 논문지
박찬정, 현정석Computer Science Education
Aman Yadav; Christina Krist; Jon Good; Elisa Nadire Caeli정보교육학회논문지
김정랑Education and Information Technologies
Zetra Hainul Putra; Herry Sumadinata; Gustimal Witri; Rifqa Gusmida Syahrun Barokah; Yahya Gunawan; null Dahnlisyah; Mohd. Ridhuan Mohd. Jamil멀티미디어학회논문지
임화경교원교육
김석전; 김태영Interactive Learning Environments
Rich K.M.,Spaepen E.,Strickland C.,Moran C.RIED-Revista Iberoamericana de Educacion a Distancia
Padrón N.P.,Planchart S.F.,Reina M.F.ACM Transactions on Computing Education
Luo F.,Israel M.,Gane B.Educational Technology Research and Development
Sáez-López J.M.,Sevillano-García M.L.,Vazquez-Cano E.Computer Science Education
Finke S.,Kemény F.,Sommer M.,Krnjic V.,Arendasy M.,Slany W.,Landerl K.Thinking Skills and Creativity
Hadar L.L.,Tirosh M.ACM Transactions on Computing Education
Burgiel H.,Sadler P.M.,Sonnert G.Informatics in Education
Bubica N.,Boljat I.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.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
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.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.전필 / 학사
본 과목은 통계학 전공에 필요한 계산적 사고력, 즉 논리로 표현하는 문제 해결 방법 및 논리적으로 컴퓨터 프로그램을 작성하는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 특히 프로그래밍과 프로그래밍 언어의 기본 개념, 즉 데이터 구조, 추상화, 계층화, 모듈화, 반복, 재귀, 절차적 사고, 가치 지향 사고, 재사용, 계산복잡도, 자료형 등에 대해 공부한다. 개념의 구체화를 위한 도구로 특정 프로그래밍 언어(예: R)를 사용할 수 있으나, 다루는 내용은 언어 중립적이다. 추가적으로 함수적 프로그래밍과 객체 지향 프로그래밍 패러다임에 주의를 기울이며, 자료 분석을 위한 데이터 랭글링, 조작 및 탐색의 기초에 대해 다루고 다양한 데이터 유형의 추세를 시각화, 제시 및 전달하는 방법에 대해서도 공부한다.전선 / 대학원
이 교과목은 현대 계산수학 이론을 중점적으로 다루며 확률론적, 비확률론적 계산 방법을 학습함을 목표로 한다. Fundamental Arithmetics, Euclidean Algorithm, Modular Algorithms, Fast Multiplication, Topological Data Analysis, Principles of Monte Carlo, Markov Chain Monte Carlo, Variance Reduction Techniques, Importance Sampling 등의 주제를 다룬다.전선 / 학사
컴퓨터와 인터넷은 어떤 수학을 가르쳐야 하는가와 어떻게 수학을 가르쳐야 하는가하는 문제와 관련되어 있다. 이 교과에서는 이러한 문제들을 학습한다. 특히 LOGO 마이크로 월드와 움직이는 기하환경을 통한 대수-기하 학습 및 인터넷기반 창의력 수학을 수학사와 연계하여 학습한다.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
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.교양 / 학사
본 강좌는 AI와 머신러닝의 기초 개념을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 기초적인 데이터 처리 방법부터 머신러닝과 딥러닝 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현한다. 또한, TV 광고 데이터를 활용한 매출 예측, 신용카드 연체 예측 등 실생활 문제를 다루어 AI 기술이 실질적으로 활용되는 사례를 제공하며, 학생들이 데이터를 통해 실제로 문제를 해결하는 과정에서 얻는 성취감을 높이고자 한다.전필 / 학사
본 교과목은 계산과학 입문자에게 필요한 계산과학에 대한 전반적인 지식을 다양한 주제들을 통하여 학습하는 것을 목표로 한다. 계산과학은 자연과학, 공학 그리고 인문학에서 방대한 계산량이나 수치 해석적 풀이가 필요한 다양한 문제들을 수학과 컴퓨터를 이용하여 계산하는 것을 목적으로 한다. 강의되는 내용은 1) 계 산과학에서 주로 활용되는 미분방정식의 해석적인 풀이 및 수치 해석적 풀이를 위한 여러 가지 방법, 2) 획득된 자료 값의 변환 및 역변환, 3) 자료나 계산결과 등의 시각화, 그리고 4) 수퍼컴퓨팅에 필수적인 메시지 전달 인터페이스 등 을 포함한다. 필수 요구 조건: 미분 적분학 혹은 이와 유사한 수학 교과목전선 / 대학원
말소리의 음향적 특성에 관한 이론을 학습하고, 이를 토대로 스펙트로그램을 판독하고, 음소 단위로 분절하고, 각 음소를 올바른 발음기호로 표기하는 능력을 함양한다. 또한 녹음 장비 및 음향 분석기 사용법과 실험 음성학 방법론을 학습하고, 이를 토대로 한국어와 영어를 비롯한 여러 언어의 발음을 과학적으로 연구할 수 있는 능력을 함양한다. 그리고 음성학적 지식을 어떻게 음성합성기와 음성인식기의 성능 향상에 기여할 수 있을지 모색한다.전필 / 학사
계산과학의 중요한 두 축은 미분적분을 바탕으로 한 수치해석과 통계와 데이터를 바탕으로 한 인공지능분야(기계학습, 심층학습)이다. 본 과목에서는 여기에 필요한 원리를 이해하고 수학적인 기초를 다지는 것을 이루고자 한다. Euler방법에서부터 FDM, FEM까지 공부하고 또 인공지능 이해와 응용에 필요한 최적화, 선형대수, 통계 등을 다룬다. 실제 응용사례를 통해 학습에 대한 이해도를 높이고자 한다.전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터공학과 밀접하게 관련된 수학적 내용들에 대하여 배운다. 논리, 집합, 함수, 관계, 가산성, 조합론, 증명기법, 수학적 귀납법, 재귀함수, 재귀관계, 그래프론, 정수론 등에 대하여 다룬다. 또한, 이러한 수학적 개념들이 컴퓨터공학에서 어떻게 쓰이는지에 대해서 살펴본다.전선 / 학사
인공지능은 수학교육의 내용과 방법에 영향을 미치고 있다. 이 과목은 인공지능의 수학적 원리와 인공지능과 융합된 수학 교육에 대해 배우고, 인공지능을 활용한 수학교육의 가능성을 탐색한다. 텍스트 분석, 이미지 분류 문제에 사용되는 수학적 모델의 원리, 데이터로부터 회귀분석과 기계학습을 이용해 예측 모델을 구성하는 방법, 인공신경망과 경사하강법에 대해 배우고 데이터를 사용한 인공지능 구현 프로젝트를 수행한다. 수학교육과 관련된 문제에 인공지능 관련 기술이 어떻게 적용될 수 있는지도 탐색해 본다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 지금까지 컴퓨터공학 전반에 중요한 공헌을 많이 해왔다. 이 교과목에서는 계산이론 분야의 최신 알고리즘들을 다룬다. 구체적으로, 스트링 알고리즘 (패턴 매칭 문제, 시퀀스 배열 문제, DNA sequencing), 유전 알고리즘, 간명한 자료구조 (트리, 스트링, 그래프에 대한 간명한 표현 및 알고리즘), 그래프 알고리즘 (최대 flow 문제, 최단 경로 문제, 연결성 문제), 병렬 및 분산 알고리즘 (메모리 공유 모델, 대규모 병렬 계산 모델), NP-hard 문제에 대한 알고리즘 (부분그래프 동형 문제, 수퍼그래프 탐색 문제, 연속적 부분그래프 매칭 문제) 등을 포함한다.전필 / 학사
다양한 알고리즘 개발 방법과 알고리즘 분석 기법을 배운다. 귀납적, 재귀적 사고방식을 배우고 이를 통해 문제를 접근하고 해결해나가는 방법을 배운다.전선 / 대학원
물리학을 연구하는데 있어서 중요한 수학적 도구들을 학생들로 하여금 습득케하는 것이 목적으로 주요 내용은 해석학 및 기하학의 기초, 미분방정식, 특수함수와 적분변환, 그린함수, 군이론의 기초등이다.교양 / 학사
이 과목은 이공계열 신입생을 위한 기초 교양수학과목으로, 주된 내용은 미적분학이다. 고등학교 교육과정에서 다루는 함수의 극한, 삼각함수, 지수함수, 로그함수 등을 포함한 여러 함수의 미분법과 그 응용, 정적분과 부정적분의 계산법과 그 응용 등에 익숙한 학생을 수강대상으로 한다. 첫 번째 구체적인 목표는 테일러 정리를 포함하는 기본적인 거듭제곱급수 이론 및 특정한 함수의 거듭제곱급수 표현에 대한 이해이다. 함수의 거듭제곱급수 표현을 이용하면 함수 값을 임의로 정밀하게 계산할 수 있기 때문에 이 기법은 이론적인 측면에서 뿐만 아니라 실용적인 측면에서도 매우 중요한 역할을 한다. 두 번째 목표로는 평면과 공간의 여러 가지 좌표계, 벡터, 행렬, 행렬식, 선형사상, 곡선 등에 대한 이해이다. 이 개념들은 공간을 이해하는 데 꼭 필요한 내용으로, 그 자체로서도 매우 유용할 뿐만 아니라 연계과목 <수학 2>에서 주로 다루게 될 다변수함수 미적분의 기초가 된다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 경제적인 현상에 대해 이해하고, 수리적으로 분석하는 내용을 다룬다. Firm의 원가 최소화와 이익 최대화, 생산함수 추정, 비용함수 추정, 소비자의 효용 최대화 과정, 게임이론 등을 이해하고 분석하게 된다.