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본 연구는 중학교 자유학기제 운영계획서를 대상으로 텍스트 분석 및 시각화를 통해 주요 관심사와 지역별 차이점을 비교 분석하였다. 특히 서울과 강원도 지역의 운영계획서를 비교하여 지역적 특성과 관심 사항의 차이를 확인하였다. 이는 빅데이터 분석 기술을 교육 분야에 적용하여 정책 수립에 활용한 것에 의의가 있다.
빅데이터 분석과 활용 =
대학 혁신을 위한 빅데이터와 학습분석 : 이론과 실제
Big data in education : the digital future of learning, policy and practice
세계 문화와 학교교육의 미래 : 교육의 유사성과 차이에 대한 제도주의 관점과 해석
빅데이터와 통계학 =
Educational administration, policy, and reform : research and measurement
Big data in education : pedagogy and research
빅데이터 실무 기술 가이드 =
기업경영의 이해
Big data and learning analytics in higher education : current theory and practice
R과 빅데이터 이해 : 시각화·기술통계·집단차이·워드토픽·연관성·군집·예측분석
학습분석학의 이해 =
스토리가 있는 통계학 : 어쨌든 'P-값'은 무엇일까?
R과 통계분석
기초 통계학 : SPSS 통계자료분석 =
행렬대수학 : for statistics
데이터는 언제나 옳다! : 대규모 데이터 처리와 분석 실무 : 유스케이스별 빅데이터 및 NoSQL 기술 가이드
전문가 교사들의 슬기로운 AI 공부생활 : 인공지능(AI) 시대, 전문가 교사들은 무엇을 공부하고 가르치는가?
Empirical methods for evaluating educational interventions
빅데이터 활용서 : R을 이용한 중·고급 데이터 분석의 바이블
Shin, Anna; Baek, Sun-Geun; Yu, Ye-Lim; Kim, Yun-Kyung · 2017
The SNU Journal of Education Research
서보호 · 2023
리터러시 연구
강윤수; 김민수; 홍창환; 김성백; 권상철 · 2018
예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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
본 교과목은 다양한 농산업 분야의 빅데이터의 활용을 위해 빅데이터의 의미, 이해, 활용에 대해 학습하는 것을 목적으로 한다. 기존의 대용량 데이터와 빅데이터는 무엇이 다른 것인가? 단순한 통계분석과 빅데이터 분석의 차이는 무엇일까? 과연 데이터만 많이 있다면 답을 구할 수 있는가? 이러한 다양한 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 과목으로 실제 빅데이터 분석 기법을 익힐 수 있도록 교과내용을 구성하였다.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.전선 / 대학원
다양한 농림기상 분야의 빅데이터의 활용을 위해 빅데이터의 의미, 이해, 활용에 대해 배울 수 있는 과목이다. 기존의 대용량 데이터와 빅데이터는 무엇이 다른 것인가? 단순한 통계분석과 빅데이터 분석의 차이는 무엇일까? 과연 데이터만 많이 있다면 답을 구할 수 있는가? 이러한 다양한 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 과목으로 실제 빅데이터 분석 기법을 익힐 수 있도록 교과내용을 구성하였다.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 / 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 / 학사
빅데이터는 실세계에서 일어나는 복잡한 문제를 해결하기 위한 통찰력을 제공한다. 이 과목은 빅데이터를 소개하며, 데이터 가공, 분석 및 시각화를 위한 프로그래밍 언어 (Python), 데이터 분석을 위한 통계 및 머신러닝 방법 등을 가르친다. 실습 및 프로젝트를 통해서 학생들이 실제 데이터를 분석할 수 있는 능력을 배양한다. 데이터 중심의 컴퓨팅, 정량적 사고와 추론, 탐색적 데이터 분석에 대한 강조를 통해 이 과목에서는 데이터 과학의 핵심 원리와 기술을 다룰 것이다.전선 / 학사
건강하고 지속가능한 사회에 대한 관심이 고조되면서 사회의 기본적 구성 단위가 되는 개인과 가계의 삶의 질과 안녕에 대한 사회적 관심이 커지고 있음. 이에 상품과 서비스의 개발에 있어서 상품중심이 아닌 소비자중심의 관점이 필요하고, 생활맥락에서 생성되는 다양한 데이터에 대한 이해와 활용에 대한 숙련도를 함양할 필요가 있음. 본 교과목은 빅데이터 분석을 실질적 라이프 솔루션 도출에 활용할 수 있는 융합적 역량을 강화하는 것을 목적으로 함. 소비, 의, 식, 아동, 가족 영역의 주요 현안을 파악하고, 각 영역에서 주로 활용되는 빅데이터의 종류와 내용을 학습하고, 빅데이터가 라이프 솔루션 도출에 실질적으로 활용되는 사례 학습을 통해 생활산업 영역 빅데이터 역량을 강화하고자 함.전선 / 대학원
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.전선 / 학사
이 수업은 미래사회의 변화 방향과 이에 따른 교육의 기능의 변화, 그리고 인공지능과 빅데이터가 미칠 교육 현장의 변화를 조사하고 토론하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 새로운 과학기술이 가져올 다양한 영역(과학, 공학, 산업 등)에서의 사회의 변화 특징을 확인하고, 이에 맞게 미래교육은 어떻게 변화를 준비해야 할지를 조사, 논의하고자 한다. 또한 미래 과학기술을 대표하는 인공지능과 빅데이터가 어떻게 교육현장을 변화시킬지에 대해 교수-학습, 학생진로지도, 교육의사결정 등의 측면에서 깊이 있게 살펴보고자 한다.전선 / 대학원
Urban Computing은 도시 공간상의 객체(objects), 활동(activities), 특성(characteristics) 등을 컴퓨터 테크놀로지를 이용하여 분석하는 수업이다. 도시에 대한 이해와 도시를 분석하는 능력을 키우는 것이 본 강의의 목적이다. 도시에 대한 이해를 머릿속에 한정시키지 않고 이를 실질적으로 컴퓨터를 포함한 미디어 매체와 결합하여 표현함으로써, 아이디어를 보다 구체화시키는 것이 본 강의의 또 다른 핵심이다. 수업은 크게 장소와 공간에 대한 이해와 컴퓨터 테크놀로지에 대한 이해, 컴퓨터 테크놀로지를 도시에 적용하여 결과물을 만들어내는 세 부분으로 나뉜다. 컴퓨터 테크놀리지 부분은 Advanced GIS와 Database, Programming으로 나뉘며, Advanced GIS에서는 공간분석기법과 통계를, Database 수업에서는 Database 설계와 SQL 사용법을 강의한다. Programming 수업에서는 HTML, JavaScript, XML, Google Maps 프로그래밍에 대한 강의를 진행한다.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
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 학사
이 교과목은 크게 두 부분으로 나뉜다. 전반부에는 아동 및 가족과 관련된 산업계의 트렌드를 살펴보고, 이러한 동향이 개인(아동), 가족, 사회가 경험하는 변화와 어떻게 연결되어 있는지 이해한다. 후반부에는 전반부에 학습한 트렌드를 빅데이터를 활용하여 분석하는 과정과 구체적인 방법을 학습한다. 이러한 교과목을 통하여 도메인 지식으로서 아동가족학적 관점의 유용성을 이해하고, 빅데이터를 활용하여 아동·가족 관련 산업 및 사회 동향을 직접 분석하고 문제를 해결하는 능력을 함양한다.전선 / 학사
이 교과목은 다양한 학습 데이터를 분석하여 학습자의 흥미와 필요를 고려한 맞춤형 학습을 설계하는 방법을 소개한다. 인공지능을 활용하여 학습활동을 자동으로 분석하고 학습결과를 예측하며, 그 결과를 바탕으로 교수자와 인공지능이 적응적으로 학습을 지원하는 방안을 탐색한다. 학습 상황과 학습자의 특성에 따라 최적의 학습경험을 어떻게 설계하고 지원할 수 있는지 논의한다. 그리고 디지털 테크놀로지를 활용하여 공교육에서 학습 데이터를 수집, 분석, 활용하는 과정에서 발생하는 사회적 문제를 비판적으로 검토하고 창의적인 해결방안을 모색한다.전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 농림기상 분야에 적용될 수 있는 빅데이터 분석과 관련한 최근 연구 동향이 다루어진다. 학생들은 농림생태계에서 생산된 빅데이터를 다루기 위한 다양한 종류의 기계학습 및 고성능 컴퓨팅에 대해 학계와 산업계 전문가의 특강을 통해 학습한다. 또한, 이 교과목을 통해 농림기상 분야 빅데이터 분석과 관련한 연구 주제에 대한 발표와 토론을 통해 학생들의 발표 및 소통능력을 함양한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 대도시와 중소도시, 농촌 등 지역의 성장과 퇴보, 인적 자원과 경제 자원의 공간적 집중과 분산, 경제활동의 공간 배분, 공간 효과의 정태성과 동태성, 비공간적인 정책의 공간적인 투영 과정 등을 해석하는데 경제학, 지리학, 경영학, 공간학 방법론들이 어떻게 적용될 수 있는 지를 검토한다. 자료의 구축과 분석, 모형 구조의 설정, 모형의 추정, 모형 적합도 분석 및 실험 등 분석 방법론의 전체 과정을 검토한다.전선 / 학사
이 강좌는 사회 현상의 새로운 보고(寶庫)인 ‘소셜 빅데이터(social big data)’를 수집하고 분석하는 방법을 다룬다. ‘초연결사회’가 도래하면서 사람과 사물의 사회적 행동 및 관계들 상당 부분이 디지털 빅데이터로 서버에 저장되어 분석을 기다리고 있다. 이 ‘소셜 빅데이터’는 전통적인 사회조사분석의 패턴, 즉 설문 조사, 표본 조사, 정형 데이터, 통계 분석 등의 조합과는 또 다른 조사 분석의 환경과 방법을 요구한다. 이를 위해서는 적어도 Open API 를 활용한 데이터 수집, 텍스트 내용 분석, 소셜 네트워크 분석, 기계 학습, 스크립트에 의한 분석흐름 제어 방법 등이 필요하다. 개념적인 소개와 더불어 실제 빅데이터를 직접 수집해서 다양하게 주물러 보는 체험을 해봄으로써, 수학과 프로그래밍을 전공하지 않은 보통의 문과 사회과학도라도 ‘소셜 빅데이터’를 두려움 없이 다룰 수 있는 기초 소양을 쌓도록 하는 것이 이 강좌의 목표이다.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.