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본 연구는 가상 환경 기반 대화 시뮬레이션에서 의미연결망 분석을 통해 예비교사의 학습 경험을 분석하였다. HMD 기반 시뮬레이션을 통해 34명의 예비교사가 대화 실습을 진행하고, KrKwic 및 Ucinet을 활용하여 학습 경험에 나타난 주제어들의 중심성을 분석하였다. 분석 결과, 예비교사들은 비언어적 행동 측면의 효과와 일상 대화를 활용한 즉각적인 피드백을 선호하는 것으로 나타났으며, 의미연결망 분석이 가상 학습 환경 개선에 활용될 가능성을 제시하였다.
Addressing Global Challenges and Quality Education : 15th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2020, Heidelberg, Germany, September 14–18, 2020, Proceedings
Computer aided learning and instruction in science and engineering : third international conference, CALISCE '96, San Sebastián, Spain, July 29-31, 1996 : proceedings
Smart learning environments
감정 분석의 이론과 실제
Artificial Intelligence in Education : 17th International Conference, AIED 2015, Madrid, Spain, June 22-26, 2015. Proceedings
Artificial intelligence in education : 22nd international conference, AIED 2021, Utrecht, the Netherlands, June 14-18, 2021 : proceedings
Multiple perspectives on problem solving and learning in the digital age
Educating for a New Future: Making Sense of Technology-Enhanced Learning Adoption : 17th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2022, Toulouse, France, September 12–16, 2022, Proceedings
The knowledge web : learning and collaborating on the net
Emerging issues in smart learning
R로 배우는 코딩 : 빅데이터 분석의 첫걸음
Sentiment analysis and opinion mining
Computer assisted learning : proceedings
R로 배우는 코딩 : 빅데이터 분석의 첫걸음
Visual mathematics and cyberlearning
The semantics of gradability, vagueness, and scale structure : experimental perspectives
Creating teacher immediacy in online learning environments
Context as other minds : the pragmatics of sociality, cognition, and communication
Handbook of educational data mining
Discourse analysis : putting our worlds into words
기수현, 류지헌, 김다은 · 2022
교원교육
양은별, 류지헌 · 2022
디지털콘텐츠학회논문지
김동렬 · 2013
초등과학교육
조우진, 오정석, 이재영, 김유섭 · 2005
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
이건남 · 2020
실과교육연구
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.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
본 과목은 한국어 및 외국어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 언어교육에 기초가 되는 언어현상을 이해하고 이를 자연어처리기술을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 언어학과 언어처리분야에서 개발된 여러 가지의 언어 분석 소프트웨어를 이용하여 언어 현상을 이해하도록 지도한다. 이와 같이 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 언어에 대한 이해는 이후 발음 및 문법 교육을 인공지능화하는 기초 연구가 될 것이다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 학사
영어 읽기, 쓰기, 듣기, 말하기 지도에 대한 이론들과 실제 활용하는 방법을 탐구한다. 또한 중등 영어수업에서 사용할 수 있는 실질적인 지도 방법을 개발하여 실습해 본다.교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.전선 / 학사
의사소통중심의 영어교육 환경에서 이루어지는 수업활동을 이해하고 예비교사의 영어 활용 능력을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 또한 교사와 학생 및 학생과 학생 상호간에 이루어지는 상호작용 및 교실담화 패턴을 이해하고, 이를 통해서 전반적인 영어수업 운영능력을 향상시키는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 현상과 관련된 다양한 이론과 실증 연구를 조망하는 것을 목표로 한다. 특히 사람들이 테크놀로지의 발달로 등장한 상대적으로 새로운 형태의 인간 커뮤니케이션 방식을 어떻게 이용하며, 다양한 매체의 속성에 따라 커뮤니케이션의 제반 과정 및 결과는 어떻게 달라지는가를 집중적으로 살펴보고자 한다. 구체적으로 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 환경에서 아래와 같은 현상이 어떠한 방식으로 발현되는지를 검토할 것이다: 언어의 성차(性差), 가상의 자아 정체성, 대인 커뮤니케이션에서 자기 표현과 불확실성의 감소, 사회적 스테레오타입, 집단 의사 결정과 집단 순응 효과, 인터넷 상의 사회적 네트워크 형성, 컴퓨터 네트워크에 의해 지지되는 협업 등이다. 기말 과제로 학생들은 독자적인 연구문제를 개발하고 이를 실증적으로 검증할 수 있는 연구를 디자인하게 될 것이다.전선 / 학사
빅데이터, 인공지능, 실감미디어 등에서 사용되는 다양한 형태의 데이터를 획득, 정제, 처리, 유지보수 하는 방법론에 대해 학습한다. 더불어 산업 현장 혹은 사회적 요구 기반 프로젝트 수행함으로써 사회에 즉각적인 전력이 되기 위해 요구되는 핵심적인 역량과 경험을 보유한 인재 양성을 수업 목표로 한다.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 / 학사
본 수업은 유니티, 언리얼 엔진 등의 리얼타임3D 제작 툴을 통해 확장현실을 구현하기 위한 기술을 습득하고 HMD를 통해 확장된 경험체계를 실험한다. 이를 통해 확장현실 기술을 통한 인간지각의 확장과 가상현실이 지닌 시공간적 속성을 이해하고, 실제공간으로부터 가상공간으로 확장된 환경에서의 디자인의 가능성을 모색한다.전선 / 학사
인공신경망의 원리와 종류를 살펴보고 그 동작을 이해한다. 이를 기반으로 딥러닝 네트워크의 원리를 공부하고 설계하여 그 동작을 이론과 실습을 통해 이해한다. 또한 응용 분야에 따른 다양한 딥러닝 네트워크를 알아보고 학습과 검증 과정을 통해 설계 및 응용분야에 적용하는 예제를 공부한다.전선 / 학사
딥 러닝의 핵심 개념, 모델 및 활용 사례를 강의한다. 강의 전반부에는 deep neural network의 정의, stochastic gradient descent, backpropagation, activation, optimization 등 딥 러닝의 핵심 개념을 강의하며, 후반부에는 convolutional neural network, recurrent neural network, generative adeversarial network, transformer 등 실제로 활용되는 딥 러닝 모델들의 특징과 활용 사례를 다룬다. 또한 각 모델들을 PyTorch를 통해 실제로 활용해볼 수 있도록 과제/프로젝트를 구성한다.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
외부공간을 다루는 도시환경과 조경설계 분야에서 물, 바람, 빛, 식재 등은 설계에 필수적으로 반영해야하는 가변적이고 역동적인 환경 및 설계요소이다. 최근에는 외부공간에도 IoT 기술과 프로그래밍을 적용하여 환경변화에 반응하거나 상호작용이 가능한 설계요소의 도입이 증가하고 있다. 본 강좌는 가상현실(VR) 창작도구를 외부공간의 설계, 분석 및 평가도구로 활용하는 방법을 소개하고, 상호작용이 가능한 조경요소와 환경적 변화에 따른 경관을 시뮬레이션하여 설계과정에서 이를 효율적으로 활용하는 가상경관 설계기법을 탐구하는 것을 목표로 한다. 가상현실(VR)은 이용자에게 실재(實在)에 가까운 몰입형 경관의 체험을 제공하는 점에서 입체적 공간을 효과적으로 표현하고 경험할 수 있는 도구이다. 수강생들은 수업을 통해 3D 모델의 실시간 시각화가 가능한 언리얼 스튜디오(Unreal Studio)의 기본적인 공간설계기법을 습득하고, 가변적인 환경요소와 설계요소를 적용하여 HMD(Head Mount Display)를 통해 가상공간에서의 경관적 변화를 경험할 수 있다. 또한 실제 공간에서 체험할 수 있는 환경요소들을 정보화·정량화하여 가상의 공간에서의 경험을 입체적으로 분석하고, 상호작용이 가능한 조경요소의 설계방식을 실험하거나 평가하는 도구로도 활용할 수 있다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.일선 / 학사
본 강의는 자아, 정체성, 그리고 디지털 기술 인터페이스의 상호 조형적 관계를 탐구하는 데 중점을 둔다. 강의, 읽기 자료, 멀티미디어 자료, 토론, 과제를 통해 소셜 미디어 플랫폼과 그 알고리즘, 아바타, 가상 세계, 인공지능 챗봇, 로봇 등 다양한 디지털 기술이 우리의 자아 개념과 정체성, 그리고 그에 연관된 개인적, 사회적 경험을 어떻게 형성하며, 반대로 이러한 경험이 인터페이스의 기술적 진화에 어떤 영향을 미치는지에 대한 이론적 및 실증적 이해를 심화하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.전선 / 대학원
대화분석은 다양한 맥락에서 발생하는 대화적 상호작용을 체계적으로 분석하는데 널리 사용되는 이론 및 방법론적 접근이다. 본 교과목은 대화분석의 기본 개념과 방법론적 기법을 다루고 해당 분야의 고전적 연구들과 최신 연구 경향을 소개함으로써 학생들이 일상적 혹은 제도적 대화 상호작용의 세부사항 속에서 질서정연함을 식별해낼 수 있는 능력을 개발하고자 한다.전선 / 대학원
기술 발전은 제 2 언어 (L2) 평가에 영향을 미쳤다. 이 강좌는 기술 발달과 언어 평가의 관계를 살펴봄으로써 평가의 구인 정의부터 평가 방법, 채점에 이르기까지 기술 발달이 언어 평가에 미친 영향에 대해 광범위하게 살펴보는 것을 목표로 한다. 기술 기반 언어 평가 및 관련 연구를 살펴본 후, 직접 기술 기반 언어 평가를 활용한 연구를 설계해보는 것을 목표로 한다.