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Kwangwoo Nam, Jeong Eun Shin
2019 / Journal of Neurogastroenterology and Motility (JNM)
Lee Jin Hwan, 이희율, Cho Du Yong, Kim Min Ju, Jung Jea Gack, Jeong Eun Hye, Haque Md. Azizul, Cho Kye Man
2021 / Applied Biological Chemistry
이종기, 위승환, 윤범열, 장성진, 김수민
2019 / Journal of Industrial and Engineering Chemistry
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본 연구는 2014년부터 2019년까지의 컴퓨팅 사고력 관련 논문 190편을 대상으로 토픽 모델링, 빈도분석 등을 실시하여 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과, ‘컴퓨터 사고력 교육 프로그램’, ‘컴퓨팅 사고력 예비교사 교육’, ‘컴퓨팅 사고력 로봇 활용 교육’, ‘컴퓨팅 사고력 평가’, ‘컴퓨팅 사고력 교과 연계 교육’ 관련 연구가 활발하게 진행되고 있음을 확인하였다. 이는 향후 컴퓨팅 사고력 연구 방향 수립에 시사점을 제공한다.
Computational Creativity Research: Towards Creative Machines
(code.org를 활용한) 컴퓨팅 사고력과 코딩 교육
Computational thinking in compulsory education : a pedagogical perspective
Tracing connections : voices of systems thinkers
정보교과교육론 : 소프트웨어 교육을 위한 필수 지침서 =
정보교과교육론 : 소프트웨어 교육을 위한 필수 지침서 =
In order to learn : how the sequence of topics influences learning
(Python으로 배우는) 문제해결과 인공지능
Operations research and cyber-infrastructure
Concise encyclopedia of information processing in systems & organizations
Computational modeling and simulation of intellect : current state and future perspectives
Big data in education : the digital future of learning, policy and practice
컴퓨터·정보 소양 및 컴퓨팅 사고력 성취 특성과 향상 방안 탐색 : ICILS 2018 심층 분석
Cognitive models and intelligent environments for learning programming
Instructional models in computer-based learning environments
Computational models of scientific discovery and theory formation
(컴퓨팅 사고력을 위한) 소프트웨어 교육 방법
Constructive knowledge acquisition : a computational model and experimental evaluation
Intelligent Computing Methodologies : 16th International Conference, ICIC 2020, Bari, Italy, October 2–5, 2020, Proceedings, Part III
Intelligent tutoring systems : 15th International Conference, ITS 2019, Kingston, Jamaica, June 3-7, 2019, Proceedings
한국콘텐츠학회 논문지
이애화학습자중심교과교육연구
김병수, 이종연정보교육학회논문지
심재권정보교육학회논문지
정인기창의정보문화연구
김성준, 허경, 손원성Education and Information Technologies
Ozyurt O.,Ozyurt H.정보교육학회논문지
서성채, 김철컴퓨터교육학회 논문지
이종형, 김유정예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
정선호컴퓨터교육학회 논문지
민정원, 심재권컴퓨터교육학회 논문지
김경규, 이종연한국전자거래학회지
권정인컴퓨터교육학회 논문지
최숙영교육공학연구
임정훈International Journal of Emerging Technologies in Learning
Jamal N.N.,Jawawi D.N.A.,Hassan R.,Mamat R.교육혁신연구
문정미; 박휴용정보교육학회논문지
김현배창의정보문화연구
김재경정보교육학회논문지
최형신, 양창모, 박선주, 전우천IEEE Transactions on Education
Cutumisu M.,Guo Q.전선 / 학사
기존의 교과목에서 다루지 못한 새롭게 개발된 컴퓨터 공학 기술들 중 특정 주제를 가르친다. 강의 주제는 매학기 바뀔 수 있으며 강의 계획서에 자세하게 소개된다. 2015년 기준으로, 강의 주제의 예를 들면 빅데이터 분석, 소프트웨어 검증, 딥러닝, 로보틱스, 3차원 프린팅, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷, 양자 컴퓨팅 등이 될 수 있다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론및 알고리즘, 응용 분야등을 설명한다.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
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.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.전필 / 대학원
컴퓨터 기반 측정 평가 및 진단 이론의 흐름과 최신 기술에 대해 배우고 관련 소프트웨어 사용방법을 배운다. 문항반응이론, 인지진단평가, 컴퓨터 적응 평가, 다단계 평가 등 기존 교육평가 분야에서 컴퓨터 기반 평가에 사용되는 기술 및 Knowledge tracing, 자동 문항 추천, 자동 문항 생성 및 자동 문항 채점 등 머신러닝 기반 교육평가의 최신 동향 및 알고리즘의 특성과 원리를 배운다.전선 / 대학원
이 과목에서는 컴퓨터 언어학/자연언어처리의 최신 동향과 이론에 대해 살펴 본다. 구문분석, 의미분석, 온톨로지 등의 이론에서부터 정보검색, 기계번역, 지식기반 시스템 등에 이르기까지 최신 연구를 주제별로 다루도록 한다.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 과목에서는 컴퓨터시스템에 관한 최신 연구 주제를 다룬다. 컴퓨터시스템은 전통적으로 컴퓨터구조, 운영체제, 컴퓨터 네트워크, 데이터베이스, 분산 시스템 등 다양한 분야를 포함하는 연구 분야이다. 본 과목의 목표는 컴퓨터시스템의 분야의 기본 지식 뿐만 아니라 최신 연구 주제들을 살펴보고, 이를 통해 새로운 연구주제에 대한 사고를 촉진하는데 있다. 구체적으로 본 과목에서는 내장형 시스템으로부터 서버 시스템, 대규모 분산시스템에 이르는 최신의 컴퓨터시스템에서 성능, 에너지 효율성, 신뢰성, 확장성, 가용성, 일관성, 보안성 등을 향상시키기 위한 다양한 기법들을 살펴본다. 우수 국제학술회의나 학술지에 발표된 최근의 논문들이 강의자료로 활용된다.전선 / 학사
이 강좌는 교육과정의 기초, 원리, 쟁점들에 대한 종합적인 이해를 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 이 강좌에서는 교육과정을 이해하고 개발하는 데 도움을 주는 제 접근들을 검토하고, 교육과정과 관련한 가장 기본적인 쟁점들을 다룬다.전선 / 대학원
모바일, 사물 인터넷, 웨어러블 기기등 다양한 소형 전자 기기들의 발달로, 컴퓨팅의 영역이 교육, 교통, 의료, 보안등 다양한 응용 분야로 빠르게 확장되고 있다. 이에 따라, 미래의 창의적이고 혁신적인 컴퓨팅 응용 및 시스템을 디자인하기 위해서는, 사용자의 새로운 요구사항을 도출하여 추상화 하고, 높은 사용성을 갖춘 인터페이스를 설계하는 인간 중심적 사고가 필수적이다. 또한 사용자 요구사항 및 기기의 특성을 고려하여, 컴퓨터 시스템 및 요소 기술을 새롭게 디자인하고 구현할 수 있어야 한다. 본 과목에서는 인간중심 컴퓨팅의 핵심 연구 분야 (휴먼-컴퓨터 인터렉션, 인터렉션 디자인, 모바일 및 유비쿼터스 컴퓨팅, 소셜 컴퓨팅, 시각화, 접근 가능성) 의 최신 기술을 폭넓게 학습하고, 사용자 중심의 미래형 응용 및 시스템을 설계, 개발하기 위한 역량을 키우는 것을 목표로 한다.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.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.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
교육공학분야에서 이루어지고 있는 최근의 연구동향을 중심으로 교육공학탐구에 관한 안목을 넓혀주고, 특히 교육공학에 관한 최근의 이론과 실천적 접근, 그리고 주요한 논제를 심층적으로 분석, 검토한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
기본적인 교육과정에서 습득된 개념을 바탕으로 실제 학생들의 논문 연구에 필요한 연구 방법론 습득에 초점을 둔다. 따라서, 최근에 이슈가 되고 있는 주제에 대한 다양한 연구 방법론을 제시하여 실질적인 연구 능력 향상을 기한다.전선 / 대학원
본 강의는 최근 개발된 다양한 패션테크 관련 소프트웨어의 현황과 전망에 대해 고찰하고, 연구에 필요한 소프트웨어를 개발하는데 필요한 프로그래밍 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전필 / 대학원
수학, 컴퓨터학, 법학, 사회학 등 디지털 포렌식 관련 학문에 대한 이해를 위해 내부 교원 및 외부 전문가 등을 초청하여 최신 학문 동향을 파악하고, 이를 통해 앞으로 변화할 미래에 대한 예측해본다.전선 / 학사
이 과목은 컴퓨터공학의 최근 연구분야를 다양하게 다루기 위해 분야별로 외부전문가를 초빙하여 깊이있는 분석과 토의를 수행한다. 이 과목에서 주로 다루는 연구분야는 하드웨어, 소프트웨어, 응용시스템 등의 컴퓨터 전 분야를 망라한다.