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김혜숙, 차윤정
2020 / 영상영어교육
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Understanding language understanding : computational models of reading
Effects of the text structure-based reading strategy on the comprehension of EFL classroom text : an empirical investigation of the effectiveness of schemata-based reading instruction for the students of English as a foreign language
Closing the reading gap
La comprensión lectora en la enseñanza del español LEL2 : de la teoría a la práctica
Literature and language learning in the EFL classroom
Metacognitive and Cognitive Strategy Use in Reading Comprehension : A Structural Equation Modelling Approach
Translanguaging in EFL contexts : a call for change
Machine translation : linguistic characteristics of MT systems and general methodology of evaluation
Translator's workbench : tools and terminology for translation and text processing
WorldCALL: international perspectives on computer-assisted language learning
Neural machine translation
Envisioning TESOL through a Translanguaging Lens : Global Perspectives
Components of L2 reading : linguistic and processing factors in the reading test performances of Japanese EFL learners
Reading explorer .
Mastery : a university word list reader
Reading comprehension strategies : theories, interventions, and technologies
Text coherence in translation
마스터링 트랜스포머 : BERT에서 LLM, 스테이블 디퓨전까지, Transformers 라이브러리와 함께하는 트랜스포머 탐구
Language production, cognition, and the lexicon
Towards high-precision machine translation : based on contrastive textology
영어학
김혜숙, 차윤정멀티미디어 언어교육
김혜숙, 차윤정, 김나영JALT CALL Journal
Maghsoudi M.,Mirzaeian V.현대문법연구
김남희언어연구
김혜숙; 차윤정현대영어영문학
변지현융합영어영문학
김혜숙멀티미디어 언어교육
Lee, Giin; Lee, Byung Min멀티미디어 언어교육
오은주, 송준서, 이윤지, 김정현, 이서연, 성예은Studies in English Education
NamHee Kim언어과학연구
노유수영어교과교육
김나영영어평가
최윤정현대영어교육
김채은영어교육
박경진, 전유아멀티미디어 언어교육
김나영; 차윤정; 김혜숙외국학연구
김혜숙, 차윤정, 김나영Computer Assisted Language Learning
Lee S.M.Foreign Languages Education
나경희, 백지연영어교과교육
이윤재, 이동주전선 / 대학원
이 강좌에서는 외국어로서의 한국어교육의 교육과정과 관련된 여러 요인들과 각 요인들의 상호작용, 그리고 한국어교육과정 개발과 운영 등에 대하여 심도 있는 탐구를 진행하게 된다. 특히 한국어 교육내용의 선정과 위계화, 내용 체계의 조직 의 원리 등을 언어 요인, 문화 요인과 결부시켜 집중적으로 논구하게 된다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.교직 / 학사
이 강좌는 교육과정의 기초와 원리에 대한 종합적인 이해를 제공하고, 교사들이 학교수준에서 교육과정을 개발하고 실천할 때 제기될 수 있는 쟁점을 다룬다. 이 강좌는 또한 국가교육과정에서 강조하는 창의적 체험활동과 진로교육에 대한 이해를 포함한다.전선 / 학사
본 강좌는 영어교육과정의 원리를 실제 현장의 영어교육과정 및 교수요목에 접목하는데 그 목적이 있다. 예비영어교사로서 학생들은 중등학교 현장에서 실제 시행되고 있는 영어교육과정의 분석을 통해 영어교육과정에 대한 비판적 시각을 마련하게 될 것이다.전선 / 학사
이 강의는 문학, 영화, 드라마, 박물관 전시 등 다양한 문화 텍스트를 통해 ‘한국’이 세계 속에서 번역되고 재구성되는 방식을 탐구한다. 여기서 번역은 단순한 언어 변환이 아니라, 기호가 문화 간을 이동하는 과정에서 발생하는 의미의 확장, 변이, 재맥락화를 의미한다. 강의는 문화번역의 주요 개념을 다루는 것으로 시작해, 한국문학 번역, K-컨텐츠의 글로벌 수용, 외국 박물관 전시의 한국 관련 섹션, 디아스포라 공동체의 자기 재현 등 다양한 ‘번역의 현장’을 살피며 ‘한국’이라는 대상이 어떻게 재현·수용·소비·재해석되는지를 분석한다. 또한 각국에서 발전해 온 한국학의 제도적 배경을 검토함으로써, 한국에 대한 재현이 단순한 문화 소개가 아니라 정체성, 권력, 역사 인식의 문제와 긴밀히 연결되어 있음을 이해한다. 이를 통해 학생들은 문화번역에 대한 이론적 이해를 심화하는 한편, 한국이 세계화되는 과정에서 의미가 구성되고 권력 관계가 작동하는 방식을 비판적으로 성찰하게 될 것이다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 학사
언어이해의 여러 단계들(예: 언어지각, 어휘처리, 통사처리, 덩이글이해, 추론 등)에서 이루어지는 표상과 처리과정을 다루는 과목이다. 이론과 실험적 증거들에 근거하여 언어이해 과정을 탐구함으로써 언어이해 기제에 대한 지식을 축적하고 언어심리 실험에 대한 이해를 증진시킨다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.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.전선 / 대학원
언어사용의 네 국면중 '읽기'부분은 지금까지 비교적 그 연구 성과가 많이 집적된 편이다. 읽기 이론의 성과는 교재 구성, 교수-학습 방법, 교육과정 등에 직접적인 도움을 줄 수 있는 중요한 영역이기도 하다. 이 강좌에서는 '읽기'와 관련하여 기존의 이론을 비판검토하고, 교수-학습 상황에서의 측면과 읽기 활동에 요구되는 능력들과 그 기본원리의 탐색을 목표로 한다.전선 / 대학원
학부 언어심리학 과목에서 다루었던 주제들을 보다 심도있게 다루는 과목이다. 관련된 주제들에 관한 기념비적인 논문들을 면밀히 비교분석하여 심층적인 이해를 돕고 실험 아이디어를 얻도록 한다전선 / 대학원
소비자문제에 대한 정부의 역할과 중요성을 검토하고 각국 소비자행정의 역사적 발전과정 및 현재 활동상황을 비교 연구하여, 우리나라 소비자행정의 현황과 문제점을 파악하고 향후 방향을 모색한다.전선 / 학사
빅데이터 인문학의 소양은 크게 두 방향에서 갖출 수 있다. 하나는 인문학 전공자가 IT·빅데이터·AI 지식을 습득하는 것이고 다른 하나는 빅데이터·AI를 전공하는 공학도가 인문학적 훈련을 받는 것이다. 관건은 상반된 학문 분야의 기술을 융합하여 새로운 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것이다. 빅데이터·AI 기술과 인문적 문제의식이 만나서 유의미한 결과를 냈던 사례들을 구체적으로 살펴봄으로써 기술 지식과 인문적 사고를 융합시키는 훈련을 간접적으로 해 볼 수 있을 것이다. 본 교과목은 디지털 자료와 다양한 데이터 분석 기법을 활용하여 사회·문화적으로 의미 있는 질문을 던질 수 있는 의제설정 능력을 제고하는 데 목표를 두고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 교과과정에는 다음과 같은 내용이 포함된다. 1) 디지털 시대에 인문적 사고의 효용 2) 인문적 사고를 기르는 기본적 활동과 그 효과 3) 디지털 인문 데이터의 정의와 설명 4) 디지털 인문 데이터의 다양한 사례 5) 디지털 인문 데이터를 이용한 산업적 문제해결 사례와 사회 문제해결 사례전선 / 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.전선 / 학사
이 수업에서는 고대 한국에서 현대 한국에 이르기까지 출현한 정치사상을 탐구한다. 그를 통해 한국의 정치사상사에 대한 일정한 지식을 함양하고자 하는 동시에, 일반적이지만 대학교육에 핵심을 이루는 다음과 같은 목적을 갖는다: 꼼꼼히 읽기, 쓰기, 논변 능력의 배양. 이 수업은 정치사상 일반이나 한국 문화에 대한 깊은 지식을 전제로 하지 않고 있다. 따라서 초보자에게 열려 있다.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
이 과목은 영어학의 주요 분야 중의 하나인 영어습득에 대한 전반적인 이해를 돕는 과목이다. 영어습득 이론 및 습득 과정에 대한 이해와 습득에 관련된 다양한 현상의 분석을 통해 성인 영어학습자들이 궁극적으로 수준 높은 영어 수준에 도달할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 한다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.