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이광진, 이호성
2018 / 아시아 운동학 학술지
Arif M.,Tahir M.,Jie Z.,Changxiao L.
2021 / Science of the Total Environment
Choi, Jay Chol; Lee, Ji Sung; Park, Tai Hwan; Cho, Yong-Jin; Park, Jong-Moo; Kang, Kyusik; Lee, Kyung Bok; Lee, Soo-Joo; Ko, Youngchai; Lee, Jun; Kim, Joon-Tae; Yu, Kyung-Ho; Lee, Byung-Chul; Cha, Jae-Kwan; Kim, Dae-Hyun; Lee, Juneyoung; Kim, Dong-Eog; Jang, Myung Suk; Kim, Beom Joon; Han, Moon-Ku; Bae, Hee-Joon; Hong, Keun-Sik
2015 / BMC Neurology
김달효
2019 / Journal of Humanities Therapy
Davood Ghanbari, Masoud Salavati
2015 / Korean Journal of Chemical Engineering
한태권, 김주연
2016 / 한국공간디자인학회 논문집
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본 연구는 2015 개정 실과 교육과정에 적용 가능한 자기조절학습 기반 언플러그드 활동(SR-UPA) 교수·학습 모형을 개발하고, 이를 통해 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 목표로 한다. SR-UPA 전략을 적용한 실험 집단은 SW 교육을 받지 않은 일반 집단 및 언플러그드 활동 집단과 비교하여 컴퓨팅 사고력 및 하위 역량(분석, 설계, 구현, 추론 능력)에서 통계적으로 유의미한 향상을 보였다.
Cognitive models and intelligent environments for learning programming
(4차 산업혁명 시대 혁신교육을 이끄는) 최고의 학교
만들고 행동하고 표현하라
System engineering and automation : an interactive educational approach
Towards learning and instruction in Web 3.0 : advances in cognitive and educational psychology
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
Rechner-Gestützter Unterricht, RGU '74 Fachtagung, Hamburg, 12.-14. August, 1974
Social and emotional learning in action : experiential activities to positively impact school climate /
Focus on pronunciation
Tout va bien! : méthode de français cahier d'exercices
Strategy instruction for students with learning disabilities
새틀(SETL)을 이용한) 시각화 컴퓨팅 사고 연습 =
Self-regulated learning : from teaching to self-reflective practice
Effective leadership
Leadership : theory, application, skill development
Building social problem-solving skills : guidelines from a school-based program
Control technology in elementary education
경계선 지능 아동의 정서사회성 : 느린 학습자의 건강한 마음을 위한 실천 프로젝트
Creating nongraded K-3 classrooms : teachers' stories and lessons learned
World Conference on Computers in Education, VI : WCCE '95 liberating the Learner : proceedings of the sixth IFIP World Conference on Computers in Education, 1995
아동교육
장현정, 엄우용창의정보문화연구
이재호, 박인정Education and Information Technologies
Li Q.,Jiang Q.,Liang J.C.,Xiong W.,Liang Y.,Zhao W.Education and Information Technologies
Polat E.,Yilmaz R.M.창의정보문화연구
이재호, 장준형, 장인표실과교육연구
나원영, 이철현실과교육연구
나원영; 이철현Educational technology research and development: A bi-monthly publication of the Association for Educational Communications & Technology
Zhang, Yanjun; Liang, Yanping; Tian, Xiaohong; Yu, Xiao정보교육학회논문지
김정랑특수교육교과교육연구
신성희, 한경근정보교육학회논문지
김정아; 김종훈; 오민우; 김태훈; 양영훈Technology, Knowledge and Learning
Kirçali A.Ç.,Özdener N.Educational Technology Research and Development
Wang, J.; Fan, W.; Yu, J.교육정보미디어연구
배윤희, 나청수컴퓨터교육학회 논문지
강두봉창의정보문화연구
이재호, 오상미학습자중심교과교육연구
정민경, 박선미Education and Information Technologies
Fanchamps N.,van Gool E.,Slangen L.,Hennissen P.Informatics in Education
Piedade J.,Dorotea N.Education and Information Technologies
Wong G.K.W.전선 / 학사
이 강의는 인공지능 시대의 도래와 디지털 대전환의 흐름에 따라 중요성이 더욱 커진 수학적 역량 기반의 융합 수업을 설계하는 전문성을 개발하는 데 목표를 둔다. 수강생들은 모둠을 이루어 수학 교수학습을 위한 탐구형 소프트웨어, 인공지능 기술 등의 테크놀로지 통합 환경의 종류와 특성을 조사 및 체험하면서 수학적 역량 기반 융합 수업 설계 방향과 절차를 도출한다. 모둠별로 도출한 방향과 절차에 따라 수업을 설계하되 문제 생성, 하위 과제 구현, 프로젝트 제안의 세 활동은 공통으로 진행한다. 구체적으로, 중등 수학으로 해결할 수 있는 실생활 및 타 분야의 문제를 생성하고, 이를 하위 과제로 구현하여 중등 학생에게 제공할 모둠 프로젝트를 설계하며, 토론 및 건설적인 비판을 바탕으로 개선한다. 이로부터 중등 수학교육의 다양한 상황에 적합한 수학적 역량 기반의 융합 수업을 설계할 수 있는 역량을 기른다.전선 / 학사
AI는 인간의 의사결정 방식과 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이에 따라 조직의 형태와 작동 방식 또한 재편되고 혁신되고 있다. 이러한 변화 속에서 AI를 전략적으로 도입하고 효과적으로 활용하는 능력은 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하는 핵심 원천이 되고 있다. 본 과목은 AI와 전략경영의 접점을 체계적으로 탐구한다. AI가 무엇이며(또 무엇이 아닌지), 인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지, AI가 직무·직업·노동시장을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 조직 전환을 어떻게 촉발하는지를 다룬다. 더 나아가 AI가 기술 혁신과 창의성에 미치는 영향, 그리고 경영자와 정책결정자가 AI를 어떻게 이해하고 대응해야 하는지도 살펴본다. AI가 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 그 영향이 맥락에 따라 다르게 나타나는 환경에서, 학생들은 최신 연구 논문과 실제 사례를 분석·토론함으로써 개인, 팀, 조직 수준에서 AI를 전략적으로 도입하고 활용하는 방법을 학습한다. 이를 통해 AI가 가져올 일과 조직의 대전환을 깊이 이해하고, 이를 능동적으로 설계함으로써 AI 시대 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.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.교양 / 학사
이 교과목은 학생들이 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. GUI 프로그램과 게임 개발을 통해 이벤트 처리 및 화면 렌더링 개념을 익히고, 웹 기술을 활용한 데이터 시각화 및 자동화 서비스를 효과적으로 구현하기 위해 관련 모듈과 응용 방법을 실습을 통해 익힌다. 학생들은 주제기반의 다양한 프로젝트 경험을 통해 새로운 문제에 직면했을 때 컴퓨팅 기술을 활용할 수 있는 가능성을 이해하고 문제 해결 능력을 배양한다. 또한 창의적 사고와 협업 능력도 향상시킬 수 있다.전선 / 학사
이과목은 기계중심/구현중심의 프로그래밍을 보완하는 논리중심/기획중심의 프로그래밍 기술을 익히도록 한다. 학생들이 프로그램 작성의 기본 원리, 구성 요소, 프로그래밍 미학등을 습득하게 함으로써, 소프트웨어 시스템이 드러내는 복잡성을 손쉽게 다룰 수 있는 능력과 자신감을 익히게 한다. 더군다나, 프로그램이 기계를 사용하기 위한 도구라는 제한된 시각에서 벗어나 기계가 프로그램 실행을 위한 도구라는 시각을 갖추도록 보정해준다. 이 강의는 프로그래밍 연습(training)이 아니라 프로그래밍 교육(education)이다. 실습언어는 학생들이 명료하고 효과적으로 생각할 수 있게 하는 프로그래밍 교육에 적절한 ML과 Scheme이다. 대형 소프트웨어를 2명이상의 팀이 기획하고, 구현하고, 형상 관리하는 과정을 프로젝트를 통해 익힌다. 대형 소프트웨어를 구성하는 프로젝트를 학기말에 요구한다.전선 / 대학원
계획과 설계과정에 있어서 보다 전문적이고 세부적인 지식과 연구를 요하는 건축물을 다룬다. 본 과목의 운영은 설계주제의 특수성에 따라 담당교수와 상의하여 개별적으로 선택, 과제를 수행해 나간다.전선 / 대학원
인공지능 전공자에게 필요한 창의성 계발 및 연구 방법 학습을 위하여 학생들 본인이 설계한 인공지능 이론 관련 프로젝트를 지도 교수 및 공동 지도 교수의 승인을 얻어 한 학기 동안 수행한다. 이 과목은 학생들이 인공지능과 관련된 프로젝트를 자율적 및 주도적으로 수행함으로써, 해당 분야의 최신 연구 동향을 습득하고 전체 연구 과정에 대한 경험을 쌓아 독립적인 연구자로 성장할 수 있는 능력 배양함과 동시에 연구 결과를 확장하여 논문으로 발표하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
CPU를 중심으로 I/O System, Memory System, Cache, Virtual Memory 등의 구조 및 설계 방법을 다루며, 이를 바탕으로 전체적인 컴퓨터의 조직을 이해한다.전선 / 대학원
CPU를 중심으로 I/O System, Memory System, Cache, Virtual Memory 등의 구조 및 설계 방법을 다루며, 이를 바탕으로 전체적인 컴퓨터의 조직을 이해한다.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.전선 / 대학원
본 교과에서는 교육심리학 분야에서 지금까지 연구된 학습동기에 관한 연구들을 비판적 관점을 가지고 평가하고 학습동기에 관한 새로운 연구 주제들을 탐색해 보는 것을 주목적으로 한다. 학습동기는 학생의 인지적 능력과 함께 학습활동과 결과에 영향을 미치는 중요 개인변인으로서, 1980년대 이후 이에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 학습동기가 사회문화적 맥락의 영향을 많이 받는다는 측면에서 본 교과에서는 기존 서구중심의 학습동기 연구를 넘어서 우리 교육맥락에서 학생들이 가지고 있는 학습동기를 새로운 관점에서 재조명해보고자 한다.전선 / 학사
본 강좌는 학생들이 관심있는 주제를 선정하여 직접 연구하는 실습수업이다. 먼저 연구계획서를 제출하고 담당 교수로부터 승인을 얻은 후에 자신들이 선택한 주제에 대해 적합한 사회학적 연구를 수행함으로써 사회학 연구자로서의 기초적인 경험을 체득한다.전선 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 3학년 이상 학생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 3학년 이상 학생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.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 / 대학원
응용행동분석 및 단일사례연구 방법론은 동질성의 다수 집단 구성이 어려운 특수교육 현장이나 언어치료 등의 임상 현장에서 특히 많이 적용되고 있는 방법으로 이들 현장과 관련된 사람들이 갖추어야 할 지식이다. 이러한 점에서 본 강좌는 단일사례연구 방법론에 대한 이론적 배경과 방법론적 특성, 박사과정생들의 직접적인 연구 수행을 위한 관찰 및 연구 설계방법론을 설명하는 데 목적이 있다.교양 / 학사
본 교과목은 여러 전공의 학부생들이 스마트 도시와 공간의 문제를 다학제적 시각으로 이해하고 창의적인 해결책을 모색하는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기술 중심의 스마트시티 담론을 넘어, '사람'과 '장소'의 가치를 중심으로 도시 문제를 해결하는 프로젝트 기반 학습으로 진행된다. 학생들은 특정 지역을 대상으로 팀을 이루어 현장 관찰, 문제 정의, 아이디어 발상, 최종 제안에 이르는 전 과정을 주도적으로 수행하게 되며, 이러한 프로젝트는 브레인스토밍, 중간 발표, 멘토링 및 피드백을 통해 체계적으로 지원된다. 또한 학생들의 깊이 있는 학습을 돕기 위해 생성형 AI 활용, 국내외 플레이스 메이킹 사례 분석, 전문가 특강, 현장 답사 및 이해관계자 인터뷰 등 다양한 강의 방식을 병행하여 이론과 실천의 균형을 맞춘 교육 경험을 제공한다.전선 / 대학원
컴퓨터 및 VLSI 분야의 전문가를 초빙하여 최근 동향과 전문기술에 대한 정보를 습득하고 토론할 수 있는 기회를 제공한다.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.공통 / 대학원
본 강좌는 대학의 강의를 기획, 설계, 개발, 운영, 평가하는 전체 과정을 안내하여 줄 수 있는 철학, 원리, 모형, 방법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 본 강좌를 통하여 대학원 수강생들은 대학 교육의 기본 원리를 이해하게 된다. 강좌의 설계를 위한 주요 원리들 획득하여 효과적인 대학 교육을 운영할 수 있게 된다. 수강생들은 사회 변화와 학습자 요구를 적절하게 반영한 강좌 개발의 필요성을 인식하게 되며, 최적의 에듀테크를 활용하여 학습자의 학습 과정을 지원하여 줄 수 있는 역량을 획득하게 된다. 미래 대학교육에 참여할 예비교수자로서의 박사과정 학생, 강의조교로 활동하는 대학원생 등 교육능력을 함양하고자 하는 대학원생의 수강을 권장한다.