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This study aims to develop an algorithm that automatically assesses elementary English vocabulary using the natural language toolkit (NLTK) and AI chatbots. The developed algorithm was experimentally applied to utterance data from a 6th-grade student interaction with a chatbot, demonstrating the potential for efficient English assessment, with future improvements suggested for the NLTK POS tagger.
챗GPT 업무 활용 마스터 : 기업 내 언어모델 도입과 활용을 위한 실전 가이드
Prosody in speech understanding systems
The semantics of gradability, vagueness, and scale structure : experimental perspectives
Reading and writing
인공지능기술 활용 언어교육 : 기계번역, 챗봇, 메타버스, 자연어처리, 음성처리
인공지능(AI)을 활용한 영어 수업 꿀팁 55 : 인공지능 "Hey, Google!"과 함께하는 영어 수업 가이드
챗GPT 영어 질문법 : 구독자 41만 유튜버 ‘일간 소울영어’가 제안하는 챗GPT 시대의 생존 필살기
AGI 시대와 인간의 미래: 챗GPT 이후의 삶, 일자리 그리고 교육
AI와 영어 교육
Automated speaking assessment : using language technologies to score spontaneous speech
Natural language processing in action : understanding, analyzing, and generating text with Python
R을 이용한 텍스트 마이닝 =
Automated Speaking Assessment : Using Language Technologies to Score Spontaneous Speech.
Assessing language through computer technology
Linking up contrastive and learner corpus research
Addressing Global Challenges and Quality Education : 15th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2020, Heidelberg, Germany, September 14–18, 2020, Proceedings
대한민국 미래 교육 트렌드 : 36명의 현장 교육전문가들이 제시하는 미래 교육의 전망과 해법
Reading assessment : a primer for teachers in the common core era
Learning-oriented language assessment : putting theory into practice
소셜 웹 마이닝 : 소셜미디어 데이터 마이닝 및 분석
최원경 · 2020
초등영어교육
Jeon J. · 2023
Computer Assisted Language Learning
이지연; 배경진 · 2024
현대영미어문학
Ivanović I. · 2023
Annales-Anali za Istrske in Mediteranske Studije - Series Historia et Sociologia
전혜리, 이상민, 박일이 · 2021
멀티미디어 언어교육
Rees, Geraint Paul; Lew, Robert · 2024
INTERNATIONAL JOURNAL OF LEXICOGRAPHY
한다은 · 2021
학습자중심교과교육연구
Lee K.A.,Lim S.B. · 2023
Applied Sciences (Switzerland)
성민창, 강수연 · 2025
영어교육
오유진, 백주현 · 2022
현대영미어문학
권해경, 심규남 · 2023
초등영어교육
이영희, 강준수 · 2025
영어학연구
추성엽, 이수민, 민덕기 · 2021
초등영어교육
Coniam, David · 2014
Text & Talk: An Interdisciplinary Journal of Language, Discourse & Communication Studies
양혜진, 김혜영, 신동광, 이장호 · 2019
멀티미디어 언어교육
오지윤, 홍선호, 이삭, 전재호 · 2022
한국초등교육
이동한, 박상인 · 2019
초등영어교육
심규남, 송은주, 추성엽, 권해경, 민덕기 · 2020
영어평가
권은영 · 2021
영어학
최원경 · 2021
영어평가
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.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.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.전필 / 학사
본 전공은 지금까지 동물비교생리학 및 실험을 전공필수과목으로 지정하여 운영하여 왔으나, 최근의 학문발전 동향과 해당분야 난이도, 그리고 전공소속 학생들의 효과적 전공관련 지식 습득을 위하여 동물해부생리학 입문 및 실습으로 교과목 명칭 및 내용을 변경하여 운영한다. 본 교과목 은 동물의 해부학적 특징과 이와 관련된 생리학적 기능을 연계 학습하여 생명유지 및 항상성에 관련한 기초적 지식을 제공하는 것이 목적이다. 전공의 다양한 교과목을 효과적으로 이해하는데 필수적인 terminology, 동물의 기본적 해부학적구조, 생리학적 기능, 그리고 생명유지 및 항상성에 필요한 대사과정이 소개될 것이다. 입문과목의 특성을 고려하여 학생들의 능동적인 수업참여 유도를 위한 문제중심형 학습 (problem-based learning) 기법을 변형도입하여 학습효과를 극대화 할 예정이다. 평가는 퀴즈, 발표, 과제물, 보고서, 노트필기 및 출석을 중심으로 진행한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.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.전선 / 대학원
본 과목은 한국어, 영어, 프랑스어, 독일어 등의 언어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 AI를 활용하여 언어를 가르치는 방법을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기본적으로 최근 AI 기술이 적용된 스마트스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하여 읽기, 듣기, 말하기, 쓰기 등의 언어 학습을 효과적으로 수행하는 방법을 탐구하는 내용을 포함한다. 이를 위하여 개별 언어 능력에 적절한 기술과 디바이스를 매칭시키는 방안을 제시하고 기존의 교육 컨텐츠를 이에 맞게 설계하는 방법을 제안한다. 또한, 각 학습 과정에서 학습자 개인에 따라 맞춤형으로 학습할 수 있는 방안을 포함한다.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 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 강좌는 예비영어교사들에게 교육평가의 원리를 중등학교 영어평가의 실제에 활용하는 기회를 제공한다. 학생들은 영어평가의 기법과 방법론을 탐구하며 영어평가 실제의 기본적 바탕을 익힌다. 본 강좌를 통하여 실제 현장에서 널리 사용되는 영어 평가 방법을 분석하고, 평가가 행해지는 실제 현장을 이해하는 데 역점을 둔다..전선 / 대학원
맞춤형 과학학습을 지원하기 위한 AI 챗봇의 구성과 활용에 대해 다룬다. 기계학습의 관점과 과학학습이론의 관점에서 과학학습 담화를 분석·비교한다.전선 / 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
외국어교육에서의 평가(Testing)에 관한 최근 이론들을 개관하고, 영어능력 평가문항의 작성, 분석, 결과 처리 등의 원리와 실제를 다룬다.전선 / 학사
본 과목에서는 자연어 처리 분야의 최근 기술 발전과 이를 이해하기 위한 배경 지식 전반을 강의한다. Transformer model 기반 자연어 처리 기법을 주로 다루며, 이를 이해하기 위해 필요한 배경 지식(Embedding, Encoder-Decoder, Attention 등)을 다룬다. 실제 자연어 처리 문제를 해결하기 위해 Transformer를 수정/활용하는 프로젝트를 진행한다.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
오늘날 프랑스어교수법은 실천으로부터 경험적으로 확인된 고유한 문제론에 입각하여 이론을 정립함으로써 하나의 독립된 학문분야로서, 과학으로서 그 특수성을 인정받고 있다. 프랑스어교수법의 이러한 지위는 다른 학문들로부터 고립되어 이루어진 것이 아니다. 본 교과목은 언어학, 사회언어학, 심리언어학 등의 응용언어학이 프랑스어교수법과 어떻게 연관관계를 맺고 있는지 심도 있게 탐구하고 응용언어학의 연구결과를 프랑스어교육의 이론과 실제에 적용해보도록 한다.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.교양 / 학사
<베리타스 실천: 평등의 물리학은 ‘하나의 사과 = 하나의 사과’라는 기초적인 등식에서 출발해, 물리학이 ‘같음’과 ‘비교 가능성’을 어떻게 정의해 왔는지를 탐구하고 이를 사회적 평등의 문제에 적용하는 융합 교과목이다. 측정과 표준, 에너지와 정보, 보존 법칙과 엔트로피 같은 물리학의 개념을 토대로 학생들은 각 주제에 대한 프로젝트 기반 탐구를 진행한다. 본 과목은 강의와 실천(PBL)을 병행하며, 과학적 사고를 현실의 윤리적 판단과 연결하는 새로운 시도를 제안한다. 물리학 전공 여부와 무관하게 참여 가능하도록 설계되었으며, 학생들은 팀 프로젝트와 동료 평가를 통해 ‘무엇이 공정한 비교인가’를 스스로 정의하고 검증하는 과정을 경험한다. 본 교과목은 영어로 진행됩니다.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.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.