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본 연구는 4차 산업혁명 시대에 필요한 AI 융합형 인재 양성을 위해 학습자 맞춤형 훈련 프로그램을 기획하고 운영 모델을 수립하였다. AI 및 교육혁신 전문가를 대상으로 델파이 조사를 실시하여 프로그램의 적합성을 검증하고, 온라인 직업훈련 플랫폼 STEP에 적용 가능한 모델을 제안하였다.
Artificial Intelligence Education in the Context of Work
(배움을 확인하고 성장을 지원하는) 과정중심평가
Active training : a handbook of techniques, designs, case examples and tips
Active training : a handbook of techniques, designs, case examples and tips
Artificial intelligence in higher education : a practical approach
Artificial intelligence in STEM education : the paradigmatic shifts in research, education, and technology
Intelligent instruction by computer : theory and practice
생성형 AI를 활용한 미래교육
교사를 위한 AI 툴
경영학원론 =
(디지털 교육의 미래) 워크플로우 러닝 : 디지털 교육의 핵심 트렌드, 일과 학습의 결합 워크플로우 러닝
AI와 미래 교육
디지털 전환 시대의 AI 디지털 교육
평생교육방법론
Innovative Technologies and Learning : 4th International Conference, ICITL 2021, Virtual Event, November 29 – December 1, 2021, Proceedings
Revolutionizing education in the age of AI and machine learning
(4차 산업혁명과 대학의) 교육혁신
From animals to animats 3 : proceedings of the Third International Conference on Simulation of Adaptive Behavior
인공지능과 평생교육
Intelligent educational machines : methodologies and experiences
정보교육학회논문지
김성준, 허경, 정인기, 박선주, 심재권혁신기업연구
이찬; 신 상 훈; 박 복 미; 위영은정보교육학회논문지
김성준, 허경, 정인기, 신수범, 박선주기독교교육 논총
이은철; 이가영직업교육연구
유다선; 정혜경; 박민주컴퓨터교육학회 논문지
전수진, 최정원, 김성애, 박정호대한공업교육학회지
김성애, 박정호, 전수진, 최정원Journal of Management Development
Maity S.실천공학교육논문지
임경화, 신정민, 이수경Journal of Physics: Conference Series
QiaoLing Yong한국콘텐츠학회 논문지
위영은, 정효정, 임정연Education and Information Technologies
Chang Cai; Gaoxia Zhu; Min Ma한국디자인문화학회지
이지혜교육문화연구
최수진; 김나영中国成人教育 / China Adult Education
赵君공학교육연구
백란교육정보미디어연구
이동국, 이봉규, 이은상中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
杨森; 赵薇; 党雪江; 林志龙교육정치학연구
김인재, 이득기, Shen, Fanglin, 정제영실천공학교육논문지
명재규, 박민주, 민준기, 김미화전필 / 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 / 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.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.전필 / 대학원
본 과목은 초·중등 교사들을 대상으로 인공지능 시대의 삶의 변화와 이에 따라 요구되는 시민적 자질로서의 핵심역량이 무엇인지, 그리고 그러한 역량을 어떻게 학습자들이 함양할 수 있는지 탐구하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명이 가져오는 국가·사회적 요구에 부응하고 새로운 시대 유능한 사회 구성원으로서의 소양을 육성하는 것은 중요한 교육적 책무이다. 이를 위해 인공지능의 교육적 활용, 과학과 인문학의 융합, 빅데이터 기반 인공지능의 활용, 이와 관련된 사회·윤리적 이슈 및 인공지능 시대의 교육적 과제 등을 다룬다.전선 / 대학원
AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 핵심기술의 적용 가능 분야 또한 대단히 빠른 속도로 넓어지고 있다. 본 강의의 학습목표는 일반적 창업 지식의 학습이 아니라, 빠르게 변하는 AI 분야의 기술기반 창업 동향 전반에 대한 이해를 높이는 것이다. 이는 AI 분야 창업 뿐 아니라 AI를 전공하는 연구자들에게 어떠한 연구 문제들이 미래에 중요할지 판단하는데 도움이 될 수도 있다. 따라서, 수강 대상은 AI를 전공하거나 AI 기술을 사용할 수 있는 학생들로 한다. 강의는 최근 인공지능기술의 변화에 대한 이해를 바탕으로 새로운 AI 기술이 출현할 때마다 어떤 창업 트랜드가 생겼는지, 어떤 분야가 영향을 받았는지, 관련 스타트업들은 현재 어떻게 되었는지등에 대해 학생 참여 방식으로 학습한다.전선 / 대학원
AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 핵심기술의 적용 가능 분야 또한 대단히 빠른 속도로 넓어지고 있다. 본 강의의 학습목표는 일반적 창업 지식의 학습이 아니라, 빠르게 변하는 AI 분야의 기술기반 창업 동향 전반에 대한 이해를 높이는 것이다. 이는 AI 분야 창업 뿐 아니라 AI를 전공하는 연구자들에게 어떠한 연구 문제들이 미래에 중요할지 판단하는데 도움이 될 수도 있다. 따라서, 수강 대상은 AI를 전공하거나 AI 기술을 사용할 수 있는 학생들로 한다. 강의는 최근 인공지능기술의 변화에 대한 이해를 바탕으로 새로운 AI 기술이 출현할 때마다 어떤 창업 트랜드가 생겼는지, 어떤 분야가 영향을 받았는지, 관련 스타트업들은 현재 어떻게 되었는지, 등에 대해 학생 참여 방식으로 학습한다.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야(active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 2학년 전공선택 교과목으로 인공지능의 개념과 기술을 이해하고 싶은 학생을 대상으로 한다. 수업내용은 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 데이터마이닝(Data Mining), 컴퓨터비전(Computer Vision), 자연어처리(Natural Language Processing; NLP) 등 총 5개 모듈로 구성되어 있으며, 모듈별 담당 교수님이 팀티칭으로 수업을 진행한다. 선수과목으로 기초수학(확률/통계/선형대수), 컴퓨터의 개념 및 실습 교과목의 선행학습을 권장한다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야 (active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전필 / 학사
이 교과목은 학교, 기업, 기타 산업인력개발기관에서 교육훈련을 담당하는 전문가가 갖추어야 할 교수-학습능력을 개발하는 데 목적이 있다. 특히 산업인력개발에 많이 사용되는 문제해결, 문제중심학습(PBL), 액션러닝, 성과중심교육(PBI), 역량중심교수(CBT), 도제제도, 직무상훈련(OJT), 모듈교수, 학습공동체 등 다양한 교수방법의 이론과 실제를 다룬다. 이 교과를 통해 평생학습의 중요성과 다양한 계층의 학습자 특성을 이해하고, 여러 교수방법을 습득함으로써 다양한 인력개발 상황에 적합한 교수방법을 활용할 수 있는 역량을 개발할 수 있도록 한다.전선 / 학사
교육분야에 인공지능, 빅데이터, VR·MR 등의 XR 및 게임 등과 같은 새로운 첨단 기술이 적용되어 지능형 학습기술과 각종 학습플랫폼이 개발·활용되면서 개인별 맞춤형 학습 시대가 열리고 있다. 학습매체의 진화, 물리적 학습공간과 가상 공간의 통합, 가상공간의 오감 학습환경 구축, 교육방식의 혁신이 가능해져 교육생산성과 교육형평성을 획기적으로 향상시킬 가능성이 높아짐에 따라 교육의 전 지형도가 새롭게 재편되는 교육대전환 시대가 예고되고 있으며 이러한 시대 변화를 선도적으로 이끌어 갈 교육혁신인재를 육성할 필요 또한 커지고 있다. 이에 본 강좌는 교육분야에서의 창업가 정신, 교육변혁을 선도할 창의혁신역량, 학습빅데이터 축적 및 분석기술, 학습앱 및 혁신시스템 설계 역량 등을 육성하고 교육창업 실전 프로젝트에 도전하여 사업계획서를 작성하도록 함으로써 교육창업가를 육성하는 것을 목표로 한다. 교육창업 기회 발굴 실습, 교육스타트업 창업 사례 이해, 교육창업 비즈니스 모델 개발 방법론 습득, 교육분야 창업 성공사례 및 실전 경험 전수 교육을 실시한다. 또한 팀 단위로 교육 창업 아이디어를 구상하여 사업계획서(business plan)를 작성하여 전문가의 평가를 받아 계획의 실현가능성을 심화시킨다.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 / 대학원
초기의 인공지능(Artificial Intelligence)은 소프트웨어가 작업을 수행하는데 필요한 규칙을 시스템화하는 것으로 시작되었으나, 빅데이터의 등장과 컴퓨팅 능력의 증가로 인간이 사전적으로 정한 규칙에 메이지 않고 정확도가 높은 알고리즘을 체득하는 방향으로 발전해왔다. 경제학계의 많은 연구에서는 AI를 생산활동에서 인간의 개입이 필요하지 않거나, 적게 필요로 하는 자동화(automation)를 가능하게 하는 방법 중 하나로 간주한다. 따라서 AI의 발전은 일국의 일자리 지형을 변화시킬 뿐만 아니라, 국제적인 분업 생산 체인 역시 변화시킬 것으로 예상된다. 본 과목은 인공지능의 개발 및 실용화 현황을 연구하고, 일자리와 국제 분업/글로벌 벨류 체인에 미치는 영향에 대하여 연구한다. 이를 위해서 case study를 이용한 현황 파악과 동시에, 지금까지 기술발전에 따른 자동화가 일자리와 국제분업체계에 미친 영향을 분석한 연구들을 공부한다.전선 / 대학원
본 과목은 AI 창업 과정 전반을 체계적으로 학습하는 것을 목표로 한다. 아이디어 발굴부터 문제 정의, 고객 검증, 기술·시장 분석, 비즈니스 모델 수립, 목업 제작에 이르는 절차를 단계적으로 다룬다. 각 단계를 통해 학생이 실행 가능한 초기 창업안을 완성하는 것을 중점으로 한다. 초반에는 국내외 창업 지원 및 벤처 육성 프로그램을 비교·분석하여 공통된 운영 원칙과 절차를 도출한다. 이를 기반으로 서울대학교 대학원 환경에 적합한 창업 진행 흐름을 설계한다. 이어 고객 및 문제 정의, 인터뷰 설계, 간단한 실험을 통해 문제–해결 적합성을 검증하는 방법을 학습한다. 중반에는 AI 기술의 적용 가능성, 기술적 제약, 데이터 요구사항, 시장 규모 평가, 경쟁 지형 분석, 포지셔닝, 가격 전략 등을 포함한 비즈니스 플랜 작성 절차를 다룬다. 계획 수립 과정은 고정된 절차를 따르기보다 조사·인터뷰·실험 결과에 따라 반복적으로 보정하는 방식으로 운영된다. 최종 산출물은 실제 창업으로의 확장이 가능한 수준의 비즈니스 플랜이며, 이를 보완하기 위해 제품 목업(Prototype Mockup)과 간단한 데모 스크립트를 포함한 개념증명(POC) 자료를 제출한다. 해당 결과물은 필요시 데이터사이언스대학원의 프로젝트 과목과 연계하여 working prototype으로 확장할 수 있는 기초 자료로 활용된다. 수업 전 과정에서는 피드백과 토론 기반의 팀 활동을 통해 분석적 사고, 실행력, 커뮤니케이션 역량을 강화한다.전선 / 대학원
이 교과는 국내외 산업 교원교육에 관한 이론과 실제 및 동향을 다루어 우리나라 산업교원 교육에 관한 체계적인 연구 능력을 기르는데 목적을 둔다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전선 / 대학원
컴퓨터 및 VLSI 분야의 전문가를 초빙하여 최근 동향과 전문기술에 대한 정보를 습득하고 토론할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
실제적인 문제를 해결하는 인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, 각 교과의 전문성이 있는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 수업을 설계하는 역량이 요구된다. 이 강의의 목적은 첫째, 각 교과의 전문성을 가진 교사들이 인공지능 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 실제적인 문제를 해결하는 교과별 인공지능 연계 프로젝트를 하는 것이다. 둘째는 교과교육 교사들이 서로 협업하여 문제 해결 중심의 교과별 인공지능 연계 수업을 설계하는 것이다. 이 교과목을 통해 AI융합전공 수강생들은 인공지능을 실제적인 문제해결에 쓰는 경험과 융합 수업 설계능력, 그리고 협업 역량이 증진될 것이다.