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코딩 더 매트릭스
(code.org를 활용한) 컴퓨팅 사고력과 코딩 교육
평가 루브릭의 개발과 활용
루브릭 어떻게 만들고 사용할까?
Akka 코딩 공작소
코딩 클럽.
질적 자료의 코딩(coding)
Coding as a playground : programming and computational thinking in the early childhood classroom
코딩 클럽.
Scoring rubrics in the classroom : using performance criteria for assessing and improving student performance
코딩 클럽 .
Introduction to rubrics : an assessment tool to save grading time, convey effective feedback, and promote student learning
Children designers : interdisciplinary constructions for learning and knowing mathematics in a computer-rich school
Fundamentals of computer education
코딩의 귀환 : 아이들이 프로그래밍을 배워야 하는 이유
교육과정 개정에 따른 수학과 내용 교수 지식(PCK)연구
Vingt ans dans l'évolution de la didactique des langues
Vingt ans dans l'évolution de la didactique des langues : (1968-1988)
Confident coding : master the fundamentals of code and supercharge your career
The importance of learning styles : understanding the implications for learning, course design, and education
교양교육연구
홍희경공학교육연구
신민희공학교육연구
노원경, 강소연English Journal
Tom Liam Lynch교육심리연구
신명희, 노원경교육공학연구
노원경디지털콘텐츠학회논문지
노은희Assessment and Evaluation in Higher Education
Taylor B.,Kisby F.,Reedy A.Assessing Writing: An International Journal
Willett, Gudrun; Iverson, Ellen R.; Rutz, Carol; Manduca, Cathryn A.컴퓨터교육학회 논문지
김재경정보교육학회논문지
최형신Education and Information Technologies
Unahalekhaka A.,Bers M.U.Education Sciences
Saito D.,Yajima R.,Washizaki H.,Fukazawa Y.The Korean Association of General Education
Heekyung HongLanguage Testing in Asia
Jelodari Z.,Mohammadi Zenouzagh Z.,Hashamdar M.Portal
Jastram, I.; Leebaw, D.; Tompkins, H.공학교육연구
허돈Journal of Research in Childhood Education
Jiahong Su; Weipeng Yang; Hui LiAssessment & Evaluation in Higher Education
Ernesto Panadero; Alazne Fernández Ortube; Rebecca Krebs; Julian RoelleEducational Review
Brookhart, S.M.; Chen, F.전선 / 학사
최근 수십 년간의 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 통계분석가는 이전에는 상상할 수 없었던 복잡한 통계모형들을 사용할 수 있게 되었다. 따라서 현대의 복잡하고 다양한 통계모형들을 분석하기 위해서는 컴퓨터를 이용한 여러 가지 통계계산 방법들을 습득하는 것이 필수 불가결한 과제가 되었다. 이 과목에서는 모수론적 통계와 베이지안 통계에 필요한 통계계산 방법들을 배우고 이를 실제 컴퓨터로 구현해 보는 것을 목표로 한다. 모수론적 통계 분석을 위해서는 우도함수를 최적화 할 때 쓰는 뉴튼 랩슨 방법을 비롯한 각종 최적화 방법들을 배운다. 베이지안 통계분석을 위해서는 깁스 표본추출, 메트로폴리스 알고리듬 등 마코프 사슬 몬테 카를로 기법을 다룬다. 이외에도 통계계산에 필요한 자료구조와 행렬계산 등 다양한 계산 알고리즘들을 다룬다.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
교수설계의 다양한 이론과 모형을 학습한 후, 교수 설계의 원칙 및 체제적 접근에 기초한 교수-학습 프로그램을 개발해 보고 현장에 적용해 본다. 교수 설계 영역의 기초 이론과 모형에 대한 이해와 실제 적용 능력을 획득 하는데 초점을 맞춘다. 기초 학습 이론 및 교수 설계에 대한 시사점을 탐색하며, 교육공학적인 교수설계 이론과 모형의 특성을 이해한다. 체제적 관점에 기반을 두고 학교, 기업 등에 적용될 수 있는 교육 프로그램을 개발 할 수 있다.전선 / 대학원
이 과목에서는 경영혁신 및 기술 혁신 전략뿐만 아니라, 창의성을 기반으로 하는 경쟁 전략 및 성장전략을 수립하고 실행하기 위한 개념적, 분석적, 이론적 프레임워크를 이해하고 활용하는 데 그 주요한 목적이 있다. 이 과목은 경영 전략적 측면에서 글로벌 경쟁시장에서 발생하는 기회와 위협에 어떻게 대응해야 하는지에 대한 전략적 사고를 학습할 뿐만 아니라 혁신과 창조를 통해 경쟁 우위를 창출하고 지속가능할 수 있는 기반을 확보하는 방안에 대한 학습에 초점을 맞춘다.전선 / 학사
프로그래밍 언어론에 대한 전반적인 이해를 높이고, 다양한 프로그래밍 언어를 익힌다. 이를 위해 프로그래밍 언어의 개념, 설계이론, 구현 방법에 대해 공부한다.교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.전선 / 학사
언어교육 캡스톤 디자인은 인공지능 및 기술을 활용하여 언어교육 관련 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 학생들은 언어교육 문제와 관련하여 스스로 주제를 선택한 다음, 팀 중심의 협업 과정을 통해 창의적으로 문제를 해결한다. 학생들은 팀 과제 수행에 필요한 이론 및 실습을 경험하고, 교육적 가치를 지향하는 문제 해결 프로젝트를 진행하는 과정을 통해, 문제해결역량, 의사소통역량, 협업역량과 같은 다양한 역량을 증진할 수 있다.전선 / 학사
오류 정정 부호는 디지털 정보의 전송 및 저장에 있어서 그 무결성을 확보하는 기법으로 우리 일상생활 곳곳에서 보이지 않게 사용되고 있다. 이 강좌는 대수적 부호를 다루는데, 이는 현대대수학 강좌에서 배운 추상적인 언어가 어떻게 현실세계의 유용한 도구를 구성하는 기본 바탕이 되는지 잘 보여준다. 강좌에서는 먼젊 엔트로피의 개념 등 샤논의 정보이론을 짧게 살펴본 후 선형 오류 정정 부호의 기본 이론을 배운다. 리드-뮬러 부호, 순환 부호, 이차잉여 부호 등을 다룬다.전선 / 학사
본 과목은 자연과학대학 학부생을 대상으로 하여, 세부 학부/학과에 관계없이 자연과학대학 학부생이 함양해야 하는 프로그래밍 및 인공지능 지식을 갖추도록 돕는 것을 목표로 합니다. 특히 프로그래밍 및 인공지능과 관련된 방대한 내용 중 자연과학을 전공하는 데 실질적으로 필요한 전산학, 계산과학, 통계학, 심층신경망 분야의 기초지식을 습득하고, 그에 대한 실습을 직접 해보도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 자연과학대학의 기존 인공지능/계산과학/데이터과학 전공과목의 수강에 앞서, 학부생들이 프로그래밍 능력과 함께 이를 자연과학의 문제에 직접 적용할 수 있는 능력을 갖추도록 하기 위함입니다. 본 과목에서는 이론과 실습을 병행하여, 향후 자연과학 연구에서 맞닥뜨릴 수 있는 실제 문제와 데이터를 인공지능을 이용하여 다루고 해결해 볼 수 있는 기회를 학부생들에게 제공하고자 합니다. 기초 수준의 컴퓨팅/프로그래밍 능력을 갖춘 학생은 본 과목을 이수한 후, 자연과학의 세부 분야에서 인공지능과 프로그래밍이 어떻게 활용되는지 이해하고, 향후 연구에 직접 활용할 수 있는 능력을 함양하게 될 것입니다.일선 / 학사
실습 위주 수업으로 휴머노이드 로봇에 인공지능을 프로그래밍하고 제어한다. 해당 수업은 세 부분으로 구성되어 있다. 첫 주에는 로봇을 조립하고, 프로그래밍 환경을 구축하며 로봇의 카메라 센서의 영상에 인공지능(AI)를 적용하여 정보를 추출하는 방법들을 살펴본다. 2~4주차에는 랩 시간에 팀별로 로봇의 기능을 기획하고 프로그래밍한다. 프로그래밍할 로봇의 기능은 제공되는 리스트에서 선택이 가능하지만, 자유롭게 기획해도 된다. 마지막 주에는 각 팀별로 기획하고 프로그래밍한 로봇을 발표하고 데모를 시연한다. 해당 수업은 입문 수업으로 로봇 또는 프로그래밍 배경지식이 필요 없지만 Python 프로그래밍 배경지식이 있으면 도움이 된다. 랩 시간에는 강사와 조교가 프로그래밍 문제 해결에 도움을 제공한다. 수업에는 필요한 최소 인텔 i5 프로세서와 8GB RAM이 장착된 노트북이 없는 수강생들에게 노트북을 제공한다. 팀은 2~3명으로 구성되며 국제학생과 서울대학교 학생으로 구성된다. 랩에는 반드시 참석해야 하는 것은 아니지만 강사와 조교가 프로그래밍 문제를 해결에 도움을 제공하기에 권장한다. 수업에 사용되는 로봇 조립 키트는 제공된다.교직 / 학사
본 강좌에서는 교육평가의 일반 원리와 학교학습의 맥락 속에서 교육평가가 가지는 의미와 역할, 교육평가의 실제를 다룬다. 이를 통하여 학생들은 교육평가에 대한 통찰력을 함양하고 현행 교육평가체제를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 과정중심 평가기법의 실제를 접하고 교육현장에 적용할 수 있는 평가능력과 평가기법, 평가문항 개발의 실제 및 환류방법, 학교생활기록부 기재 요령 등을 터득할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.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
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
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 감정, 인지, 행동의 생물학적 기작의 이해가 목표인 생물심리학의 최신 연구와 방법론에 대해 학습한다. 이를 위해 최신 생물심리학 연구의 동향을 연구 및 리뷰 논문을 읽고, 발표하고, 토론하면서 학습한다. 특히 인간 생물심리학에서 널리 사용되는 뇌이미징 연구 방법에 대해 학습하며, 계산 과학, 데이터 과학, 네트워크 과학, 인지과학, 유전학과 같은 다학제적, 통합적 접근의 생물심리학 연구에 대해 학습한다. *선이수 과목 : 학부-생물심리학, (신경)생물학, 학습과 기억, 통계학.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.전선 / 대학원
본 강좌는 인터넷 기술을 기반으로 이루어지는 이러닝(e-Learning) 프로그램, 과정, 혹은 학습 환경을 설계하기 위한 다양한 원리, 아이디어, 모형, 이론을 검토한다. 컴퓨터 및 인터넷을 활용하는 교육 프로그램 개발에 대한 기초적인 이해와 경험을 선수학습으로 요구한다. 본 강좌에서는 중급 이상의 기술을 적용하여 실제 프로젝트의 개발을 경험하게 된다. 또한 이러닝 설계에 관한 최근의 연구 결과에 대한 비판적 분석과 이해를 지향한다.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.전필 / 학사
<프로그래밍방법론>은 컴퓨터 프로그래밍을 위한 기술과 컴퓨터 프로그래밍 언어를 학습하는 과목이다. 수업은 컴퓨터의 기초와 Java 언어를 공부한 학생을 대상으로 하며, Unix의 기초와 사용 방법과 Java AWT/network, C/C++의 주요 사항, 윈도우 프로그램의 기초를 학습한다.