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There is no data.
이소현, 윤선아, 박혜성, 나지회, 이이림
2019 / 자폐성장애연구
Hui Zhou, Yanguo Zhang, Yanqiu Long, Aihong Meng, Qinghai Li
2016 / Korean Journal of Chemical Engineering
There is no data.
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This study explored the status of data literacy cultivation in social studies education through an analysis of data visualization content in 2015 high school social textbooks. The analysis revealed that the unsystematic distribution of data visualizations hinders students' data understanding. Future research is needed to emphasize data literacy in social studies research, teacher education, and instruction, as well as to improve the curriculum and textbooks.
Personal influence : the part played by people in the flow of mass communications
퍼스널 인플루언스 : 매스 커뮤니케이션 흐름에서 인간의 역할
(인공지능, 디지털 플랫폼 시대) 미디어 리터러시 이해 =
Data literacy for educators : making it count in teacher preparation and practice
Statistical literacy at school : growth and goals
미래교육의 방향과 실제.
Undoing the digital : sociomaterialism and literacy education
데이터가 한눈에 보이는 시각화 : 데이터 시각화 기초부터 분석 사례, 다양한 차트 유형까지 알아보는
기초통계학과 데이터 사이언스 : R 활용
Databusting for schools : how to use and interpret education data
(사례 분석으로 배우는) 데이터 시각화 : 막대 차트부터 대시보드까지 태블로로 실습하며 배우는 인사이트 도출법
Data literacy in academic libraries : teaching critical thinking with numbers
(데이터 기반 문제해결 교육을 위해) 교사가 알아야 할 통계와 데이터과학 : 전국통계교육교사모임 번역서 =
Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석
Effective content reading strategies to develop mathematical and scientific literacy : supporting the Common Core State Standards and the Next Generation Science Standards
광고 리터러시 : 디지털 미디어 시대, 브랜디드 콘텐츠와 뒷광고를 중심으로
Applying language technology in humanities research : design, application, and the underlying logic
Elementary and middle school social studies : an interdisciplinary, multicultural approach
Teaching multiliteracies across the curriculum : changing contexts of text and image in classroom practice
미디어 리터러시 교육의 이론과 실제
배화순 · 2019
시민교육연구
이바름 · 2023
시민교육연구
Tamara L. Shreiner · 2017
Theory & Research in Social Education
배화순 · 2023
시민교육연구
Shreiner T.L. · 2020
Information and Learning Science
Shreiner T.L.,Dykes B.M. · 2021
Theory and Research in Social Education
박기범 · 2022
경인교육대학교 교육연구원 교육논총
박지수 · 2019
사회과교육
이재진; 김성욱 · 2019
컴퓨터교육학회 논문지
김명신, 조영환, 금선영 · 2023
교육정보미디어연구
Myers J.P. · 2023
Theory and Research in Social Education
한춘희, 김준혁 · 2018
사회과수업연구
Tamara L. Shreiner · 2019
The Journal of Social Studies Research
김혜숙 · 2013
사회과교육
한춘희, 조의호 · 2020
사회과수업연구
김민정 · 2021
한국디자인리서치
설규주 · 2021
시민교육연구
배화순; 박태준 · 2024
열린교육연구
이영호 · 2024
정보교육학회논문지
나미영; 이창석; 이지연; 윤상준; 오예린; 권오남 · 2015
학습자중심교과교육연구
교양 / 학사
현대 사회에서는 데이터를 올바르게 분석하고 해석하는 능력, 그리고 이를 통해 유의미한 정보를 도출하는 방법이 매우 중요해지고 있다. 본 교과목을 수강하는 학생들은 인문사회과학 분야에서 실제로 사용되는 다양한 데이터를 바탕으로 문제를 해결하기 위한 형태로 데이터를 가공하고 분석하는 방법을 배우게 된다. 주요 내용으로는 설문조사, 실험연구, 데이터 전처리 및 시각화, 선형회귀, 인과효과 분석, 통계적 추론 등이 있으며, 실제 연구에서 어떻게 적용되는지 다양한 예제를 통해 통계 이론의 적용 과정을 이해한다. 또한, 사회적 문제와 인간 행동 양식에 관한 문제를 분석하고 해결하는 데 필요한 ‘인과관계’와 ‘표본조사’에 대한 이해를 높이는 기회를 제공한다. 실습 과정도 포함되어 있어서 실제 연구 데이터를 R 프로그램을 이용하여 분석할 수 있도록 한다.전선 / 학사
이 수업은 현대 사회에서 데이터화가 미치는 영향과 그에 따른 소통적 실천들의 변화에 대한 주요 쟁점들을 심도있게 고찰한다. 논의 주제로는 데이터 편향 및 윤리, 디지털 감시 기술, 미래 발전 담론, 스마트시티와 커뮤니티, 데이터 인프라와 도시 환경 문제 등이 포함되며, 이 주제들을 심층적으로 탐구하기 위해 미디어 연구, 문화 연구 및 과학기술학의 핵심 개념과 방법론들을 폭넓게 살펴본다. 이론적 학습과 참여형 실습 과제를 통해 학생들은 데이터에 관한 맥락적 이해를 높이고, 인문사회학적 접근법의 중요성을 성찰할 기회를 갖는다. 또한 실제 사례 분석과 토론을 통해 데이터 사회에 관한 총체적, 비판적 사고 능력을 배양한다.전선 / 학사
이 과목은 데이터를 시각적으로 표현하여 복잡한 정보를 이해하고 전달하는 능력을 개발하는 데 중점을 둔다. 다양한 시각화 도구와 기법을 사용하여 데이터를 분석하고 효과적으로 시각화하는 방법에 대해 학습한다. 학생들은 데이터 시각화 기본 원칙과 규칙을 배우며 이를 활용하기 위한 도구들(Python, R)을 다루는 법을 배울 것이다. 이외에도 상호작용과 애니메이션을 위한 시각화 및 전처리 기법, 시각화 사용사례 등을 학습함으로써 탐색적 자료분석 능력을 함양한다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터 과학의 방법론을 배우고 교육 관련 데이터, 다양한 인문 사회 분야의 데이터를 활용하여 인문학과 사회학 분야의 주제를 융합적으로 해결하는 역량을 기르는 교수 지식과 교육 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 과학, 기계학습의 다양한 방법을 배우고 데이터 기반 교육을 실제 교실 환경에서 구현하는 방안을 연구하고 모색한다. 인공지능이 데이터를 사용하여 인문 사회 분야에 어떻게 기여할 수 있는지 동향과 가능성을 파악하고, 그 기반이 되는 분석 방법을 배운다. 인문 사회 분야의 다양한 주제와 관련된 데이터를 수집하고, 인문 사회 분야의 문제 해결을 위해 관련 데이터를 전통적 통계 분석과 최근의 기계학습, 다양한 인문 사회 맞춤형 분석 방법 등으로 분석하는 융합교육을 수행하는 구체적 아이디어를 개발한다. 또한 인문 사회 분야의 연구와 문제 해결을 위해 과학과 수학, 정보 분야의 문제 해결 방식을 융합하는 다양한 방안을 교육적으로 활용하는 방법을 연구한다.교양 / 학사
본 과목은 대학교 저학년 학생들을 대상으로 하며, 특히 컴퓨터 과학 분야에 익숙하지 않은 학생들에게 데이터 시각화의 기초를 소개하고, 이를 통해 디지털 습관을 개선할 수 있도록 한다. 학생들은 태블로와 같은 시각화 도구들을 활용하여 자신의 구글 활동 기록 또는 유튜브 시청 등 다양한 종류의 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 배울 수 있다. 특히, 이 과정에서 프로젝트를 통해 데이터 시각화 기법을 활용하여 디지털 습관에 대한 문제를 발견하고 자기인식을 도모하며, 학생들 간의 교류를 통해 행동의 변화를 일으키기 위한 해결방안을 함께 고안하고 실천으로 옮길 수 있다. 해당 프로젝트는 데이터의 시각적 분석을 위한 전 과정의 경험을 통해 학생들 스스로 개인의 디지털 행동습관에 대한 자기인식, 그리고 창의적 해결방안을 모색하는 데에 그 중점을 두고 있다. 이를 통해 학생들은 기술적 역량뿐만 아니라, 심리학 및 사회학적 이해를 결합하여 데이터를 다각도로 이해하고, 개선된 디지털 생활방식을 구축할 수 있다.전필 / 학사
사회과교육론에서 학습한 기초적인 이론을 바탕으로 하여 고등학교 사회과교육을 중심으로 현행 교재의 분석, 새로운 교재의 구성법, 지도방법의 2평가와 적합한 새로운 지도법의 모색을 위한 교과목이다. 교수학습 자료의 개념과 범위 교육자료의 이용과 창작, 시청각교재의 선택개발이용, 수업시에 필요한 교수목표의 설정 교수학습이론의 비판적 고찰은 주요한 교과목의 내용이다. 특히, 최근에 강조되어 온 교재구성에 있어서의 구조주의와 학습지도에 있어서의 탐구방법을 다인수 학급인 한국의 교육현장에 창의적으로 개발하는데 중점을 둔다. 또한 본 강좌와 학교현장의 교육실습과 연계를 강화하고, 사회과 통합 교육과정 운영 등에 중점을 둔다.교양 / 학사
본 과목은 데이터를 처음 접하는 학생들에게 데이터 문해력의 기초를 제공한다. 인문학, 사회과학, 예체능 등을 포함한 다양한 전공의 학생들이 데이터의 종류와 특성에 따라 적절한 요약 및 시각화 방법을 학습하고 이를 해석하는 능력을 키우도록 돕는다. 궁극적으로는 데이터를 기반으로 주제를 찾아내고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목을 이수한 학생들은 인공지능 시대에 필수적인 데이터 분석 역량을 갖출 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.전필 / 학사
데이터과학은 디지털 사회에서 점차 중요해지는 데이터의 역할을 이해하고 분석하여 데이터의 의미를 찾고자 하는 학문이다. 본 과목에서는 그동안 여러 교과목을 통해 학습한 데이터 과학의 방법론을 실제 프로젝트에 적용하여 실무에 활용할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 과목에서는 데이터 과학의 실제 적용 사례의 조사를 통해 데이터 과학의 가능성을 확인하고, 프로젝트의 수행을 통해 데이터 과학에 대한 포괄적 경험을 구축하고자 한다.전선 / 대학원
특수아동을 위한 교육과정을 이해하고, 장애영역별 교육과정의 수정 및 적용에 대해 논의한다. 특수학교 중심의 교육과정은 어떤 것이 있으며, 개별화교육계획의 이해와 적용, 교과교재개발, 교과교수법을 연구한다. 각 장애영역별 특수교육과정 및 개별화교육계획에 대한 강의를 하고 실제적인 사례와 적용예는 수강생이 조사연구 발표를 중심으로 진행한다.전선 / 대학원
이 과목은 미디어에 대한 이론적 논의를 바탕으로 미디어 리터러시의 시민 교육적 의의를 탐색하는데 목표를 둔다. 이를 위해 현대 시민사회에서 일상생활 전반에 영향력을 행사하는 미디어의 속성 및 기능에 대한 다양한 이론적인 논의를 고찰하고, 이를 바탕으로 비판적 미디어 리터러시에 기반한 사회과 수업 전략을 구상하는 데 주안점을 둔다.전선 / 학사
이 교과목은 디지털 아트의 중심 요소인 데이터와 이미지의 관계를 탐구한다. 학생들은 데이터 시각화, 디지털 이미지 제작, 그리고 인터랙티브 미디어 아트의 이론과 실습을 통해 현대 디지털 환경에서 이미지와 데이터가 어떻게 상호작용하는지 이해하고 창의적인 작품을 제작한다.전선 / 학사
데이터에 대한 탐색과 통계적 탐구를 수행하는 방법을 배운다. 데이터의 종류와 특성을 이해하고, 적절한 시각화와 분석을 통해 데이터에 숨은 정보를 찾아내고 근거에 기반을 둔 합리적인 의사결정을 하는 방법을 배운다. 데이터에 존재하는 관계성을 찾아 수학적으로 모델링하는 방법으로써 상관관계의 분석과 회귀분석, 클러스터링 기법 등을 배운다. 데이터를 이용한 통계적 탐구를 지도하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
다양한 분야, 다양한 형식의 정보를 구조화 할 수 있는 능력을 함양하게 하는 과목이다. 리서치에 의해 조사 수집된 정보를 그루핑 하고 나열되어 있는 정보를 시각적으로 재구성하는 방법을 연구한다. 또한 재구조화된 정보를 여러 매체로 표현할 수 있는 능력을 기른다. 상징과 아이콘, 인포메이션 다이어그램 등으로부터 인포메이션 그라픽스까지 다양한 시각툴을 사용하여 효과적인 정보전달이 될 수 있게 한다. 개인별 주제를 정해 정보를 재해석하는 연구가 이루어지게 된다.전선 / 학사
다양한 교육 사례를 분석하여 디지털 전환 시대 빅데이터의 교육적 활용 가능성과 도전적 과제를 탐색한다. 학습자중심교육에 대한 이론과 모형을 학습하고 빅데이터와 인공지능을 활용하여 맞춤형 학습환경을 설계할 수 있는 역량을 기른다. 교육 문제를 창의적으로 해결하기 위해 빅데이터와 디지털 테크놀로지를 활용하는 방안을 탐구한다.전선 / 학사
수많은 기업과 조직들은 머신러닝과 AI를 빅데이터에 적용하여 의사결정을 내리고 가치를 창출하고 있습니다. 하지만 그 과정에서 점점 커져가는 데이터와 점점 복잡해져 가는 알고리즘을 의사결정자인 사람이 이해하는 것이 필수적으로 선행되어야 합니다. 데이터 시각화는 데이터와 알고리즘을 사람이 직관적으로 이해할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 이 수업을 통해 학생들은 다양한 유형의 데이터를 요약하고 시각적으로 표현하여 다른 사람과 효과적으로 커뮤니케이션 할 수 있는 방법들에 대해서 배울 것입니다.교직 / 학사
이 과목은 교직과목의 하나로 학교교육과 전반적인 사회구조 간의 복합적 관계에 관한 기존의 교육사회학 제 이론들을 비판적으로 검토하고, 이를 토대로 하여 우리나라 학교교육의 사회적 현실을 총체적으로 인식할 수 있는 안목을 형성하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
‘데이터’는 현 시대의 새로운 자원으로 평가받고 있다. 기업, 정부 등 시장 참여자들은 소비자를 이해하고 소비자문제를 도출하여 그 해결방안을 마련하기 위해 다양한 데이터를 분석하고 그 결과를 의사결정의 근거로 활용한다. 본 과목에서는 소비자의 시장환경에서 활용되는 다양한 데이터기반 의사결정을 이해하고, 이론, 사례 및 방법론 등을 학습한다. 이를 통해 시장참여자의 소비자지향적인 의사결정을 위한 데이터 활용방안을 모색하고 필요한 역량을 습득할 수 있다.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 사례