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김양래, 박명환, 정병용
2016 / 대한인간공학회지
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본 연구는 차기 정보과 교육과정 설계를 위한 빅 아이디어를 도출하는 것을 목표로 한다. 문헌 연구, 전문가 협의, 수정된 델파이 조사를 통해 도출된 5가지 빅 아이디어는 표현, 추상화, 자동화, 네트워킹, 디지털 감수성이다. 연구 결과는 정보과 교육과정 설계 및 교사의 수업 설계에 기초 자료로 활용될 수 있다.
핵심 질문 : 학생에게 이해의 문 열어주기
영어과 교육과정 기반 교육평가의 이해
미래를 여는 가치 중심의 프로젝트(PBL) 수업 : 쉽게 읽히는 프로젝트 수업 중독자들의 이야기
Integrating the visual arts across the curriculum : an elementary and middle school guide
Interactive multimedia learning environments : human factors and technical considerations on design issues
HCI International 2016 – Posters' Extended Abstracts : 18th International Conference, HCI International 2016, Toronto, Canada, July 17-22, 2016, Proceedings, Part I
The design of future educational interfaces
모두를 위한 인공지능과 윤리
교육과정을 뒤집다: 백워드로 통합단원 설계하기
Great principles of computing
Educational technology and narrative: story and instructional design
Open and distance learning today
미술 수업설계 다시보기 : 학습자 중심의 교수학습을 위한 미술 교육과정 설계
The art of ideas : creative thinking for work and life
The next generation of distance education : unconstrained learning
Topics and Trends in Current Statistics Education Research : International Perspectives
Key ideas in teaching mathematics : research-based guidance for ages 9-19
스탠드 아웃
Communications law and policy : cases and materials
한국과학교육학회지
방담이; 박은미; 윤회정; 김지영; 이윤하; 박지은; 송주연; 동효관; 심병주; 임희준; 이현숙내러티브와 교육연구
이지양, 이지은컴퓨터교육학회 논문지
장원영학습자중심교과교육연구
임유나조형교육
류지영사회과교육
황홍섭The Education Research Institute
음악교육연구
정윤정한국지구과학회지
유은정학교수학
송창근; 이경화; 이효빈비교교육연구
이동건, 임유나교육과정연구
임유나; 홍후조청람어문교육
서영진국어교육
천경록교육종합연구
이승은미술교육연구논총
심혜민, 손지현교육혁신연구
한혜정Research in Mathematics Education
Lorraine Day; Dianne Siemon; Rosemary Callingham; Rebecca SeahThe Institute for Education and Research Gyeongin National University of Education
Nam Jin Paik; Jung Duk Ohn청람어문교육
서영진전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.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.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
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
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 사례전선 / 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 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.전선 / 학사
본 강좌에서는 실제 정보디자인 컨텐츠 제작 실습을 통하여 개념적이고 시각적인 솔루션을 탐색하고 정보를 구성, 시각화 및 전달하는 창의적인 프로세스를 탐구한다. 본 수업을 통하여 다양한 디자인 도구 및 컴퓨터 미디어를 이용하여 복잡한 형태의 데이터를 시각적으로 전달 가능한 인포그래픽스, 시각화 애니메이션, 공공 장소에서의 대형 디스플레이와 같은 다양한 미디어 컨텐츠로 구성할 수 있다. 실습과 더불어 예술, 디자인, 인간-컴퓨터 상호작용, 과학기술연구 분야의 읽기 자료와 프로젝트에 관한 토론을 통하여 정보디자인의 원칙, 장르 및 사회적 함의를 탐구한다.전선 / 학사
멀티미디어 환경 속에서 전자매체를 통하여 구현되어야할 새로운 이미지에 대한 디자인을 연구한다. 정보화시대의 다양한 커뮤니케이션 매체를 이해하고 매체의 특성에 따라 방대한 양의 정보를 구현하기 위한 표현방법 및 기술에 대하여 연구한다. 정보의 수신자와 발신자 사이의 효과적 전달을 위한 인터랙션 방법에 대해 연구하며 개별 프로젝트 진행을 퉁한 창조적이고 독창성있는 정보표현에 역점을 둔다. 세미나를 통해 기술적인 문제 해결 및 신기술을 습득하도록 한다.전선 / 대학원
온라인 교육 활동이 활발해지면서 교육 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 온라인 교육이 쏟아내는 빅 데이터의 추출과 분석은 오프라인 데이터의 분석과 함께 과학교육의 현황을 파악하고 미래를 위한 과학교육의 방향을 결정하는데 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 과목에서는 학생들이 빅 데이터 분석의 원리와 방법을 이해하고, 학습 결과를 온라인과 오프라인 과학교육과 사회현상의 분석에 응용하는 능력을 기르는 것을 목표로 하며, 데이터 마이닝을 위한 확률 개념을 바탕으로 수집된 데이터에서 최대의 정보를 추출하는 방법을 학습한다. 특히, 대표적 분류 모형인 퍼셉트론, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 생성 모형으로 오토 인코더, 적대적 생성 신경망, 볼츠만 머신, 딥 빌리프 네트워크 등을 깊이 다룰 예정이다. 학생들은 이 주제들에서 학습한 내용을 교육 데이터 마이닝의 실습, 무크와 같은 대규모 학습의 분석에 응용하는 연습을 한다. 이 과목은 교육 통계와 좋은 보완이 될 수 있다. 그러나 강의를 이해하는데 필요한 통계 수학과 컴퓨터 프로그램 지식을 선행 지식으로 요구하지는 않는다.전선 / 대학원
본 강좌는 영재/창의성 교육 전공 대학원생들을 위한 고급 강좌로 영재/창의성 교육에 관한 중요 문헌들을 리뷰하고 이를 비판적으로 해석, 논의하는 것이 주된 과제이다. 수업을 통해서 학생들은 영재/창의성 교육에서 중요한 역사적 이론 및 연구들과 최근의 이론적, 실증적 연구들을 통해서 영재성과 창의성 이론 및 모형들을 분석적, 비판적, 창의적으로 재해석해보는 기회를 가지게 될 것이다. 뿐만 아니라 향후 수행할 영재/창의성 교육 관련 연구 주제들을 선정하고 관련 이론적 근거와 틀을 우리나라의 사회적, 문화적 맥락을 고려하여 해석 비판해보도록 한다.교양 / 학사
과거의 경험과 다양한 정보로부터 새로운 지식을 학습하는 능력은 개인의 성장과 사회의 발전을 위해 반드시 필요하다. 본 교과목의 목적은 심리학, 뇌과학, 교육학, 언어사회학 등의 지식에 기반하여 학습에 대한 간학문적 이해와 창의적 사고를 촉진하고 인공지능 시대에 필요한 학습 혁신을 논의하는 데 있다. 학생들은 기존에 당연하게 생각했던 학습 활동을 비판적으로 성찰하고 과학적 이론과 다양한 관점에서 학습의 문제를 창의적으로 해결한다. 또한 학습의 이해, 인지활동, 학습정서, 학습자, 학습혁신과 관련된 실제적인 문제를 두뇌, 개인, 공동체 측면에서 다각도로 논의한다. 이런 활동을 통해 학문 간 경계를 넘어서 학습을 융합적으로 이해할 수 있을 뿐만 아니라 자기주도적으로 학습을 계획하고 소외된 학습자를 위한 지식인의 사회적 책무를 이해하고 협력적으로 실천할 수 있는 역량을 개발할 것이다.전필 / 학사
디지털환경으로의 변화를 이해하고 그 산업적 가능성을 모색함에 있어서 무엇보다 우선 요구되는 것은 새로운 디지털기술과 인간간의 상호작용을 이해하는 일이다. 또한 디지털매체를 매개로 새롭게 등장하는 인간 대 인간의 만남, 상호작용, 커뮤니케이션, 대인관계의 발전을 이해하는 일도 새로운 기술발전의 사회적 함의를 이해하는 가장 기본적인 출발점이 된다. 본 과목은 휴먼/컴퓨터 인터페이스 및 컴퓨터매개 커뮤니케이션과 관련된 주요이론 및 연구성과 등을 살펴본다.전선 / 대학원
빠르게 변화하는 오늘날의 세계에서 현대미술가들은 디지털 테크놀로지와 새로운 도구들의 그들의 예술실험에서 매우 창의적으로 사용하고 있다. 본 교과목은 동시대 예술가들의 작품에서 테크놀로지 기반 미술제작과정을 고찰하고자 한다. 테크놀로지 사용에 있어서의 지속가능성, 협업, 조화, 정의, 인간/비인간적 관계, 그리고 물질주의와 같은 주제들을 탐구하여, 학생들은 이러한 예술가들의 작품들이 미술교육 현장에 주는 함의가 무엇인지 연구할 것이다. 그들은 동시대 예술이 커리큘럼 개발을 통해 미술수업에 효과적으로 소개될 수 있는지를 연구할 것이다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.전선 / 학사
본 과목은 대용량의 정보를 취합, 규격화하여 정보간의 관계성을 쉽게 파악할 수 있도록 이를 구조화하는 기법을 다룬다. 이와 관련한 각종 개념(semantic web, XML, RDF, SPARQL, OWL 등)을 설명하며, 관련된 최신 연구 동향을 소개한다.전선 / 학사
신경과학, 철학, 심리학, 언어학, 인공지능 등의 융복합적이고 학제적인 인지과학 분야 전반에 대한 기초 내용을 빅데이터 관점에서 습득하고, 빅데이터 정보처리에 응용 적용할 수 있는 능력을 배양하고자 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 임상 연구를 기반으로 공학, 인공지능(AI) 등 다학제적 분야를 융합하여 연구를 설계·수행·출판하는 전 과정을 배우는 것을 목표로 한다. 학생들은 연구자의 태도와 윤리적 기준을 이해하고, 연구 아이디어 도출부터 임상시험 설계, 데이터 관리, 논문 작성에 이르기까지 체계적인 방법론을 익히며, 나아가 연구윤리를 준수하면서 인공지능 툴을 효과적으로 활용하는 방법을 학습하여 실제 연구에 응용할 수 있는 역량을 기른다.전선 / 대학원
학습자가 이해하기 어려워하는 생물 개념의 속성을 인식론과 존재론적 관점에서 파악하고, 학습자의 인지적.정의적 속성과 인지 발달, 개인적.사회적 구성주의 등에 대한 이해를 바탕으로 개념 변화를 위한 교수 방법과 전략을 계획하고 현장에 적용할 수 있도록 한다. 이러한 교수 방법과 교수 전략에는 인지 갈등 수업, 발생 학습 수업, 비유와 모형을 이용한 수업, 초인지 교수 전략 등이 포함된다.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.