If the collection is public, the memo for this book will also be public.
Your Browsing History
There is no data.
박훈영, Sungho Kim, 김윤호, Sangyun Park, 남상석
2019 / Physical Activity and Nutrition
현동훈, 전정환, 이창훈, 정현철, 김성현
2015 / Korean Journal of Chemical Engineering
안미영
2021 / Journal of Asian Sociology
There is no data.
loading...
This study proposes a creative instruction plan using artificial intelligence in music subject, following the expansion of 'Artificial Intelligence (AI) Education' in the 2022 revised curriculum. It examines the development of AI and available AI tools for music classes, and suggests a creative class instruction course plan. Music education can promote students’ aesthetic experience and creativity, and further research is needed to explore its diverse applications in the age of AI education.
인공지능 융합수업 : 챗GPT, AIVA, 구글을 활용한 미래 음악 교실
Artificial intelligence and music ecosystem
인공지능, 문학과 예술을 만나다
AI와 미술 교육
AI와 음악
AI 프롬프트와 음악 교육
공학으로 인문학 읽기 : 디지털 인문학 연구와 교육
Music education : navigating the future
AI와 피아노
AI와 피아노
인공지능 시대의 융합교육, 어떻게 실천할 것인가? : 교과성취와 미래역량을 아우르는 융합수업 디자인 실제
(2022 개정 교육과정을 적용한) 음악과 교수·학습 및 평가
AI와 음악의 변화
The AI music problem : why machine learning conflicts with musical creativity
삶 속에 들어온 생성형 AI 음악
Intelligent educational machines : methodologies and experiences
Teaching music through composition : a curriculum using technology
Synthesizers in the elementary music classroom : an integrated approach
Using technology to unlock musical creativity
AI x 창의성 : 미술·혁신·교육: 생성형 AI와 창의성의 융합, 미술교육의 새로운 장 =
음악교육연구
김민지, 박은비미래음악교육연구
박다해음악교육연구
윤관기음악교육공학
이보림, 신기호교육연구
양하영음악교육공학
방경난, 문현경음악교육연구
박균열, 최원일, 서현진음악교육공학
박은비, 양종모국제교류와 융합교육
박지현학습자중심교과교육연구
문현진, 승윤희International Journal of Human-Computer Interaction
Li P.p.,Wang B.음악교육공학
신지혜; 정주연상품학연구
신창섭Computers and Electrical Engineering
Wei J.,Marimuthu K.,Prathik A.TECHNOLOGIES
Yu, Xiaofei; Ma, Ning; Zheng, Lei; Wang, Licheng; Wang, Kai차세대융합기술학회논문지
박부경Music Educators Journal
Brian P. ShawTechnology, Knowledge and Learning
Uzumcu O.,Acilmis H.학습자중심교과교육연구
김일영; 김희라음악교육공학
이상준전선 / 학사
4차 산업혁명이라 불리는 인공지능시대를 맞아 음악대학에서는 학생들이 시대적 변화에 맞추어 음악적 역량 발전시킬 수 있는 학습의 장을 마련하고자, 세 영역의 교수(연주실기, 미학, 테크놀로지)가 공동으로 참여하는 수업을 개설하고자 한다. 본 수업은 빅데이터와 AI 기반의 디지털혁신이 전 산업 분야로 확산되는 변화의 시대에 창의적인 사고를 통해 세계적인 변화를 주도할 음악인재(창작, 연주, 이론) 양성을 목표로 한다. 주요 내용: (1) 빅데이터, 딥러닝, AI(인공지능)에 대한 이해를 높이고 이를 활용한 음악 분야의 콘텐츠에 대한 기초 지식과 전망을 제시한다. (2) 새로운 디지털 도구에 대한 이해를 통해 적용 가능한 음악 컨텐츠 개발을 모색하고 창의적 창작, 연주의 실제적 음악 활용을 목표로 한다. (3) AI 음악 창작과 연주에 나타나는 미학적 문제를 ‘포스트휴머니즘 미학’을 중심으로 다룬다. 기계가 인간을 모방하는 차원을 넘어, 창작과 연주의 주체로 등장하면서 촉발되는 쟁점과 AI 음악창작에 나타나는 감정과 창의성, 그리고 창작 주체의 문제를 검토할 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.교양 / 학사
본 수업은 음악작품들을 중심으로 음악에 대한 철학적 논의를 역사적·체계적 관점에서 다룬다. <철학적 시각에서 음악에 대한 어떠한 이론이 전개되었는가?>, <음악에는 어떤 철학적 의미가 내재되었는가?>의 주제를 중심으로 철학적 텍스트와 다양한 음악작품을 살펴볼 것이다. 이를 통해 음악에 대한 인문학적 이해의 폭을 넓히는 것이 이 수업의 목적이다.전선 / 대학원
미래 또는 현재 교육자로서 AI 및 첨단기술의 활용 역량을 갖추는 것은 궁극적으로 교실에서 활용하는 것을 목적으로 한다. 본 교과에서는 각 교과의 전문성을 바탕으로 기술을 활용하여 수업을 설계하는 활동을 한다. 기술과 교과의 융합 또는 교과 간의 융합을 바탕으로 창의적인 활동을 학습할 수 있는 수업 자료를 도출하고 발표하여 공유한다.전선 / 학사
본 교과목은 빅데이터와 인공지능의 예술적 가능성에 관심이 있는 수강생들을 위해 기술과 예술이 만나는 접점에서 제기될 수 있는 다양한 주제의 논의들을 소개한다. 오늘날의 예술은 빅데이터와 인공지능을 예술 창작을 위한 매체로 적극 활용하고 있을 뿐만 아니라 인공지능 자체도 기존의 문학작품, 회화 작품, 음악 작품과 유사한 것을 만들 수 있게 되었다. 그러한 사례들과 그들의 성취, 한계 등을 살펴볼 필요가 있다. 이는 예술적 논의이다. 그러한 사실로부터 출발하여, 근대 이래 합리적 이성의 대척점에서 인간의 감성 능력을 대변하는 것으로 간주되어 왔던 예술이 과연 인공지능에 의해서도 창작될 수 있는지를 예술의 개념과 예술철학의 논의와 연계하여 살펴본다. 이것이 예술 철학적 논의이다. 여기에는 ‘예술,’ ‘창의성,’ ‘상상’과 같은 개념들이 철학적으로 어떻게 이해되고 필요하다면 어떻게 재정의될 수 있는지, 그리고 궁극적으로 이 모든 것은 ‘인간’에 대한 어떤 성찰을 가져오는지에 대한 논의도 포함된다. 음악, 미술, 허구적 이야기 등 전통적인 장르뿐 아니라 새로운 매체로서의 게임과 가상현실도 다루면서 결국 예술이란 무엇이고 빅데이터 인공지능은 ‘예술’을 ‘창작’할 수 있는지를 생각해 보는 시간을 갖도록 한다.전선 / 대학원
이 과정은 다양한 테크놀로지를 활용하여 음악 수업 및 커리큘럼에 창의적으로 적용하기 위한 수업입니다. 학생들은 이론과 실습을 통해 현대사회가 요구하는 다양한 테크놀로지를 사용하고, 이를 교육현장에서 적용할 수 있는 교수·학습 방법을 연구합니다. 또한 이러한 테크놀로지를 활용하여 학생들의 음악적 창의성을 개발하고 초연결 시대를 대비한 디지털 리터러시 역량을 기를 수 있습니다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 미술교육의 현장과 연구영역에서 새로운 테크놀로지와 디지털 혁신이 융합될 수 있는지를 탐구한다. 또한 본 교과목은 미술교육현장을 위한 다양한 테크놀로지의 사용을 소개하고 학생들이 그것들을 비평적으로 분석하도록 한다. 학습자는 VR/AR/MR, 그리고 기계학습/알고리즘/AI와 같은 디지털 도구들의 미술교육적 함의를 탐구할 것이다. 또한 문헌연구의 형식의 연구논문을 작성하도록 한다.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
인공지능 기술이 빠르게 진화하고 우리 사회에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 따라서, 기존의 인공지능 관련 과목에서는 다루기 힘든 최신 주제에 관하여 특강 형태의 강의를 개설함으로써 인공지능 연구 및 사회적 영향력에 관한 최진 연구 경향을 파악할 수 있는 수업을 제공하고자 한다. 이 교과목에서는 기계학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스, 컴퓨터 통신, 컴퓨터 시스템 등과 같은 컴퓨터 과학 분야뿐만 아니라, 공학, 자연과학, 사회과학 등과 같은 다양한 분야를 다루는 수업을 개설할 수 있다.전선 / 학사
이 교과목은 다양한 학습 데이터를 분석하여 학습자의 흥미와 필요를 고려한 맞춤형 학습을 설계하는 방법을 소개한다. 인공지능을 활용하여 학습활동을 자동으로 분석하고 학습결과를 예측하며, 그 결과를 바탕으로 교수자와 인공지능이 적응적으로 학습을 지원하는 방안을 탐색한다. 학습 상황과 학습자의 특성에 따라 최적의 학습경험을 어떻게 설계하고 지원할 수 있는지 논의한다. 그리고 디지털 테크놀로지를 활용하여 공교육에서 학습 데이터를 수집, 분석, 활용하는 과정에서 발생하는 사회적 문제를 비판적으로 검토하고 창의적인 해결방안을 모색한다.전선 / 대학원
음악교육 연구의 다양한 주제 및 연구 방법을 조사하고 토론한다. 자신의 논문 주제를 구체적으로 선정하고 탐구하는 방법을 성찰하는 동시에 음악교육 연구의 전체적인 동향과 다양한 이론들이 현장에 적용되는 방식들을 조망한다.전선 / 대학원
작곡, 연주를 포함한 상호 간 협업을 통해 새로운 공연을 직접 제작하는 것을 목표로 하는 교과목이다. 음악대학의 대표적 뉴뮤직 프로덕션이 만들어지는 플랫폼으로 현대음악시리즈 스튜디오 2021과 연계되어 진행된다.전선 / 학사
본 수업은 학습자의 창의성과 재능계발 및 교육에 관한 것으로 창의성에 대한 정의와 개념 및 심리학적 모형에 대한 리뷰를 통해서 관련 요인들을 이해하고 이를 교육적 맥락에서 어떻게 발전시키고 활용할 수 있는지 탐색해보도록 고안되었다. 수업은 창의성을 교육심리학적 관점에서 어떻게 개념화시키고 설명할 수 있는지 배우고, 학교를 비롯한 다양한 교육환경에서 창의성과 창의적인 학생들을 발견, 계발 및 교육시킬 수 있는 방안들을 구체적으로 살펴보는데 목적을 두고 있다. 본 수업을 통해서 학생들은 창의성과 재능계발교육에 대한 개념적 이해, 이론적 모형 리뷰, 진단 및 평가, 계발 전략과 교육 방안 등을 배우고 관련 주제들을 창의적이고 비판적으로 논의해보는 기회를 가질 것이다.교양 / 학사
인공지능 시대에 창의성은 무엇인가? 수업은 3개의 유닛(보다 듣다, 이야기하다, 만든다)을 5회 반복한다. 보다 듣다에서는 최근의 문화에술을 직접 경험하게 한다. 이야기한다에서는 인간 창의성에 대한 근본적 고민을 토론한다. 관련 논의들을 읽고 전문가와 작가를 초청하여 이야기를 듣는다. 만든다에서는 학생들은 팀을 구성하여 첨단 생성형 도구를 사용하여 직접 창작물을 제작해 본다. 이를 통해 새로운 시대의 미적 감성은 무엇이고 인간 창의성은 무엇인지 고민해 본다.전선 / 대학원
인공지능 전공자에게 필요한 창의성 계발 및 연구 방법 학습을 위하여 학생들 본인이 설계한 인공지능 응용 프로젝트를 지도 교수 및 공동 지도 교수의 승인을 얻어 한 학기 동안 수행한다. 이 과목은 학생들이 인공지능과 관련된 프로젝트를 자율적 및 주도적으로 수행함으로써, 해당 분야의 최신 연구 동향을 습득하고 전체 연구 과정에 대한 경험을 쌓아 독립적인 연구자로 성장할 수 있는 능력 배양함과 동시에 실제 응용에 사용할 수 있는 실용적 시스템 개발을 목표로 한다.교양 / 학사
최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 인공지능은 전 학문 분야에서 핵심적인 학습 및 연구 대상이 되고 있다. 동시에 국제사회는 물론 우리 사회의 여기저기에서 인공지능과 관련된 사회문제들이 발생하고 있으며, 미래에 인공지능이 가져올 폐해를 두려워하는 목소리들이 크다. 이제는 인공지능의 개발과 더불어 인공지능이 인류와 공존할 수 있는 구체적인 대안이 시급한 시기가 다가왔다. 이에 따라 인공지능의 본질을 이해하고, 인간의 인지능력과 통합하여 분석할 수 있는 능력은 필수적인 역량 중 하나가 되었다. 이 교과목은 인간과 인공지능의 인지능력을 통합적으로 이해하고, 그 관계를 융합적으로 탐구하는 학습경험을 제공하는 데 목적이 있다. 본 교과목은 수동적인 지식 습득을 넘어서, 학습자가 문제를 스스로 발견하고 해결 방안을 모색하는 자기 주도적 학습 과정에 중점을 두고 있다. ‘기초 학습’과 ‘프로젝트 기반 탐구활동’으로 구성된 수업에서 수강생들은 주제토론, 방법론 실습, 연구주제 탐색, 연구설계, 연구수행, 연구결과 발표 등 다양한 수업 및 학습활동에 참여하면서 창의적인 사고를 개발하고 집단적 사고를 통해 보편적인 해답을 찾아가는 새로운 학습과정을 경험하게 될 것이다. 이러한 과정을 통해 인간인지와 인공지능의 본질을 이해하고 이를 융합적으로 발전시킬 수 있는 기본 역량을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.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.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 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.