최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 빅데이터 분석을 통해 최근 10년간 대학 핵심역량 관련 언론사 기사와 연구 논문의 동향을 분석하였다. 언론사 기사 수는 2014년과 2020년 후반기에 급증했으며, 관련 키워드는 교육과정, 특성화, 경쟁력 등이었다. 연구 논문 키워드 네트워크 분석 결과, 대학, 역량, 핵심역량 등이 중심적인 역할을 수행하는 것으로 나타났다.
키워드, 공기어, 그리고 네트워크 : 신문 빅데이터가 보여주는 것 =
How college affects students.
Relational pedagogies : connections and mattering in higher education
Studies in the acquisition of anaphora
Digitale Medien in Deutsch als Fremd- und Zweitsprache
Integrating information literacy into the higher education curriculum : practical models for transformation
청소년의 미디어 이용과 21세기 핵심역량
융합의 시대 : 대학 교양교육의 현장과 과제
Nursing research : methods and critical appraisal for evidence-based practice
국어교육을 위한 연계성의 이론과 실제
교과별 핵심 개념에 대한 학생의 이해 특성 분석과 교수학습 전략 탐색
How technology is changing institutional research
Making the grade : the academic side of college life
The knowledge web : learning and collaborating on the net
The Fluency Construct : Curriculum-Based Measurement Concepts and Applications
Global university rankings and the mediatization of higher education
Fundamentals for the academic liaison
Higher education in the digital age
Academic writing and reader engagement : contrasting questions in English, French, and Spanish corpora
학습자중심교과교육연구
이옥진융합교육연구
김승옥, 조은영학습장애연구
이예다나배달말
유인선교육정보미디어연구
이은정, 이은택열린교육연구
장지현한국콘텐츠학회 논문지
방미현; 이영민리터러시 연구
전대일학습자중심교과교육연구
한희진교육문화연구
이아름, 연석정학습자중심교과교육연구
이건우, 최승연지역과 커뮤니케이션
최재서; 정유미; 김정환학습자중심교과교육연구
이은택; 차정민직업교육연구
김은지, 황영아, 송영수실천공학교육논문지
김성국, 오창헌数字通信世界 / Digital communication World
陈墨; CHEN Mo교육과학연구
김성경; 최윤정Scientometrics
Lathabai H.H.,Nandy A.,Singh V.K.교육연구논총
배천웅, 남혜선직업교육연구
박지영; 장명희; 곽미선; 장은지교양 / 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.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.전선 / 대학원
기본적인 교육과정에서 습득된 개념을 바탕으로 실제 학생들의 논문 연구에 필요한 연구 방법론 습득에 초점을 둔다. 따라서, 최근에 이슈가 되고 있는 주제에 대한 다양한 연구 방법론을 제시하여 실질적인 연구 능력 향상을 기한다.전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.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.전필 / 학사
본 강좌는 커뮤니케이션 과학의 기초가 되는 데이터 분석 방법을 소개하고 이를 통해 학생들의 데이터 리터러시를 함양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 과학적 설명과 예측의 기본 원리를 이해하고, 데이터 분석 방법을 PPDAC 문제 해결 과정(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion)의 틀 내에서 학습하게 될 것이다. 이 수업을 통해 학생들은 설득, 확산, 여론, 대인관계, 공공 캠페인 등 다양한 커뮤니케이션 현상을 데이터를 바탕으로 설명하고 예측할 수 있게 될 것이다.전필 / 학사
첨단융합학부 신입생들의 전공탐색을 위한 공통필수과목으로서, 차세대지능형반도체, 융합데이터과학, 지속가능기술, 디지털헬스케어, 혁신신약 등 첨단융합학부의 다양한 전공 분야를 소개한다. 각 분야에서 개발되고 있는 첨단융합기술의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하고, 각 분야에서 활약하고 있는 리더 특강을 통해 학생들이 졸업 후의 미래를 구체적으로 살펴볼 수 있도록 지도한다. 또한 융합의 의미와 필요성을 소개하고, 기술창업/연구/정책리더십 등 첨단융합전공의 미래 진로를 소개한다. 특히, 기업가 정신 및 도전의식(기술창업), 첨단융합 연구 기초(창의연구), 첨단융합기술의 사회적 가치(정책리더십) 등 각 교과인증과정으로 진출하는 데 필요한 핵심적 가치에 대해 교육한다.전선 / 대학원
속칭 ‘디지털 네이티브’들의 성향이나 행동방식의 차이 들이 강조되면서 한 편으로는 이것이 세대 차이를 만들어내는 부정적이 측면이 한 편으로는 이들의 이타적이고 관계적인 행동들이 부각되면서 희망적 측면이 부각되기도 한다. 이들을 이해한다는 것은 이들이 어떻게 길러지는지를 이해하는 것이고 더 넓게는 성장기 (Childhood) 개념이 미디어화하면서 어떻게 변화하고 있는가에 대한 고찰을 요구한다. 이 세미나 수업은 크게 가족 커뮤니케이션, 미디어와 사회화, 정체성 형성과 네트워크 커뮤니케이션, 디지털 미디어와 학습, 디지털 리터러시 개념과 효과 등의 주제를 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 외국어로서의 한국어교육의 교육과정과 관련된 여러 요인들과 각 요인들의 상호작용, 그리고 한국어교육과정 개발과 운영 등에 대하여 심도 있는 탐구를 진행하게 된다. 특히 한국어 교육내용의 선정과 위계화, 내용 체계의 조직 의 원리 등을 언어 요인, 문화 요인과 결부시켜 집중적으로 논구하게 된다.논문 / 대학원
이 과목에서는 비정규적인 강의와 함께 연구를 수행하는데 있어 필요한 기법을 익히기 위한 몇 개의 토론 분과가 만들어질 것이다. 강독은 이론과 실증연구에 있어 대표적인 논문들뿐만 아니라, 연구방법론에 관한 논문들도 포함한다. 학생들은 강독 논문들을 평가하는 숙제와 함께 자신의 관심분야 연구를 위한 기말논문을 제출하여야 한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 산업인력개발과 관련된 여러가지 상황에서 얻어진 자료들의 의미를 파악하기 위해 집중경향, 변산도, 상관관계 및 변량분석등의 통계방법을 이해하고, 이를 관련 연구에 활용할 수 있는 능력과 통계 패키지를 실제로 사용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 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 / 대학원
인적자원의 효과적인 관리와 개발을 통하여 조직의 목표를 효과적으로 달성할 수 있을 뿐 아니라, 나아가 인적자원을 기반으로 한 경영전략의 수립 및 달성이 가능하다는 점에서 인사관리는 기업경영에 있어서 매우 중요한 분야라고 할 수 있다. 본 과목에서는 종래의 인사직능 위주의 인사관리에서 벗어나 인사관리 및 인적자원의 전략적 중요성에 기반한 인사관리를 다루고자 한다. 특히 기업 인사관리의 새로운 추세와 형성요인에 관한 이해를 하고 우리나라 기업 인사관리의 방향에 관한 평가와 전망, 그리고 새로운 제안을 시도한다.전선 / 대학원
경험적 연구를 수행할 수 있는 자료 분석능력을 함양하고 나아가 필요한 통계기법을 습득할 능력을 키우기 위해 커뮤니케이션 연구영역에서 가장 많이 쓰이는 중/고급 통계분석방법을 이해하고 주요통계기법의 활용방법을 익힌 다음, 실제 자료분석을 통해 확인한다.전선 / 학사
본 교과목은 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 현상과 관련된 다양한 이론과 연구를 검토하고, 이를 기반으로 수강생들이 주체적으로 연구문제를 도출, 실증적으로 검증하는 기회를 제공하는 것을 목표로 한다. 이 때 사람들이 테크놀로지의 발달로 등장한 새로운 형태의 인간 커뮤니케이션 방식을 어떻게 이용하며, 다양한 매체의 속성에 따라 커뮤니케이션의 제반 과정 및 결과는 어떻게 달라지는가를 집중적으로 살펴볼 것이다. 구체적으로 온라인 상의 자아 정체성, 인터넷 커뮤니케이션을 통한 인간 관계의 형성과 유지, 사회적 네트워크 사이트, 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 환경에서의 집단 압력, 컴퓨터 네트워크를 통한 협업 등과 관련된 주제들을 다루게 될 것이다.논문 / 대학원
본 과정은 석사 및 박사 학위 과정에 있는 학생들의 논문 주제를 상의하여 결정하는 것을 목표로 한다. 상세 지도 사항으로서 주간 또는 월간 단위로 연구 및 실험 진행 상황을 점검 및 논의하고 추후 진행 방향을 지도한다.전필 / 학사
이 교과목은 인간의 전인적 성장을 이해하기 위한 통합적 관점을 탐구한다. 신체적, 언어적, 정서적, 사회적, 심미적, 도덕적, 인지적 역량 등 다양한 발달 영역이 개인의 성장 과정에서 어떤 역할을 하며 서로 어떻게 상호작용하는지를 살펴본다. 이를 위해 각 분야의 전문가들이 인간 발달의 핵심 역량과 각 역량들이 민주사회 구성원으로서의 건강하고 균형 잡힌 성장을 어떻게 이끄는지 소개한다. 학생들은 다양한 사례와 활동을 통해 인간 발달의 다차원적 특성을 이해하고, 자신과 타인의 성장을 성찰하며, 교육이 지향하는 전인적 인간 형성의 의미를 다양한 관점에서 탐구하고 구체적인 삶의 경험이나 교육적 상황에 적용해 본다.공통 / 대학원
인문학 연구를 위해 관련 데이터를 처리하는 능력을 기른다. 데이터 구축, 탐색적 데이터 분석, 추론적 데이터 분석 등의 방법론을 두루 다루며, 이러한 방법론을 실제 인문 데이터에 적용하는 데 초점을 맞춘다.교양 / 학사
다양한 전공의 학생들에게 컴퓨터를 이용한 문제해결 방식을 익힐 수 있는 강의를 제공한다. 이를 통해 컴퓨터를 창의적으로 활용하는 방법과 컴퓨터프로그래밍을 각자 자신의 전공에 효과적으로 이용할 수 있는 가능성을 이해하도록 한다. 이 과목은 12가지 계산적 사고의 개념(데이터 정리하기, 속내용 감추기, 조립식으로 생각하기, 계층쌍기로 생각하기, 끼리끼리 포장하기, 반복으로 생각하기, 재귀적으로 생각하기, 순서로 생각하기, 상태나 값으로 생각하기, 틀을 짜서 재사용하기, 실행비용 생각하기, 올바른지 확인하기)과 7가지 데이터 사고의 개념(무작위, 확률, 두루 살펴보기, 비교탐색해서 예측하기, 경향파악해서 예측하기, 원인헤아리기, 분류하기)을 이해하고 실습을 통해 직접 경험할 기회를 제공한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.