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퍼즐을 이용한 창의성 교육 =
퍼즐로 배우는 알고리즘 : with 파이썬 : 21가지 퍼즐을 풀면서 배우는 알고리즘과 프로그래밍의 원리
(잠자는 코딩 브레인을 깨우는) 알고리즘 퍼즐69 : 수학적 사고로 구현하는 프로그래밍의 즐거움
(두뇌보완계획 S) 논리 퍼즐 : smart solutions
Games and simulations in online learning : research and development frameworks
마인드스톰 : 어린이, 컴퓨터, 배움 그리고 강력한 아이디어
게임기반 학습
퍼즐로 이해하는 알고리즘 : 예제를 통해 문제를 풀고, 만들고, 해결하며 배우는 생각하는 힘
Building experiments in PsychoPy
전략퍼즐
Level up your classroom : the quest to gamify your lessons and engage your students /
게이미피케이션, 교육에 게임을 더하다 : 학습 전문가를 위한 게임화 전략
알고리즘 트레이닝 : 프로그래밍 대회 입문 가이드
교육, AI로 그리다 : 선생님이 묻고 선생님이 답하다
Artificial intelligence
(사고력을 키워주는) 논리 퍼즐
게임을 활용한 어린이 영어 수업
Artificial intelligence : structures and strategies for complex problem solving
학습자중심교과교육연구
박주연, 류은진TechTrends
Joshi, A.; Glaser, N.; Shahriar Tokey, S.; Kao, D.한국컴퓨터정보학회논문지
최정원; 이영준Wireless Personal Communications
Choi, J.; Lee, Y.; Lee, E.ACM Transactions on Computing Education
Isayama, D.; Ishiyama, M.; Relator, R.; Yamazaki, K.Research and Practice in Technology Enhanced Learning
Bender J.,Zhao B.,Dziena A.,Kaiser G.中国信息技术教育 / China Information Technology Education
刘灵컴퓨터교육학회 논문지
오정철; 김재형; 김종훈Informatics in Education
KARAKASIS C.,XINOGALOS S.수산해양교육연구
김은길, 김종훈, 현동림한국인터넷방송통신학회 논문지
최용범; 박성준초등수학교육
홍갑주中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
李树海정보교육학회논문지
한병래, 구정모, 송태옥中国信息技术教育 / China Information Technology Education
赵剑晓창의정보문화연구
김판수창의정보문화연구
장재득, 주길홍PROCEEDINGS OF THE TWENTY-SECOND AUSTRALASIAN COMPUTING EDUCATION CONFERENCE, ACE'20
Du, Yuemeng; Luxton-Reilly, Andrew; Denny, Paul수산해양교육연구
김은길, 김종훈, 김승완, 현동림, 김종진컴퓨터교육학회 논문지
최정원; 이영준전선 / 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.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.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.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.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
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.전필 / 학사
다양한 알고리즘 개발 방법과 알고리즘 분석 기법을 배운다. 귀납적, 재귀적 사고방식을 배우고 이를 통해 문제를 접근하고 해결해나가는 방법을 배운다.전필 / 학사
인턴 참여기업에서 실제 AI 응용 문제를 정의하고 이를 해결하는 프로젝트를 수행한다. 선택적으로 기업체 인턴을 대신해서 AI 이론 심화 연구 또는 응용 연구를 위해 대학 연구실 내 인턴을 통한 프로젝트를 수행할 수 있다. 기간은 해당 학기 또는 해당 학기 이전의 방학을 이용할 수 있다. 기업체/연구실/학생 수요조사를 통해 인턴 참여기업/연구실을 선정하고, 기업체/연구실-학생 간 미팅으로 인턴 프로젝트를 결정한다. 학기 초/중/말에 인턴 계획서/진행 및 결과 보고서를 제출한다. 학기말 연합전공 워크숍을 통해 인턴수행결과를 발표한다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.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 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.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
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
본 강의는 기초 과학, 인문학, 공학의 핵심 개념을 융합하여 인간의 마음과 기계 간 양방향 상호작용에 대한 새로운 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다. 뇌와 인지 과학의 기본 개념을 바탕으로 인간의 마음이 생물학적 적응으로서 효율적인 정보 처리를 위해 어떻게 진화했는지, 다양한 방법과 기술을 통해 신경계의 활동을 어떻게 측정, 모델링, 조작할 수 있는지를 학습한다. 이러한 신경과학적 틀을 바탕으로 인공지능의 기본 개념을 소개하며, 기계가 뇌를 모방하고 상호작용할 수 있도록 설계되는 원리를 탐구한다. 강의, 토론, 실습 시연의 활동을 통해 뇌와 인지 과학, 인간-컴퓨터 상호작용, 뇌-기계 인터페이스 분야의 핵심 개념을 통합적으로 다룬다. 이를 통해 학생들이 뇌-인지 기능과 적응적 행동의 생물학적 기전을 이해하고, 뇌 신호를 다루는 방법론과 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 가능성과 제약에 대한 폭넓은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
이 강좌는 교수 및 학습을 개선하기 위한 학습과학의 다양한 연구주제와 이론을 탐구한다. 학습에 대한 인지적, 정의적, 사회문화적 접근을 비판적으로 검토하고 첨단 테크놀로지를 활용하여 교수 및 학습을 향상시키기는 방안에 대해 논의한다. 설계기반 연구방법을 적용한 학습과학 연구를 체계적으로 검토하고 해당 연구방법을 적용하여 연구 계획서를 작성한다.전필 / 학사
이 교과목은 학습과학을 시작하는 학생들을 위해 학습과학의 다양한 연구주제와 이론을 소개한다. 교육학, 교과교육학, 심리학, 뇌과학, 컴퓨터과학 등의 다양한 분야에서 이루어지고 있는 학습에 대한 연구를 서로 비교하고 비판적으로 검토한다. 이를 통해 학습을 다양한 관점에서 통합적으로 이해하고 교육 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 기반을 마련한다. 그리고 학습과학 분야의 진로탐색을 지원하기 위해 다양하고 실제적인 학습경험을 제공한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 학사
학생들에게 게임이론의 기초적인 도구를 갖춰주는 데 그 목적이 있다. 본 과목은 현대 미시경제학이 다루는 전략적 행동에 관한 기본 모형과 전통적인 가격이론으로는 설명하기 힘든 시장들에 관한 분석 방법을 제공한다. 불확실성하의 선택, 전략적 행동하의 선택 그리고 불완전정보하의 선택에 이르는 개인의 선택 문제를 다루며, 과점시장과 보험시장, 경매를 비롯한 다른 응용범위에 이르기까지 이론을 적용한다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 대학원
실제적인 문제를 해결하는 인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, 각 교과의 전문성이 있는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 수업을 설계하는 역량이 요구된다. 이 강의의 목적은 첫째, 각 교과의 전문성을 가진 교사들이 인공지능 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 실제적인 문제를 해결하는 교과별 인공지능 연계 프로젝트를 하는 것이다. 둘째는 교과교육 교사들이 서로 협업하여 문제 해결 중심의 교과별 인공지능 연계 수업을 설계하는 것이다. 이 교과목을 통해 AI융합전공 수강생들은 인공지능을 실제적인 문제해결에 쓰는 경험과 융합 수업 설계능력, 그리고 협업 역량이 증진될 것이다.