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심민희, 목지원, 장칼리혜진, 성지희, 최석주, 오수영, 노정래, 김종화
2016 / Obstetrics & Gynecology Science
지은상, 김유미, 고영준, 백성수
2020 / Journal of exercise rehabilitation
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본 연구는 대학 교수자들의 증강현실(AR) 기반 교육에 대한 인식을 혼합연구 방법을 통해 분석하였다. 연구 결과, 효과적인 AR 교육 운영을 위해 기자재 및 수업환경 마련, 교육적 지원이 필요하며, 학습 경험 제한, 기술적 오류, 수업 설계 어려움 등의 문제점이 인식되었다. 향후 AR 기반 교육의 최적화를 위한 교수학습 모형 개발 및 대학 차원의 교수자 지원 프로그램 개발이 필요하다.
Designing, deploying, and evaluating virtual and augmented reality in education
인공지능 활용교육 : 교사 연구자들이 들려주는 연구와 실천 기반
Augmented reality in educational settings
Assessment in online and blended learning environments
New perspectives on virtual and augmented reality : finding new ways to teach in a transformed learning environment
Augmented Reality in Education : A New Technology for Teaching and Learning
Electronic collaborators : learner-centered technologies for literacy, apprenticeship, and discourse
Learning in a Digital World : Perspective on Interactive Technologies for Formal and Informal Education
Creative AI tools and ethical implications in teaching and learning
Optimizing instructional design methods in higher education
Solutions and innovations in Web-based technologies for augmented learning: improved platforms, tools, and applications
Educational technology and resources for synchronous learning in higher education
Artificial intelligence applications in distance education
Emerging tools and applications of virtual reality in education
A handbook for authentic learning in higher education : transformational learning through real world experiences
교육심리학 : 학습과 교수
E-Learning Methodologies : Fundamentals, Technologies and Applications.
학습과학이 알려주는 26가지 학습 방법
Edutech enabled teaching : challenges and opportunities
대한민국 미래 교육 트렌드 : 36명의 현장 교육전문가들이 제시하는 미래 교육의 전망과 해법
Ergonomics
Kim J; Wang K; Miller J; Dorneich MC; Winer E; Brown L; Caldwell BEducation Sciences
Tzima S.,Styliaras G.,Bassounas A.ELECTRONICS
Algerafi, Mohammed A. M.; Zhou, Yueliang; Oubibi, Mohamed; Wijaya, Tommy TanuJournal of Education for Teaching: International Research and Pedagogy
Yang, Shuxia; Mei, BingSMART LEARNING ENVIRONMENTS
Koumpouros, YiannisIEEE Access
Zulfiqar F.,Raza R.,Khan M.O.,Arif M.,Alvi A.,Alam T.Future Internet
Perifanou M.,Economides A.A.,Nikou S.A.The Institute of Educational Research Chonnam National University
Sanghoon Park; Melissa Holt; Jeeheon Ryu교육연구
박상훈, Holt, 류지헌만화애니메이션연구
이기호Journal of Computer Assisted Learning
Harnal S.,Sharma G.,Anupriya ,Mishra A.M.,Bagga D.,Saini N.,Goley P.K.,Anupam K.Education Sciences
Södervik I.,Katajavuori N.,Kapp K.,Laurén P.,Aejmelaeus M.,Sivén M.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
T. Palaoag; A. EliveraEducation Sciences
Mena J.,Estrada-Molina O.,Pérez-Calvo E.Education and Information Technologies
Kumar A.,Mantri A.,Singh G.,Kaur D.P.특수교육재활과학연구
송미정Virtual Reality
Garzón J.,Pavón J.,Baldiris S.Journal of Science Education and Technology
Patricia D. Simon; Yuchun Zhong; Isaiah C. Dela Cruz; Luke K. FryerHuman Behavior and Emerging Technologies
Arici F.,Yilmaz R.M.,Yilmaz M.Education and Information Technologies
Michael Schwaiger; Mitja Krajnčan; Matej Vukovič; Matija Jenko; Daniel Doz전선 / 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
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.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
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.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.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
최근 오감을 이용하는 것을 전제로 하여 AI 기술이 적용된 스마트 스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하기 위해서는 개별 과목과 콘텐츠를 기기와 기술에 맞게 재설계하는 것이 필요하게 된다. 이를 위하여 개별 과목의 교육 콘텐츠를 분류하는 기준을 정의하고 여러 콘텐츠를 디지털화하는 방법을 고안해야 할 것이다. 본 과목은 특히 인문 사회 과목의 전공자들이 각각 담당하는 과목과 내용에 맞는 교수 방법론과 콘텐츠 설계 방법을 정의하도록 지도하며 이를 바탕으로 일반적인 교육 콘텐츠 설계 방법을 도출해 내는 것을 목적으로 한다.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.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
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 / 대학원
본 강좌는 인터넷 기술을 기반으로 이루어지는 이러닝(e-Learning) 프로그램, 과정, 혹은 학습 환경을 설계하기 위한 다양한 원리, 아이디어, 모형, 이론을 검토한다. 컴퓨터 및 인터넷을 활용하는 교육 프로그램 개발에 대한 기초적인 이해와 경험을 선수학습으로 요구한다. 본 강좌에서는 중급 이상의 기술을 적용하여 실제 프로젝트의 개발을 경험하게 된다. 또한 이러닝 설계에 관한 최근의 연구 결과에 대한 비판적 분석과 이해를 지향한다.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.전선 / 대학원
교육연구는 다양한 세부영역을 포함하고, 이에 따라 다양한 연구방법론이 적용되고 있다. 이 강의의 전제는 연구방법론과 연구자의 인식론이 서로 밀접한 관련을 맺고 있다는 것이다. 연구자의 인식론적 관점에 따라 다른 연구방법론을 채택하기도 하고, 반대로, 채택한 방법론에 따라 교육연구에 대한 연구자의 관점이 달라지기도 한다. 이 강의는 양적연구, 질적연구, 철학적 방법론을 각각 전공한 세 명의 강사가 협업하는 팀티칭으로 진행된다. 이 강의를 통해 학생들은 자신이 의존하고 있는 방법론의 고유한 인식론적 특징을 다른 방법론과의 관계 속에서 이해함으로써 그것의 가능성과 한계를 보다 명확히 이해하게 될 것이다. 이 강의는 교육연구에서 활용되는 연구방법론에 대한 보다 종합적이면서도 균형 잡힌 시각을 길러줄 뿐 아니라, 다른 방법론에 대해 개방적인 태도를 갖게 함으로써 교육연구에 있어서 새로운 방법론적 시도를 가능하게 할 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 한국어, 영어, 프랑스어, 독일어 등의 언어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 AI를 활용하여 언어를 가르치는 방법을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기본적으로 최근 AI 기술이 적용된 스마트스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하여 읽기, 듣기, 말하기, 쓰기 등의 언어 학습을 효과적으로 수행하는 방법을 탐구하는 내용을 포함한다. 이를 위하여 개별 언어 능력에 적절한 기술과 디바이스를 매칭시키는 방안을 제시하고 기존의 교육 컨텐츠를 이에 맞게 설계하는 방법을 제안한다. 또한, 각 학습 과정에서 학습자 개인에 따라 맞춤형으로 학습할 수 있는 방안을 포함한다.전선 / 학사
본 강좌는 가상현실·증강현실에 대한 주요 이론을 습득하고, 다양한 활용 사례들을 배우며, 실제 실습을 통해 VR/AR 환경을 구축할 수 있도록 한다. VR/AR에 대한 기본적인 지식 습득을 위해 딥러닝을 포함한 캐릭터 애니메이션 개론, 메타버스, 휴먼 팩터, 컴퓨터 그래픽스 이론, 가상현실 관련 소프트웨어 프로그램 실습, 3D 기반 모션캡쳐 등을 다룬다. 강의는 거꾸로 교육(Flipped learning) 방식으로 이루어지며, 3D 제작 플랫폼에 내장된 캐릭터 애니메이션 기본 모듈을 활용한 실습뿐 아니라 실제 VR/AR 기기를 활용한 프로젝트 위주로 진행된다. VR/AR 프로젝트를 바탕으로 과제를 부여하며 수강생은 분야별 모듈을 선택하여 참여하도록 한다. 프로젝트를 주도하고 이에 따른 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 한다.전선 / 대학원
교육에 관련된 각종 연구 문제를 경험과학적 시각과 방법으로 접근하는 방법을 종합적으로 논의한다. 경험과학적 연구의 논리, 연구 문제의 구성, 연구 도구의 개발, 연구의 설계 뿐 아니라 연구 목적에 맞게 분석하는 각종 분석방법 등도 함께 논의한다.공통 / 대학원
본 강좌는 대학의 강의를 기획, 설계, 개발, 운영, 평가하는 전체 과정을 안내하여 줄 수 있는 철학, 원리, 모형, 방법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 본 강좌를 통하여 대학원 수강생들은 대학 교육의 기본 원리를 이해하게 된다. 강좌의 설계를 위한 주요 원리들 획득하여 효과적인 대학 교육을 운영할 수 있게 된다. 수강생들은 사회 변화와 학습자 요구를 적절하게 반영한 강좌 개발의 필요성을 인식하게 되며, 최적의 에듀테크를 활용하여 학습자의 학습 과정을 지원하여 줄 수 있는 역량을 획득하게 된다. 미래 대학교육에 참여할 예비교수자로서의 박사과정 학생, 강의조교로 활동하는 대학원생 등 교육능력을 함양하고자 하는 대학원생의 수강을 권장한다.교직 / 대학원
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.전선 / 대학원
학습환경 설계에 영향을 미치는 제반 학습자의 특성에 관한 연구 결과를 검토한다. 최근의 학습자 특성 분석 결과에 주목하면서 이런 부분이 어떻게 일반 교실 수업을 비롯한 이러닝 환경에서 반영될 수 있는가를 이론적, 실제적인 수준에서 다룬다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화 된 본 강의는 기초 강의로 R을 접해보지 못한 학생들을 대상으로 R의 기본 문법과 구조를 학습할 수 있는 기회를 제공한다.