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김은경, 주세영
2018 / Journal of Nutrition and Health
여민주; 김용표; 정창훈
2022 / 한국대기환경학회지
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본 연구는 적응형 온라인 학습 환경에서 학습자 특성 및 AI 튜터 추천 문항 학습 활동이 학업 성취도에 미치는 영향을 탐색합니다. 분석 결과, 사전 지식, 중간 평가, 정답 확인, 오답 수정, 만족도는 학업 성취도에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 학습 시간은 부정적인 영향을 미쳤습니다. 이는 AI 튜터와의 상호작용 지표인 추천 문항 학습 활동이 적응형 온라인 학습 환경에서 학업 성취도를 높이는 데 중요하다는 것을 시사합니다.
Informatics and nursing : opportunities and challenges
Smart learning environments
Assessment in online and blended learning environments
ARCS를 적용한 e-learning 교육시스템 =
Psychology in teaching,learning and growth
Educational data mining : applications and trends
Artificial intelligence in higher education : a practical approach
Tutoring and Intelligent Tutoring Systems
Learning online : the student experience
Learning analytics
Motivation and learning strategies for college success : a focus on self-regulated learning
Transforming digital learning and assessment : a guide to available and emerging practices and building institutional consensus
Culturally and socially responsible assessment : theory, research, and practice
Sharpening academic advising strategies : evaluation and assessment
Addressing Global Challenges and Quality Education : 15th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2020, Heidelberg, Germany, September 14–18, 2020, Proceedings
Learning Analytics: Fundaments, Applications, and Trends : A View of the Current State of the Art to Enhance e-Learning
Activity learning : discovering, recognizing, and predicting human behavior from sensor data
Intelligent tutoring systems : 16th International Conference, ITS 2020, Athens, Greece, June 8–12, 2020, Proceedings
AI와 영어 교육
Intelligent tutoring systems : 15th International Conference, ITS 2019, Kingston, Jamaica, June 3-7, 2019, Proceedings
International Journal of Emerging Technologies in Learning
Sokout H.,Usagawa T.,Mukhtar S.Journal of Computing in Higher Education
Karaoglan Yilmaz F.G.Education and Information Technologies
Balti R.,Hedhili A.,Chaari W.L.,Abed M.BMC Medical Education
Ganesh K.,Rashid N.A.,Hasnaoui R.E.,Assiri R.,Cordero M.A.W.International Journal of Educational Technology in Higher Education
Ouyang F.,Wu M.,Zheng L.,Zhang L.,Jiao P.Sustainability (Switzerland)
Burgos D.International Journal of Emerging Technologies in Learning
Sahni J.교육정보미디어연구
이성혜; 박혜진; 성은모IEEE Intelligent Systems
Song X.,Li J.,Sun S.,Yin H.,Dawson P.,Doss R.R.M.비즈니스융복합연구
김향미, 전광호APPLIED SCIENCES-BASEL
Namoun, Abdallah; Alshanqiti, Abdullah교육정보미디어연구
진명화, 김혜준, 임지영, 임규연한국콘텐츠학회 논문지
권연하, 손진영, 이지은, 임걸현장수업연구
서진선, 이재경Journal of Computers in Education
Raj N.S.,Renumol V.G.디지털콘텐츠학회논문지
정영란Information Discovery and Delivery
Du X.,Yang J.,Shelton B.,Hung J.L.Artificial Intelligence Review
Jiao P.,Ouyang F.,Zhang Q.,Alavi A.H.Social Network Analysis and Mining
Sridharan T.B.,Akilashri P.S.S.교육공학연구
전은화, 한재훈전선 / 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
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 / 학사
AI는 인간의 의사결정 방식과 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이에 따라 조직의 형태와 작동 방식 또한 재편되고 혁신되고 있다. 이러한 변화 속에서 AI를 전략적으로 도입하고 효과적으로 활용하는 능력은 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하는 핵심 원천이 되고 있다. 본 과목은 AI와 전략경영의 접점을 체계적으로 탐구한다. AI가 무엇이며(또 무엇이 아닌지), 인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지, AI가 직무·직업·노동시장을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 조직 전환을 어떻게 촉발하는지를 다룬다. 더 나아가 AI가 기술 혁신과 창의성에 미치는 영향, 그리고 경영자와 정책결정자가 AI를 어떻게 이해하고 대응해야 하는지도 살펴본다. AI가 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 그 영향이 맥락에 따라 다르게 나타나는 환경에서, 학생들은 최신 연구 논문과 실제 사례를 분석·토론함으로써 개인, 팀, 조직 수준에서 AI를 전략적으로 도입하고 활용하는 방법을 학습한다. 이를 통해 AI가 가져올 일과 조직의 대전환을 깊이 이해하고, 이를 능동적으로 설계함으로써 AI 시대 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있는 역량을 갖추게 될 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.전선 / 학사
이 과목은 학업성취도를 포함하여 학습자의 핵심 역량을 측정하는 여러 가지 검사도구의 사례를 통하여 역량평가도구의 개발 및 양호도 확인 과정에 대한 다양한 방법론을 소개하고자 한다. 또한 역량평가도구를 실제로 개발하고, 관련 데이터를 수집하며, 이를 통해 평가도구를 평가해봄으로써 학습자 역량 평가와 관련된 이론적, 실제적 이론을 경험하도록 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 / 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 교과에서는 교육심리학 분야에서 지금까지 연구된 학습동기에 관한 연구들을 비판적 관점을 가지고 평가하고 학습동기에 관한 새로운 연구 주제들을 탐색해 보는 것을 주목적으로 한다. 학습동기는 학생의 인지적 능력과 함께 학습활동과 결과에 영향을 미치는 중요 개인변인으로서, 1980년대 이후 이에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 학습동기가 사회문화적 맥락의 영향을 많이 받는다는 측면에서 본 교과에서는 기존 서구중심의 학습동기 연구를 넘어서 우리 교육맥락에서 학생들이 가지고 있는 학습동기를 새로운 관점에서 재조명해보고자 한다.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
이 과목의 목표는 마케팅 연구 방법론 중 특히 소비자행동연구에 필요한 개념적 이슈와 활용적 이슈를 선택적으로 다룸으로써 연구논문을 효과적으로 작성하는 것을 돕는데 있다.전선 / 학사
뇌의 이해는 과학의 마지막 남은 큰 문제 가운데 하나다. 신경과학 연구를 통해 수십억 개의 뇌세포가 어떠한 방식으로 기능하여 인간이 환경을 인식하고 자극에 대해 반응하도록 하며, 과거의 기억을 저장하는 것을 가능케 하는가 즉, 인간이 존재하는 방식에 대한 이해가 증진되고 있다. 이 과목은 신경세포의 기능과 원리, 기초신경해부학, 신경계의 발달, 감각과 운동계, 뇌와 행동의 관계, 의식의 생물학적인 기반에 관한 주요한 연구 결과들을 소개한다. '생물심리학실험' 과목의 선수과목으로서 심리학, 생물학, 물리학, 수학, 공학, 전산과학 분야의 학부와 대학원생을 대상으로 하고 있으며, 중간고사, 기말고사 및 보고서 등으로 평가가 이루어진다. 신경과학의 세부 주제에 대한 중/고급 과목들은 서울대학교 대학원에 개설된 신경과학 협동과정에서 제공되고 있다.교양 / 학사
본 강의는 사회학의 핵심적인 개념들, 방법, 이론 등을 소개하고, 학생들로 하여금 사회학적 상상력을 갖출 수 있도록 함을 주요 목적으로 한다. 이 강의는 사회계급, 성, 사회적 불평등, 사회운동, 범죄 및 사회비행 등이 주요 주제로 다루어질 것이다.전선 / 학사
본 과목의 목적은 [창의융합세미나]를 성공적으로 수강한 학생들에게, 다시 한 번 공동으로 연구계획을 디자인하고 협동 연구를 수행하는 기회를 부여하는 동시에, 한층 진전된 수준의 탐구를 실행함으로써 실제적인 공동 결과물들을 창출할 수 있도록 하려는 것이다. 학생들은 [창의융합세미나]에서 수행한 공동 연구를 더욱 발전시킬 수도 있으며, 다른 구성원들과 다른 창의적 주제를 발굴하여 더 깊이 있는 융합적 연구 성과물을 낼 수도 있다. 이런 과정을 통해 학생들은 집단 창의성과 융합적 문제 해결 능력의 실제를 깊이 있게 경험하게 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.전필 / 대학원
전문가로서의 법조인의 윤리와 책임을 탐구함. 변호사, 검사, 판사의 직역별 윤리를 구체적 쟁점 위주로 다룸. 법조인으로서의 전문지식과 함께 윤리의식과 사회적 책무를 갖춘 인재를 양성함을 목표로 함.전선 / 대학원
현대 교육철학의 여러 이론들에서 발견되는 비판적 논점들에 대한 분석이 주된 관심사이다. 특히 이 비판적 논점들을 다룰 수 있기 위해서 요구되는 현대 교육철학 문헌들(Dewey, Peters, Oakeshott 등)에 대한 독서가 있어야 하며, 각각의 논점들을 나름대로 구조화하여 교육을 보는 체계적인 철학적 관점을 구성하는 데 도움이 되도록 해야 한다. 현대 교육철학의 입문서들에 대한 사전 지식을 필요로 하는 강의이다.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.전선 / 학사
본 강의의 목적은 인간이 나타내는 다양한 이상행동과 정신장애의 유형, 원인, 치료방법에 대해 이해를 증진하는 것이다. 이를 위해서 이상행동을 설명하는 다양한 심리학적 이론, 즉 정신역동이론, 학습이론, 인지행동적 이론과 더불어 생물학적 이론과 사회문화적 이론들을 살펴본다. 나아가서 이상행동과 정신장애에 대한 분류체계를 소개한 후 구체적인 정신장애, 즉 불안장애, 기분장애, 성격장애, 신체형장애, 해리장애, 정신분열증, 성(sex)관련장애, 섭식장애, 알콜중독, 소아-청소년기 정신장애 등의 주요증상, 심리적 또는 생물학적 원인, 그리고 그 주요한 치료법들을 소개한다. 이러한 이상심리학에 대한 이해를 통해 심리적 부적응과 정신장애를 예방하고 정신건강을 증진할 수 있는 방법을 모색하고자 한다.전선 / 대학원
본 과목 「AI 기반 심리과학 연구방법론」은 심리과학 분야 대학원생이 연구 수행 과정 전반에 걸쳐 본 연구과제를 통해 설계 및 검증된 AI 협업 워크플로우(사전 학습된 LLM, 심리과학 특화 RAG 등 활용)를 경험하고 숙달함으로써 연구 방법론적 역량을 혁신하도록 학습하는 과목이다. 수강생은 연구 문제의 개념화, 가설 탐색 및 정교화, 심리과학 문헌 분석, 연구 설계 구체화, 데이터 분석 계획 수립, 분석 결과 해석 및 시각화, 그리고 연구 결과 보고서 작성 및 소통에 이르기까지 심리과학 연구 방법론의 각 단계에서 본 연구과제를 통해 개발/활용되는 AI 지원 워크플로우를 실질적인 협업 도구로 활용하는 방법을 학습한다. 동시에 AI 산출물의 심리과학적 타당성, 방법론적 정확성, 윤리성 및 연구 재현성을 비판적으로 평가하고 교정하는 AI 협업 기반 심리과학 연구 방법론 역량을 함양하는 데 중점을 둔다. 이러한 구조를 통해 수강생은 AI를 단순 도구가 아닌 심리과학 연구의 협업 파트너로 활용하면서도, 데이터 과학 시대의 새로운 연구 방법론적 과제와 연구 윤리적 책임을 명확히 인지한 상태에서 창의적이고 재현 가능한 심리과학 연구 수행을 실천하게 된다.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.