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이병종
2017 / Asian Communication Research
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본 연구는 K-means 알고리즘을 활용하여 학업 성취도 데이터를 군집 분석하고, 이를 통해 학년 및 학급 내 학력 격차를 시각적으로 확인하여 담임교사가 수업 설계 및 학력 격차 개선 방안 탐색에 활용하도록 돕는 것을 목표로 한다. 분석 결과, 유의미한 군집이 형성되었으며, 교사 인터뷰를 통해 본 시스템이 학생의 학습 수준 확인 및 개별 보충지도, 수준별 학습 등 학력 격차 개선에 도움이 되는 것으로 확인되었다.
Closing the achievement gap from an international perspective : transforming STEM for effective education
국가단위 평가의 수요자 중심 정보 활용 서비스 시스템 구축 및 운영. 맞춤형 학력진단검사 확대와 시스템 고도화
초·중학교 원격수업에서의 학습 격차 완화를 위한 지원 방안 탐색
Using technology wisely : the keys to success in schools
The challenge for school leaders : a new way of thinking about leadership
Classroom assessment & grading that work
Determined to succeed? : performance versus choice in educational attainment
고교학점제 도입에 따른 공동교육과정 개선 방안 탐색
뉴 이퀼리브리엄 = 미래교육의 새로운 균형을 찾아서
컴퓨터 기반 국가수준 학업성취도 평가(eNAEA)의 검사 도구 정교화 연구
Principles of neurobiology
수학·과학 성취도 추이변화 국제비교 연구 : TIMSS 2015 심층 분석
Do high grading standards affect student performance?
Solving the achievement gap : overcoming the structure of school inequality
Expertise in mathematics instruction : an international perspective
(성적을 넘어 한 뼘 성장을 돕는) 교육과정-수업-평가-기록 일체화
국가수준 학업성취도 평가 점수 체제 개선 및 결과 활용도 제고 방안
수학·과학 성취도 추이변화 국제비교 연구 : TIMSS 2019 평가기반 구축 보고서
Learning analytics
Journal of Medical Systems
Francis B.,Babu S.高教学刊 / Journal of Higher Education
马朝珉; 李伟凯; 袁晓东; 孟军; 吴秋峰Educational Researcher
Kuhfeld M.,Soland J.,Lewis K.열린교육연구
황인아, 김인경Educational Researcher
Bailey D.H.,Duncan G.J.,Murnane R.J.,Au Yeung N.교육행정학연구
남인혜, 이안나Asia Pacific Education Review
Jihyun Hwang小学教学参考 / Reference for Primary School Teaching
樊海燕教育研究与评论 / Research and Review on Education
魏惠Technology, Knowledge and Learning
Alturki S.,Hulpuș I.,Stuckenschmidt H.Wireless Personal Communications: An International Journal
Rahul; Katarya, RahulJOURNAL OF RESEARCH ON EDUCATIONAL EFFECTIVENESS
Ginsburg, Alan; Smith, Marshall SavidgeAERA Open
Kuhfeld, M.; Robinson, G.; Isaacs, J.; Postell, S.; Lee, J.-E.; Ottmar, E.Studies in Higher Education
Summers R.J.,Burgess A.P.,Higson H.E.,Moores E.중등교육연구
문미혜, 강윤경, 조대연School Effectiveness and School Improvement
Spyros Konstantopoulos; Wei LiJournal of Further and Higher Education
Oz Guterman; Ari Neuman교육사회학연구
안영은, 박세진, 강윤아교육사회학연구
황여정Studies in Higher Education
Cagliesi M.G.,Hawkes D.,Smith S.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
본 과목은 데이터 과학의 방법론을 배우고 교육 관련 데이터, 다양한 인문 사회 분야의 데이터를 활용하여 인문학과 사회학 분야의 주제를 융합적으로 해결하는 역량을 기르는 교수 지식과 교육 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 과학, 기계학습의 다양한 방법을 배우고 데이터 기반 교육을 실제 교실 환경에서 구현하는 방안을 연구하고 모색한다. 인공지능이 데이터를 사용하여 인문 사회 분야에 어떻게 기여할 수 있는지 동향과 가능성을 파악하고, 그 기반이 되는 분석 방법을 배운다. 인문 사회 분야의 다양한 주제와 관련된 데이터를 수집하고, 인문 사회 분야의 문제 해결을 위해 관련 데이터를 전통적 통계 분석과 최근의 기계학습, 다양한 인문 사회 맞춤형 분석 방법 등으로 분석하는 융합교육을 수행하는 구체적 아이디어를 개발한다. 또한 인문 사회 분야의 연구와 문제 해결을 위해 과학과 수학, 정보 분야의 문제 해결 방식을 융합하는 다양한 방안을 교육적으로 활용하는 방법을 연구한다.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.전선 / 대학원
초,중,고등학교 수학교육과정을 비교 분석 개발하고, 그 수학교육학적 배경 및 관련된 주제에 대하여 탐구한다.전선 / 대학원
이 강좌는 보건의료계열 교육에서 학습자의 학습 성과, 즉 교육효과를 측정하기 위한 방법으로서 학습분석학 (learning analytics)이라는 최신 분야의 이론과 실제를 다룬다. 치의학교육을 비롯한 다양한 교육 맥락에서 다각적인 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하여 교육 효과를 측정하는 방법을 탐구한다. 나아가 이 데이터에 기반하여 최적화된 학습 환경과 경험을 설계하는 법, 근거기반 교육을 위해 교육연구를 설계하는 방법도 함께 논의한다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 학사
본 강좌는 예비영어교사들에게 교육평가의 원리를 중등학교 영어평가의 실제에 활용하는 기회를 제공한다. 학생들은 영어평가의 기법과 방법론을 탐구하며 영어평가 실제의 기본적 바탕을 익힌다. 본 강좌를 통하여 실제 현장에서 널리 사용되는 영어 평가 방법을 분석하고, 평가가 행해지는 실제 현장을 이해하는 데 역점을 둔다..전선 / 대학원
이 강좌는 학습자와 학습 맥락에 대한 데이터를 체계적으로 수집, 분석, 활용하여 각 학습자에게 최적화된 학습 경험을 제공하는 방법을 다룬다. 온라인과 면대면 학습환경에서 효과적으로 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 조사하고, 학습분석에 기반하여 개별화된 학습을 설계하고 대시보드와 같은 디지털 도구를 개발하는 방법을 탐구한다. 그리고 학습분석 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 이슈를 예방하기 위한 실천방안에 대해서 논의한다.전선 / 대학원
이 강좌는 학교폭력, 소외, 행동문제, 학습문제 등 학교에서 나타나는 다양한 심리문제들에 대해 조사하고, 이를 기반으로 현장 개선을 위한 보고서를 작성 발표하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학교 내 다양한 심리적 문제에 대한 연구결과물들을 개관하고, 이를 기반으로 우리나라 학교에서 나타나는 학생 및 교사들의 심리문제를 조사하며, 최종적으로 이를 기반으로 한 보고서를 작성하고 발표하는 활동을 진행한다.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.교양 / 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 / 학사
본 강좌는 예비영어교사들에게 <컴퓨터를 활용한 언어학습 (CALL)>의 원리를 중등학교 영어교육방법의 실제에 활용하는 기회를 제공한다. 학생들은 영어교육 공학기법을 탐구하여, 영어교육방법의 기본적 바탕을 익힌다.전선 / 대학원
우리 역사의 발전과정을 時代區分上에서 파악하고 歷史敎育上에서 체계화하기 위해 古代國家·社會의 성립에 관한 諸見解를 종합 검토하고 새로운 방향을 모색한다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.교양 / 학사
전선 / 학사
본 교과목의 목표는 학생들로 하여금 컴퓨터를 이용하여 한국어 관련 정보(또는 자료)를 적절히 추출하고 처리할 수 있는 기초적인 능력을 기르게 하는 것이다. 정보 관련 기술과 산업이 발전함에 따라 많은 학문분야의 연구 내용과 방법론도 달라지고 있는바, 이러한 변화에 부응하기 위해서 개설된 교과목이 본 교과목이다. 본 교과목을 통하여 학생들은 말뭉치의 구축, 말뭉치 가공, 가공된 말뭉치로부터의 언어정보 추출, 추출된 언어정보의 통계적 분석, 언어정보의 데이터베이스화, 데이터베이스의 운용 및 유지 등에 관한 기초적인 방법론을 익히게 될 것이며, 한국어문학 나아가서는 인문학을 위한 컴퓨터 활용 능력을 키우게 될 것이다.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.일선 / 학사
본 과목은 학부생들이 숫자를 통하여 사회 현상을 이해하도록 고안된 수업이다. 양적분석의 방법은 통합적이며 수년간 다양한 방법으로 발전되어 왔지만, 양적 분석의 핵심은 양적인 정보를 어떻게 종합할 것이라는 질문, 모집단 특성에 대한 유추를 어떻게 할 것인가에 대한 질문에 답을 구하는데 있다. 이 질문에 대한 해답을 구하기 위해서, 학생들은 기본적인 다양한 통계이론을 학습하고 이를 실제적으로 적용하기 위해 EXCEL, SAS 등의 통계 프로그램을 사용할 예정이다. 이를 통해 수업시간에 배운 이론을 실제로 적용해보고자 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
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.