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This study developed a teacher-friendly artificial intelligence (AI) service platform for individual career guidance and pilot-tested it in schools, considering teachers’ level of expertise. The developed platform consists of five steps: data entry, big data construction, analysis criteria establishment, analysis system development, and customized information provision, and both teachers and students showed high satisfaction. Students suggested adding more information, interaction features, and personal information management functions to the platform.
디지털 전환 시대의 AI 디지털 교육
Smart learning environments
Artificial Intelligence Education in the Context of Work
Principles of neurobiology
Essential cell biology
Informatics and nursing : opportunities and challenges
AI와 미래 교육
Revolutionizing education in the age of AI and machine learning
Biology : selected materials from Biology
(2022 개정 교육과정) 평가, AI로 날개를 달다 : 개념기반 교육과정
공학기초수학
AI 교육혁명 : 무엇을 배우고, 어떻게 가르쳐야 하나?
Artificial intelligence in higher education : a practical approach
AI 시대의 언브레이커블 인재 = AI 대체불가 탁월한 인재가 되는 법
메타버스의 시대, 배움의 미래 : 첨단기술이 불러온 교육혁명
Molecular biology : structure and dynamics of genomes and proteomes
Molecular biology : structure and dynamics of genomes and proteomes
(독서로 여는 첫 AI 수업,) 노벨 엔지니어링 : 한 권으로 끝내는 엔트리+플랫폼 AI 융합 교육 레시피
인공지능 활용교육 : 교사 연구자들이 들려주는 연구와 실천 기반
Niu S.J.,Luo J.,Niemi H.,Li X.,Lu Y. · 2022
Education Sciences
홍선주; 김현진; 박연정 · 2021
교육정보미디어연구
노성 · 2025
e-비즈니스연구
장재홍; 이은주 · 2024
교육정보미디어연구
한상미; 정재민; 구유리 · 2024
Journal of Integrated Design Research
윤진욱, 김승철, 이재철, 정회경 · 2025
한국콘텐츠학회 논문지
곽유진; 김정아; 강두식 · 2024
정보교육학회논문지
김현진, 박정호, 홍선주, 박연정, 김은영, 최정윤, 김유리 · 2020
교육공학연구
김수인; 문성환 · 2023
경인교육대학교 교육연구원 교육논총
Lahoussaine Ait Ounejjar; Mohamed Lachgar; Oussama Ouhayou; My Driss Laanaoui; Elhadi Refki; Reda Makaoui; Abdelghani Saoud · 2024
SoftwareX
김귀훈, 송기상, 김태영, 이태욱, 이승철, 전형기, 전인성, 김지윤, 김영식 · 2021
컴퓨터교육학회 논문지
范勇 · 2014
中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
하오선; 김수영; 고은선; 박찬규 · 2024
교육혁신연구
Radoslav Baltezarević; Ivana Baltezarević · 2024
International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education
박혜연, 손복은, 고호경 · 2022
수학교육 논문집
Rony, M.K.K.; Ahmad, S.; Tanha, S.M.; Das, D.C.; Akter, M.R.; Begum, M.H.; Khatun, M.A.; Khalil, M.I.; Peu, U.R.; Parvin, M.R.; Alrazeeni, D.M.; Akter, F. · 2025
SAGE Open Nursing
김수환, 김갑수, 김성훈, 김영식, 김재현, 김종범, 김한일, 김현배, 김현철, 김홍래, 박다솜, 박선주, 박천수, 손원성, 송석리, 심재권, 이재호, 이정서, 전수진, 전우천, 전용주, 정웅열, 서정연 · 2021
컴퓨터교육학회 논문지
Bart Rienties; John Domingue; Subby Duttaroy; Christothea Herodotou; Felipe Tessarolo; Denise Whitelock · 2025
Distance Education
Jing Rong · 2022
Mobile Information Systems
류미영, 한선관 · 2022
한국컴퓨터정보학회논문지
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
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.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
인공지능 전공자에게 필요한 창의성 계발 및 연구 방법 학습을 위하여 학생들 본인이 설계한 인공지능 이론 관련 프로젝트를 지도 교수 및 공동 지도 교수의 승인을 얻어 한 학기 동안 수행한다. 이 과목은 학생들이 인공지능과 관련된 프로젝트를 자율적 및 주도적으로 수행함으로써, 해당 분야의 최신 연구 동향을 습득하고 전체 연구 과정에 대한 경험을 쌓아 독립적인 연구자로 성장할 수 있는 능력 배양함과 동시에 연구 결과를 확장하여 논문으로 발표하는 것을 목표로 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 / 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.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.전선 / 대학원
인공지능 전공자에게 필요한 창의성 계발 및 연구 방법 학습을 위하여 학생들 본인이 설계한 인공지능 응용 프로젝트를 지도 교수 및 공동 지도 교수의 승인을 얻어 한 학기 동안 수행한다. 이 과목은 학생들이 인공지능과 관련된 프로젝트를 자율적 및 주도적으로 수행함으로써, 해당 분야의 최신 연구 동향을 습득하고 전체 연구 과정에 대한 경험을 쌓아 독립적인 연구자로 성장할 수 있는 능력 배양함과 동시에 실제 응용에 사용할 수 있는 실용적 시스템 개발을 목표로 한다.논문 / 대학원
이 과목은 석사 및 박사 학위 과정에 있는 학생들이 인공지능의 각 분야의 연구 경험을 쌓을 기회를 제공하는 것이다. 학생들은 이 과목을 통하여 인공 지능의 이론과 응용에 대해 공부하고, 각자의 연구 방향과 주제를 설정하며, 최종적으로는 연구 성과를 달성하는 것을 목표로 한다.공통 / 대학원
21세기에 들어와 기계학습과 딥러닝 등의 AI 기술의 급격한 발전이 빅데이터와 고성능 컴퓨터와 결합되며 이전과는 다른 차원의 활용 가능성을 보여주면서 급속도로 산업과 생활에 보급되고 있다. 그러나, 현재의 빅데이터 기반 기계학습 위주 AI의 한계는 분명하며 AI 개념의 창시자와 개발자들이 꿈꾸던 기술에 못 미친다는 것이 전문가들의 한결같은 견해이다. 차세대 AI 기술의 핵심 중 하나는 뇌의 자연지능을 닮은 AI(Brain-like AI)의 구현이다. 본 교과목은 뇌의 인지기능에 기반을 둔 자연지능과 컴퓨터 기반 인공지능의 공통점과 차이점에 대한 체계적 고찰을 통해 학생들이 인공지능과 자연지능 연구 및 기술 개발을 위한 미래지향적 안목을 기를 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 인간의 인지 및 행동에 관심이 있는 다양한 분야의 학생은 인공지능과 자연지능의 비교를 통해 인간의 고유성에 대한 통찰 및 인공지능 기술의 활용에 대해 배울 수 있으며, 반대로 인공지능에 관심이 있는 학생은 진정한 인공지능을 구현하기 위해 필요한 뇌인지과학적 배경을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 학사
다양한 교육 사례를 분석하여 디지털 전환 시대 빅데이터의 교육적 활용 가능성과 도전적 과제를 탐색한다. 학습자중심교육에 대한 이론과 모형을 학습하고 빅데이터와 인공지능을 활용하여 맞춤형 학습환경을 설계할 수 있는 역량을 기른다. 교육 문제를 창의적으로 해결하기 위해 빅데이터와 디지털 테크놀로지를 활용하는 방안을 탐구한다.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.전필 / 학사
자신의 삶에서 진로와 직업이 얼마나 중요한지를 이해하고, 자신의 행복한 삶을 위한 올바른 진로계획 수립절차를 파악하고, 이를 기초로 자신의 진로를 설계하고 이를 위한 준비를 할 수 있는 능력을 개발하고자 한다. 특히, 디지털 전환, 글로벌화, 인공지능 시대에 행복한 삶, 직업세계에 대한 이해, 진로와 직업의 개념과 의의를 성찰하고 실천적인 진로 계획 및 준비를 다룬다. 이 수업을 통해서 학생들은 성공적인 취업을 위한 준비를 하는데 도움을 받을 수 있을 것이다.전선 / 학사
본 수업은 인간-AI 상호작용에 관한 이론적 기초와 최신 연구를 실제 적용 사례와 함께 균형 있게 다룬다. 학생들은 AI의 윤리, 편향과 공정성, 투명성 등 AI가 사회에 미치는 영향을 깊이 있게 학습하며, 인간 중심 AI 디자인의 중요성을 이해한다. 또한, 투명하고 신뢰할 수 있으며 공정한 AI 시스템을 설계하는 방법을 배운다. 실습 프로젝트를 통해 이를 통해 인간-AI 협업 및 의사결정 지원 시스템을 개발하고, AI 시스템의 사회적 영향에 대해 비판적으로 분석하며, 인간 중심의 가치를 고려한 AI 솔루션 설계 능력을 키울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
컴퓨터 및 VLSI 분야의 전문가를 초빙하여 최근 동향과 전문기술에 대한 정보를 습득하고 토론할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
인공지능과 데이터 과학이 급속히 발전하면서 인류와 사회에 커다란 영향을 끼치고 있다. 빅데이터를 기반으로 학습된 인공지능 알고리듬이 다양한 선택과 의사결정에 폭넓게 사용되기 시작하고, 인간의 개입과 통제가 감소하면서 공정성, 책임, 신뢰성, 투명성, 프라이버시 등의 문제가 제기되고 있다. 이 강의는 인공지능과 데이터 과학이 작동하는 방식에 대한 개념적인 수준의 이해에서 출발하여, 데이터의 수집, 생성, 분석, 유통 과정에서 제기될 수 있는 여러 윤리적 문제들과 어느 정도의 자율성을 가지는 인공지능 알고리듬의 책임성 있는 설계 및 사용과 관련된 여러 윤리적 쟁점들을 살펴본다. 이를 통해, 이 수업은 인공지능과 빅데이터의 시대를 살아가야할 지성인에게 비판적인 디지털 문해력을 제공할 것이다.일선 / 학사
본 강의는 자아, 정체성, 그리고 디지털 기술 인터페이스의 상호 조형적 관계를 탐구하는 데 중점을 둔다. 강의, 읽기 자료, 멀티미디어 자료, 토론, 과제를 통해 소셜 미디어 플랫폼과 그 알고리즘, 아바타, 가상 세계, 인공지능 챗봇, 로봇 등 다양한 디지털 기술이 우리의 자아 개념과 정체성, 그리고 그에 연관된 개인적, 사회적 경험을 어떻게 형성하며, 반대로 이러한 경험이 인터페이스의 기술적 진화에 어떤 영향을 미치는지에 대한 이론적 및 실증적 이해를 심화하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
이 수업은 미래사회의 변화 방향과 이에 따른 교육의 기능의 변화, 그리고 인공지능과 빅데이터가 미칠 교육 현장의 변화를 조사하고 토론하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 새로운 과학기술이 가져올 다양한 영역(과학, 공학, 산업 등)에서의 사회의 변화 특징을 확인하고, 이에 맞게 미래교육은 어떻게 변화를 준비해야 할지를 조사, 논의하고자 한다. 또한 미래 과학기술을 대표하는 인공지능과 빅데이터가 어떻게 교육현장을 변화시킬지에 대해 교수-학습, 학생진로지도, 교육의사결정 등의 측면에서 깊이 있게 살펴보고자 한다.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.전선 / 대학원
인공지능 기술이 빠르게 진화하고 우리 사회에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 따라서, 기존의 인공지능 관련 과목에서는 다루기 힘든 최신 주제에 관하여 특강 형태의 강의를 개설함으로써 인공지능 연구 및 사회적 영향력에 관한 최진 연구 경향을 파악할 수 있는 수업을 제공하고자 한다. 이 교과목에서는 기계학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스, 컴퓨터 통신, 컴퓨터 시스템 등과 같은 컴퓨터 과학 분야뿐만 아니라, 공학, 자연과학, 사회과학 등과 같은 다양한 분야를 다루는 수업을 개설할 수 있다.