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This study explores the potential of constructive learning based on the ‘indirect elicitation’ methodology to improve PBL learning environments in the age of artificial intelligence. It proposes a method for PBL learners to understand brain science knowledge and transition to self-directed learning by comparing and analyzing changes in their cranial nerves with clinical trials. This aims to confirm the impact of the learning environment on cranial nerves and enhance learning motivation, maximizing the effectiveness of PBL.
Problems as possibilities : problem-based learning for K-16 education
New approaches to problem-based learning : revitalising your practice in higher education
Problem-based learning in clinical education : the next generation
교육과 뇌과학 : 교사를 위한 뇌기반 교수 설계 원리
Inquiry-based learning for faculty and institutional development : a conceptual and practical resource for educators
Technology and problem-based learning
(예비 교사와 현장 교사를 위한) 프로젝트 학습(PBL)을 활용한 음악 교수법 =
문제중심학습의 이론과 실제 : 문제로 시작하는 수업 =
뇌 기반 교육
(최고의 학습을 이끄는) 퀀텀 교수법
Recent trends in education
Problem-based learning : case studies, experience and practice
Brain-based learning and education : principles and practice
신경과학과 학습장애 : 진단과 교육을 위한 새 지평
교육신경학 연구로의 초대
How people learn : brain, mind, experience, and school
The challenge of problem-based learning
IC-PBL을 위한 일반물리학실험.
(뇌과학 기반) 동기와 학습 =
David L. Rodgers · 2015
Simulation & Gaming
김상진 · 2019
우리문학연구
Trullàs J.C.,Blay C.,Sarri E.,Pujol R. · 2022
BMC Medical Education
Amanda L. Gonczi; Jennifer L. Maeng · 2020
Science Activities
Keville, Saskia; Siddaway, Andrew; Rhodes, Louisa; Horley, Nic; Brown, Rachel; Dove, Lydia; White, Lauren · 2013
Reflective Practice
Kong AP · 2014
Clinical linguistics & phonetics
Ge, Wei-Li; Zhu, Xia-Yin; Lin, Jiang-Bo; Jiang, Jian-Jun; Li, Tao; Lu, Yi-Fei; Mi, Ya-Fei; Tung, Tao-Hsin · 2025
BMC MEDICAL EDUCATION
Thompson, Carol C. · 2019
Medical Science Educator
Duda H.J.,Susilo H.,Newcombe P. · 2019
International Journal of Instruction
Baker, Bernadette · 2015
Journal of Curriculum and Pedagogy
Jang C.S.,Lim D.H.,You J.,Cho S. · 2022
European Journal of Training and Development
Taylor, Meaghan Elizabeth; Boyer, Wanda · 2020
EARLY CHILDHOOD EDUCATION JOURNAL
Suzanne Morris · 2014
Higher Education Research & Development
Chung E.Y.H. · 2019
BMC Medical Education
Kousar, R.; Afzal, M. · 2021
PAKISTAN JOURNAL OF MEDICAL & HEALTH SCIENCES
김민정; 조현영 · 2018
교육과정연구
Azam, R.; Riaz, M.R.; Farooq, M.U. · 2024
Journal of Civil Engineering Education
이진용 · 2015
한국인체미용예술학회지
이진용 · 2015
한국인체미용예술학회지
Megan Grunert Kowalske; Kelley Current · 2016
Chemistry Education Research and Practice
전선 / 학사
뇌과학과 교육학의 교차점을 탐구하는 과목으로, 인지신경과학적 관점에서 뇌의 신경생물학적 원리와 마음의 인지적 관점을 중심으로 학습과 기억, 주의, 동기, 감정 등 학습 관련 주요 두뇌 기능을 이해하는 것을 목표로 합니다. 학생들은 뇌의 구조와 기능이 어떻게 학습 과정과 연결되는지 살펴보고, 최신 뇌영상 기법 및 신경자극 연구를 통해 밝혀진 교육적 시사점을 학습하게 됩니다. 또한, 교육 신경과학(Educational Neuroscience)의 실제 응용 사례를 검토하며, 미래 학습과 교육에서 뇌 기반 접근법이 갖는 가능성과 한계에 대해서도 비판적으로 논의합니다.교양 / 학사
지능은 고대로부터 인간을 이해하기 위한 필수적 사유의 대상으로 여겨져 왔으며 특히 21세기 뇌인지과학의 급속한 발전과 인공지능(AI) 기술의 혁신적 진보가 동반되면서 사람들에게 '인공지능에 대비되는 생명체의 지능이란 무엇인가'라는 근본적인 질문을 던지게 만들었다. 앞으로 모든 학문 분야와 직업군에서 이 질문에 대한 탐구가 지속될 전망이다. 본 교과목은 학생들이 뇌의 지능의 핵심 원리와 그 장단점을 과학적으로 이해함으로써 자아실현과 사회공헌을 할 수 있는 것을 목적으로 한다. 진화라는 생존 과정에서 자연스럽게 학습한 생명체의 적응적 인지 능력이 어떻게 현재 인간 뇌의 지능으로 발달해 왔는지 살펴보고, 이를 현재 AI의 인지 능력과 대비하여 공통점과 근본적 차이점을 분석함으로써 둘 사이의 경계를 정의하는 작업을 진행한다. 학생들은 이 과정을 통해 뇌의 적응 능력을 '자연지능'이라는 관점에서 재해석하는 시각을 갖추게 되고, 모호하고 정답이 없는 문제에 스스로 도전하며 성찰하는 훈련을 할 수 있을 것이다. 본 교과목은 학생들에게 미래 사회에서 인간과 기계가 상호 시너지를 발휘하며 공생하기 위한 다양한 지능 형태의 협력 방식을 통찰적으로 탐구할 기회를 제공한다. 강의는 교수 주도의 강의와 학생 간 토론으로 구성되며, 뇌인지과학에서 밝혀진 지각 및 인지 기능의 핵심 원리를 소개한 후 이를 AI와 비교하는 방식으로 진행된다. 평가 체계는 과제 제출, 토론 참여도, 그리고 한 학기 동안 'Toward Brain-like AI'라는 주제로 진행되는 프로젝트 발표와 보고서를 통해 기존 지식을 바탕으로 미지의 토픽에 구조적으로 접근하는 능력을 중점적으로 점검한다.전선 / 학사
생명과학 분야에서는 최근 인공지능(AI) 모델을 활용해 새로운 지식을 창출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. AI를 활용하여 생명과학 연구를 수행하는 연구자는 생명과학에 대한 지식뿐만 아니라 컴퓨팅 및 AI에 대한 기본적인 소양을 갖출 필요가 있다. 따라서, 본 과목에서는 생명과학 전공 지식을 학습한 학부생들을 대상으로 컴퓨터 과학, 빅 데이터, AI에 대한 심화 지식을 습득하고 AI를 활용하는 능력을 함양할 수 있도록 한다. 본 과목에서는 프로젝트 기반 학습(Project-Based Learning, PBL) 방법을 사용하여, AI를 활용해 생명과학 분야의 문제들을 직접 분석해 보고, 이 과정에서 습득한 지식을 향후 생명과학 연구에 직접 활용할 수 있도록 한다. 본 교과목의 전반부에서는 차세대 시퀀싱(Next-Generation Sequencing, NGS)을 포함한 멀티오믹스 빅데이터의 이론적 배경을 학습하고 이 데이터를 직접 분석하여 생물정보학 연구 과정을 체험할 수 있도록 한다. 후반부에서는 생명과학의 문제를 해결할 수 있는 AI 모델을 개발하기 위한 수리과학 및 컴퓨터과학 지식을 습득한다. 또한, 딥 러닝을 활용하여 직접 모델을 훈련시키고 평가함으로서 AI를 활용한 과학적 문제 해결 과정을 경험한다. 본 과목에서는 이와 같이 학생 주도적으로 프로젝트를 수행하며, 프로젝트 수행 결과를 바탕으로 성적을 부여한다. 본 교과목은“자연과학자를 위한 프로그래밍 및 인공지능 개론”(자연대 AI∙컴퓨팅 공통기초 과목) 수강자에 한해 수강이 허용된다.전선 / 학사
이 과목은 학습신경과학 연구에 활용될 인간의 뇌파 신호를 활용하여 학습과 인지 과정의 신경적 기제를 이해하고, 이를 학습과학 및 교육 연구에 응용할 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 학생들은 뇌파의 생리학적 원리와 측정 기술, 데이터 수집 및 전처리 방법, 시간축 분석과 주파수축 분석, 뇌-인지 기능의 상관관계 해석 등 핵심 이론과 실습을 병행하여 학습한다. 이를 통해, 뇌파 데이터에 반영된 인간의 학습과 인지 처리 과정 및 그 신경생리학적 속성을 이해하고, 해당 지식과 실험적 기술을 융합적으로 응용하여 학습과학 분야의 연구에 필요한 실험적 능력을 배양하고자 한다. 또한, 실제 실험 설계와 데이터 분석 프로젝트를 통해 학습, 주의, 기억, 감정 등 교육적 핵심 주제와 관련된 뇌파 데이터를 직접 측정하고 해석함으로써, 융합학습과학 연구에 필요한 실험적·분석적 사고력을 함양한다.전선 / 대학원
뇌과학은 근본적으로 다학제적인 학문으로, 뇌를 이해하기 위해 화학, 분자생물학, 유전학, 광학, 전기/전자공학, 화학공학 등 다양한 분야에서 유래한 기술이 사용되고 있다. 이 과목에서는 다양한 전공의 학생들이 신경화학물질, 신경세포, 신경계의 구성과 작동 메커니즘을 이해할 수 있도록 신경생물학의 기초에 해당하는 내용을 강의하고, 다양한 분야에서 유래한 뇌과학 연구 방법론을 소개한다. 교과서와 최신 논문을 모두 활용하여 기본 지식과 최신 동향을 모두 이해할 수 있도록 한다.교양 / 학사
과거의 경험과 다양한 정보로부터 새로운 지식을 학습하는 능력은 개인의 성장과 사회의 발전을 위해 반드시 필요하다. 본 교과목의 목적은 심리학, 뇌과학, 교육학, 언어사회학 등의 지식에 기반하여 학습에 대한 간학문적 이해와 창의적 사고를 촉진하고 인공지능 시대에 필요한 학습 혁신을 논의하는 데 있다. 학생들은 기존에 당연하게 생각했던 학습 활동을 비판적으로 성찰하고 과학적 이론과 다양한 관점에서 학습의 문제를 창의적으로 해결한다. 또한 학습의 이해, 인지활동, 학습정서, 학습자, 학습혁신과 관련된 실제적인 문제를 두뇌, 개인, 공동체 측면에서 다각도로 논의한다. 이런 활동을 통해 학문 간 경계를 넘어서 학습을 융합적으로 이해할 수 있을 뿐만 아니라 자기주도적으로 학습을 계획하고 소외된 학습자를 위한 지식인의 사회적 책무를 이해하고 협력적으로 실천할 수 있는 역량을 개발할 것이다.전선 / 대학원
우리 뇌의 학습과 기억 시스템을 통해 우리는 새로운 정보를 학습하고 저장하며 후에 저장된 정보를 인출하여 사용할 수 있다. 본 교과목에서는 이러한 학습과 기억에 대한 인지 심리학적 측면과 신경과학적 측면을 고찰하고 최신 연구결과에 대해 논의함으로써 뇌의 학습과 기억 시스템에 대한 이해를 높이고 연구에 응용할 수 있는 지식 기반을 제시하고자 한다.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
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 학사
최근 인지과학, 교육학, 신경과학, 스포츠과학 등 다양한 분야에서 신체와 학습의 긴밀한 연관성이 강조되면서, 이를 토대로 한 교육적 실천의 필요성이 더욱 커지고 있다. 몸 기반 학습은 학습이 단순한 인지적 과정에 그치지 않고, 신체적 경험과 환경적 맥락 속에서 이루어진다는 관점을 반영한다. 특히, 몸과 뇌과학 연구는 신체 활동이 신경가소성을 유도하여 뇌의 발달에 중요한 영향을 미치고 이는 인지, 정서에 긍정적 역할을 할 수 있다는 사실을 밝혀왔다. 운동과 움직임은 해마와 전전두엽을 비롯한 핵심 뇌 영역의 구조적·기능적 변화를 촉진하며, 이는 주의 집중, 기억력, 문제 해결력, 창의적 사고와 같은 고차원적 인지 능력 향상과 밀접하게 연결된다. 이러한 신체-뇌-학습의 상호작용에 대한 이해는 미래 교육의 새로운 패러다임을 제시할 뿐 아니라, 학습자의 전인적 성장과 실제적 역량 개발을 위한 중요한 토대가 된다. 따라서 본 교과목은 학습자들이 감각과 활동 등의 신체 경험과 뇌 기능의 상호작용을 이해하고, 이를 기반으로 지식과 기술을 효과적으로 습득하며, 나아가 교육 현장과 일상적 삶 속에서 이를 창의적으로 응용할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 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
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.전선 / 대학원
신경과학분야는 신경생물학에서 인지과학에 이르기까지 다양한 연구 분야에서 전방위적인 연구 방법을 활용하여, 뇌의 기능과 뇌질환을 연구하여 뇌의 작용기작을 규명해나가고 있다. 이 과목에서는 학생들이 최근에 발표된 다양한 신경과학 분야의 연구들을 대상으로 타 연구진의 연구내용을 합리적으로 해석하는 능력과 자신의 연구를 도출하고, 연구내용을 다른 사람들에게 효과적으로 전달하는 능력을 기른다.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
인지과정에 대한 신경생물학적, 신경생리학적 연구는 자연과학적 인지과학의 주요 관심사이다. 생물학, 생리학의 논의를 중점적으로 살펴보고 이러한 논의가 인지행위 및 두뇌구조의 설명에 어떻게 기여하고 있는가를 강의하는 것이 본 교과목의 목적이다. 자칫 인문-사회과학적 논의에만 치중할 수 있는 본 과정의 논의방향을 자연과학적 시각과 조화시키기 위해 개설된 과목이다.전선 / 대학원
우리의 뇌는 다양한 생화학적, 생리학적 기작으로 신체 및 정신적 작용을 만들어 내는데, 이를 이해하는 것은 현대 과학이 해결해야 하는 난제이다. 이를 주제로 하는 학문인 신경과학은 근본적으로 다학제적인 학문으로, 다양한 분야의 학자들이 뇌의 구조와 기능을 분자, 세포 및 회로 등 여러 수준에서 종합적으로 이해하기 위해 노력하고 있으며, 이를 위해 화학, 분자 및 세포생물학, 유전학, 광학, 전자공학 등 다양한 분야에서 유래한 기술이 응용되고 있다. 이 과목에서는 화학 전공 학생들을 비롯한 다양한 전공의 학생들이 신경화학물질, 신경세포, 신경계의 구성과 작동 메커니즘을 이해할 수 있도록 신경생물학의 기초에 해당하는 내용을 강의하고, 다양한 분야에서 유래한 신경과학 연구 방법론을 소개하여, 각 전공 분야와 신경과학의 접점을 찾을 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 교과서와 최신 논문을 모두 활용하여 기본 지식과 최신 동향을 모두 이해할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
신경과학분야는 신경생물학에서 인지과학에 이르기까지 다양한 연구 분야에서 전방위적인 연구 방법을 활용하여, 뇌의 기능과 뇌질환을 연구하여 뇌의 작용기작을 규명해나가고 있다. 이 과목에서는 학생들이 최근에 발표된 다양한 신경과학 분야의 연구들을 대상으로 타 연구진의 연구내용을 합리적으로 해석하는 능력과 자신의 연구를 도출하고, 연구내용을 다른 사람들에게 효과적으로 전달하는 능력을 기른다.전필 / 학사
뇌-마음-행동 연계전공의 필수 과목으로서, 세분화된 학문 체계에서 다룰 수 없는 통합적인 인간 이해에 대한 소개를 제공하는 곳이 목표. 신경과학에서 이루지는 뇌의 이해, 인지과학에서 이루어지는 마음의 이해, 심리학에서 이루어지는 행동의 이해와 이들의 관계를 포함하여 인간의 이해에 대한 다양한 주제의 소개. 참여 교수 및 외부 초빙 연사들에 의한 주별 강의로 이루어짐.전선 / 대학원
인간의 음악 지각과 인지에 관한 기존의 사변적, 실험적 연구로 밝혀내지 못했던 문제들을 최근에 뇌파, 뇌영상 기기들을 이용한 신경과학적 연구로 속속 규명해 낼 수 있게 되었다. EEG, ERP, PET, fMRI, MEG 등 기기를 이용하여 인간의 언어 인지능력을 연구하는 다양한 연구방법들이 많은 부분 음악인지에도 적용될 수 있음도 발견되었다. <음악신경과학연구> 수업에서는 이 분야의 기초지식을 배우고 최근의 연구 성과를 살펴본 후, 다양한 연구방법론의 장단점을 논의하고, 궁극적으로는 수강생들 각자가 음악에 대한 신경과학적 연구모델을 디자인해 본다.전선 / 대학원
과학혁명 이후 근대과학의 발전을 그 사회적 맥락 속에서 살펴볼 때 생기는 문제를 다룬다. 다룰 수 있는 문제들의 예로는 다음과 같은 것들이 있을 수 있다. 과학혁명의 영향, 계몽사조, 산업혁명, 과학의 전문직업화, 다윈의 이론과 그 배경 및 영향, 과학전문분야의 출현, 과학과 산업기술, 과학와 정부.