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본 연구는 DML 적용 시뮬레이션 교육이 간호학과 학생의 비판적 사고, 메타인지, 문제해결능력, 의사소통 명확성에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 연구 결과, DML 적용 시뮬레이션 교육 후 학생들의 비판적 사고 성향, 메타인지, 문제해결능력, 의사소통 명확성이 유의미하게 향상되었으며, 비판적 사고 성향은 메타인지 및 문제해결능력과, 메타인지는 문제해결능력 및 의사소통 명확성과 긍정적인 상관관계를 보였다.
Educating for a New Future: Making Sense of Technology-Enhanced Learning Adoption : 17th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2022, Toulouse, France, September 12–16, 2022, Proceedings
교사를 위한 블렌디드 러닝 기반 PBL 수업의 이해와 실제
Artificial Intelligence Applications and Innovations : 17th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2021, Hersonissos, Crete, Greece, June 25–27, 2021, Proceedings
Artificial intelligence in education : 22nd international conference, AIED 2021, Utrecht, the Netherlands, June 14-18, 2021 : proceedings
Addressing Global Challenges and Quality Education : 15th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2020, Heidelberg, Germany, September 14–18, 2020, Proceedings
Directed motivational currents and language education : exploring implications for pedagogy
Applied metacognition
Towards learning and instruction in Web 3.0 : advances in cognitive and educational psychology
Intelligent tutoring systems : 17th International Conference, ITS 2021, Virtual Event, June 7-11, 2021, Proceedings
최신 임상사례기반 시뮬레이션 모듈 : HPSSP, QRcode 활용 자율학습
Applications of Machine Learning
Simulation and learning : a model-centered approach
Perspectives in conceptual modeling : ER 2005 workshops AOIS, BP-UML, CoMoGIS, eCOMO, and QoIS, Klagenfurt, Austria, October 24-28, 2005 : proceedings
학교폭력 예방 및 학생의 이해
Machine learning : ECML-94 : European Conference on Machine Learning, Catania, Italy, April 6-8, 1994 : proceedings
Artificial Intelligence in Education : 17th International Conference, AIED 2015, Madrid, Spain, June 22-26, 2015. Proceedings
Metacognition in educational theory and practice
Deutsch als Zweitsprache in der Grundschule : eine Untersuchung zum Erlernen lokaler Prapositionen
The handbook of multimedia-assisted language learning. theories and practices
한국응용과학기술학회지
김소명; 김수올한국간호연구학회지
김미강; 임현숙; 김유미; 이현예Clinical Simulation in Nursing
Huang C.Y.,Lee C.H.,Lin P.H.,Lu W.J.,Lin R.J.,Hung C.Y.,LI P.C.,Chung C.H.융복합지식학회논문지
박경란, 이지언Clinical Simulation in Nursing
Loomis A.,Dreifuerst K.T.,Bradley C.S.Clinical Simulation in Nursing
Yang S.Y.,Oh Y.H.예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
최은희; 곽윤경산업융합연구
백경화; 조정화학습자중심교과교육연구
김지영; 이은숙; 이연희비즈니스융복합연구
김화영; 박경숙Clinical Simulation in Nursing
Bradley C.S.,Johnson B.K.,Dreifuerst K.T.예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
오혜경사회융합연구
박슭한국융합학회논문지
문원희, 김미진한국엔터테인먼트산업학회논문지
서영선학습자중심교과교육연구
장희경, 도영주한국콘텐츠학회 논문지
최은진한국콘텐츠학회 논문지
은영, 방설영한국정보통신학회논문지
최소은, 김현주Korean Journal of Women Health Nursing
Young A Song전필 / 학사
이 교과목은 임상간호 업무 수행에 필요한 통합적 임상간호 역량을 시뮬레이션 교육방법을 통해 학습하는 것을 목표로 한다. 학생들은 다양한 간호 상황을 시뮬레이션을 통해 접하며 투약, 간호술기 수행, 환자 간호 상황 해결 등의 통합적 임상간호 역량을 학습한다. 이를 통해 학생들은 환자의 간호 문제를 비판적 사고와 숙련된 간호 술기 역량, 의사소통 능력으로 해결할 수 있는 역량을 기른다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
본 교과는 최근 교육심리학의 연구동향과 쟁점들을 학습, 인지, 정서(사회성, 동기 포함), 발달의 제 측면에서 고찰하는 것을 주목적으로 한다. 이론적인 고찰을 통해 학생들은 교육심리학의 최근 연구동향과 쟁점들을 비판적으로 이해할 수 있는 능력을 갖추도록 하며, 나아가 자신의 연구관심과 문제를 체계화, 구체화할 수 있는 경험을 할 수 있을 것이다. 또한 학생들은 교육심리학 분야에 대한 전반적 이해를 중심으로 각 하위영역에서 다루어지고 있는 이론들에 대한 통합적 관점을 형성하고, 이를 자신의 세부 영역에 대한 이해와 연결시킬 수 있는 기회를 본 교과를 통해 가질 수 있을 것이다.전선 / 대학원
약물이 전신적으로 또는 표적기관으로 일정기간동안 미리 설정된 패턴으로 지속적으로 방출하여 조직 중 약물농도를 임의로 조절할 수 있는 제반수단을 검토한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 학사
본 과목은 학생들이 4학년 과정에서 강의와 실습을 통하여 습득한 지식과 기능, 문제 해결능력, 종합적 사고능력을 통합적으로 훈련하고 평가하는 것을 목적으로 한다. 학생들은 환자의 임상증상, 증례를 중심으로 의학적, 비의학적 문제들을 풀어나가는 과정에서 1차 진료의사로서 환자를 평가하고 진료하는 능력을 훈련하게 되며, 졸업을 앞두고 임상현장에서의 대처 능력을 익히게 된다. 이 과정은 졸업을 앞둔 학생들에게 1∼4년에 걸쳐 배운 내용을 환자를 중심으로 통합할 기회를 제공함으로써 임상 현장에의 적응을 준비하도록 한다.전필 / 대학원
본 과목은 학생들이 4학년 과정에서 강의와 실습을 통하여 습득한 지식과 기능, 문제 해결능력, 종합적 사고능력을 통합적으로 훈련하고 평가하는 것을 목적으로 한다. 학생들은 환자의 임상증상, 증례를 중심으로 의학적, 비의학적 문제들을 풀어나가는 과정에서 1차 진료의사로서 환자를 평가하고 진료하는 능력을 훈련하게 되며, 졸업을 앞두고 임상현장에서의 대처 능력을 익히게 된다. 이 과정은 졸업을 앞둔 학생들에게 1∼4년에 걸쳐 배운 내용을 환자를 중심으로 통합할 기회를 제공함으로써 임상 현장에의 적응을 준비하도록 한다.전선 / 대학원
데이터 시각화는 특히 최근 몇 년간 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 데이터의 크기와 복잡성이 크게 증가한 의료 분야에서 의사 결정을 지원하기 위해서 사용될 수 있는 유용한 기술이다. 본 수업에서는 기본적인 차트와 같은 시각화 기법에서부터 복잡한 인터랙티브 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 시각화 기술에 대해서 포괄적으로 다룬다. 기술적으로는 파이썬과 자바스크립트를 핵심적인 프로그래밍 언어로 가르치고, MIMIC(Medical Information Mart for Intensive Care) 데이터를 활용하여 학생들이 실제 의료 데이터와 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 데이터 시각화 시스템을 제작하는 경험을 할 수 있도록 가르친다. 본 수업에서는 강의와 그룹 프로젝트가 포함되어 있으며, 그룹 프로젝트에서는 의료 분야에 초점을 맞춘 인터랙티브 웹 기반 데이터 시각화 시스템을 개발해 보는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 학생들은 데이터 시각화에 대한 이론적 지식을 의료 도메인의 도전적 과제들을 해결하는데 적용해 보는 기회를 가진다. 본 수업을 통해서 학생들은 의료 도메인의 데이터를 시각화하는 기술을 습득할 수 있다.전선 / 학사
통계학, 인공지능, 컴퓨터공학의 도구를 총체적으로 사용하는 데이터마이닝은 기존의 과학 및 공학 분야 뿐 아니라 생산, 마케팅, 금융 등과 같은 비즈니스 분야에도 활발히 사용되고 있다. 본 강좌에서는 데이터마이닝의 기본적인 문제인 클러스터링, 분류, 연관분석 등과 해당 기법들을 소개한다. 또한, 실제 비즈니스에서 데이터마이닝이 사용되는 배경 및 사례를 공부한다. 생산, 마케팅, 금융 분야의 실제 데이터를 사용하여 마이닝을 수행하는 프로젝트를 함으로써 이들 분야에 있어서의 데이터마이닝의 특성을 이해하고 문제해결능력을 제고하고자 한다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능과 기계학습의 이론적 기초를 다루며, 특히 의료 데이터의 다양한 특징에 맞는 학습 및 추론 알고리즘을 디자인하기 위해 필요한 공학적 및 신호처리 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 수업에서는 전통적인 기계학습 기법부터 최신 인공지능 기법까지의 원리를 배우고, 이를 통해 수강자가 주어진 데이터를 바탕으로 알고리즘을 설계하고 공학적으로 해석할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 의료 데이터는 단백질과 분자 (그래프), 유전체/전사체 (텍스트), 혈당/뇌파 (시계열 신호), 의료 영상 (다차원 영상), 환자 메타 정보 (테이블), 대사 상호 작용 정보 (다차원 행렬) 등 매우 다양한 형태를 가지고 있다. 이러한 다양한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정에서 비선형 함수의 학습이 중요한 역할을 하며, 이는 의료 인공지능의 핵심 신호처리 원리 중 하나이다. 본 수업은 일반적인 기계학습 및 인공지능의 공학적 기초 외에도, 이처럼 의료 데이터의 특성을 반영한 대표적이고 특징적인 기계학습 및 인공지능 기술을 추가적으로 학습한다. 이를 통해 수강자는 일반 데이터 전문 분석가를 넘어선 의료 데이터 전문 분석가로 성장할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
정서 및 행동문제의 정의, 자폐아동 및 학생의 이해, 원인 및 출현률, 정서 및 행동문제 분류 및 특성, 정서 및 행동문제 학생의 교육 및 상담프로그램 개발을 교육내용으로 한다. 교육방법은, 정서 및 행동문제 학생의 특성 및 교육에 대한 이론적 소개는 강의에 의하여 진행하고 실제적 사례와 교육서비스에 대한 현황은 수강자의 조사 연구 및 발표, 토론을 중심으로 정리하며 정서 및 행동문제 학생을 위한 교육상담의 모델을 구안하여 제출한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 대학원
오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 인공지능/머신러닝(AI/ML) 기술은 고객 및 시장 분석부터 전략적 의사결정에 이르기 까지 기업 경영 전반에 수많은 혁신을 일으키고 있다. 본 과정은 MBA 학생들에게 비즈니스 애플리케이션에 특화된 핵심 AI/ML 알고리즘들을 실습 중심으로 학습할 수 있는 기회를 제공한다. 고객 이탈 예측, 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 수요 예측, 맞춤형 추천 시스템과 같은 실전 사례들을 통해 머신러닝의 실용적인 적용 방법을 익히게 되며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 별도의 프로그래밍 경험 없이도 데이터 처리 및 AI/ML 알고리즘 적용을 위한 기초적인 코드 구현 기술을 습득하게 된다. 본 과정을 수료한 학생들은 머신러닝을 활용한 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
이 강좌는 학습과 기억심리학에서의 고전적 연구와 함께 최근의 발전을 개관하는 것이 목표이다. 연합학습의 주요 발견과 이론들, 기억의 구조이론 대 과정이론 간의 논쟁 등을 살펴보는 동시에, 이들 심리학적 발견이 실제 교육과 훈련 장면에서 어떻게 적용될 수 있는지를 탐색하고자 한다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
데이터사이언스와 관련한 여러 분야의 최근의 국내외 연구동향을 소개한다. 강의와 세미나를 통하여 관련분야의 최신 방법론과 특정 주제를 심도 있게 습득할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.