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성수현, 신병철, 박민정, 김경한, 김지원, 류지연, 박장경
2019 / Journal of Pharmacopuncture
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한국 대학생의 학습과정 분석 연구.
한국 대학생의 학습과정 분석 연구.
초·중학교 학습부진학생의 성장 과정에 대한 연구.
초・중학교 수학, 영어 학습부진 학생을 위한 교육과정 개선 방안 탐색
AI in language teaching, learning, and assessment
Becoming and Being a TESOL Teacher Educator : Research and Practice
대학의 외국인 유학생 관리 및 지원 체제 강화 방안 연구
외국의 교수ㆍ학습혁신 정책 및 우수 사례 분석
대학의 교수 · 학습 질 제고 전략 탐색 연구.
Language, mobility and study abroad in the contemporary European context
초·중학교 학습부진학생의 성장 과정에 대한 연구.
학습부진학생 지도·지원의 실효성 제고를 위한 대안 탐색 : 학습부진학생 지도·지원 종합 계획(안) 제안을 중심으로
(2011 KICE 이슈페이퍼) 학습부진학생의 뇌기반 학습 적용 가능성 탐색
대학의 교수·학습 질 제고 전략 탐색 연구.
미래사회 대비 외국 초∙중등학교 교수학습 사례 분석 : 영국, 독일, 미국, 캐나다, 싱가포르, 일본을 중심으로
4년간의 학습부진학생 성장 과정에 대한 이슈
Informal digital learning of English : research to practice
국내 유학생의 학업실태 및 취업이행 연구 : 이공계 유학생을 중심으로
교양교육연구
홍효정, 현승환, 정순여, 정창원학습자중심교과교육연구
이금란교육방법연구
안현선, 김원식, 김은진한국언어문화학
이영준, 이유경International Journal of Emerging Technologies in Learning
Fauszt T.,Bognár L.,Sándor Á.인문사회 21
이윤희, 손진희, 손보영다문화교육연구
JIN YUANYING, XUNUO, 안현선교양교육연구
홍효정; 현승환; 정순여; 정창원교육공학연구
신종호, 최재원외국학연구
원주연글로벌교육연구
안미리, 박인심현대사회와 다문화
김희정, 조성희대한부동산학회지
김상근, 이서현, 김주연, 손소희, 정소명, 이상엽, 이규태Journal of the Edutainment
Min-Jun Kim; Bok-Moon JungComputers in Human Behavior
Chui K.T.,Fung D.C.L.,Lytras M.D.,Lam T.M.외국학연구
류호열, 최윤정, 박수진디지털콘텐츠학회논문지
노선혜, 김경화교육문제연구
주휘정교육의 이론과 실천
김성완, 채희태다문화콘텐츠연구
김영란, 박재영전필 / 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
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
본 교과목은 불어교육에 있어서 기존의 교육보조재들의 문제점들을 살펴봄으로써 멀티미디어를 활용한 교수방법의 가능성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 컴퓨터 등 다양한 멀티미디어 교육보조재의 활용가능성을 심도있게 다루게 된다.전선 / 대학원
한국어교육학의 학문적 정체성을 확립하기 위해 이론과 연구방법에 대한 논의가 활발하게 이루어져 왔음에도 불구하고 여전히 한국어교육에 적합한 고유의 연구방법론이 정립되었다고 보기 어려운 실정이다. 본 강좌에서는 이러한 한국어교육의 학문적, 실제적 현실에 대한 반성적 고찰을 바탕으로, 이제까지 한국어교육 분야에서 적용되어 온 연구방법(론)을 비판적으로 점검한다. 또한, 이 과정에서 발견된 문제점의 해결 방안을 이론적, 실천적 차원에서 모색해 본다. 이를 통해 한국어교육 연구의 수월성을 증진하고, 한국어교육 현장에 적합한 연구방법론 및 한국어교육 교수법을 마련함으로써 한국어교육의 다양화와 세계적 실천을 도모한다.전선 / 대학원
학습자 코퍼스는 제2언어 혹은 외국어 학습자들이 생산한 언어 자료를 전산화하여 구축한 코퍼스이다. 본 교과목은 학습자 코퍼스를 활용하는 다양한 유형의 연구를 소개하고, 문어, 구어, 특수목적영어/학문목적영어 및 종단적 혹은 발달적 학습자 코퍼스를 포함한 여러 종류의 학습자 코퍼스를 분석하는 데 자주 사용되는 방법과 기법들을 소개하고자 한다.전선 / 대학원
본 과목은 국제통상 전공자들에게 필요한 테이터 분석 방법론과 방법론의 응용을 가르치는 것을 목표로 한다. 방법론으로는 기초 통계학 이론 및 회귀분석 모형이 포함되며, 동시에 이 기법이 실제 어떻게 사용되는지 프로젝트 및 데이터 실습을 통해서 학습한다. 데이터 실습은 STATA를 기반으로 진행한다. 이에 더하여, 각국에서 도입중인 evidence-based policy making (EBPM)의 동향과 민간의 신용카드 및 교통정보를 기반으로 한 실시간 데이터가 정책입안에 어떻게 활용되는지 사례분석을 통해서 학습한다. 마지막으로 최근 활발히 이용되고 있는 머신러닝(Machine Learning)기법 일부도 소개한다. 학습 평가는 방법론에 대한 시험과 통계분석에 대한 final project를 기초로 이루어진다.전선 / 대학원
본 강좌는 자본 이동을 통한 국내경제와 해외경제간의 연관관계에 대한 기본적인 이해를 증진하고 그러한 연관관계로부터 유발되는 제반 문제점들을 다루기 위한 국제거시경제정책을 분석함을 목적으로 한다. 특히, 자본이동, 환율 구조 및 정책, 이자율정책 등과 거시경제정책간의 관계 등에 대해 연구한다.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.논문 / 대학원
석박사 논문 작성을 위한 연구 과정논문 / 대학원
전공과 관련된 대학원 석박사 학위 논문을 연구함논문 / 대학원
본 교과목은 학위논문작성과 관련하여 논문의 테마선정, 연구방법론 등을 지도함으로써 학위논문의 질적보완을 우선과제로 삼는다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 외국어로서의 한국어교육의 교육과정과 관련된 여러 요인들과 각 요인들의 상호작용, 그리고 한국어교육과정 개발과 운영 등에 대하여 심도 있는 탐구를 진행하게 된다. 특히 한국어 교육내용의 선정과 위계화, 내용 체계의 조직 의 원리 등을 언어 요인, 문화 요인과 결부시켜 집중적으로 논구하게 된다.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.논문 / 대학원
개별적으로 지도교수의 지도하에 국제협력과 관련한 연구 주제를 선택하고 그에 관한 연구를 진행한다.논문 / 대학원
개별적으로 지도교수의 지도하에 국제개발과 관련한 연구 주제를 선택하고 그에 관한 연구를 진행한다.논문 / 대학원
개별적으로 지도교수의 지도하에 통상협상과 관련한 연구 주제를 선택하고 그에 관한 연구를 진행한다.논문 / 대학원
이 교과목은 지도교수가 지정하는 참고문헌을 학생들이 읽고 연구함으로써 석사학위논문을 준비하는 토대를 마련할 수 있게 할 뿐 아니라, 학생들로 하여금 정규 강의 시간외의 연구를 한층 더 충실히 할 수 있는 시간을 가질 수 있게 함을 목표로 한다.논문 / 대학원
개별적으로 지도교수의 지도하에 전공 지역연구와 관련한 연구주제를 선책하고 그에 관한 연구를 진행한다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야 (active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야(active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.