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Moon J.S.,Suh S.,Kim S.S.,Jin H.Y.,Kim J.M.,Jang M.H.,Lee K.A.,Lee J.H.,Chung S.M.,Lyu Y.S.,Kim J.H.,Kim S.Y.,Jang J.E.,Kim T.N.,Kim S.W.,Jeon E.,Cho N.H.,Kim M.K.,Kim H.S.,Nam-Goong I.S.,Kim E.S.,Chung J.O.,Cho D.H.,Lee C.W.,Kim Y.I.,Chung D.J.,Won K.C.,Kim I.J.,Park T.S.,Kim D.K.,Shon H.
2020 / Diabetes and Metabolism Journal
VO THI TUONG VI, 오아란, 이귀상, 양형정, 김수형
2020 / 스마트미디어저널
이상협
2020 / Culinary Science & Hospitality Research
Lim JH; Park MK; Baek HS; Lim JO; Moon C; Shin IS; Kim JC
2021 / Regulatory toxicology and pharmacology : RTP
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본 연구는 학습자의 학업 성취 역량 차이를 고려하여 수학 문제 해결 시 이해도 저하 지점을 파악하고, WCSNA 학습법 기반 온라인 학습시스템을 개발하여 학습자의 취약점을 분석하고 효율적인 학습자 관리 방안을 제시합니다. 개발된 시스템은 학습자의 균형 잡힌 문제 해결 능력 배양과 프랜차이즈 기업의 차별화된 서비스 제공에 기여할 것으로 기대됩니다.
Informatics and nursing : opportunities and challenges
블렌디드 러닝 수업 : 싱가포르 한국국제학교 수업 실천 사례
Early warning systems and targeted interventions for student success in online courses
Web-based learning in K-12 classrooms : opportunities and challenges
Designing the online learning experience : evidence-based principles and strategies
(미래를 여는) 온오프라인 수업
Assessment in online and blended learning environments
Principles of effective teaching in the online classroom
Online assessments and measurement: foundations and challenges
Evaluating e-Learning : guiding research and practice
Beyond knowledge : the legacy of competence : meaningful computer-based learning environments
Bayesian networks in educational assessment
온택트, 어떻게 가르칠 것인가? : 온라인 상호 작용 교수법 가이드
Beyond e-learning : 지식경영의 핵심전략
Learning online : the student experience
e-Learning : 디지털 시대의 지식 확산 전략
The smart learning
Learning theory and online technologies
Calculus with analytic geometry.
The convergence of distance and conventional education : patterns of flexibility for the individual learner
한국융합학회논문지
홍희동数学教学通讯 / SHUXUE JIAOXUE TONGXUN
卢云; 樊咏飞教育信息技术 / Educational Information Technology
钟秋琴TEACHING Exceptional Children
Ling Zhang; Haidee A. Jackson; Tiffany L. Hunt; Richard Allen Carter; Sohyun Yang; Christopher R. EmerlingJournal of Software Engineering and Applications
Emmanuel N. Ekwonwune; Dominic C. EdebatuProcedia Computer Science
Boussakssou, Mohamed; Hssina, Bader; Erittali, Mohammed湖北开放职业学院学报 / Journal of Hubei Open Vocational College
魏雅冬; 李贺; 郭海滨; 张春艳; WEI Ya-dong; LI He; GUO Hai-bin; ZHANG Chun-yan吉林广播电视大学学报 / Journal of Jilin TV & Radio University
吴丹阳; 张旭利한국정보기술학회논문지
이동철, 강민수, 김철수黑河学院学报 / heihe xueyuan xuebao
周翔; Zhou Xiang中小学班主任 / ZHONGXIAOXUE BANZHUREN
顾浩中国管理信息化 / China Management Informationization
胡乡峰; 刘琳娜; 黄丽彤교육공학연구
이종연, 진석언, 서정희, 고범석, 구양미现代中小学教育 / Modern Primary and Secondary Education
贾建国开封大学学报 / Journal of Kaifeng University
王沐昕; WANG Muxin绍兴文理学院学报 / Journal of Shaoxing University
胡治芳; 宋婧文; HU Zhifang; SONG JingwenJournal of Physics: Conference Series
Malik, M.A.; Badolo, M.; Badaruddin现代职业教育 / Modern Vocational Education
曾爱斌; 陶星名; 姚华珍Asia Pacific Education Review
Ilse Johanna Sistermans실천공학교육논문지
이현준, 빈기범, 김은서, 문일영전선 / 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 / 학사
교육분야에 인공지능, 빅데이터, VR·MR 등의 XR 및 게임 등과 같은 새로운 첨단 기술이 적용되어 지능형 학습기술과 각종 학습플랫폼이 개발·활용되면서 개인별 맞춤형 학습 시대가 열리고 있다. 학습매체의 진화, 물리적 학습공간과 가상 공간의 통합, 가상공간의 오감 학습환경 구축, 교육방식의 혁신이 가능해져 교육생산성과 교육형평성을 획기적으로 향상시킬 가능성이 높아짐에 따라 교육의 전 지형도가 새롭게 재편되는 교육대전환 시대가 예고되고 있으며 이러한 시대 변화를 선도적으로 이끌어 갈 교육혁신인재를 육성할 필요 또한 커지고 있다. 이에 본 강좌는 교육분야에서의 창업가 정신, 교육변혁을 선도할 창의혁신역량, 학습빅데이터 축적 및 분석기술, 학습앱 및 혁신시스템 설계 역량 등을 육성하고 교육창업 실전 프로젝트에 도전하여 사업계획서를 작성하도록 함으로써 교육창업가를 육성하는 것을 목표로 한다. 교육창업 기회 발굴 실습, 교육스타트업 창업 사례 이해, 교육창업 비즈니스 모델 개발 방법론 습득, 교육분야 창업 성공사례 및 실전 경험 전수 교육을 실시한다. 또한 팀 단위로 교육 창업 아이디어를 구상하여 사업계획서(business plan)를 작성하여 전문가의 평가를 받아 계획의 실현가능성을 심화시킨다.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 교과목은 네트워크 분석(network analysis) 방법론을 이론적으로 학습하고, 이를 바탕으로 디지털 경영환경과 시너지 경영의 사례를 탐구합니다. 수강생들은 네트워크 분석 방법론이 사회 현상 및 기업 문제 해결에 어떻게 응용되는지를 배우며, 디지털 경영 환경(딥러닝, 블록체인, 플랫폼 비즈니스 등)에서 네트워크 분석 개념이 어떻게 활용되는지 학습합니다. 시너지 경영은 두 개 이상의 단위를 통합적으로 관리함으로써 개별적으로 관리했을 때보다 더 높은 성과를 창출하는 경영을 의미합니다. 양자적 관계 혹은 네트워크 관계에서 발생하는 시너지 효과를 중심으로 인수합병(M&A), 전략적 제휴 등 경영 활동과 현상을 사례를 통해 분석합니다. 또한, 본 수업은 실질적인 네트워크 분석 역량을 함양하는 데 도움을 주기 위하여, 오늘날 경영환경에서 수집 가능한 데이터와 소프트웨어 도구를 활용하여 네트워크 분석 방법론을 실제로 적용하고 응용할 수 있는 능력을 학습합니다.전선 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.전선 / 학사
학습시스템은 환경과의 상호작용을 통한 경험으로부터 지식을 습득하여 스스로 성능을 향상시키는 시스템이다. 기계학습은 학습시스템의 핵심인 경험으로부터 획득한 데이터로부터 모델을 자동으로 생성하고 이를 기반으로 미래 를 예측하는 계산구조와 알고리즘을 연구하는 컴퓨터공학의 한 분야이다. 기계학습은 인터넷 정보검색, 텍스트마이닝, 컴퓨터비젼, 로보틱스, 게임 뿐만 아니라 생명과학과 비즈니스 데이터마이닝 등에 성공적으로 활용되었다. 최근 들어 모바일폰, 스마트 TV등에서 사용자 모델링과 개인화 추천 서비스에 사용되고 있으며 컴퓨터구조, 컴파일러, 운영체제, 통신망 시스템의 모델링 및 성능 예측 등 컴퓨터공학의 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 교과목은 감독학습, 무감독 학습, 강화학습 등 기계학습의 기본 개념과 원리, 여러가지 학습 방법에 대한 모델 구조와 학습 알고리즘 및 그 수학적인 기반를 제공하는 것을 목적으로 한다. 패턴분류, 확률관계모델링, 순차적 의사결정과정에 대한 구체적인 학습 구조와 알고리즘을 살펴보며 실제 응용문제 해결을 위한 미니 프로젝트를 통하여 그 활용 방법을 습득한다.전선 / 학사
본 과목은 플립러닝(flippied-learning)과 비대면 교육 방식을 활용하여 학생들의 자기 주도 학습 역량을 강화하고 융합 역량과 글로벌 역량을 증진하기 위해 개설된 과목이다. 본 과목을 수강하는 학생들은 담당교수의 승인을 받고 Coursera, edX, Udacity, FutureLearn 등 글로벌 MOOCs 플랫폼과 K-MOOCs 플랫폼에서 제공하는 온라인 수업 또는 국내외 대학에서 비대면으로 개설한 정규 수업을 수강한 후 학기 중 강의실에 모여 자신이 수강한 수업 내용에 대해 발표하고 다른 학생들과 함께 토론하는 기회를 갖는다. 학기 말에는 수업 중에 수강한 내용을 바탕으로 리포트를 작성하여 제출한다. 본 과목은 이처럼 최근 전 세계적으로 널리 확산하고 있는 온라인 비대면 교육 방식을 적극 활용하여 학생들의 자기주도 학습 역량과 연구 능력을 강화하고 더 나아가 융합 역량과 글로벌 역량 증진에 기여하고자 한다.전선 / 학사
세계화, 정보화사회로 일컬어지는 현대사회에서 급변하는 시장의 환경에서 생산자와 소비자 사이의 분리를 메워주는 유통환경 역시 급변하고 있다. 소비자유통론에서는 소비자의 활발한 시장참여와 기업의 소비자 지향적 경영활동이 요구되는 현대사회에서 유통의 의미와 과정을 소비자학적인 시각에서 고찰하고, 유통과정에서 발생할 수 있는 소비자문제와 대처방안에 대해서 논의하는 것을 목적으로 한다. 또한, 친소비자적인 유통사례를 살펴보고, 소비자와 기업이 상생을 추구할 수 있는 유통의 발전방향에 대해서도 논의한다.전선 / 학사
본 과목은 다양한 수리적 이론 및 방법론을 사용하여 물류 시스템의 설계 및 운영에 관련된 문제 해결 능력을 고양하는 것을 목표로 한다. 다양한 물류 시스템들과 각 물류 시스템에 관련된 의사결정 문제들이 소개되며, 해법들이 논의된다. 실제 문제 해결 능력을 높이기 위하여 현실적인 예제들이 다루어진다. 구제척인 강의 주제들은 물류 전략 및 계획, 수송 의사결정, 보관 및 취급 의사결정, 설비배치 의사결정 및 네트워크 계획 프로세스들을 다루게 된다.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 / 학사
시장에서의 경쟁이 심화됨에 따라 소비자들의 니즈에 부합하는 상품의 기획과 개발이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 교과목은 다양한 방법을 통해 소비자의 니즈를 분석하고, 이에 기반하여 상품은 물론 정책과 서비스를 기획·개발하는 과정을 여러 이론의 학습과 과제를 통해 학습할 수 있도록 한다.전선 / 학사
미래의 IT 제품과 서비스를 책임지게 될 컴퓨터공학도에게 새로운 비즈니스 환경에 대한 감수성 함양은 매우 중요한 일이다. 본 과목의 교육목표는 시장 분석, 자금 조달, 성장 관리, 리더십, 조직 내 역할 및 책임 분장 등 IT 기업의 창업과 운영에 수반되는 다양한 요소를 학습하는데 있다. 이들 현안에 대한 이해를 통해 수강생들은 향후 시장성을 고려한 IT 제품과 서비스를 디자인하고, 신규 또는 기존 기업에 대한 분석적 판단을 하고, 자신이 속하게 될 조직에 적극적으로 참여하고 기여할 수 있을 것이다. 토론식 강의 중심으로 진행되며, 주요 성공사례 및 시장현황 등에 대해 외부 초청 인사의 강연도 더해진다. 수강생들은 조사 보고서 및 (개인 또는 팀 별) 발표 과제를 수행하게 된다.공통 / 대학원
소비자 중심으로 사고하면서, 데이터를 활용한 과학적 분석능력을 기반으로 시장 문제를 해결하여 소비자의 삶의 질의 증진에 기여하고, 기업의 이윤 추구 및 사회적 가치 창출이라는 목적을 달성할 수 있는 융합적 역량이 요구된다. 본 과목에서는 리테일/서비스 및 소비자, 데이터 분석 전공 교수의 집단 교수 방법과, 기업들과의 산학협력 프로젝트를 통해, 수강생들의 데이터 분석 역량과, 소비자에 대한 이해에 기반한 데이터 해석, 인사이트 도출 및 문제 진단 역량과, 리테일/서비스 기업을 위한 개선책 도출 역량을 갖춘 융합적 인재를 양성하고자 한다.교양 / 학사
최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 인공지능은 전 학문 분야에서 핵심적인 학습 및 연구 대상이 되고 있다. 동시에 국제사회는 물론 우리 사회의 여기저기에서 인공지능과 관련된 사회문제들이 발생하고 있으며, 미래에 인공지능이 가져올 폐해를 두려워하는 목소리들이 크다. 이제는 인공지능의 개발과 더불어 인공지능이 인류와 공존할 수 있는 구체적인 대안이 시급한 시기가 다가왔다. 이에 따라 인공지능의 본질을 이해하고, 인간의 인지능력과 통합하여 분석할 수 있는 능력은 필수적인 역량 중 하나가 되었다. 이 교과목은 인간과 인공지능의 인지능력을 통합적으로 이해하고, 그 관계를 융합적으로 탐구하는 학습경험을 제공하는 데 목적이 있다. 본 교과목은 수동적인 지식 습득을 넘어서, 학습자가 문제를 스스로 발견하고 해결 방안을 모색하는 자기 주도적 학습 과정에 중점을 두고 있다. ‘기초 학습’과 ‘프로젝트 기반 탐구활동’으로 구성된 수업에서 수강생들은 주제토론, 방법론 실습, 연구주제 탐색, 연구설계, 연구수행, 연구결과 발표 등 다양한 수업 및 학습활동에 참여하면서 창의적인 사고를 개발하고 집단적 사고를 통해 보편적인 해답을 찾아가는 새로운 학습과정을 경험하게 될 것이다. 이러한 과정을 통해 인간인지와 인공지능의 본질을 이해하고 이를 융합적으로 발전시킬 수 있는 기본 역량을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.교양 / 학사
본 교과목은 학생들이 간접적으로만 접하던 지역사회 내 다양한 문제를 경험을 통해 확인하고, 이를 해결하기 위한 현실적인 솔루션을 도출하고 실질적으로 수행해보는 경험학습 기반의 강좌이다. 경험학습을 통해 학생들이 커뮤니티의 다양성을 이해하고, 문제 해결능력을 함양하며, 지식을 실천하는 것의 중요성을 체험하는 것을 목표로 한다. 수업은 취약성, 포용의 개념, 커뮤니티 서비스의 의의 등에 대한 기본 지식을 습득한 후 지역커뮤니티 기관 및 관련 기업과 연계하여 지역 커뮤니티에서 학생들이 직접 문제를 발굴하고, 문제 해결을 위한 콘텐츠를 개발하고 실행하는 것으로 구성된다.전선 / 대학원
본 교과목은 정보기술과 정보사업, 그리고 인터넷 개발에 있어서의 사회 연결망의 영향을 다룬다. 특히, 서비스 연결망과 공급자 연결망의 구조를 분석하는데 초점을 맞춘다. 또한 인터넷 기반 시스템이 어떻게 사회연결망을 유지시키는지에 대해 검토한다.전선 / 학사
본 강의에서는 문제를 파악하고 어떻게 풀어 나갈 것인가에 대한 연구접근과 관련된 부분에 대해 학습할 것이다. 마케팅조사론을 함께 함께 공부함으로써 문제해결에 대한 관점을 새롭게 하여 문제 해결 능력을 강화하는데 초점을 두었다. 본 강의를 수강함으로써 마케팅 문제뿐 아니라 일상생활의 문제도 과학적으로 해결하는 논리적 체계를 가질 수 있게 된다면 소정의 목적을 달성한 것이라고 할 수 있겠다.전선 / 대학원
본 교과목은 강의 교수와 수강하는 학생들이 협의하여 창의적으로 주제를 선정하고, 관련 이론 및 최신 기술을 함께 배우는 세미나와 토론 및 프로젝트를 수행하는 교과목이다. 컴퓨터 기술은 빠르게 발전하기 때문에 기존의 교과목에서는 다루지 못하는 기술이 속속 등장하고 있다. 본 교과목은 이러한 신기술을 배울 수 있는 기회를 제공한다. 또한 과학기술·산업·사회 분야의 당면 문제를 컴퓨터 기술로 해결하는 창의적인 방안을 모색할 수도 있으며, 적정기술을 이용하여 사회적 약자를 위한 컴퓨팅 시스템을 개발하는 사회공헌형 주제로 강좌를 진행할 수 있다. 또한 수강생들이 창의적인 주제를 제안하고 강의 교수가 이를 인정하고 지도하는 상향식 주제 탐구도 적극 권장할 예정이다. 본 교과목에서 학생들의 연구 성과는 학기말에 결과 발표회를 통해 성과를 학부 전체에 공유한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 고객대응, 가격, 품질, 제품이나 서비스의 다양성이라는 축면에서 경쟁적 우위를 당성하려는 기업들의 생산 시스템을 이해하고 운영의 효율성을 제고하기 위한 연구이다. 기존의 Quick Response나 Just-in-Time 그리고 Time-Based Competition과 같은 기법들을 이해하고 이를 바탕으로 다른 생산성 향상을 위한 새로운 기법들을 살펴 본다.