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본 연구는 해외 한국어 학습자를 위한 양질의 교육 제공 방안으로 인공지능 튜터 개발을 제안하며, 온라인 세종학당 교육과정에 인공지능 튜터를 도입하기 위한 과제 설정 방안을 제시합니다. 데이터 부족으로 인해 비지도 학습 기반 딥러닝 도입이 어려운 현재 상황을 고려하여, 지도 학습 기반 머신러닝을 통해 온라인 세종학당 교육과정을 위한 인공지능 튜터를 개발하고, 스크래치를 활용하여 말하기 과제 코딩을 시도했습니다.
AI와 한국어 교육
하이테크 교실
하이테크 교실 수업 : 챗GPT 시대 인공지능 디지털 소양을 키우는
클라우드, 모바일 및 에지 기반의 딥러닝 실용 가이드 : 실세계 AI 및 컴퓨터 비전 프로젝트 파이선, 캐라스 및 텐서플로우 활용
문화융합 한국어교육 : 미국에서 펼친 한국어 놀이 이론과 실행의 서사
Intelligent tutoring systems for foreign language learning : the bridge to international communication
(미래를 여는) 초등 국어과 교육 방법론
AI와 영어 교육
AI literacy in K-16 classrooms
新 敎養國語
인공지능(AI)을 활용한 영어 수업 꿀팁 55 : 인공지능 "Hey, Google!"과 함께하는 영어 수업 가이드
Informal digital learning of English : research to practice
한국어 동사 사전 = 알뜰꼼꼼 뜻풀이
AI in language teaching, learning, and assessment
Generative artificial intelligence and language teaching
The handbook of multimedia-assisted language learning. theories and practices
AI 챗봇과 한국어 말하기 교육
Learning technologies and user interaction : diversifying implementation in curriculum, instruction, and professional development
멀티미디어 언어교육 총서 : 이론과 실제.
AI 세상과 만나는 외국어 교육의 미래 : 호모 커뮤니쿠스
이중언어학
심혜령이중언어학
김호정; 강남욱이중언어학
장미라배달말
김혜령, 김숙정, 손다정교육문화연구
천시우시우, 최은경이중언어학
진정란, 송은정국어교육학연구
홍은실이중언어학
이정연, 김현진이중언어학
노채환, 박기선, 안유진국어교육학연구
홍은실독서연구
이경남문법 교육
이승연외국어로서의 한국어교육
Sodnomdorj Enkhchimeg, 도성경어문논집
김정숙; 강현주; 이준호; 노정은한국언어문화학
방성원, 천민지, 권회림, 서진숙, 박성민한글
김명희, 정윤자이중언어학
안정민, 김민경, 황선영, 한하림, 최은지청람어문교육
김태호국어교육학연구
홍은실문화와융합
윤효승전선 / 대학원
본 과목은 한국어, 영어, 프랑스어, 독일어 등의 언어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 AI를 활용하여 언어를 가르치는 방법을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기본적으로 최근 AI 기술이 적용된 스마트스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하여 읽기, 듣기, 말하기, 쓰기 등의 언어 학습을 효과적으로 수행하는 방법을 탐구하는 내용을 포함한다. 이를 위하여 개별 언어 능력에 적절한 기술과 디바이스를 매칭시키는 방안을 제시하고 기존의 교육 컨텐츠를 이에 맞게 설계하는 방법을 제안한다. 또한, 각 학습 과정에서 학습자 개인에 따라 맞춤형으로 학습할 수 있는 방안을 포함한다.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 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.전선 / 학사
본 교과목의 목표는 학생들로 하여금 컴퓨터를 이용하여 한국어 관련 정보(또는 자료)를 적절히 추출하고 처리할 수 있는 기초적인 능력을 기르게 하는 것이다. 정보 관련 기술과 산업이 발전함에 따라 많은 학문분야의 연구 내용과 방법론도 달라지고 있는바, 이러한 변화에 부응하기 위해서 개설된 교과목이 본 교과목이다. 본 교과목을 통하여 학생들은 말뭉치의 구축, 말뭉치 가공, 가공된 말뭉치로부터의 언어정보 추출, 추출된 언어정보의 통계적 분석, 언어정보의 데이터베이스화, 데이터베이스의 운용 및 유지 등에 관한 기초적인 방법론을 익히게 될 것이며, 한국어문학 나아가서는 인문학을 위한 컴퓨터 활용 능력을 키우게 될 것이다.전선 / 학사
영어 읽기, 쓰기, 듣기, 말하기 지도에 대한 이론들과 실제 활용하는 방법을 탐구한다. 또한 중등 영어수업에서 사용할 수 있는 실질적인 지도 방법을 개발하여 실습해 본다.전선 / 대학원
한국어학 연구를 위해 컴퓨터를 활용하는 방법과 기계가 이해할 수 있도록 한국어를 처리하는 자연언어처리의 연구 성과를 학습하고 실습한다. 텍스트 처리를 위해 유용한 유닉스 명령어와 통계 패키지 R 등의 도구를 적절히 사용하는 방법을 익히고, 프로그래밍 언어 Python으로 텍스트 처리를 위해 스스로 코드를 짤 수 있도록 하며, 딥러닝을 포함한 기계학습 기법을 자연언어처리에 활용하는 방법도 탐구한다.교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.전선 / 학사
본 교과목은 인공지능 기반 혹은 컴퓨터 지원 교육이 활발한 현 상황에 맞춰 각 교과의 교육에 자연어처리를 활용할 수 있도록 자연어처리와 관련분야의 중요한 기본 개념과 이론을 소개한다. 특히 본 교과목은 자연어처리뿐만 아니라, 철학적 배경과 함께 음성처리, 인공지능, 언어학, 교육 등 다양한 분야를 융합하여 통합적인 관점에서 자연어처리를 소개한다. 또한, 본 교과목에서는 자연어처리에 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어인 파이썬과 자연어처리 관련 기초 코딩 예제, 딥러닝 기본 예제 등을 구글 코랩 등을 통해 실습함으로써 향후 학생의 목적에 따라 기술을 사용할 수 있는 기반을 형성하는데 목표를 둔다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 효과적이고 흥미로운 스마트 학습을 위한 도구를 개발하고 활용하는 방안을 탐색한다. 스마트 학습은 자기주도적이고, 흥미롭고, 학습자의 수준과 적성에 맞으며, 풍부한 자료를 가지고, 정보통신기술을 활용하는 학습방법을 의미한다. 최신 교수설계 모형에 기반하여 스마트기기를 위한 학습용 애플리케이션을 개발하고, 그 효과성과 사용성을 평가하여 애플리케이션을 수정, 보완하는 활동을 수행한다. 개발활동과 문헌연구를 통해 스마트 학습 도구와 환경을 설계하는데 필요한 새로운 모형과 방법을 모색한다.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
이 강좌에서는 외국어로서의 한국어 교수법과 관련된 제반 요인들을 검토하고 효과적인 한국어 교수법의 방향을 고찰한다. 기존의 국어교육과 외국어교육의 교수법을 검토하고 언어권별 학습자의 특성을 고려하여 바람직한 한국어 교수법의 모델을 구안하게 된다. 특히 웹기반 교수법 등 최근 각광받고 있는 매체기반 교수법을 적극 도입하여 한국어 교수법의 새 방향을 논의하게 된다.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 / 학사
언어교육 캡스톤 디자인은 인공지능 및 기술을 활용하여 언어교육 관련 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 학생들은 언어교육 문제와 관련하여 스스로 주제를 선택한 다음, 팀 중심의 협업 과정을 통해 창의적으로 문제를 해결한다. 학생들은 팀 과제 수행에 필요한 이론 및 실습을 경험하고, 교육적 가치를 지향하는 문제 해결 프로젝트를 진행하는 과정을 통해, 문제해결역량, 의사소통역량, 협업역량과 같은 다양한 역량을 증진할 수 있다.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 / 대학원
교육연구는 다양한 세부영역을 포함하고, 이에 따라 다양한 연구방법론이 적용되고 있다. 이 강의의 전제는 연구방법론과 연구자의 인식론이 서로 밀접한 관련을 맺고 있다는 것이다. 연구자의 인식론적 관점에 따라 다른 연구방법론을 채택하기도 하고, 반대로, 채택한 방법론에 따라 교육연구에 대한 연구자의 관점이 달라지기도 한다. 이 강의는 양적연구, 질적연구, 철학적 방법론을 각각 전공한 세 명의 강사가 협업하는 팀티칭으로 진행된다. 이 강의를 통해 학생들은 자신이 의존하고 있는 방법론의 고유한 인식론적 특징을 다른 방법론과의 관계 속에서 이해함으로써 그것의 가능성과 한계를 보다 명확히 이해하게 될 것이다. 이 강의는 교육연구에서 활용되는 연구방법론에 대한 보다 종합적이면서도 균형 잡힌 시각을 길러줄 뿐 아니라, 다른 방법론에 대해 개방적인 태도를 갖게 함으로써 교육연구에 있어서 새로운 방법론적 시도를 가능하게 할 것이다.전선 / 대학원
이 과목에서는 자연어처리에 대한 간단한 소개와 함께, 대표적인 인공신경망 기법들이 자연어처리 어떻게 적용되는지 살펴본다. 최근 일상생활에서도 많이 쓰이는 자연어처리는 인공신경망의 성장과 함께 비약적인 발전을 보였다. 인공신경망을 이용한 딥러닝 기법은 이론적인 면뿐만 아니라, 효율적 계산과 최적화 등의 실험적인 요소가 많아 실습이 중요하다. 이 과목을 듣기 위해서는 기계학습에 대한 기본적인 이해와 파이썬, 딥러닝 모형을 사용하는 능력이 요구된다. 이 강좌는 학생들이 자연어처리의 최근 방법론을 학습하고, 실제 구현하는 능력을 배양하며, 마지막으로 최근 방법론이 가진 한계점, 미래 연구주제에 관해 탐구한다.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.전선 / 대학원
최근 오감을 이용하는 것을 전제로 하여 AI 기술이 적용된 스마트 스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하기 위해서는 개별 과목과 콘텐츠를 기기와 기술에 맞게 재설계하는 것이 필요하게 된다. 이를 위하여 개별 과목의 교육 콘텐츠를 분류하는 기준을 정의하고 여러 콘텐츠를 디지털화하는 방법을 고안해야 할 것이다. 본 과목은 특히 인문 사회 과목의 전공자들이 각각 담당하는 과목과 내용에 맞는 교수 방법론과 콘텐츠 설계 방법을 정의하도록 지도하며 이를 바탕으로 일반적인 교육 콘텐츠 설계 방법을 도출해 내는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 한국어 및 외국어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 언어교육에 기초가 되는 언어현상을 이해하고 이를 자연어처리기술을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 언어학과 언어처리분야에서 개발된 여러 가지의 언어 분석 소프트웨어를 이용하여 언어 현상을 이해하도록 지도한다. 이와 같이 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 언어에 대한 이해는 이후 발음 및 문법 교육을 인공지능화하는 기초 연구가 될 것이다.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.