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본 연구는 페르소나 기법을 활용하여 데이터기반 지방교육행정의 현황을 파악하고 발전 전략을 제안하는 데 목적이 있다. 지방교육행정기관 공무원 14명에 대한 인터뷰를 통해 7가지 페르소나를 도출했으며, 데이터 활용 인식, 조직적 의지, 예산 지원 등의 문제점을 확인했다. 페르소나 기법과 실제 사례 분석을 통해 데이터기반 지방교육행정 발전을 위한 기초 자료를 마련했다.
Handbook of Data-based Decision Making in Education
Handbook of data-based decision making in education
4차 산업혁명의 진전에 따른 사회변화의 수용성에 대한 실증 분석 및 정책 방향 연구 : 4차 산업혁명의 사회적 수용성 확보를 위한 국가전략 연구 III
공공데이터 거버넌스 =
Data-driven school improvement : linking data and learning
Cases of teachers' data use
Education governance and social theory : interdisciplinary approaches to research
탁월한 리더는 무엇이 다른가 : 혼돈의 시대, 압도적인 성과를 내는 리더를 찾아서
Toward enhanced learning of science : an educational scheme for informal science institutions
Data science and social research : epistemology, methods, technology and applications
Responsible analytics and data mining in education : global perspectives on quality, support, and decision-making
Data-based decision making in education : challenges and opportunities
Educational data mining : applications and trends
인재경영, 데이터사이언스를 만나다 : 인재 경영 과학자의 시대가 온다
The purposes of education : a conversation between John Hattie and Steen Nepper Larsen
행정의 미래 : 행동주의 경제학, 데이터 분석, 게임이론에 기반을 둔 정책 접근 =
Selecting the right analyses for your data : quantitative, qualitative, and mixed methods
Learner-centered pedagogy : principles and practice
정부의 디지털 혁신
교육행정학연구
이호준, 심현기, 윤홍주, 길혜지, 오혜근, 나민주평생교육학연구
현영섭Global Implementation Research and Applications
Jill Locke; Catherine M. Corbin; Clayton R. Cook; Mark G. Ehrhart; Chayna Davis; Aaron R. Lyon한국공공관리학보
김지현; 한진영The Teacher Educator
Valerie M. Hamilton; Todd D. ReevesEducational Studies
Vanhoof, J.; Vanlommel, K.; Thijs, S.; Vanderlocht, H.행정논총
장민주, 이장범정보시스템연구
박기남Journal of Early Intervention
Ruble, L.A.; Wong, W.H.; McGrew, J.H.; Missall, K.N.JOURNAL OF EDUCATIONAL CHANGE
Schildkamp, Kim; Poortman, Cindy L.; Ebbeler, Johanna; Pieters, Jules M.지방정부연구
서재호Learning and Instruction
Wurster S.,Bez S.,Merk S.Professional School Counseling
Beasley, Jordon J.School Effectiveness and School Improvement
Goffin E.,Janssen R.,Vanhoof J.SAGE Open
McNamara G.,Brown M.,Gardezi S.,O’Hara J.,O’Brien S.,Skerritt C.Educational Researcher
Ellen Goldring; Marisa Cannata; Jason A. Grissom; Mollie Rubin; Patrick Schuermann; Christine M. Neumerski; Timothy A. DrakeResearch in Education
Nokuphiwa Mkhabela; Jayaluxmi NaidooInternational Journal of Leadership in Education
Prøitz, T.S.; Mausethagen, S.; Skedsmo, G.Professional School Counseling
Carol Kaffenberger; Anita YoungJournal of Research on Leadership Education
Roegman, Rachel; Perkins-Williams, Ruqayyah; Maeda, Yukiko; Greenan, Kathleen A.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 강의는 (1)정보화 사회와 행정의 변화, (2)행정정보체계와 정보기술 인프라, (3)정보기술의 응용, (4)행정정보체계의 개발방법론, (5)정보민주주의, (6)정보정책, (7)전자정부 등에 대한 개괄적인 이해를 추구한다.전선 / 대학원
‘데이터’는 현 시대의 새로운 자원으로 평가받고 있다. 기업, 정부 등 시장 참여자들은 소비자를 이해하고 소비자문제를 도출하여 그 해결방안을 마련하기 위해 다양한 데이터를 분석하고 그 결과를 의사결정의 근거로 활용한다. 본 과목에서는 소비자의 시장환경에서 활용되는 다양한 데이터기반 의사결정을 이해하고, 이론, 사례 및 방법론 등을 학습한다. 이를 통해 시장참여자의 소비자지향적인 의사결정을 위한 데이터 활용방안을 모색하고 필요한 역량을 습득할 수 있다.전선 / 학사
데이터에 대한 탐색과 통계적 탐구를 수행하는 방법을 배운다. 데이터의 종류와 특성을 이해하고, 적절한 시각화와 분석을 통해 데이터에 숨은 정보를 찾아내고 근거에 기반을 둔 합리적인 의사결정을 하는 방법을 배운다. 데이터에 존재하는 관계성을 찾아 수학적으로 모델링하는 방법으로써 상관관계의 분석과 회귀분석, 클러스터링 기법 등을 배운다. 데이터를 이용한 통계적 탐구를 지도하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
이 과목은 지식정보사회로의 성숙 단계에서 사회정보화를 위한 제도적 개선을 위한 정부의 역할과 정부 스스로의 정보화 즉 전자정부에 관한 이론과 실천적 과제에 대하여 공부한다. 지식정보사회의 변화방향, 유기적 네트워크 환경에서의 행정변화, 네트워크 표준화와 정보보호, 전자정부의 지향가치, 전자정부의 기획, 정부조직과 예산운영의 변화, 조직간 수평적·협력적 관계설정, 민영화와 아웃소싱, 온라인 시민참여, 논스톱서비스, 정보공개와 정보서비스, 정보화 성과평가, 미래 지식정보사회와 사이버 정부 등의 주제를 다룬다. 한국의 경험과 비전을 중심으로 공부하되 미국·유럽 사회와 정부의 정보화 사례도 공부한다.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.전필 / 대학원
‘정책사례연습’은 현장의 정책사례를 과학적 방법론의 시각에서 분석·토론하고 이를 보고서 실적물의 형태로 산출하는 것을 기본과제로 하며, 이를 통해 경험적 연구 역량의 함양과 문제해결 역량을 배양하는 데 그 목적이 있다. 이는 기존의 이론 중심의 교육에서 탈피하여 현장 밀착형, 사례 위주의 교육으로 전환하고, 이를 통해 세부 정책분야(공공관리·도시교통환경·국제·보건·융합과학기술·그 외 분야에서 정책 처방의 타당성과 실현 가능성을 제고하려는 취지이다. 따라서 정책분야 및 사례별 전문성이 요구되므로 해당 분야의 전문연구자인 여러 교수가 공동으로 순환하며 강의하는 것을 원칙으로 한다. ‘정책사례연습 1’에서는 정책사례를 분석할 수 있는 다양한 연구방법론과 적용례를 제시함으로써 수강생들로 하여금 본인의 관심 정책분야에서 실제 사례를 발굴하여 실적물을 작성할 수 있도록 안내하고, 연구계획서의 작성을 지원한다.전선 / 대학원
응용행동분석 및 단일사례연구 방법론은 동질성의 다수 집단 구성이 어려운 특수교육 현장이나 언어치료 등의 임상 현장에서 특히 많이 적용되고 있는 방법으로 이들 현장과 관련된 사람들이 갖추어야 할 지식이다. 이러한 점에서 본 강좌는 단일사례연구 방법론에 대한 이론적 배경과 방법론적 특성, 박사과정생들의 직접적인 연구 수행을 위한 관찰 및 연구 설계방법론을 설명하는 데 목적이 있다.전선 / 대학원
이 과목에서는 조직 속에서 인간의 동기발전에 관한 제 이론을 검토하고, 여러 가지 동기부여체제가 행정에 미치는 영향을 분석한다. 욕구이론, 기대이론, 성격유형론, 지각이론 등 인간의 동기에 관한 이론과 행정적 동기부여 체제에 관한 이론들이 깊이 검토된다.전필 / 학사
본 과목에서는 정형 데이터와 비정형 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 데에 필요한 제반 이론 및 기법을 배운다. 구체적으로, 본 과목의 전반부에서는 데이터베이스 (DB)를 기반으로 한 정보 시스템의 설계 및 구현, 그리고 DB 마이닝과 DB 기반 추천 시스템과 관련된 모형과 기법을 다루고, 후반부에서는 텍스트 데이터를 대상으로 정보 검색, 문서 분류 및 군집화를 위한 주요 이론과 방법론들을 소개한다. 아울러, 본 과목은 소개된 모형 및 기법들을 구현하여 다양한 형태의 데이터에 실적용해보는 프로젝트들을 포함하는 바, 이를 통해 실제 문제에 대한 해결 능력을 기르고, 관련된 기술적 이슈들을 경험해보는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터 과학의 방법론을 배우고 교육 관련 데이터, 다양한 인문 사회 분야의 데이터를 활용하여 인문학과 사회학 분야의 주제를 융합적으로 해결하는 역량을 기르는 교수 지식과 교육 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 과학, 기계학습의 다양한 방법을 배우고 데이터 기반 교육을 실제 교실 환경에서 구현하는 방안을 연구하고 모색한다. 인공지능이 데이터를 사용하여 인문 사회 분야에 어떻게 기여할 수 있는지 동향과 가능성을 파악하고, 그 기반이 되는 분석 방법을 배운다. 인문 사회 분야의 다양한 주제와 관련된 데이터를 수집하고, 인문 사회 분야의 문제 해결을 위해 관련 데이터를 전통적 통계 분석과 최근의 기계학습, 다양한 인문 사회 맞춤형 분석 방법 등으로 분석하는 융합교육을 수행하는 구체적 아이디어를 개발한다. 또한 인문 사회 분야의 연구와 문제 해결을 위해 과학과 수학, 정보 분야의 문제 해결 방식을 융합하는 다양한 방안을 교육적으로 활용하는 방법을 연구한다.전선 / 대학원
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.전선 / 학사
“데이터 기반의 지역사회 문제 해결”교과목은 지역사회의 문제를 데이터와 자산기반 접근법으로 탐구하고 해결하는 방법을 학습한다. 디자인 씽킹과 윤리적 데이터 사이언스를 활용하여 문제 정의부터 해결책 설계 및 실행까지의 과정을 체계적으로 경험한다. 학생들은 지역사회 자원을 활용해 파일럿 프로젝트를 수행하며 실질적인 문제 해결 역량을 키우게 된다. 또한, 문제를 발굴하고 해결 방법을 도출하는 과정에서 목표 설정, 분석 기술, 성과 관리 등 단계별 평가를 진행한다. 이를 통해 데이터 기반의 창의적이고 지속 가능한 지역사회 개발 방안을 제안할 수 있다.교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.전선 / 대학원
본 과목은 디지털 정부의 도래로 제기되는 공공의사결정에서의 변화를 이해하고 이에 대응할 수 있는 다양한 지식과 기술을 습득하여 보다 합리적이고 바람직한 의사결정 역량을 배양하는 데 목적이 있다. 특히 공공의사결정에서 요구되는 근거의 개념과 활용법, 합리성과 윤리성의 충돌, 정보화 기술의 활용과 제약 등을 공공데이터 어낼릭틱스(public data analytics) 차원에서 학습하고, 이를 실제 정책문제에 적용해 증거기반 의사결정 보고서(Critically Appraised Topic report)를 작성하면서 디지털 정부가 지향하고 담당해야 할 공공의사결정의 의미에 대한 이해를 제고하고자 한다.전선 / 대학원
본 과목은 마케팅에 있어서 새롭게 등장하는 주제나 이슈들에 대한 학습에 그 목적이 있다. 그러므로 논의될 주제와 과목구조는 강의담당자와 학생들의 관심에 따라 달라진다.전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.전선 / 대학원
이 과목의 목적은 공공부문 인적자원관리에 관한 개념 및 이론에 관한 기초지식을 습득하고 최근 국내외 정부가 활용하고 있는 구체적인 인적자원관리방식 및 사례의 분석을 통해 실무역량을 함양하는 것이다. 과목의 초점은 민간부문 인적자원관리와 구별되는 공공부문 인적자원관리의 특성을 이해하는 데 있다. 수업은 기본 개념과 이론에 대한 강의, 수강생조사발표, 사례토론의 세 부분으로 이루어진다.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.