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본 연구는 온라인 교육 환경에서 학습관리시스템(LMS)의 역할과 기능을 재정립하고, 학습분석학과 온라인 평가를 핵심 기능으로 통합하는 방안을 제시합니다. LMS는 학생들의 학습 진행 상황을 분석하고 학업 성취를 예측하는 기능을 갖추어야 하며, 온라인 평가를 통해 즉각적인 피드백을 제공해야 합니다. 이러한 LMS는 4차 산업혁명 시대의 인재 양성과 교육 기회 불공정 해소에 기여할 수 있습니다.
Transforming digital learning and assessment : a guide to available and emerging practices and building institutional consensus
Informatics and nursing : opportunities and challenges
Assessment in online and blended learning environments
Scaling up Assessment for Learning in Higher Education
Learning theory and online technologies
Smart learning environments
Learning engineering for online education : theoretical contexts and design-based examples
Learning experience design : how to create effective learning that works
Student engagement in campus-based and online education : university connections
Learning Analytics: Fundaments, Applications, and Trends : A View of the Current State of the Art to Enhance e-Learning
Blended learning in practice : a guide for practitioners and researchers
Conducting research in online and blended learning environments : new pedagogical frontiers
Online assessments and measurement: foundations and challenges
온라인 학습분석 기반 맞춤형 교육지원 방안 연구
HRD와 학습분석학
LLM과 교육
Multiple perspectives on problem solving and learning in the digital age
Web-based learning in K-12 classrooms : opportunities and challenges
Assessing student learning in higher education
Early warning systems and targeted interventions for student success in online courses
Vysshee Obrazovanie v Rossii
Ozerova G.P.정신전력연구
정상근, 김진남COMPUTATIONAL SCIENCE AND ITS APPLICATIONS - ICCSA 2022 WORKSHOPS, PART III
Biondi, Giulio; Franzoni, Valentina; Mancinelli, Alessio; Milani, AlfredoInteractive Technology and Smart Education
Costley J.,Southam A.,Bailey D.,Haji S.A.PLoS ONE
Kim G.I.,Kim S.,Jang B.Higher Education for the Future
Veluvali P.,Surisetti J.SAGE Open
Song, Renjie; Zheng, Yaru디지털콘텐츠학회논문지
이진주, 박현지, 이주영, 박민지Journal of Computing in Higher Education: Research & Integration of Instructional Technology
Jiang, Juming; Simon, Patricia D.; Fryer, Luke K.International Journal of Emerging Technologies in Learning
Sahni J.Technology, Knowledge and Learning
Simon, Patricia D.; Jiang, Juming; Fryer, Luke K.; King, Ronnel B.; Frondozo, Cherry E.Education and Information Technologies
Ali Alshammari日本語文學
윤정훈현장수업연구
서진선, 이재경The International Journal of Advanced Smart Convergence
임동균; 문창배International Journal of Emerging Technologies in Learning
Boussakuk M.,Bouchboua A.,El Ghazi M.,El Bekkali M.,Fattah M.Interactive Learning Environments
Nguyen H.T.T.INTERNATIONAL JOURNAL OF TECHNOLOGY IN EDUCATION
Bradley, Vaughn MalcolmJournal of Educational Technology Systems
Gloria Y. WashingtonIEEE Revista Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje, Tecnologias del Aprendizaje, IEEE Revista Iberoamericana de, IEEE R. Iberoamericana Tecnologias Aprendizaje
Perez-Suay, A.; Laparra, V.; Van Vaerenbergh, S.; Pascual-Venteo, A.B.전선 / 대학원
기술 발전은 제 2 언어 (L2) 평가에 영향을 미쳤다. 이 강좌는 기술 발달과 언어 평가의 관계를 살펴봄으로써 평가의 구인 정의부터 평가 방법, 채점에 이르기까지 기술 발달이 언어 평가에 미친 영향에 대해 광범위하게 살펴보는 것을 목표로 한다. 기술 기반 언어 평가 및 관련 연구를 살펴본 후, 직접 기술 기반 언어 평가를 활용한 연구를 설계해보는 것을 목표로 한다.교양 / 학사
이 교과목은 ‘읽기-토론하기-쓰기-첨삭과 피드백’의 과정으로 설계된다. 읽기, 토론하기, 쓰기의 균형을 맞추면서, 교과목의 목적에 따라 학술 글쓰기 능력 함양을 최종 목표로 한다. 이 교과목은 책을 읽고 이해하여 요약하는 능력, 그로부터 자신의 생각을 이끌어 내는 능력인 사고력을 키우는 연습을 강조한다. 글쓰기를 위해서는 확장된 독서와 토론을 통한 심화된 정보 축적이 우선적으로 필요하기 때문이다. 학생들은 읽고, 생각하고 토론하는 과정을 겪으며 자신이 쓰고자 하는 글의 주제를 명확하게 만들 수 있으며, 자신만의 생각이 담긴 글쓰기를 할 수 있다. 글쓰기는 다른 사람들의 글을 이해하고 비판하며 자신의 생각을 단련하는 과정을 필수로 한다. 사회과학 분야의 고전이나 명저를 선정하여 비판적으로 읽고 다양한 토론 활동을 통해 사고의 확장을 도모하며 학문적 문제의식을 수립하도록 한다. 전공분야 및 대학 학문 활동에서 학술적 글쓰기를 원활하게 하도록 학술적 사고와 표현 역량의 토대를 마련한다. 글쓰기 단계에서는 자신의 독창적 논지를 피력하는 비평문이나 소논문을 작성한다. 논지를 강화하기 위해 참고 문헌을 찾아 자료를 보충하여 학술적 에세이를 완성한다.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
이 강의는 치의학교육 분야에서 최근 주목받고 있는 연구 동향과 새롭게 부상하는 주제들을 다룬다. 디지털 전환 시대에 발맞춰 교육 방법, 교과과정 설계, 평가 방식의 변화 양상을 중심으로 살펴보며, 역량 기반 교육의 전 세계적 확산, 인공지능 및 시뮬레이션 기반 학습 도구의 활용, 그리고 치의학 교육에서의 다학제 교육과 내러티브 메디슨의 통합 등 다양한 주제를 분석한다. 최신 연구 문헌과 선도 기관의 사례를 바탕으로, 본 강의는 치의학교육자 및 연구자들이 향후 교육 혁신을 위한 통찰을 얻고 이를 실천에 옮길 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다전선 / 대학원
이 과목은 대규모 언어모델(Large Language Model; 이하 LLM)이 언어 연구 방법론에 가져온 주요 변화를 중심으로 자연어처리의 이론적 기반과 방법론을 학습하고, LLM의 본질적 특성을 이해함으로써 LLM을 활용한 새로운 언어 연구 방법을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 프롬프트 학습, 파인튜닝, 다언어 모델, 텍스트 생성 및 멀티모달 모델 등 최신 자연어처리 기술을 살피고, 구문, 의미, 담화, 정서 분석 등 언어학의 주요 연구 영역을 전통적 접근과 LLM 기반 접근으로 비교한다. 또한, LLM의 언어능력, 의미 이해, 화용론적 한계에 관한 학문적 논쟁을 검토하여 언어 연구에서의 가능성과 제약을 비판적으로 고찰한다. 이를 통해 LLM 시대에 적합한 새로운 언어 연구 방법론을 습득하고, 인간의 언어 능력과 기계의 언어 처리의 차이에 대해 성찰할 수 있는 소양을 기를 수 있다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
본 과목 「AI 기반 심리과학 연구방법론」은 심리과학 분야 대학원생이 연구 수행 과정 전반에 걸쳐 본 연구과제를 통해 설계 및 검증된 AI 협업 워크플로우(사전 학습된 LLM, 심리과학 특화 RAG 등 활용)를 경험하고 숙달함으로써 연구 방법론적 역량을 혁신하도록 학습하는 과목이다. 수강생은 연구 문제의 개념화, 가설 탐색 및 정교화, 심리과학 문헌 분석, 연구 설계 구체화, 데이터 분석 계획 수립, 분석 결과 해석 및 시각화, 그리고 연구 결과 보고서 작성 및 소통에 이르기까지 심리과학 연구 방법론의 각 단계에서 본 연구과제를 통해 개발/활용되는 AI 지원 워크플로우를 실질적인 협업 도구로 활용하는 방법을 학습한다. 동시에 AI 산출물의 심리과학적 타당성, 방법론적 정확성, 윤리성 및 연구 재현성을 비판적으로 평가하고 교정하는 AI 협업 기반 심리과학 연구 방법론 역량을 함양하는 데 중점을 둔다. 이러한 구조를 통해 수강생은 AI를 단순 도구가 아닌 심리과학 연구의 협업 파트너로 활용하면서도, 데이터 과학 시대의 새로운 연구 방법론적 과제와 연구 윤리적 책임을 명확히 인지한 상태에서 창의적이고 재현 가능한 심리과학 연구 수행을 실천하게 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.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
이 강좌는 보건의료계열 교육에서 학습자의 학습 성과, 즉 교육효과를 측정하기 위한 방법으로서 학습분석학 (learning analytics)이라는 최신 분야의 이론과 실제를 다룬다. 치의학교육을 비롯한 다양한 교육 맥락에서 다각적인 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하여 교육 효과를 측정하는 방법을 탐구한다. 나아가 이 데이터에 기반하여 최적화된 학습 환경과 경험을 설계하는 법, 근거기반 교육을 위해 교육연구를 설계하는 방법도 함께 논의한다.전필 / 대학원
본 과목은 초·중등 교사들을 대상으로 인공지능 시대의 삶의 변화와 이에 따라 요구되는 시민적 자질로서의 핵심역량이 무엇인지, 그리고 그러한 역량을 어떻게 학습자들이 함양할 수 있는지 탐구하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명이 가져오는 국가·사회적 요구에 부응하고 새로운 시대 유능한 사회 구성원으로서의 소양을 육성하는 것은 중요한 교육적 책무이다. 이를 위해 인공지능의 교육적 활용, 과학과 인문학의 융합, 빅데이터 기반 인공지능의 활용, 이와 관련된 사회·윤리적 이슈 및 인공지능 시대의 교육적 과제 등을 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌는 교수 및 학습을 개선하기 위한 학습과학의 다양한 연구주제와 이론을 탐구한다. 학습에 대한 인지적, 정의적, 사회문화적 접근을 비판적으로 검토하고 첨단 테크놀로지를 활용하여 교수 및 학습을 향상시키기는 방안에 대해 논의한다. 설계기반 연구방법을 적용한 학습과학 연구를 체계적으로 검토하고 해당 연구방법을 적용하여 연구 계획서를 작성한다.전선 / 대학원
가정과 교육의 성격, 목표, 변천과정 등을 이해시켜 미래의 가정과 교육의 방향을 제시한다. 가정과 교과과정을 분석하고, 이를 연계성있게 이해시켜 가정과 학습지도의 계획과 실제에 대하여 연구한다.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
이 과목은 학업성취도를 포함하여 학습자의 핵심 역량을 측정하는 여러 가지 검사도구의 사례를 통하여 역량평가도구의 개발 및 양호도 확인 과정에 대한 다양한 방법론을 소개하고자 한다. 또한 역량평가도구를 실제로 개발하고, 관련 데이터를 수집하며, 이를 통해 평가도구를 평가해봄으로써 학습자 역량 평가와 관련된 이론적, 실제적 이론을 경험하도록 한다.전필 / 학사
이 교과목은 학습과학을 시작하는 학생들을 위해 학습과학의 다양한 연구주제와 이론을 소개한다. 교육학, 교과교육학, 심리학, 뇌과학, 컴퓨터과학 등의 다양한 분야에서 이루어지고 있는 학습에 대한 연구를 서로 비교하고 비판적으로 검토한다. 이를 통해 학습을 다양한 관점에서 통합적으로 이해하고 교육 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 기반을 마련한다. 그리고 학습과학 분야의 진로탐색을 지원하기 위해 다양하고 실제적인 학습경험을 제공한다.전선 / 학사
다양한 교육 사례를 분석하여 디지털 전환 시대 빅데이터의 교육적 활용 가능성과 도전적 과제를 탐색한다. 학습자중심교육에 대한 이론과 모형을 학습하고 빅데이터와 인공지능을 활용하여 맞춤형 학습환경을 설계할 수 있는 역량을 기른다. 교육 문제를 창의적으로 해결하기 위해 빅데이터와 디지털 테크놀로지를 활용하는 방안을 탐구한다.전선 / 대학원
본 강좌는 인터넷 기술을 기반으로 이루어지는 이러닝(e-Learning) 프로그램, 과정, 혹은 학습 환경을 설계하기 위한 다양한 원리, 아이디어, 모형, 이론을 검토한다. 컴퓨터 및 인터넷을 활용하는 교육 프로그램 개발에 대한 기초적인 이해와 경험을 선수학습으로 요구한다. 본 강좌에서는 중급 이상의 기술을 적용하여 실제 프로젝트의 개발을 경험하게 된다. 또한 이러닝 설계에 관한 최근의 연구 결과에 대한 비판적 분석과 이해를 지향한다.전선 / 대학원
본 교과목은 미술교육의 현장과 연구영역에서 새로운 테크놀로지와 디지털 혁신이 융합될 수 있는지를 탐구한다. 또한 본 교과목은 미술교육현장을 위한 다양한 테크놀로지의 사용을 소개하고 학생들이 그것들을 비평적으로 분석하도록 한다. 학습자는 VR/AR/MR, 그리고 기계학습/알고리즘/AI와 같은 디지털 도구들의 미술교육적 함의를 탐구할 것이다. 또한 문헌연구의 형식의 연구논문을 작성하도록 한다.전선 / 대학원
언어사용의 네 국면중 '읽기'부분은 지금까지 비교적 그 연구 성과가 많이 집적된 편이다. 읽기 이론의 성과는 교재 구성, 교수-학습 방법, 교육과정 등에 직접적인 도움을 줄 수 있는 중요한 영역이기도 하다. 이 강좌에서는 '읽기'와 관련하여 기존의 이론을 비판검토하고, 교수-학습 상황에서의 측면과 읽기 활동에 요구되는 능력들과 그 기본원리의 탐색을 목표로 한다.