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Y. BAI, L. Y. FAN, X. Z. MA, H. L. PENG, E. Z. SONG
2016 / International Journal of Automotive Technology
Rasika Bhide, 최순미
2019 / Research in Dance and Physical Activity
유지원
2022 / 컴퓨터교육학회 논문지
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본 연구는 인문사회계열 신입생을 대상으로 앱 인벤터를 활용한 SW 프로젝트 수업의 효과성을 검증한 결과, 컴퓨팅 사고력 기반 문제해결력과 SW학습 과제가치 인식이 유의하게 향상되었음을 확인했다. 또한, SW학습 과제가치 인식 수준에 따라 컴퓨팅 사고력 기반 문제해결력과 학습 만족도에 차이가 있음을 분석했다.
(4차 산업혁명 시대 창의융합형 인재 양성을 위한) 소프트웨어 교육의 이론과 실제
(Python으로 배우는) 문제해결과 인공지능
실용적 컴퓨팅 사고와 소프트웨어
소프트웨어 교육론 : 교원과 일반인을 위한 소프트웨어 교육 방향 안내서 : 2015 개정 교육과정 반영
데이터 분석과 인공지능 활용
소프트웨어 교육론 : 교원과 일반인을 위한 소프트웨어 교육 방향 안내서
컴퓨팅 사고 : 소프트웨어를 통한 문제해결
Addressing Global Challenges and Quality Education : 15th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2020, Heidelberg, Germany, September 14–18, 2020, Proceedings
컴퓨팅 사고력을 키우는 SW 교육 : 스크래치
엔트리로 시작하는 로봇 활용 SW 교육 : 햄스터 : 엔트리와 햄스터로 시작하는 나의 첫 프로그래밍
E-learning systems, environments and approaches : theory and implementation
(code.org를 활용한) 컴퓨팅 사고력과 코딩 교육
Beyond knowledge : the legacy of competence : meaningful computer-based learning environments
Effective problem solving
Emerging issues in smart learning
소프트웨어의 품격 : 자바로 살펴보는 좋은 소프트웨어 개발
앱인벤터 한 권으로 끝내기 : 첫걸음부터 나만의 앱 제작까지 : GPT언어모델을 활용한 챗봇만들기
How to make decisions with different kinds of student assessment data /
Principles of wireless networks : a unified approach
Artificial Intelligence in Education : 17th International Conference, AIED 2015, Madrid, Spain, June 22-26, 2015. Proceedings
에듀테인먼트연구
오경선; 장은실컴퓨터교육학회 논문지
유지원산업융합연구
노지예디지털콘텐츠학회논문지
노은희컴퓨터교육학회 논문지
김수환과학영재교육
박희정산업융합연구
신좌철; 김영태정보교육학회논문지
김거현; 유인환교양교육연구
박윤수, 이민정정보교육학회논문지
오경선; 장은실영재교육연구
이재호; 장준형; 신현경한국컴퓨터정보학회논문지
신승훈, 서주영디지털콘텐츠학회논문지
서주영정보교육학회논문지
강명희; 박주연; 윤성혜; 강민정; 장지은실과교육연구
한상준; 정남용학습자중심교과교육연구
신윤희, 정효정, 서응교정보교육학회논문지
강명희, 박주연, 윤성혜, 강민정, 장지은학습자중심교과교육연구
김정현문화와융합
이은미, 최명숙컴퓨터교육학회 논문지
박주연; 김종혜; 김석희; 이현숙; 김수환전선 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 3학년 이상 학생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 3학년 이상 학생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 학사
미래의 인류사회가 직면한 해결하기 어려운, 환경, 생태, 복지, 공공, 문화와 관련된 복잡하고, 정답이 없는 문제에 대해 이슈를 찾고 이를 창의적으로 디자인하는 능력을 계발한다. 디자이너로서 사회에 대한 시야를 확대하고, 사회적 이슈에 대한 디자이너의 역할을 숙고하여, 디자인의 보다 넓은 가능성을 탐색하는 것에 중점을 두고 있다.전선 / 대학원
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 대학원생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.교양 / 학사
이 교과목은 학생들이 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. GUI 프로그램과 게임 개발을 통해 이벤트 처리 및 화면 렌더링 개념을 익히고, 웹 기술을 활용한 데이터 시각화 및 자동화 서비스를 효과적으로 구현하기 위해 관련 모듈과 응용 방법을 실습을 통해 익힌다. 학생들은 주제기반의 다양한 프로젝트 경험을 통해 새로운 문제에 직면했을 때 컴퓨팅 기술을 활용할 수 있는 가능성을 이해하고 문제 해결 능력을 배양한다. 또한 창의적 사고와 협업 능력도 향상시킬 수 있다.전선 / 대학원
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 1 또는 IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 연구 1을 수강하였고, IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 1 또는 IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 연구 1에서 IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 연구 2 수강 승인을 받은 대학원생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 고난이도 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다. 선수과목 : IoT·인공지능·빅데이터 실무응용 1 또는 IoT·인공지능·빅데이터 실무응용 연구 1전선 / 학사
통계학적 기초의 원리 및 실제를 다룸으로써 주로 사회과학에서 쓰이는 연구방법 중 사회조사에 의해 얻어진 수량적 자료를 분석하는데 필요한 기본지식을 학습한다.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.전선 / 학사
현재까지 배운 고급 과정 지식을 토대로 실무에 연관시켜 문제 해결 능력 향상과 학생들의 능동적인 참여를 유도하고, 수업을 통하여 실무에서 발생될 수 있는 문제점을 파악함으로써 자신감을 부여한다. 학생들에게 창의적인 프로젝트 개발을 위한 주제를 선정하고, 이를 통하여 창의적인 프로젝트 아이디어 기획, 설계, 개발 등의 자기주도적인 실무능력을 배양하며 학생 역량의 달성을 목표로 한다.전선 / 학사
빅데이터, 인공지능, 실감미디어 등에서 사용되는 다양한 형태의 데이터를 획득, 정제, 처리, 유지보수 하는 방법론에 대해 학습한다. 더불어 산업 현장 혹은 사회적 요구 기반 프로젝트 수행함으로써 사회에 즉각적인 전력이 되기 위해 요구되는 핵심적인 역량과 경험을 보유한 인재 양성을 수업 목표로 한다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 교육공학 분야의 실제적인 문제를 발견하고, 협력적으로 해결방안을 탐색하고, 첨단 테크놀로지를 이용하여 창의적인 교육 산출물을 개발한다. 학습자 중심의 프로젝트를 통해 면대면과 온라인 학습환경에서 교수자와 학습자를 지원하기 위한 소프트웨어를 개발하고, 이를 위해 기본적인 컴퓨터 프로그래밍 지식과 기술을 학습한다.전선 / 학사
본 과목은 자연과학대학 학부생을 대상으로 하여, 세부 학부/학과에 관계없이 자연과학대학 학부생이 함양해야 하는 프로그래밍 및 인공지능 지식을 갖추도록 돕는 것을 목표로 합니다. 특히 프로그래밍 및 인공지능과 관련된 방대한 내용 중 자연과학을 전공하는 데 실질적으로 필요한 전산학, 계산과학, 통계학, 심층신경망 분야의 기초지식을 습득하고, 그에 대한 실습을 직접 해보도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 자연과학대학의 기존 인공지능/계산과학/데이터과학 전공과목의 수강에 앞서, 학부생들이 프로그래밍 능력과 함께 이를 자연과학의 문제에 직접 적용할 수 있는 능력을 갖추도록 하기 위함입니다. 본 과목에서는 이론과 실습을 병행하여, 향후 자연과학 연구에서 맞닥뜨릴 수 있는 실제 문제와 데이터를 인공지능을 이용하여 다루고 해결해 볼 수 있는 기회를 학부생들에게 제공하고자 합니다. 기초 수준의 컴퓨팅/프로그래밍 능력을 갖춘 학생은 본 과목을 이수한 후, 자연과학의 세부 분야에서 인공지능과 프로그래밍이 어떻게 활용되는지 이해하고, 향후 연구에 직접 활용할 수 있는 능력을 함양하게 될 것입니다.교양 / 학사
컴퓨터 과학을 처음 접하는 학생들에게 프로그래밍의 기초와 컴퓨팅 사고력, 그리고 데이터 처리를 소개하는 수업이다. 블록 코딩, 파이썬, HTML, 웹 크롤링, 데이터 시각화 등 현재 디지털 사회를 이해하는 데 요구되는 다양한 주제를 강의와 실습을 병행하여 공부한다. 문제 중심의 실습 과제들은 학생들에게 컴퓨팅의 자신의 전공분야에 어떻게 응용되는지 생각해 볼 수 있게 디자인되어 있다. 프로그래밍에 대한 사전지식이 없는 학생들을 위한 수업이다.전선 / 학사
미래 모빌리티에 대한 다양한 가능성을 연구한다. 과거 운송기기 디자인을 돌이켜 보고 새로운 모빌리티의 생태계를 예측하여 본인의 비전을 제안한다. 본인이 탐구한 세계관을 바탕으로 리서치, 아이디어 스케치, 3D 디지털 모델링 등을 통해 오브젝트를 구체화한다.교양 / 학사
다양한 전공의 학생들에게 컴퓨터를 이용한 문제해결 방식을 익힐 수 있는 강의를 제공한다. 이를 통해 컴퓨터를 창의적으로 활용하는 방법과 컴퓨터프로그래밍을 각자 자신의 전공에 효과적으로 이용할 수 있는 가능성을 이해하도록 한다. 이 과목은 12가지 계산적 사고의 개념(데이터 정리하기, 속내용 감추기, 조립식으로 생각하기, 계층쌍기로 생각하기, 끼리끼리 포장하기, 반복으로 생각하기, 재귀적으로 생각하기, 순서로 생각하기, 상태나 값으로 생각하기, 틀을 짜서 재사용하기, 실행비용 생각하기, 올바른지 확인하기)과 7가지 데이터 사고의 개념(무작위, 확률, 두루 살펴보기, 비교탐색해서 예측하기, 경향파악해서 예측하기, 원인헤아리기, 분류하기)을 이해하고 실습을 통해 직접 경험할 기회를 제공한다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전선 / 학사
빅데이터 인문학의 소양은 크게 두 방향에서 갖출 수 있다. 하나는 인문학 전공자가 IT·빅데이터·AI 지식을 습득하는 것이고 다른 하나는 빅데이터·AI를 전공하는 공학도가 인문학적 훈련을 받는 것이다. 관건은 상반된 학문 분야의 기술을 융합하여 새로운 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것이다. 빅데이터·AI 기술과 인문적 문제의식이 만나서 유의미한 결과를 냈던 사례들을 구체적으로 살펴봄으로써 기술 지식과 인문적 사고를 융합시키는 훈련을 간접적으로 해 볼 수 있을 것이다. 본 교과목은 디지털 자료와 다양한 데이터 분석 기법을 활용하여 사회·문화적으로 의미 있는 질문을 던질 수 있는 의제설정 능력을 제고하는 데 목표를 두고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 교과과정에는 다음과 같은 내용이 포함된다. 1) 디지털 시대에 인문적 사고의 효용 2) 인문적 사고를 기르는 기본적 활동과 그 효과 3) 디지털 인문 데이터의 정의와 설명 4) 디지털 인문 데이터의 다양한 사례 5) 디지털 인문 데이터를 이용한 산업적 문제해결 사례와 사회 문제해결 사례전선 / 대학원
하이터치는 인간의 잠재적 욕구를 체계적으로 연구함으로써 제품에 반영하는 것을 목적으로 한다. 생활환경의 변화와 인간의 잠재적 욕구를 파악하여 새로운 제품개발 대상을 선정하고, 새로운 제품(non-existing product)을 개발해 본다. 하이터치 제품 개발 방법론을 체계적으로 학습하며, 실제 신제품 개발에 적용해 본다.전선 / 학사
본 과목의 목표는 학부 신입생들에게 컴퓨팅분야(Computer Science and Engineering)의 전공과정을 시작하는 시점에서 이 분야의 다양한 면을 조망할 수 있는 시각을 형성해준다. 청소년 시절에 매스컴을 통해서 접하는 컴퓨팅분야는 응용에 치우치는 모습이기 쉽다. 이 과목에서는 전공을 시작하는 학생들이 컴퓨팅 분야의 핵심 원천 성과들과 앞으로 필요한 성과들을 살펴보게 된다. 컴퓨터공학부의 9개 연구교육 스트림(그래픽스 및 사람 중심 컴퓨팅, 네트워크 시스템, 데이터 시스템, 시스템 소프트웨어, 알고리즘 및 정보 보안, 양자 컴퓨팅, 인공지능, 컴퓨터 구조 및 임베디드 시스템, 프로그래밍 원리 및 도구)에서 각 교수들이 참여하여 학부 신입생들에게 각 분야에서 어떤 근본적인 성과가 있었는지, 그 성과가 나온 과정, 분야의 다양함, 분야마다 풀고 싶은 문제들, 풀어야만 하는 문제들, 아직 풀리지않은 문제들, 그런 문제를 꿈꾸는 계기등을 전달해 준다. 이를 통해서 신입생들은 앞으로의 학위과정을 바라보는 균형있는 시각을 갖추게되고, 각자가 꿈꾸는 커리어를 설계하는 데 도움을 받게 된다.