최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
대학의 공유성장을 위한 대학체제 개편 방안 연구
Networked Learning : An Educational Paradigm for the Age of Digital Networks
고교학점제 도입에 따른 공동교육과정 개선 방안 탐색
Print vs. digital : the future of coexistence
(2021 KICE 이슈페이퍼) 공동교육과정 운영 현황 분석
Learning with others : collaboration as a pathway to college student success
大學의 産學協同體制 再定立을 위한 方向探索
교육행정과 일반행정의 협력체제 연구 : 교육행정협의회를 중심으로
The distributed classroom
Engaging in social partnerships : democratic practices for campus-community partnerships
「고교-대학 연계」사례연구 보고서
Fixing higher education : a rogue business manager's take on how to boost productivity and ensure broad access to affordable and high-quality educational services
국립대학 혁신 우수시스템 구축사례
Doing comparative education : three decades of collaboration
「고교-대학 연계」를 통한 대입전형 연구: 2004년(1차 연도) 세미나 종합 자료집
고교-대학 연계를 위한 대입정책 연구
고등교육
여수빈, 김아람한국비교정부학보
노영희, 장로사, 곽우정, 노지윤, 신영지民族高等教育研究 / Research on Higher Education of Nationalties
李秀珍고등교육
채재은, 이인서世界教育信息 / World Education Information
刘玲; 许露; LIU Ling; XU Lu北京教育学院学报(社会科学版) / Journal of Beijing Institute of Education
唐辉; 周红; 宋超; TANG Hui; ZHOU Hong; SONG Chao문화예술융합연구
진소연, 이주현产业与科技论坛 / Industrial & Science Tribune
张瑞; 李升商业经济 / Business Economy
赵丽梅人力资源管理 / Human Resource Management
陈晶瑛; 罗锋; 卓玲; 朱晓影공학교육연구
조은원, 한송이教育界 / Education Circle
谭羽非; 牛冬茵改革与开放 / Reform & Opening
王锋锋; 刘琳Journal of New Librarianship
Bobby Glushko; Erin Huner经济师 / China Economist
吴玉德; 罗志文; 许龙通化师范学院学报 / Journal of Tonghua Normal University
尚伟; SHANG Wei金陵科技学院学报(社会科学版) / Journal of Jinling Institute of Technology (Social Science)
谢加封; 李陈影; 沈文星; XIE Jia-feng; LI Chen-ying; SHEN Wen-xing河北师范大学学报(教育科学版) / Journal of Hebei Normal University(Educational Science Edition)
倪好; 周谷平; NI Hao; ZHOU GupingREVISTA ON LINE DE POLITICA E GESTAO EDUCACIONAL
Campani, Adriana; Gomes Da Silva, Rejane Maria; Sousa E Silva, Maria do Socorro문화와융합
표연수일선 / 학사
학생들은 교육 문제 또는 교육 수요와 관련하여 스스로의 주제를 선택한 다음, 팀 중심의 협업의 과정을 통해 창의적인 교육 문제 해결 방안을 고안하거나 교육이 필요한 영역을 탐색한다. 팀별 협업의 결과를 발표하고 경청하는 과정을 통해 학생들은 교육과 관련한 다양한 문제의식을 공유하고 이해의 폭을 넓히며 새로운 교육의 수요를 발굴한다. 이를 위해 본 강좌는 사범대 신입생들을 전공 구분 없이 30명씩으로 분반하여 강좌를 운영하며, 각 분반의 학생들은 3~5명 정도의 팀을 구성하여 팀 활동을 한 학기 동안 수행한다. 학생들은 스스로 선택한 문제를 협업을 통해 해결하는 과정을 통해서 문제해결역량, 의사소통역량, 협업역량과 같은 다양한 역량을 증진할 수 있을 것이다.전선 / 학사
◎ 구 분: 중급 – 에너지 저장/변환 ≪ 교수요목 ≫ 신재생 에너지의 품질과 사용효율을 제고할 수 있는 거대에너지 저장의 필요성을 확인하고, 다양한 방식의 거대에너지 저장 시스템에 대한 이해와 거대에너지 저장 시설의 부지조사, 설계, 시공에 대한 기술을 학습한다. ≪ 학습목표 ≫ - 거대에너지 저장의 필요성을 이해한다. - 다양한 거대에너지 저장 방법을 이해한다. - 거대에너지 저장시설의 부지조사, 설계 및 시공에 대한 특징을 파악할 수 있다.전선 / 학사
인공신경망의 원리와 종류를 살펴보고 그 동작을 이해한다. 이를 기반으로 딥러닝 네트워크의 원리를 공부하고 설계하여 그 동작을 이론과 실습을 통해 이해한다. 또한 응용 분야에 따른 다양한 딥러닝 네트워크를 알아보고 학습과 검증 과정을 통해 설계 및 응용분야에 적용하는 예제를 공부한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 네트워크 위상, 전달 경로, 패킷 흐름의 조절, 라우터 디자인, 교착상태의 탐지 및 회피, 혼잡 제어 등 상호연결 네트워크의 구조와 설계에 관한 주제를 다룬다. 이와 함께 on-chip 네트워크, 병렬 컴퓨터, 공유 메모리의 상호연결, 데이터 센터 네트워크와 인터넷 라우터의 스위칭 조직 등 상호연결 네트워크의 이론이 활용될 수 있는 예를 살펴본다.전선 / 학사
전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 학사
본 교과목은 에너지와 기후변화 정책의 핵심 개념과 주요 이슈를 다룬다. 수강생들은 기후변화의 과학적 배경, 국제적 정책 동향을 학습하고 그리고 에너지·환경경제학을 통해 정책의 사회경제적 영향을 분석한다. 다양한 기후변화 대응 정책 수단과 에너지-기후-경제 간의 상호작용을 탐구하며, 이를 통해 분석적 사고력과 정책 전문성을 기른다.논문 / 대학원
석·박사과정 학생들이 구체적인 논문의 방향을 잡아가고 그 과정에서 부딪히는 문제점에 대해 의견을 나눔으로써 보다 깊이있는 논문을 쓸 수 있도록 하기 위한 교과목이다. 전체적인 개요를 잡기 위한 준비과정과 심도있는 세부내용에 대한 해결책을 모색하는 심화과정으로전선 / 대학원
본 교과목은 융합공학 분야의 발전적 이해, 가치, 이슈 및 실천과 더불어 본 분야에서의 미래 발전과 전망에 대한 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 산업혁명을 통한 현재의 공학 시스템과 방식들의 진화 양상과 더불어 이에 따른 기술적 및 사회적 혁신들을 검토한다. 이러한 기술적 혁신들이 공학기술의 구현과 상업화로 인하여 발생한 현재의 디지털 컨버전스 속 사회적 변화 (예. 스마트 시티, AI, 로봇 공학, VR, 블록체인, IoT, 스마트 테크놀리지, 플랫폼 서비스)들과의 상호작용 과정을 분석한다. 컨버전스 공학 시스템 분야 및 국제사회의 지도자와 전문가들이 현재 당면하고 있는 새로운 문제들에 대해 심도 있게 검토한다.전선 / 대학원
본 과목은 스마트시티 글로벌 융합 문제에 대한 학생들의 사례분석연구에 기반한 문제해결 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 4차 산업혁명 시대 접어들고 전 세계가 단일 영향권에 놓인 현재의 스마트시티 환경에서는 단순한 비즈니스 모델과 이론의 학습만으로는 도시문제 해결에 부족함이 많은 실정이다. 따라서 각각의 도시문제, 정책상황, 비즈니스모델 등 다양한 상황에서의 성공사례들과 실패사례들을 학습하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 학생들은 사회과학연구의 바탕을 이루고 있는 주요 질적연구 방법론을 사용하여 스마트시티 사례 연구를 수행하는 능력 함양한다. 질적 방법론에 속하는 이론들을 수강한 후 수강생들이 단독 혹은 소집단 실습을 반복하는 과정을 통해 양적 연구와 질적 연구의 차이를 이해하고 질적 연구방법론의 장점과 한계를 정확히 이해하여 이를 응용할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
한국의 대표적인 산업인 전자 산업을 중심으로 경제발전 및 혁신을 논하였으나, 산업발전의 범위를 더 넓혀 다양한 산업을 다루고, 또한 혁신이론에 근거한 개발전략의 개념적 틀을 강화하고자 함.논문 / 대학원
석·박사과정 학생들이 구체적인 논문의 방향을 잡아가고 그 과정에서 부딪히는 문제점에 대해 의견을 나눔으로써 보다 깊이있는 논문을 쓸 수 있도록 하기 위한 교과목이다. 전체적인 개요를 잡기 위한 준비과정과 심도있는 세부내용에 대한 해결책을 모색하는 심화과정이다.전필 / 학사
지식기반경제 하에서 기술경영의 핵심으로 인식되고 있는 지식경영을 중심으로 경영전략의 이론과 실무를 이해함으로써 이공계 인력이 전략적이고 실용적인 경영관리 전문가로 성장할 수 있는 지식과 자질을 제공함.전선 / 학사
‘다양한 학습자 이해와 맞춤형 학습’ 강의는 다양한 학습자 집단의 특성과 학습 경험에 관한 이해를 바탕으로 학습이론을 탐구하여 학습에 대한 개념과 인식의 확장을 목표로 한다. 본 강의에서 학습과 발달에 관한 주요 이론들이 일반적인 학습자를 중심으로 구축됐음을 비판하며 전통적 학습이론의 한계를 고찰한다. 이어서 영재, 다문화, 발달장애 학생의 세 집단의 학생을 중심으로 그들의 인지적·정서적·사회문화적 특성을 이해한다. 이러한 이해를 바탕으로 서로 다른 배경과 능력을 지닌 다양한 학습자들이 학습하는 방식을 비교·분석하여, 학습의 다양성을 이해한다. 또한 보편적 학습설계, 차별화 교수, 개인화 학습 등의 원리를 통합하여 다양한 학습자의 요구를 반영한 맞춤형 교수·학습 전략을 설계한다. 궁극적으로 모든 학습자를 위한 포용적 수업 실천을 통해 형평과 정의 기반 교육에 대해 이해한다. 영재학교, 특수학교, 다문화교육기관 등 다양한 교육 현장에 방문하고, 해당 분야 전문 교사의 특강을 통해 다양한 학습자의 학습을 실질적으로 이해하는 것을 목표로 한다. 이 강의를 통해 학습의 ‘보편성’과 ‘다양성’을 통합적으로 이해하고, 학습과 인간 발달에 대한 새로운 관점을 형성한다.전선 / 학사
본 과목에서는 빅 데이터 분석 기술을 활용하여 문제를 해결하는 프로젝트를 한 학기에 걸쳐 진행한다. 연구 주제는 수강생이 직접 선택하되, 1)산업체에서 실제로 겪고 있는 문제를 파악하고 이를 해결하기 위한 기법을 개발하거나, 2)빅데이터 관련 특정 연구 분야의 최신 연구 동향을 파악하고 이와 관련한 연구 주제를 선택하여 연구를 진행한다.전선 / 대학원
본 교과목은 융합공학 분야의 발전적 이해, 가치, 이슈 및 실천과 더불어 본 분야에서의 미래 발전과 전망에 대한 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 산업혁명을 통한 현재의 공학 시스템과 방식들의 진화 양상과 더불어 이에 따른 기술적 및 사회적 혁신들을 검토한다. 이러한 기술적 혁신들이 공학기술의 구현과 상업화로 인하여 발생한 현재의 디지털 컨버전스 속 사회적 변화 (예. 스마트 시티, AI, 로봇 공학, VR, 블록체인, IoT, 스마트 테크놀리지, 플랫폼 서비스)들과의 상호작용 과정을 분석한다. 컨버전스 공학 시스템 분야 및 국제사회의 지도자와 전문가들이 현재 당면하고 있는 새로운 문제들에 대해 심도 있게 검토한다.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
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 제조 경쟁력 향상을 위한 스마트팩토리 구축 및 운영에 필요한 일반적인 개념과 특성들을 이해하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해 강의는 다음과 같이 구성된다. 1) 4차 산업혁명과 스마트팩토리의 구성 및 기능을 학습한다. 2) 공장 자동화의 일반적 개념을 이해하고 제어 시스템 및 PLC 등과 같은 공장 자동화 기본 구성에 관해 학습한다. 3) ERP, MES, APS, PLM과 같은 기업 정보 시스템의 기능에 관해 학습한다. 4) 지능화된 공장 운영을 위해 필요한 스마트팩토리 디지털 플랫폼과 빅데이터 기반 의사결정에 대한 일반 개념을 학습한다.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.