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This study aimed to provide evidence for establishing a university learning support system by analyzing trends in learning competency research and extracting core topics through topic modeling. The analysis revealed key keywords related to learning competency such as learning immersion, self-efficacy, and self-regulated learning ability, and identified topics including learning motivation, learning analysis, learning execution, learning relationship, and learning expansion.
The Fluency Construct : Curriculum-Based Measurement Concepts and Applications
Communities of networked expertise : professional and educational perspectives
Writing and reading connections : bridging research and classroom practice
Study to teach : a guide to studying in teacher education
역량, 할 수 있게 하는 힘
Brain-based learning and education : principles and practice
The classroom teacher's survival guide : practical strategies, management techniques, and reproducibles for new and experienced teachers
Learning Analytics: Fundaments, Applications, and Trends : A View of the Current State of the Art to Enhance e-Learning
이러닝과 학습양식 =
Psychology in teaching,learning and growth
Artificial intelligence in higher education : a practical approach
4차원 교육 4차원 미래역량 : 21세기 무엇을 가르치고 배워야 하는가?
Contemporary special education research : syntheses of the knowledge base on critical instructional issues
Motivation and learning strategies for college success : a focus on self-regulated learning
The elements of education for teachers : 50 research-based principles every educator should know
Technology education in school and industry : emerging didactics for human resource development
Intelligent educational machines : methodologies and experiences
Language-related learning disabilities : their nature and treatment
이서진, 민경석 · 2022
교육평가연구
권재기, 양명희, 홍효정 · 2024
교육연구
이시내, 박인우 · 2022
교육문제연구
류정희, 오선아 · 2024
인문사회과학연구
임정훈 · 2022
정보관리학회지
이창헌, 강남화 · 2017
제주대학교 교육과학연구
손복은; 전대일 · 2020
교양교육연구
이순덕, 김가연 · 2015
한국산학기술학회논문지
김세경 · 2021
한국콘텐츠학회 논문지
이주희, 신상명 · 2018
교육행정학연구
이경화, 김해리, 배희라, 전주성 · 2023
Global Creative Leader: Education & Learning
조한익 · 2024
교육문화연구
이혜정, 임상훈 · 2021
교육공학연구
도수정, 박춘성 · 2026
미래융합연구논문지
김은영 · 2019
교육문화연구
이현숙, 이대영 · 2021
교육정보미디어연구
于明霞 · 2018
中学教学参考 / Reference for Middle School Teaching
유예림, 김지은 · 2023
교육평가연구
정민영, 조영종 · 2021
학습자중심교과교육연구
Jin-young Lee; Seulyi Lee; Da-young Chae · 2024
Korean Association For Learner-Centered Curriculum And Instruction
전선 / 대학원
본 교과에서는 교육심리학 분야에서 지금까지 연구된 학습동기에 관한 연구들을 비판적 관점을 가지고 평가하고 학습동기에 관한 새로운 연구 주제들을 탐색해 보는 것을 주목적으로 한다. 학습동기는 학생의 인지적 능력과 함께 학습활동과 결과에 영향을 미치는 중요 개인변인으로서, 1980년대 이후 이에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 학습동기가 사회문화적 맥락의 영향을 많이 받는다는 측면에서 본 교과에서는 기존 서구중심의 학습동기 연구를 넘어서 우리 교육맥락에서 학생들이 가지고 있는 학습동기를 새로운 관점에서 재조명해보고자 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.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 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
이 과목은 촉진관리에 관련된 여러 마케팅 커뮤니케이션 이론, 개념, 연구 및 실제 적용을 소개한다. 광고, 판매촉진, PR, 인적 판매 등 촉진믹스의 여러 요소를 심층적으로 다루며, 인터넷 광고 등 최근 연구동향도 아울러 분석하여 변화하는 마케팅 커뮤니케이션 환경의 전략적 시사점을 제시하고자 한다.전선 / 대학원
기본적인 교육과정에서 습득된 개념을 바탕으로 실제 학생들의 논문 연구에 필요한 연구 방법론 습득에 초점을 둔다. 따라서, 최근에 이슈가 되고 있는 주제에 대한 다양한 연구 방법론을 제시하여 실질적인 연구 능력 향상을 기한다.전필 / 학사
이 교과목에서는 여러 학습과학 교과목을 통해 학습한 지식을 실제적인 프로젝트에 적용함으로써 연구 역량을 증진시킨다. 학습자는 실제적인 경험과 성찰을 통해 학습과학 연구설계, 데이터 수집과 분석, 연구결과에 대한 이해를 향상시키고 연구에 대한 자신감을 높일 수 있다. 이 과목은 학습과학 연구방법에 대한 강의, 주요 연구 논문에 대한 분석, 연구 프로젝트 참여로 이루어진다.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 / 대학원
이 강좌는 학교폭력, 소외, 행동문제, 학습문제 등 학교에서 나타나는 다양한 심리문제들에 대해 조사하고, 이를 기반으로 현장 개선을 위한 보고서를 작성 발표하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학교 내 다양한 심리적 문제에 대한 연구결과물들을 개관하고, 이를 기반으로 우리나라 학교에서 나타나는 학생 및 교사들의 심리문제를 조사하며, 최종적으로 이를 기반으로 한 보고서를 작성하고 발표하는 활동을 진행한다.전선 / 학사
본 과목은 다양한 학문분야와 관련된 주제를 선정하여 그 주제를 다루는 중요한 텍스트를 읽고 토론함으로써 텍스트를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 주어진 주제를 사고하는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 자유로운 토론을 통해 스스로 문제를 인식하고 해결하는 능력을 배양하고, 매 과제에 대한 담당교수의 지도를 통해 글쓰기 능력을 동시에 향상시킬 수 있을 것이다.전선 / 학사
본 교과목은 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 현상과 관련된 다양한 이론과 연구를 검토하고, 이를 기반으로 수강생들이 주체적으로 연구문제를 도출, 실증적으로 검증하는 기회를 제공하는 것을 목표로 한다. 이 때 사람들이 테크놀로지의 발달로 등장한 새로운 형태의 인간 커뮤니케이션 방식을 어떻게 이용하며, 다양한 매체의 속성에 따라 커뮤니케이션의 제반 과정 및 결과는 어떻게 달라지는가를 집중적으로 살펴볼 것이다. 구체적으로 온라인 상의 자아 정체성, 인터넷 커뮤니케이션을 통한 인간 관계의 형성과 유지, 사회적 네트워크 사이트, 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 환경에서의 집단 압력, 컴퓨터 네트워크를 통한 협업 등과 관련된 주제들을 다루게 될 것이다.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.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 / 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 / 대학원
이 강좌는 교육측정에 대한 기본적인 개념과 이론을 제공하고 최신의 교육측정이론을 소개하기 위한 것이다. 이를 위해 교육측정과 관련된 다양한 이론에 대한 소개와 비판적 검토를 수행하게 될 것이다. 아울러 수강생들은 교육측정분야에서의 연구과제를 탐색하게 될 것이다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.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
언어사용의 네 국면중 ‘읽기’부분은 지금까지 비교적 그 연구 성과가 칸이 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.전선 / 학사
마케팅 분야에서는 마케팅 의사결정문제에 대한 최적 해법의 판별을 위해서 매우 다양한 수학, 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 본 과목은 마케팅 의사결정을 지원할 목적으로 개발된 여러 계량적 마케팅 모형을 검토하고, 이를 이용한 최적 마케팅의사결정을 위한 접근방법에 대하여 심층 학습을 하는 데 그 목적이 있다. 구체적으로 4P(상품, 가격, 커뮤니케이션, 유통)를 중심으로 전체시장, 세분시장 및 고객개인 수준의 다양한 마케팅 의사결정 문제를 검토한다.