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현영섭, 신은경
2019 / Andragogy Today: Interdisciplinary Journal of Adult & Continuing Education (IJACE)
강태인, 윤성은, 신용석
2015 / 한국사회복지학
Hong, Zhe; Park, In Kwon
2021 / 국토계획
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본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 2011년부터 2022년까지 한국학술지인용색인에 게재된 애플리케이션 기반 음악교육 관련 논문 524편을 분석하여 연구 동향을 파악하였다. 분석 결과, 연구 주제는 콘텐츠, 애플리케이션 개발, 교육과정 내 활용, 교사와 교수학습법으로 분류되었으며, 특히 애플리케이션 개발이 가장 큰 비중을 차지했다. 또한, ‘문화’ 키워드가 가장 높은 연결중심성을 가지는 것으로 나타나 문화 관련 콘텐츠를 담은 애플리케이션 기반 음악교육 연구가 주목받고 있음을 확인했다.
문화다양성 시대의 문화콘텐츠
Applications of research in music technology
Foundations of music education
Music education : navigating the future
Foundations of music education
Music data analysis : foundations and applications
Quantitative and computational approaches to phonology
A guide to research in music education
The music in the data : corpus analysis, music analysis, and tonal traditions
음악심리학 : 음악적 행동의 심리학적 기반
The Oxford handbook of qualitative research in American music education
Educational data mining : applications and trends
음악교육연구의 동향과 과제 =
Studying congregational music : key issues, methods, and theoretical perspectives
Exploring research in music education and music therapy
The Oxford handbook of technology and music education
음악과 교재 연구 : 음악교육 교재·교구 개발 및 활동 =
The Oxford handbook of social media and music learning
Computational thinking in sound : teaching the art and science of music and technology
김미숙, 이지영 · 2023
음악교육연구
김지현 · 2022
음악교육공학
김미숙; 이지영 · 2024
학습자중심교과교육연구
주성희 · 2024
학습자중심교과교육연구
주성희 · 2023
음악교육공학
진성희, 김혜경 · 2022
교육학연구
김화정 · 2018
음악교수법연구
조수희 · 2024
음악교육연구
이수연 · 2022
문화와융합
이예진; 김남희 · 2023
문화예술교육연구
곽현규; 곽민석 · 2017
음악교육연구
김수연, 김민정 · 2020
음악교육연구
전선 / 대학원
음악교육 연구의 다양한 주제 및 연구 방법을 조사하고 토론한다. 자신의 논문 주제를 구체적으로 선정하고 탐구하는 방법을 성찰하는 동시에 음악교육 연구의 전체적인 동향과 다양한 이론들이 현장에 적용되는 방식들을 조망한다.전선 / 학사
본 수업은 음악대학 교직과정 학생들을 위한 필수교과목으로, 음악에 대한 글쓰기 방법을 체계적으로 지도하여 학생들의 사고능력과 글쓰기 능력을 함양하는 것을 기본목적으로 한다. 이를 위해 음악 또는 음악비평에 관한 글들을 읽고, 나아가 학생 스스로 음악에 대한 에세이를 작성한다.전선 / 학사
4차 산업혁명이라 불리는 인공지능시대를 맞아 음악대학에서는 학생들이 시대적 변화에 맞추어 음악적 역량 발전시킬 수 있는 학습의 장을 마련하고자, 세 영역의 교수(연주실기, 미학, 테크놀로지)가 공동으로 참여하는 수업을 개설하고자 한다. 본 수업은 빅데이터와 AI 기반의 디지털혁신이 전 산업 분야로 확산되는 변화의 시대에 창의적인 사고를 통해 세계적인 변화를 주도할 음악인재(창작, 연주, 이론) 양성을 목표로 한다. 주요 내용: (1) 빅데이터, 딥러닝, AI(인공지능)에 대한 이해를 높이고 이를 활용한 음악 분야의 콘텐츠에 대한 기초 지식과 전망을 제시한다. (2) 새로운 디지털 도구에 대한 이해를 통해 적용 가능한 음악 컨텐츠 개발을 모색하고 창의적 창작, 연주의 실제적 음악 활용을 목표로 한다. (3) AI 음악 창작과 연주에 나타나는 미학적 문제를 ‘포스트휴머니즘 미학’을 중심으로 다룬다. 기계가 인간을 모방하는 차원을 넘어, 창작과 연주의 주체로 등장하면서 촉발되는 쟁점과 AI 음악창작에 나타나는 감정과 창의성, 그리고 창작 주체의 문제를 검토할 것이다.전필 / 대학원
이 수업은 음악에서의 분석과 연구 자료 조사 능력을 개발시키는 것을 목적으로 한다. 학생들은 다양한 스타일의 글쓰기 연습을 통해 훈련될 예정이다. 모아진 광범위한 범위의 자료들은 그들을 고무시키는 한편, 가장 적합한 데이터를 선택하고 통합하기 위해서는 학생들의 비판적인 사고가 특히 요구된다. 매 수업은 학생들 개인의 프로젝트를 수정하는 작업과 개선을 위한 토론으로 진행될 것이다.전선 / 대학원
본 강좌는 철학적, 실험적, 기술적, 역사적 접근방법을 기본으로 음악교육의 다양한 연구방법들의 이론과 실제를 탐색하여, 음악교육 연구를 위한 논문 계획을 수립한다. 음악교육 연구의 의의, 연구 주제 선정, 연구 유형, 연구 분석 등을 고찰하여 논문을 준비한다.전선 / 대학원
본 강좌는 음악교육학 1에서 학습한 내용을 바탕으로 하며, 20세기 후반 이후 음악교육학에서 주요 이슈가 되고 있는 문제들과 관심사, 한국적 상황에서의 특수한 과제들에 대하여 탐구하고 토론한다.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.교양 / 학사
본 수업은 음악작품들을 중심으로 음악에 대한 철학적 논의를 역사적·체계적 관점에서 다룬다. <철학적 시각에서 음악에 대한 어떠한 이론이 전개되었는가?>, <음악에는 어떤 철학적 의미가 내재되었는가?>의 주제를 중심으로 철학적 텍스트와 다양한 음악작품을 살펴볼 것이다. 이를 통해 음악에 대한 인문학적 이해의 폭을 넓히는 것이 이 수업의 목적이다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝에 대해 보다 깊이 있게 소개한다. 데이터마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 그리고 분산 시스템과 다수의 머신을 이용하여 빠르고 확장성 있게 대용량 데이터를 처리하는 방법을 논의한다. 또한 여러 실제 세계 응용에 어떻게 데이터마이닝을 적용하는지에 대해서도 논의한다. 주요 주제로 그래프 데이터 분석, 행렬/텐서 데이터 분석, 비정상 이벤트 탐지 등이 있다.전선 / 대학원
광고, TV 드라마, 영화 등 각종 영상매체와 공연예술의 상관관계를 규명함으로써 20세기 이후 급속히 발전해온 매체의 발달로 인해 전통적으로 인정되어온 연극적 특성이 새로운 매체환경에서 겪게되는 변화양상과 새로운 쟝르 개척의 가능성을 탐색해보고자 한다. 이른바 뉴미디어와 공연예술의 연관성도 주요한 관심사들 중 하나가 될 것이다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
본 강좌는 음악교육 연구에 필요한 연구 방법과 연구 분석에 대하여 심화하여 이해한다. 관계 문헌과 연구 사례를 통하여 음악교육 연구의 동향과 현장에서의 적용 방법에 대하여 고찰한다.전선 / 대학원
인간의 음악 지각과 인지에 관한 기존의 사변적, 실험적 연구로 밝혀내지 못했던 문제들을 최근에 뇌파, 뇌영상 기기들을 이용한 신경과학적 연구로 속속 규명해 낼 수 있게 되었다. EEG, ERP, PET, fMRI, MEG 등 기기를 이용하여 인간의 언어 인지능력을 연구하는 다양한 연구방법들이 많은 부분 음악인지에도 적용될 수 있음도 발견되었다. <음악신경과학연구> 수업에서는 이 분야의 기초지식을 배우고 최근의 연구 성과를 살펴본 후, 다양한 연구방법론의 장단점을 논의하고, 궁극적으로는 수강생들 각자가 음악에 대한 신경과학적 연구모델을 디자인해 본다.전선 / 대학원
이 수업은 음악교육과 관련된 문헌 연구, 조사 연구, 실험 연구, 관찰 연구 등의 연구 절차와 글쓰기를 학습하여 음악 교육 연구자로서의 논술 및 논리적 사고를 기르는 것을 목적으로 한다. 학생들은 다양한 교육 연구의 형태, 절차, 계획 및 결과 처리에 관한 이론적인 기초를 이해하여, 논문이나 학술지, 연구보고서 등을 작성할 수 있는 자기 주도적인 연구 능력을 기를 수 있다.전필 / 학사
주제 선택, 자료 수집, 연구보고서 작성 등, 음악학을 공부하는 학생이 갖추어야 할 기본적인 학문적 소양을 기르는 것을 목표로 한다. 학생들은 실제로 소규모의 연구를 수행하면서 구체적인 연구과정을 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
현악문헌의 이해를 돕는 학문적 접근의 한 방법으로서 시대별 장르별 그리고 매체별 주요 작품들의 심층분석에 비중을 둔 강좌이다.전선 / 대학원
다양한 음악교수법들의 이론 및 실제에 관하여 연구한다. 또 심미적 체험을 위한 수업원칙들 및 교수-학습 전략들을 연구하고, 전체적 음악 프로그램을 개선하기 위한 보다 효율적인 방법들을 탐색하고 연구한다.전선 / 대학원
학교에서의 음악과 교육과정 분석과 교육과정 개발 전략을 구축하고, 음악교육 평가의 방향 및 구체적인 평가기법들을 연구함으로써 음악교육 과정 및 평가에 대한 전반적인 안목을 기른다.전선 / 학사
음악사회학은 음악을 사회적 산물로 보고 음악 현상의 사회적 기원과 그 과정 및 구조를 연구한다. 따라서 예술가, 예술작품, 예술제도, 청중의 조직과 상호작용이 연구대상이 된다.