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Min Jin Lee, Hye
2019 / Journal of Neurogastroenterology and Motility (JNM)
Norbitt C.F.,Kimita W.,Ko J.,Bharmal S.H.,Petrov M.S.
2021 / Nutrients
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본 연구는 예비교사의 디지털 교육 전문성 강화를 위해 AI 역량 측정 도구를 개발하였다. 선행연구 및 전문가 검토를 통해 도구의 구성 요인을 추출하고, 92명의 예비교사 응답을 바탕으로 타당도를 확보하였다. 개발된 도구는 인지적 역량, 교수역량, 기술 수용 및 수행 역량의 3가지 구성 요인으로 이루어져 있으며, 예비교사의 디지털 교육 전문성 강화를 위한 척도로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
AI와 영어 교육
Artificial intelligence in higher education : a practical approach
AI와 예비 교사 교육
AI literacy in K-16 classrooms
AI 시대의 언브레이커블 인재 = AI 대체불가 탁월한 인재가 되는 법
나만 알고 싶은 AI 활용 교과서 : AI 시대 학부모 자녀교육 가이드
인공지능 활용교육 : 교사 연구자들이 들려주는 연구와 실천 기반
교사를 위한 AI 툴
Building intelligent interactive tutors : student-centered strategies for revolutionizing e-learning
디지털 교육의 이해 =
Creative AI tools and ethical implications in teaching and learning
AI와 초등교육
(수업역량 강화를 위한) 교육방법 및 교육공학 =
(선생님들을 위한) 인공지능 활용교육과 실제
AI와 디자인 교육
AI와 중등교사
디지털 전환 시대의 AI 디지털 교육
AI와 중등교사
Should robots replace teachers? : AI and the future of education
영어 교육의 AI 혁명 : ChatGPT, Google Bard 활용법 : 학교 내신 시험부터 토익텝스GTELP까지, AI가 도와주는 영어 공부 & 교육법
교육과학연구
김동심; 소효정; 임지영컴퓨터교육학회 논문지
이소율; 김귀훈교육정보미디어연구
허희옥; 서정희; 임규연; 임경희; 이현우; 강신천학습자중심교과교육연구
배윤주; 박가영; 홍지혜; 이정민학습자중심교과교육연구
임혜진, 이문수한국과학교육학회지
서민효, 조은희, 오현정, 김서현, 맹희주교육혁신연구
서희정; 이준컴퓨터교육학회 논문지
이소율, 김성원, 이영준인간발달연구
조우미; 김정민교육공학연구
고은지, 김동심, 강다현, 이정민한국교육학연구
정주영; 김희규; 주영효교육공학연구
박가영, 황수민, 이정민창의정보문화연구
김유나, 김갑수교육공학연구
진표, 이은배한국교육
조민휘, 조영하학습장애연구
나경은; 허유성; 서유진교육정보미디어연구
임철일; 한형종; 채지윤; 이진연; 정예일; 박성경; 이은서; 송길태교육발전
이운지지체.중복.건강장애연구
최지혜미래사회
유미옥; 임은미교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.전선 / 대학원
현대 교육철학의 여러 이론들에서 발견되는 비판적 논점들에 대한 분석이 주된 관심사이다. 특히 이 비판적 논점들을 다룰 수 있기 위해서 요구되는 현대 교육철학 문헌들(Dewey, Peters, Oakeshott 등)에 대한 독서가 있어야 하며, 각각의 논점들을 나름대로 구조화하여 교육을 보는 체계적인 철학적 관점을 구성하는 데 도움이 되도록 해야 한다. 현대 교육철학의 입문서들에 대한 사전 지식을 필요로 하는 강의이다.전선 / 대학원
과학핵심역량교육을 위한 디지털기반 교육평가는 미래 과학교육의 핵심인 역량 중심 교육을 이해하고, 역량 중심 과학교육을 위한 교육평가의 이론과 실제를 종합적으로 탐구하는 강의이다. 이 강의는 과학핵심역량(예: 과학적 사고력, 문제 해결력, 의사소통능력 등)을 중심으로 한 교육과정 및 교수학습 설계를 기반으로, 이러한 역량을 타당하게 진단하고 지원할 수 있는 평가 체제를 모색한다. 수업은 첫째, 과학핵심역량의 개념과 구성 요소, 국가 교육과정과의 연계성을 분석하고, 역량 기반 수업 설계의 방향을 이해한다. 둘째, 핵심역량을 타당하게 평가할 수 있는 교육평가의 설계 원리와 문항 개발 방법, 수행평가와 서술형 평가의 타당도와 신뢰도에 대해 이해한다. 셋째, 디지털 기술을 활용한 교육평가의 방법을 탐색한다. AI 기반 자동 채점, 온라인 수행평가 플랫폼, 학습분석 기반 진단 피드백, 문항 타당도 분석 시스템 등 디지털 도구와 시스템을 통해 평가의 형식과 기능을 확장하는 방법을 논의한다.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 / 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
미래 또는 현재 교육자로서 AI 및 첨단기술의 활용 역량을 갖추는 것은 궁극적으로 교실에서 활용하는 것을 목적으로 한다. 본 교과에서는 각 교과의 전문성을 바탕으로 기술을 활용하여 수업을 설계하는 활동을 한다. 기술과 교과의 융합 또는 교과 간의 융합을 바탕으로 창의적인 활동을 학습할 수 있는 수업 자료를 도출하고 발표하여 공유한다.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.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.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 / 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
교수설계의 다양한 이론과 모형을 학습한 후, 교수 설계의 원칙 및 체제적 접근에 기초한 교수-학습 프로그램을 개발해 보고 현장에 적용해 본다. 교수 설계 영역의 기초 이론과 모형에 대한 이해와 실제 적용 능력을 획득 하는데 초점을 맞춘다. 기초 학습 이론 및 교수 설계에 대한 시사점을 탐색하며, 교육공학적인 교수설계 이론과 모형의 특성을 이해한다. 체제적 관점에 기반을 두고 학교, 기업 등에 적용될 수 있는 교육 프로그램을 개발 할 수 있다.교직 / 학사
본 교과목은 교육 현장에서 요구되는 디지털 소양에 대한 초보적 이해를 목표로 한다. 디지털 전환에 따른 디지털 요소의 교육적 적용에 관한 전반적 지식을 다룬다. 디지털의 특성에 대한 이해를 바탕으로 디지털을 활용한 기본적인 교육 방법의 특징과 사례를 소개한다. 인공지능을 포함한 디지털과 교과간의 융합 교육의 필요성과 설계 방법을 탐색한다. 디지털 전환이 가져오는 디지털 윤리 교육의 다양한 측면을 논의한다.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.전선 / 대학원
실제적인 문제를 해결하는 인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, 각 교과의 전문성이 있는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 수업을 설계하는 역량이 요구된다. 이 강의의 목적은 첫째, 각 교과의 전문성을 가진 교사들이 인공지능 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 실제적인 문제를 해결하는 교과별 인공지능 연계 프로젝트를 하는 것이다. 둘째는 교과교육 교사들이 서로 협업하여 문제 해결 중심의 교과별 인공지능 연계 수업을 설계하는 것이다. 이 교과목을 통해 AI융합전공 수강생들은 인공지능을 실제적인 문제해결에 쓰는 경험과 융합 수업 설계능력, 그리고 협업 역량이 증진될 것이다.교직 / 학사
4차 산업혁명으로 대변되는 미래사회에 대비할 인재 양성을 위해, 사범대학 예비교사들은 소프트웨어와 인공지능을 기반으로 교과를 융합하여 수업할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 사범대학 예비교사들이 소프트웨어 및 인공지능을 활용하여 수업을 설계하고 실시할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 리터러시 및 인공지능 실습을 통하여 예비교사들의 소프트웨어와 인공지능을 다루는 실력과 컴퓨팅 사고력을 향상시키고, 이를 본인의 교과에 접목하여 수업을 설계하고 실시할 수 있는 기초 역량과 전망을 제시한다.전선 / 대학원
본 과목은 한국어, 영어, 프랑스어, 독일어 등의 언어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 AI를 활용하여 언어를 가르치는 방법을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기본적으로 최근 AI 기술이 적용된 스마트스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하여 읽기, 듣기, 말하기, 쓰기 등의 언어 학습을 효과적으로 수행하는 방법을 탐구하는 내용을 포함한다. 이를 위하여 개별 언어 능력에 적절한 기술과 디바이스를 매칭시키는 방안을 제시하고 기존의 교육 컨텐츠를 이에 맞게 설계하는 방법을 제안한다. 또한, 각 학습 과정에서 학습자 개인에 따라 맞춤형으로 학습할 수 있는 방안을 포함한다.교직 / 대학원
본 강좌에서는 교육평가의 일반 원리와 학교학습의 맥락 속에서 교육평가가 가지는 의미와 역할, 교육평가의 실제를 다룬다. 이를 통하여 학생들은 교육평가에 대한 통찰력을 함양하고 현행 교육평가체제를 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 과정중심 평가기법의 실제를 접하고 교육현장에 적용할 수 있는 평가능력과 평가기법, 평가문항 개발의 실제 및 환류방법을 터득할 수 있을 것이다.전필 / 대학원
컴퓨터 기반 측정 평가 및 진단 이론의 흐름과 최신 기술에 대해 배우고 관련 소프트웨어 사용방법을 배운다. 문항반응이론, 인지진단평가, 컴퓨터 적응 평가, 다단계 평가 등 기존 교육평가 분야에서 컴퓨터 기반 평가에 사용되는 기술 및 Knowledge tracing, 자동 문항 추천, 자동 문항 생성 및 자동 문항 채점 등 머신러닝 기반 교육평가의 최신 동향 및 알고리즘의 특성과 원리를 배운다.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.