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김상현
2023 / International Journal of Korean History
Pan, Lei; Xu, Dongxing; Zhang, Jingmei; Yin, Chang; Wu, Zifeng; Guo, Yingjun
2021 / Journal of Power Electronics
Kim YS
2022 / The Korean journal of gastroenterology = Taehan Sohwagi Hakhoe chi
김호준; 야야파라 HPS; 조원희; 남형식; 임선영
2021 / 생명과학회지
Jin K.,Son K.,Heo G.
2021 / Nuclear Engineering and Technology
Liu Y; Wu H; Zhang F; Yang J; He J
2021 / Biochemistry and cell biology = Biochimie et biologie cellulaire
유여경; 정제영
2024 / 학습자중심교과교육연구
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본 연구는 중등 수학교사의 인공지능 활용 수학교육에 대한 인식 수준을 파악하고, 수업 설계 단계에서 인공지능 활용에 대한 인식을 조사하였다. 설문 조사 결과, 수학교사는 인공지능 활용 수업의 필요성에 긍정적으로 인식하고 있으며, 연령과 교직 경력이 높을수록 인공지능 활용 수업 경험이 많은 것으로 나타났다. 또한, 학습 데이터 시각화 및 분석, 학습 결손 극복 자료 제공 등에서 인공지능의 도움을 기대하는 것으로 나타났다.
Expertise in mathematics instruction : an international perspective
Teaching and learning in maths classrooms : emerging themes in affect-related research : teachers' beliefs, students' engagement and social interaction
인공지능 활용교육 : 교사 연구자들이 들려주는 연구와 실천 기반
Investigations into assessment in mathematics education
AI literacy in K-16 classrooms
나만 알고 싶은 AI 활용 교과서 : 충실하게 생기부 작성하기 : 고등편
AI for school teachers
Teaching statistics in school mathematics-challenges for teaching and teacher education : a joint ICMIIASE study
Teaching with tasks for effective mathematics learning
Lesson play in mathematics education : a tool for research and professional development
Mathematics assessment : what works in the classroom
전문가 교사들의 슬기로운 AI 공부생활 : 인공지능(AI) 시대, 전문가 교사들은 무엇을 공부하고 가르치는가?
AI와 영어 교육
Technology in Mathematics Teaching : Selected Papers of the 13th ICTMT Conference
Artificial intelligence in higher education : a practical approach
Knowing what students know : the science and design of educational assessment
Educational data mining : applications and trends
Assessing mathematical proficiency
Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen – Using Tools for Learning Mathematics and Statistics
Tools and processes in mathematics teacher education
수학교육
김정원초등수학교육
김정원; 권민성; 방정숙수학교육 논문집
심영훈, 김지현, 권민성수학교육
이경화; 여승현; 탁병주; 최종현; 손태권; 옥지현초등수학교육
손태권; 구종서; 안도연학습자중심교과교육연구
송혜란; 정제영정보교육학회논문지
류미영, 한선관Korean Association For Learner-Centered Curriculum And Instruction
Jae Young Chung; Hye Ran Song학습자중심교과교육연구
나동수; 최종열; 김지오; 김대권수학교육
오세준; 윤정은; 정유진; 조윤주; 심효섭; 권오남초등과학교육
김태하; 윤혜경학습자중심교과교육연구
한우진; 김은영; 이상수교육정보미디어연구
박하은; 임규연한국학교수학회논문집
김희정; 김원교육정보미디어연구
오석환, 김현진디지털콘텐츠학회논문지
지현경; 홍현미초등과학교육
신원섭, 신동훈TechTrends
Celik I.,Dindar M.,Muukkonen H.,Järvelä S.교육방법연구
김진아, 김현지, AIJIN XIAO교육공학연구
최서연; 임철일전선 / 학사
인공지능은 수학교육의 내용과 방법에 영향을 미치고 있다. 이 과목은 인공지능의 수학적 원리와 인공지능과 융합된 수학 교육에 대해 배우고, 인공지능을 활용한 수학교육의 가능성을 탐색한다. 텍스트 분석, 이미지 분류 문제에 사용되는 수학적 모델의 원리, 데이터로부터 회귀분석과 기계학습을 이용해 예측 모델을 구성하는 방법, 인공신경망과 경사하강법에 대해 배우고 데이터를 사용한 인공지능 구현 프로젝트를 수행한다. 수학교육과 관련된 문제에 인공지능 관련 기술이 어떻게 적용될 수 있는지도 탐색해 본다.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 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
중.고등학교 수학교육 과정과 수학사를 기반으로 수학 교수-학습 이론과 그 적용을 다룬다.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.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
응용수학은 실생활 그리고 자연과학과 공학, 경제학, 사회과학 등의 학문 분야에서 발생하는 중요한 문제들을 수학적으로 이해하고, 또한 해법을 제시하여 실용적 결론을 도출하는 데에 기여한다. 특히 예비 교사들이 교과에서의 내용 요소들이 교과 이외의 범주에서 어떠한 의미를 갖고 또한 어떠한 역할을 하는지 이해하고 그 중요성을 파악할 수 있도록 하는 것이 본 교과의 주요 목표이다. 인공신경망, 기계학습, 정보이론, 수치해석, 수학적 모델링 등을 다룬다.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 학사
이 수업은 미래사회의 변화 방향과 이에 따른 교육의 기능의 변화, 그리고 인공지능과 빅데이터가 미칠 교육 현장의 변화를 조사하고 토론하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 새로운 과학기술이 가져올 다양한 영역(과학, 공학, 산업 등)에서의 사회의 변화 특징을 확인하고, 이에 맞게 미래교육은 어떻게 변화를 준비해야 할지를 조사, 논의하고자 한다. 또한 미래 과학기술을 대표하는 인공지능과 빅데이터가 어떻게 교육현장을 변화시킬지에 대해 교수-학습, 학생진로지도, 교육의사결정 등의 측면에서 깊이 있게 살펴보고자 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.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터 과학의 방법론을 배우고 교육 관련 데이터, 다양한 인문 사회 분야의 데이터를 활용하여 인문학과 사회학 분야의 주제를 융합적으로 해결하는 역량을 기르는 교수 지식과 교육 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 과학, 기계학습의 다양한 방법을 배우고 데이터 기반 교육을 실제 교실 환경에서 구현하는 방안을 연구하고 모색한다. 인공지능이 데이터를 사용하여 인문 사회 분야에 어떻게 기여할 수 있는지 동향과 가능성을 파악하고, 그 기반이 되는 분석 방법을 배운다. 인문 사회 분야의 다양한 주제와 관련된 데이터를 수집하고, 인문 사회 분야의 문제 해결을 위해 관련 데이터를 전통적 통계 분석과 최근의 기계학습, 다양한 인문 사회 맞춤형 분석 방법 등으로 분석하는 융합교육을 수행하는 구체적 아이디어를 개발한다. 또한 인문 사회 분야의 연구와 문제 해결을 위해 과학과 수학, 정보 분야의 문제 해결 방식을 융합하는 다양한 방안을 교육적으로 활용하는 방법을 연구한다.교직 / 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 / 학사
수학교육 논술은 수학교육에 대한 신뢰할 수 있는 근거를 바탕으로 하는 논리적인 글쓰기를 뜻한다. 복잡한 수학교육 현상을 이해하고자 하는 의지와 마음가짐을 다지고, 논술의 근거로 제시할 수 있는 이론과 연구 성과를 검색하여 해석하며, 다양한 사례에 대하여 심층적으로 논의하고, 단편적이거나 이론적인 해석을 보완함으로써 수학교육의 이론 및 실제에 대한 전문성을 함양한다. 수학과 교육 사이의 관련성을 이해하고, 양자 사이의 관련성을 파악하거나 생성하여 수학교육의 이론과 실제에 대한 논리적인 글로 나타내는 역량을 기른다.전선 / 대학원
초,중,고등학교 수학교육과정을 비교 분석 개발하고, 그 수학교육학적 배경 및 관련된 주제에 대하여 탐구한다.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.전선 / 학사
본 강의의 목적은 인간이 나타내는 다양한 이상행동과 정신장애의 유형, 원인, 치료방법에 대해 이해를 증진하는 것이다. 이를 위해서 이상행동을 설명하는 다양한 심리학적 이론, 즉 정신역동이론, 학습이론, 인지행동적 이론과 더불어 생물학적 이론과 사회문화적 이론들을 살펴본다. 나아가서 이상행동과 정신장애에 대한 분류체계를 소개한 후 구체적인 정신장애, 즉 불안장애, 기분장애, 성격장애, 신체형장애, 해리장애, 정신분열증, 성(sex)관련장애, 섭식장애, 알콜중독, 소아-청소년기 정신장애 등의 주요증상, 심리적 또는 생물학적 원인, 그리고 그 주요한 치료법들을 소개한다. 이러한 이상심리학에 대한 이해를 통해 심리적 부적응과 정신장애를 예방하고 정신건강을 증진할 수 있는 방법을 모색하고자 한다.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.전선 / 대학원
인공지능은 복잡하고 난이도 높은 문제를 해결할 수 있는 능력으로 도시 계획 및 설계 등 다양한 분야에서 변화를 가져오고 있다. 본 교과목은 도시 계획 및 설계 분야에서 인공지능과 그 응용에 대해 다룬다. 본 교과목은 인공지능의 이론적 배경과 도시 과학 및 설계와의 관련성, 일반적인 인공지능 알고리즘과 그 응용, 코딩 실습 3부로 구분된다.