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석사 과정

교육과정

교육과정의 구분, 과목명, 교과목번호, 학기-학점, 비고 정보제공
구분 과목명 학기-학점 비고
27
전공필수 AI교육개론 1~3-3

AI교육연구방법개론
AI프로그래밍연구
전공선택 AI활용교육 1~5-3








AI와 피지컬 컴퓨팅
데이터과학
AI교육자료 개발 및 연구
AI교육 현장 사례연구
AI교육 컨설팅 개론
AI융합교육 연구
AI디지털교육 세미나
AI교육과정 연구
AI융합교육 프로젝트 현장 연구
논문 논문 P/F

교과목 개요

  • AI교육개론(Introduction to AI Education)

    01

    AI교육개론은 인공지능 교육의 기초 개념과 원리를 학습하고, AI의 역사, 기본 기술, 교육적 활용 사례 등을 다루며, AI교육의 필요성과 목표, 교육 방법론을 탐구한다.

  • AI교육연구방법개론(Introduction to AI Education Research Methods)

    02

    AI교육연구방법개론은 AI교육 연구를 위한 과학적 방법론을 학습하며 가설 설정, 실험 설계, 데이터 분석 등 기본적인 연구 방법론을 다루고, AI교육 연구에 필요한 논리적 사고와 분석 도구를 습득한다.

  • AI프로그래밍연구(AI Programming Research)

    03

    AI프로그래밍연구는 인공지능 프로그래밍을 포괄적으로 다루며, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 주요 AI기술의 프로그래밍 기법을 학습하고, 실제 프로젝트를 통해 AI 모델을 구현하고 평가하는 방법을 익힌다.

  • AI활용교육(AI Utilization Education)

    04

    AI활용교육은 AI를 활용한 교육 방법론과 실제 사례를 학습하며, AI기술을 교육에 적용하는 방법을 탐구하고, 교육 콘텐츠 개발, 맞춤형 학습 제공, 교육 성과 평가 등 다양한 교육적 활용 방안을 학습한다.

  • AI와 피지컬 컴퓨팅(AI and Physical Computing)

    05

    AI와 피지컬 컴퓨팅은 인공지능과 물리적 컴퓨팅의 융합을 다루며 센서, 액추에이터 등 하드웨어와 AI 소프트웨어의 결합을 통해 다양한 피지컬 컴퓨팅 프로젝트를 수행하여, 창의적인 문제 해결 능력을 기른다.

  • 데이터과학(Data Science)

    06

    데이터과학은 데이터 분석의 핵심 개념과 기술을 다룬며, 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화 등의 과정을 학습하고, 통계 기법과 데이터 리터러시를 통해 데이터를 이해하고 활용하는 방법을 탐구한다.

  • AI교육자료 개발 및 연구(Development and Research of AI educational Materials)

    07

    AI교육자료 개발 및 연구는 AI교육에 필요한 자료와 도구를 개발하고 연구하는 방법을 학습하고 교육 콘텐츠 설계, 개발, 평가 등의 과정을 다루며, 실제 교육 현장에서 효과적으로 활용할 수 있는 AI교육자료를 제작하는 방법을 탐구한다.

  • AI교육 현장 사례연구(AI Education Field Case Study)

    08

    AI교육 현장 사례연구는 AI교육의 실제 현장 사례를 연구하고 분석하여 다양한 교육 환경에서의 AI 적용 사례를 탐구하고, AI교육의 실제적인 적용 방안을 모색한다.

  • AI교육 컨설팅 개론(Introduction to AI Education Consulting)

    09

    AI교육컨설팅개론은 컨설팅의 기초 개념과 방법론을 학습하며, AI교육을 설계하고 평가하는 과정에서 필요한 컨설팅 기법과 전략을 탐구하며, 실제 교육 현장에서의 컨설팅 수행 능력을 기른다.

  • AI융합교육 연구(AI Convergence Education Research)

    10

    AI융합교육 연구는 AI와 다양한 분야의 융합을 통한 교육 방법을 연구하며 AI기술을 다른 학문 분야와 결합하여 창의적이고 혁신적인 교육 프로그램을 설계하고, 실제 교육 현장에서의 적용 가능성을 탐구한다.

  • AI디지털교육 세미나(AI Digital Education Seminar)

    11

    AI디지털교육 세미나는 AI와 디지털 교육의 최신 연구 동향을 탐구하고, 관련 논문을 분석하여 AI디지털 교육 분야에서의 연구 역량을 강화하고, 향후 연구 주제를 발굴하는 능력을 기른다.

  • AI교육과정 연구(AI Curriculum Research)

    12

    AI교육과정 연구는 국내외 인공지능 교육과정을 비교하고 분석하여, 효과적인 AI교육과정 설계 방법을 학습하고, 교육과정 개발과 평가, 교육 정책과의 연계를 탐구한다.

  • AI융합교육 프로젝트 현장 연구(AI Convergence Education Field Study)

    13

    AI융합교육 프로젝트 현장 연구 과목은 AI와 다양한 분야의 융합 교육 프로젝트를 수행하는 데 중점을 두며, AI융합교육의 응용 가능성을 탐구한다.