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교육데이터 분석




강좌 소개 영상

강좌 소개

수업내용/목표

이 강좌에서는 통계학, AI, 머신러닝, 빅데이터 등의 기본 개념과 지식을 이해하고, 교육데이터 분석에 필요한 여러 통계 분석 방법을 다루게 됩니다. 구체적으로 확률의 개념과 여러 확률 변수 및 분포의 개념을 이해하고, 통계적 추론을 위한 기본적인 이론을 공부하게 될 예정입니다. 이를 통해 주어진 데이터로 연구자가 세운 가설을 합리적으로 검정하는 방법을 익히게 됩니다. 그리고 주어진 데이터로 알고 싶은 관심사를 설명하고 예측하는 머신러닝의 절차와 자주 쓰이는 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트벡터 머신 등의 지도학습과, 주성분분석, 요인분석, 클러스터링 등의 비지도학습 방법들을 차례로 공부하게 됩니다. 공부한 방법론들을 실제 교육데이터에 적용하고 해석하는 방법들을 R 실습을 통해서 직접 연습해봅니다.

본 강의의 목표는 다음과 같은 세 가지로 요약될 수 있습니다.
1. 통계학, AI, 머신 러닝 등의 기본 개념과 지식을 이해한다.
2. 우리나라 및 세계의 유용한 교육 데이터를 수집하고, 시각화 하고, 분석한다.
3. R 실습을 통해 분석된 결과를 해석하고, 활용하기 위한 새로운 아이디어를 도출한다.

강좌 운영 계획

강의계획서
주차
주차명
과제
0
 강좌 소개
1
 데이터과학이란
2
 기술통계
퀴즈
3
 확률의 개념
퀴즈
4
 확률 분포의 이해
퀴즈
5
 통계적 추론
퀴즈
6
 회귀분석 1
퀴즈
7
 회귀분석 2
퀴즈
8
 범주형 자료분석
퀴즈
9
 중간고사
중간고사
10
 반복측정 자료분석
퀴즈
11
 지도학습 1
퀴즈
12
 지도학습 2
퀴즈
13
 비지도학습
퀴즈
14
 교육데이터분석사례
15
 기말고사
기말고사

강좌운영팀 소개

교수자

이동환 교수님 사진
이동환 교수
이화여자대학교 자연과학대학 통계학과 부교수
서울대학교 통계학과 박사
수상 경력
한국통계학회 신진통계학자상 수상

강좌지원팀

운영조교
정보람 | 이화여자대학교 자연과학대학 통계학과 박사과정
운영팀
이화여자대학교 교육혁신센터
E-mail: ewhamooc@gmail.com

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
과제명 퀴즈 중간고사 기말고사
반영비율 30% 35% 35%
※ 총 60% 이상 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.
  • 퀴즈: 각 주차에서 제시
  • 중간고사: 1~8주차 강의내용 평가
  • 기말고사: 10~14주차 강의내용 평가

 

교재 및 참고문헌

  • 강의노트
  • 응용통계학 입문, 이외숙 등, 경문사
  • 가볍게 시작하는 통계학습, Gareth James 등, 루비페이퍼 (원서는 https://www.statlearning.com/ 에서 다운로드 가능)

관련 강좌

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  1. Subject

    Education
    (General Education)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    intermediate
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    EWHA WOMANS UNIVERSITY
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    02-3277-3921
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    15week
    (주당 01시간 25분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    21시간 27분
    (16시간 15분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2022.08.01 ~ 2022.11.30
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2022.09.01 ~ 2022.12.14