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AI융합교육의 이론과 실제

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AI융합교육의 이론과 실제
본 묶음강좌는 AI 관련 지식 및 역량을 개발하고자 하는 교사를 대상으로 AI융합교육의 이론과 실제에 대한 이해 및 교육데이터 분석 역량을 기르는 것을 목표로 하는 강좌입니다. 본 묶음강좌는 입문, 기초, 활용, 고급 과정으로 구성되어 있습니다. 입문 과정은 <미래교육의 이해>, 기초 과정은 <R프로그래밍의 기초>, 활용 과정은 <AI융합교육의 이해>, 고급 과정은 <교육데이터 분석>으로 구성하였습니다.
묶음강좌 신청 및 통합 정보
대표기관 이화여자대학교
총 주차 45주
총 학습인정시간 67시간 43분
총 동영상시간 50시간15분
Series Course Introduction
Course List
미래교육의 이해

본 교과목은 AI교육 묶음 강좌 의 전반부에 해당하는 <미래교육의 이해> 강의로, 미래 사회와 정보통신 기술 등의 발달에 대해 이해하고 교육적 변화에 미치는 영향에 대해 배우게 됩니다.

구성강좌 정보
분야 Education(General Education)
난이도 intermediate
주차 07week
학습인정시간 11시간 27분
개강상태 진행중(`22.05.31. 수강신청마감)
R 프로그래밍의 기초

최근 정보통신 인프라의 발달로 인해 이전에는 수집할 수 없었던 광범위하고 다양한 데이터를 수집할 수 있게 되었습니다. 하지만 양과 종류가 급격하게 증가하고 있는 최근의 데이터를 분석하기 위해서는 R과 같은 프로그래밍언어의 도움이 반드시 필요합니다. 본 강좌의 목적은 R을 활용하여 데이터 분석을 하기 위한 기초역량을 기르는 것입니다.

구성강좌 정보
분야 Education(General Education)
난이도 intermediate
주차 15week
학습인정시간 22시간 52분
개강상태 진행중(`22.05.31. 수강신청마감)
AI융합교육의 이해

본 교과목은 AI교육 묶음 강좌 의 후반부에 해당하는 강의로, AI융합교육의 개념과 이론을 바탕으로 실제 수업에서의 적용 사례를 초등교육과 중등교육에 맞추어 배우게 됩니다.

구성강좌 정보
분야 Education(General Education)
난이도 intermediate
주차 08week
학습인정시간 11시간 57분
개강상태 진행중(`22.05.31. 수강신청마감)
교육데이터 분석

이번 강좌에서는 통계학, 머신러닝 등으로 대표 되는 데이터 과학의 기본 개념을 이해하고, 여러 종류의 교육 데이터들을 과학적으로 분석할 수 있는 여러 방법들을 공부하게 됩니다. 또한 R 프로그램 실습을 통해 다양한 교육 데이터 분석을 해보고 통계적으로 의미 있는 결과를 도출하는 역량을 기르게 될 것입니다.

구성강좌 정보
분야 Education(General Education)
난이도 intermediate
주차 15week
학습인정시간 21시간 27분
개강상태 진행중(`22.05.31. 수강신청마감)