고려대학교 교육대학원

EAI 601 융합교육론 - Convergence Education [2]
AI와 융합된 에듀테크는 교육에 기술을 융합한 형태이기 때문에 어떤 기술에 AI가 융합되는지, 그리고 어떤 형태로 교육과 융합될 것인지에 대한 관점이 중요하다. 특히 AI 기술의 발전으로 AI와 융합된 다양한 기술들이 다시 교육에 접목되는 경우가 많기 때문에 이 과목에서는 융합의 중요성, 융합교육을 위한 관련 이론과 방법, 실제 사례로 융합교육을 실천하기 위한 기본 지식을 학습한다.

EAI 602 에듀테크의 이해 - Understanding of EduTech [2]
에듀테크는 초중등교육에만 국한된 것이 아니라 고등교육, 평생교육 및 직업훈련에서 다양하게 접목되어 교육에 융합된다. 따라서 에듀테크를 다양한 교육환경에 융합하기 위해 어떤 능력이 요구되고, 무엇을 고려해야 하는지에 대해 광범위하게 학습한다.

EAI 603 AI와 에듀테크 - AI and EduTech [2]
AI와 에듀테크의 교육적 활용을 위해서는 교육의 패러다임을 변화시킨 사례, 기술 트렌드 등의 다양한 국내외 이슈를 이해하는 것이 중요하다. 사회 변화를 이끌고 있는 AI와 융합하기 위해 필요로 하는 역량, 인재상 등이 교육에서는 어떻게 반영되어야 하는지에 대해 사례를 중심으로 학습한다.

EAI 501 에듀테크와 학습분석 - EduTech and Learning Analytics [2]
교육 현장에서 수집, 활용할 수 있는 교육데이터는 에듀테크가 접목된 교육이라고 예외일 수 없다. 에듀테크를 활용한 교육에서 데이터의 종류, 교육데이터의 다양한 분석방법과 기술, 이를 통한 교육적 활용에 대해 학습한다.

EAI 502 AI융합 교육 방법론 - AI Convergence Education Methodology [2]
AI융합 교육을 위해서는 AI에 대한 이해를 바탕으로 전문 분야에서 어떻게 활용할 것인지에 대해 논의해야 한다. SW에 대한 정확한 이해, 활용 방법의 습득, 특정 교과에서 학제 간 융합적 연계의 방법에 대한 가능성을 모색한다. 학습자가 문제를 해결하는 과정에서 AI, AI 기술과 관련된 내용을 어떻게 활용할 수 있을 것인지에 대한 방법을 설계하는 내용을 학습한다.

EAI 503 교육데이터 분석을 위한 연구방법론 - Research Methodology in Computer Science Education [2] 
교육의 과정에서 발생하는 다양한 데이터들의 종류에 대해 이해하고, 데이터들을 활용하여 어떤 교육적 개선이 가능할 것인지에 대해 논의한다. 특히 최근 초중등 교육에서 고등교육에 이르기까지 이슈가 되고 있는 학습분석의 관점을 살펴본다. 학습분석을 위해 필요한 데이터의 이해, 전처리, 분석 방법 등을 광범위하게 논의하고, 처리 과정을 실습한다.

EAI 504 에듀테크와 융합교육 - EduTech and Convergence Education [2]
초중등교육, 고등교육, 평생교육 및 직업훈련에서 에듀테크를 접목한 융합 교육 사례를 에 대해 논의한다. 에듀테크를 교육에 융합하기 위해 필요한 조건이나, 내용, 갖추어야 할 능력, 고려사항, 환경 등에 대해 학습한다.

EAI 505 온라인 학습 디자인 - Design of Online Learning [2]
에듀테크는 이러닝 등과 같은 온라인 환경에서 시작되었음을 고려하여, 온라인 학습의 관점에서 활용 가능한 에듀테크에 대해 논의한다. 온라인 학습에서 에듀테크를 활용할 때, 학습자의 동기부여, 맞춤형 학습, 평가 및 피드백 방안 등과 같은 문제들을 학습에 접목시키기 위한 이론과 방법에 대해서 학습한다.

EAI 506 교육 데이터마이닝 - Educational Data Mining [2]
다양한 유형의 학습 데이터를 확보하는 것도 중요하지만, 어떻게 분석하고 해석할 것인지의 측면이 중요하다. 데이터마이닝의 다양한 방법론을 체득하기 위해 데이터 확보 및 인공지능을 이용한 체계적 분석, 교육 관련 기초 연구의 새로운 전환을 가능하게 하는 교육관련 자료의 마이닝 기술을 학습한다.

EAI 507 에듀테크 콘텐츠 설계 - Designing EduTech Content [2]
온라인 콘텐츠 뿐 아니라 오프라인에서 활용을 위한 다양한 유형의 콘텐츠는 에듀테크와의 융합이 중요하다. 에듀테크 콘텐츠 개발을 위한 교수설계 프로세스, 교수설계 프로세스별 활동, 교수설계와 역량강화 방법 등 최신의 에듀테크와 교육 동향을 고려한 콘텐츠 설계 기법에 대해 학습한다.

EAI 508 AI융합 에듀테크 솔루션 - AI Convergence Edutech Solution [2]
AI와 융합된 에듀테크 플랫폼은 교육적 활용의 범위에 따라 교육 효과를 극대화하는 데 기여한다. 콘텐츠를 쉽게 제작하도록 도와주는 저작도구, 학습 콘텐츠 제작, 평가, 관리 등 에듀테크 융합 교육을 지원하는 다양한 솔루션에 대해 학습한다.

EAI 509 컴퓨팅 개론 - Introduction to Computing [2]
AI에 대한 논의의 시작이라 할 수 있는 컴퓨팅의 원리에 대한 이해를 위해 하드웨어에 대한 컴퓨터구조, 컴퓨터를 움직이는 소프트웨어를 관리하는 운영체제, 컴퓨터 간 통신을 위한 네트워크 등 컴퓨팅 시스템에 대한 전반적인 내용을 논의한다. AI 기술 이해를 위한 데이터, 데이터 수집 및 분석을 위해 고려해야 하는 데이터베이스 등 컴퓨팅의 기본 원리에 대해 학습한다.

EAI 510 SW교육 특론 - Advanced Coding Education [2]
SW, AI에 대한 중요성과 SW와 AI에 대한 교육이 코딩교육이 학습자들의 인지능력 증진과 문제해결 능력에 어떤 영향을 미치는지에 대해 논의한다. SW교육에서 중요한 교육용 프로그래밍 언어의 종류와 특성에 대하여 고찰하고, 논리성과 창의성 신장을 위한 프로그래밍 교육방법을 학습한다.

EAI 511 프로그래밍 기초 - Programming Ⅰ [2]

문제해결에 필요한 알고리즘을 고안하여 실제 프로그램을 구현하고, 이 과정에서 다양한 예외 상황을 경험한다. 프로그래밍 언어의 특징을 알고, 학습자의 연령과 교육환경에 맞게 프로그래밍 언어를 선택하여 지도할 수 있는 방법을 학습한다.

EAI 512 프로그래밍 심화(파이썬) - Programming Ⅱ : Python [2]

프로그래밍 언어의 습득은 기능적 부분이지만, 활용을 위하여, 프로그래밍 환경, 언어 활용을 통한 문제해결 과정이 중요하다. 인공지능 구현 프로그래밍 언어인 Python에 관한 심화 과정을 학습하고, 딥러닝 프레임 워크 중 하나인 Keras 등에 관해 학습한다.

EAI 513 프로그래밍과 AI 교육 - Programming and AI Education [2]
AI에 대한 이해는 AI융합 교육을 위한 기초과정으로 AI기술이 활용되는 다양한 사례를 습득하고, 문제해결을 위한 상황에서의 활용 등에 대해 경험하는 것이 중요하다. AI기술의 활용에 대한 경험을 바탕으로 간 학문적 상황에서 적용할 수 있는 융합 교육 방법에 대해 학습한다.

EAI 514 기계학습을 위한 프로그래밍 - Programming for Machine Learning [2]
AI융합을 통한 에듀테크의 교육적 활용을 위해서는 기계학습에 대한 이론 이해 및 실습 등이 중요하다. 기계학습에서 사용되는 주요 개념을 직접 구현해봄으로써, 기계학습이 어떻게 동작하는지 그리고 학문ㆍ교과의 관점에서 융합을 위한 방법을 학습한다.

EAI 515 데이터과학 개론 - Introduction to Data Science [2]
기초 통계에서 데이터 마이닝 등 데이터로부터 유용한 지식을 추출하고 통찰력을 도출하는 과학적, 기술적 방법의 습득 및 해석은 데이터와 관련된 분야에서 중요성을 더해가고 있다. 데이터로부터 실제 현상을 이해하고 분석하는 고전 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 예측 방법론을 통합하는 과정을 학습한다. 

EAI 516 데이터과학과 문제해결 - Data Science and Problem Solving [2]
데이터 과학에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 데이터를 통한 의사결정을 위한 설계, 분석, 해석 방법을 습득한다. 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자가 수행하는 방법 등에 대한 폭넓은 이해를 바탕으로 교육 분야 뿐 아니라 자신의 연구 분야에 맞는 연구설계 및 방법에 대해 학습한다.

EAI 517 기계학습 입문 - Introduction to Machine Learning [2]
현실 세계에서 활용되는 AI에 대한 응용 사례와 적용 방법을 이해하기 위해서는 머신러닝에 대한 개념이나 기술 관련 용어 등 전반에 걸친 지식을 습득이 필요하다. 더 많은 데이터 축적을 통해 성능을 개선할 수 있는 다양한 알고리즘과 방법론 등 교육 분야 뿐 아니라 일상에서의 활용을 위해 다양한 기계학습 분야를 학습한다.

EAI 518 자연어처리 - Natural Language Processing [2]
인간이 일상적으로 사용하는 언어인 자연어를 컴퓨터로 처리하는 분야의 핵심적인 기반 기술에 대해 학습하고, 활용 사례를 분석한다. 자연어 처리와 관려하여 다양한 학문 분야에서 활용 가능한 기술을 구현하기 위한 핵심 접근법 등에 대해 학습한다.

EAI 519 컴퓨터구조교육입문 - Introduction to Computer Architecture [2] 
컴퓨터의 구조에 대해서 지식이 많지 않은 학습자에게 컴퓨터의 동작 원리를 쉽게 교육할 수 있는 방법을 이해하고, 이를 위하여 아두이노(Aduino), 라즈베리파이(RaspberryPI) 등 간단한 피지컬 컴퓨팅 플랫폼을 학습하고 이를 교육할 수 있는 기법을 학습한다.

EAI 520 AI융합교육 세미나 Ⅰ - Seminar on AI Convergence Education Ⅰ [2] 

현재 중요한 관심 분야로 대두되는 AI 융합 교육 분야에 대한 핵심 기술, 문제점, 전망, 기술 활용, 기술 동향 등의 주제를 학습한다.

EAI 521 AI융합교육 세미나 Ⅱ - Seminar on AI Convergence Education Ⅱ [2] 

현재 중요한 관심 분야로 대두되는 AI 융합 교육 분야에 대한 핵심 기술, 문제점, 전망, 기술 활용, 기술 동향 등의 주제를 학습한다.

EAI 522 에듀테크 특수연구 Ⅰ - Special Topics in EduTech Ⅰ[2] 

에듀테크와 관련하여 기술 분야 뿐 아니라 에듀테크에 대한 기초, 응용, 활용 등을 통해 다양한 분야에서의 적용 사례와 주제에 대해 학습한다.

EAI 523 에듀테크 특수연구 Ⅱ - Special Topics in EduTech Ⅱ [2] 

에듀테크와 관련하여 기술 분야 뿐 아니라 에듀테크에 대한 기초, 응용, 활용 등을 통해 다양한 분야에서의 적용 사례와 주제에 대해 학습한다.

EAI 524 AI 교육 입문 - Introduction to Artificial Intelligence Education [2] 
AI에 대한 교육을 위해서는 인공지능 기법과 신경회로망, 자연어처리 등에 대한 기초지식이 필요하다. AI에 대한 기초 지식을 기반으로 초중등 교육, 고등교육, 평생 교육 등에서의 AI 교육이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 내용을 학습한다.

EAI 525 AI융합과 윤리 - Topics in AI Convergence and Ethics [2] 
디지털 사회에서 요구되는 가치관 및 디지털에 대한 이해, 윤리의식 등은 기술의 발달로 인해 변화되고 있다. AI가 생활, 교육으로 유입되면서 발생하는 다양한 윤리적 이슈, 인공지능사회가 되면서 대두되는 윤리적 문제에 대한 딜레마, 공정한 사용의 문제, 인공지능 윤리와 관련된 담론, 인공지능 윤리 가이드라인 등에 대해 학습한다.

EAI 526 에듀테크 세상과 윤리 - EduTech and Ethics [2] 
전통적인 법과 윤리 이론에 대한 이해를 바탕으로 최신 윤리적 이슈, 딜레마와의 관계를 이해하는 것은 중요하다. 에듀테크와 관련된 다양한 환경에서 발생할 수 있는 교육 및 기술적 문제 상황을 제시하고, 윤리적 고려사항에 대해 학습한다.

EAI 527 지능형 학습지원론 - Theory of Intelligent Learning Support [2] 
이러닝 환경에서 학습자들의 학업 성취도 정도를 자동 진단할 수 있는 지능형 기술에 대하여 학습하고, 학습자가 메타인지전략을 적절히 사용할 수 있도록 하는 이러닝 시스템 지원 기술에 대하여 연구한다.

EAI 528 AI 융합 기반 문제해결 - Problem solving based on AI Convergence [2] 
생활 속 다양한 제품이나 상황 속에서 소프트웨어와 알고리즘을 찾아 기능별로 어떻게 동작하는지 분석한다. 더불어, 컴퓨팅과 관련지어 문제를 해결하는 과정을 사례를 통해 제시할 수 있다.

EAI 529 에듀테크 교육평가 - Education Evaluation in EduTech [2] 
일반적인 교육평가와 컴퓨팅 교육에서 평가의 차이를 이해한다. 컴퓨팅 교육평가를 위해 필요한 이론적 지식을 습득하여, 실제 컴퓨팅 교육현장에서 평가할 수 있는 다양한 사례를 발굴한다. 

EAI 530 컴퓨팅 사고 교육론 - Introduction to Computational Thinking [2] 
컴퓨팅 사고력(computational thinking)의 용어에 대한 개념, 역사, 구성 요소들에 대해 이해하는 것은 컴퓨팅 교육을 이해하는 데 도움이 된다. 컴퓨팅 사고력이 문제해결과 어떤 관련이 있는지, 컴퓨팅 사고력 함양을 위해 어떤 교육 기법이 필요한 지 등에 대한 방법에 대해 학습한다.

EAI 531 에듀테크와 학습과학 - EduTech and Learning Science [2] 
에듀테크 분야에서의 학습, 맞춤형 학습, 지능형 학습 시스템 등 ICT 기술을 활용한 교육과 학습 기술에 대한 이해를 기반으로 교육과 학습의 효율을 높이기 위한 과학적인 접근법에 대하여 논의한다. 학습분석에서 사용할 수 있는 다양한 통계 분석기법에 대한 이해를 전제로, 고급 통계기법 활용을 위한 데이터 전처리, 분석, 해석 등에 대해 학습한다.

EAI 532 AI 활용 학습설계 - Learning Design with AI [2] 
융합 교육에 대한 패러다임의 변화에 대해 이해하고, 패러다임 변화에 따라 어떤 교육적 변화가 있었는지를 이해한다. 교육 패러다임의 변화에 따르는 학습 방법, 교수가 아닌 학습의 관점에서 고려할 수 있는 주제들을 탐색하고, 교재 개발과 교재를 활용한 지도법의 변화된 방법에 대해 설계하는 방법을 학습한다.

EAI 533 AI융합교육 프로젝트 - AI Convergence Education Project [2] 
AI, 에듀테크와 관련하여 습득된 지식을 기반으로 AI융합 교육을 위한 프로젝트 주제 선정, 제안서, 과제 수행, 보고까지 프로젝트의 전 과정을 수행한다. 프로젝트 수행을 통해 현장에서의 실천력을 높이는 방법을 학습한다.

EAI 534 AI융합 에듀테크 프로젝트 - AI Convergence EduTech Project [2] 
AI, 에듀테크와 관련된 기초 지식을 기반으로 자신의 전문성을 향상시키고, 교수학습을 더 잘 진행할 수 있도록 하는 주제를 선정하여 프로젝트를 진행한다. 프로젝트 진행을 통해 산업, 교육 현장에서의 실천력을 높이는 방법을 학습한다.

EDU 002 연구지도(4학기) [2] 
지도교수와 함께 자신이 진행할 연구의 방향성을 확립하고, 다양한 방법론에 대해 학습한다.

EDU 002 연구지도(5학기) [2] 
지도교수와 함께 자신이 진행할 연구의 방향성을 확립하고, 다양한 방법론에 대해 학습한다.