"빅데이터와 학습분석"의 두 판 사이의 차이
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| − | 빅데이터와 학습분석 이론 1 | ||
====[https://www.kci.go.kr/kciportal/po/search/poTotalSearList.kci 빅데이터 분석 교육]==== | ====[https://www.kci.go.kr/kciportal/po/search/poTotalSearList.kci 빅데이터 분석 교육]==== | ||
*2주 9/8 ~ 9/14 | *2주 9/8 ~ 9/14 | ||
| − | *3주 9/15 ~ 9/21 | + | *3주 9/15 ~ 9/21 빅데이터와 학습 분석 현황 1 |
| − | + | ====[https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002591231 데이터의 효율적 활용을 위한 빅데이터 분석 교육과정 사례 연구]==== | |
====[https://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0002937018 데이터 산업 성장세 지속인데... 인력 부족 여전]==== | ====[https://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0002937018 데이터 산업 성장세 지속인데... 인력 부족 여전]==== | ||
====[https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002007379 대학교육에서 학습분석 적용에 관한 탐색적 연구: 교수자의 관점을 중심으로]==== | ====[https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002007379 대학교육에서 학습분석 적용에 관한 탐색적 연구: 교수자의 관점을 중심으로]==== | ||
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====[https://www.databricks.com/glossary/hadoop-distributed-file-system-hdfs HDFS]==== | ====[https://www.databricks.com/glossary/hadoop-distributed-file-system-hdfs HDFS]==== | ||
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빅데이터 분석 방법을 활용한 교육 방안 연구 - Chat GPT 기반 학습과제 데이터의 피드백을 중심으로 | 빅데이터 분석 방법을 활용한 교육 방안 연구 - Chat GPT 기반 학습과제 데이터의 피드백을 중심으로 | ||
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4주 9/22 ~ 9/28 | 4주 9/22 ~ 9/28 | ||
2023년 9월 18일 (월) 17:29 판
목차
개설학과
교육방법 및 교육공학 전공
강의시간 강의실
최원재 월18:30-19:50 (청710)
강의내용
빅데이터가 학습에 갖는 영향력을 파악하고 이해하여 실제 교육 설계에 반영할 수 있는 역량을 기르는 수업입니다. 교사, 교육자의 긍정적인 학습 개입을 위한 데이터 수집, 처리, 분석, 환류를 배웁니다.
강의방법
논문 읽기와 데이터를 수집하여 학습 분석을 시뮬레이션하는 실습 수업으로 이루어집니다.
일정
- 1주 9/1 ~ 9/7 강의 소개, 빅데이터와 학습분석 이론 1
빅데이터 분석 교육
- 2주 9/8 ~ 9/14
- 3주 9/15 ~ 9/21 빅데이터와 학습 분석 현황 1
데이터의 효율적 활용을 위한 빅데이터 분석 교육과정 사례 연구
데이터 산업 성장세 지속인데... 인력 부족 여전
대학교육에서 학습분석 적용에 관한 탐색적 연구: 교수자의 관점을 중심으로
HDFS
스쿱
DBMS
빅데이터 분석 방법을 활용한 교육 방안 연구 - Chat GPT 기반 학습과제 데이터의 피드백을 중심으로
4주 9/22 ~ 9/28 빅데이터 학습 분석 현황 2
빅데이터 분석 교육 프로그램을 통한 대학 교육 가치 창출
5주 9/29 ~ 10/5
데이터 핸들링 툴과 컴퓨터 언어 1
SQL 및 dashboard 소개
6주 10/6 ~ 10/12 데이터 핸들링 툴과 컴퓨터 언어 2 SQL 및 dashboard 소개
7주 10/13 ~ 10/19 데이터 핸들링 툴과 컴퓨터 언어 3 SQL 및 dashboard 소개
8주 10/20 ~ 10/26 미니 프로젝트 시작 주제 탐색
9주 10/27 ~ 11/2 미니 프로젝트 2
10주 11/3 ~ 11/9 미니 프로젝트 3
11주 11/10 ~ 11/16 미니 프로젝트 4
12주 11/17 ~ 11/23 미니 프로젝트 5
13주 11/24 ~ 11/30 미니 프로젝트 6
14주 12/1 ~ 12/7 학습 데이터 분석의 한계와 보완책
15주 12/8 ~ 12/14 미니 프로젝트 7
16주 12/15 ~ 12/21 미니 프로젝트 발표
