"빅데이터와 학습분석"의 두 판 사이의 차이
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====[https://www.researchgate.net/publication/254462830_Course_signals_at_Purdue_Using_learning_analytics_to_increase_student_success 코스 시그널]==== | ====[https://www.researchgate.net/publication/254462830_Course_signals_at_Purdue_Using_learning_analytics_to_increase_student_success 코스 시그널]==== | ||
| − | ==== | + | ====[https://dl.acm.org/doi/10.1145/2330601.2330666 코스 시그널 2]==== |
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| + | ====[https://www.neis.go.kr/nxuiPortal/index.html 나이스]==== | ||
| + | ====[https://www.kedi.re.kr/khome/main/research/eduNavi.do 교육데이터]==== | ||
| + | ====빅데이터 분석 방법을 활용한 교육 방안 연구 - Chat GPT 기반 학습과제 데이터의 피드백을 중심으로==== | ||
*4주 9/22 ~ 9/28 | *4주 9/22 ~ 9/28 | ||
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*8주 10/20 ~ 10/26 | *8주 10/20 ~ 10/26 | ||
미니 프로젝트 시작 | 미니 프로젝트 시작 | ||
| − | 주제 | + | 주제: 초중고 학생들이 인터넷 상에 써놓은 (댓)글 분석으로 알 수 있는 학교의 실태 |
| + | 방법: 인터넷 사이트에 올라와 있는 학생들의 글에서 데이터를 추출하여 분석함. | ||
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| + | 도구: 엑셀 | ||
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| + | [https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART001433449 고등학교 청소년의 친구관계 인식에 영향을 미치는 변인탐색과 효과 분석: 학업성적, 학교폭력, 인터넷 중독 변인을 중심으로] | ||
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| + | [http://m.todaysppc.com/renewal/view.php?id=free&page=2&page_num=15&category=&sn=off&ss=on&sc=on&keyword=&prev_no=&select_arrange=headnum&desc=asc&no=455147 연대생 과외 4년차] | ||
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| + | [https://modo.blueissue.kr/%ec%9a%94%ec%a6%98-%ec%a4%91%ed%95%99%ec%83%9d-%ec%88%98%ec%a4%80-%e3%84%b7%e3%84%b7/ 요즘 중학생] | ||
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| + | [https://orbi.kr/search?q=%ED%95%99%EA%B5%90%20%EB%B6%84%EC%9C%84%EA%B8%B0 학교 분위기] | ||
*9주 10/27 ~ 11/2 | *9주 10/27 ~ 11/2 | ||
미니 프로젝트 2 | 미니 프로젝트 2 | ||
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| + | [https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART001624988 창의적 사고 기법의 분류 체계에 관한 문헌 고찰] | ||
*10주 11/3 ~ 11/9 | *10주 11/3 ~ 11/9 | ||
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*12주 11/17 ~ 11/23 | *12주 11/17 ~ 11/23 | ||
미니 프로젝트 5 | 미니 프로젝트 5 | ||
| + | |||
| + | [https://brunch.co.kr/@minu-log/4 데이터 분석, SQL만 잘 다뤄도 먹고 들어갑니다] | ||
*13주 11/24 ~ 11/30 | *13주 11/24 ~ 11/30 | ||
2023년 11월 20일 (월) 14:44 기준 최신판
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
대쉬보드
베이지안 네트워크
코스 시그널
코스 시그널 2
나이스
교육데이터
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: 초중고 학생들이 인터넷 상에 써놓은 (댓)글 분석으로 알 수 있는 학교의 실태 방법: 인터넷 사이트에 올라와 있는 학생들의 글에서 데이터를 추출하여 분석함.
도구: 엑셀
고등학교 청소년의 친구관계 인식에 영향을 미치는 변인탐색과 효과 분석: 학업성적, 학교폭력, 인터넷 중독 변인을 중심으로
- 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
