전공교육목표
- 인공지능시대를 맞아 다가올 교육현장에서 교사의 필수역량인 인공지능소양을 함양한다.
- 컴퓨터사고력 기반 융합교육을 설계하고 수업을 개발할 역량을 함양한다.
- 교육적 데이터를 수집, 분석, 활용하여 교육적 문제해결에 활용하는 데이터과학을 이해한다.
- 미래학습테크놀로지에 대한 이해와 혁신적 교육방법을 이해하고 수업현장에 적용할 수 있다.
교과과정
| 구분 | 영역 | 교과목명 | 시간수 | 학점 |
|---|---|---|---|---|
| 기초 공통 과목 |
이론 | 인공지능 시대와 미래교육 | 3 | 3 |
| 인공지능 교육의 이해 | 3 | 3 | ||
| 방법 | AI융합교육을 위한 교육방법 및 교육공학 | 3 | 3 | |
| 인공지능윤리교육의 이해 | 3 | 3 | ||
| 실제 | 교육용 프로그래밍 실제 | 3 | 3 | |
| 선택 과목 |
컴퓨팅사고력 및 융합 | 컴퓨팅 사고력 기반 교육과 지도법 | 3 | 3 |
| 인공지능과 메이커 교육 | 3 | 3 | ||
| 문제기반학습을 통한 융합교육 | 3 | 3 | ||
| 데이터과학 | 교육데이터 분석과 활용 기초 | 3 | 3 | |
| 교육데이터 활용과 교육문제 탐구 | 3 | 3 | ||
| 인공지능 | 교육용 프로그래밍 언어를 통한 AI 교육 | 3 | 3 | |
| 교사를 위한 머신러닝 | 3 | 3 | ||
| 인공지능 기초 실습 | 3 | 3 | ||
| AI·에듀테크의 교육적 활용 | 3 | 3 | ||
| 프로젝트 및 연구 |
현장 연구 | AI활용 융복합 교육과정 설계 및 교재 개발 프로젝트 | 3 | 3 |
| AI·에듀테크 교육과 연구 세미나 | 3 | 3 | ||
| 캡스톤 디자인 수업설계 | 3 | 3 | ||
| 현장연구 | 3 | 3 | ||
| AI융합교육을 위한 연구방법 이론과 실제 | 3 | 3 | ||
| 논문 | 논문 I, II | 6 | 6 |
교과목내용
| 구분 | 영역 | 교과목명 | 교과내용 | 이수기준 |
|---|---|---|---|---|
| 기초 공통 과목 |
이론 | 인공지능 시대와 미래교육 | 인공지능 시대의 주요 AI 관련 기초 개념과 원리, 인공지능의 사회적 영향력과 윤리, 인공지능 교육 현황과 이슈, 에듀테크 현황 등을 이해하고 논의함으로써, 미래 인재양성을 위한 교육의 지향점, 미래사회 교사로서 비전을 수립함 | 3과목 (영역별1과목,필수) |
| 인공지능 교육의 이해 | 인공지능 리터러시를 이해하고, 학교 현장에서 인공지능 교육과정을 탐구하며, 학교급과 교육맥락에 적절한 인공지능 교육 사례를 분석함 | |||
| 방법 | AI융합교육을 위한 교육방법 및 교육공학 | 효과적인 AI융합교육 학습경험을 제공하기 위한 교육방법 탐구, AI융합교육 수업지도안/자원 탐구 및 사례 분석, 학습테크놀로지 활용 등 수업환경 및 수업설계에 대한 이론과 실제를 탐구함 | ||
| 인공지능윤리교육의 이해 | 인공지능 기술에 대한 이해를 토대로 잠재성과 함께 윤리적 이슈를 탐구하고, 교육현장에서 효과적인 인공지능윤리교육 내용과 전략을 분석하고 구현함 | |||
| 실제 | 교육용 프로그래밍 실제 | 교육용 프로그래밍 언어의 기본 원리를 이해하고 활용하여 프로그래밍 역량을 함양함. 학생들을 위한 인공지능 교육 방안을 탐구하고 교육용 프로그래밍 작품을 개발함 | ||
| 선택 과목 |
컴퓨팅 사고력 기반 융합 교육 | 컴퓨팅 사고력 기반 교육과 지도법 | 복잡한 문제상황을 해결할 수 있는 알고리즘의 핵심 아이디어를 이해하고, 교과에서 컴퓨팅 사고력을 향상시킬 수 있는 수업설계 원리를 토대로 지도방법을 탐구함 | 최소 3과목 (영역별 1과목 이상) |
| 인공지능과 메이커 교육 | 피지컬컴퓨팅, 메이커교육 등 다양한 실제 활동을 토대로 IoT융합교육 아이디어 탐색하고 실습하며 산출물을 제작함 | |||
| 문제기반 학습을 통한 융합교육 | 문제기반의 융합교육 사례를 분석하고 실제 교과에서 문제를 기반으로 한 융합교육 프로그램을 설계하고 논의함 | |||
| 데이터 과학 | 교육데이터의 분석과 활용 기초 | 데이터 과학의 기초 개념과 다양한 분석 방법을 다룸. 특히 교육 현장의 데이터 수집, 분석, 해석하는데 필요한 관련 이론과 실제 데이터 분석 실습으로 데이터 분석 능력을 함양함 | ||
| 교육데이터 활용과 교육문제 탐구 | 교육현장의 문제를 발굴하고, 관련 사례 분석, 문제 해결을 위한 실제 교육 데이터 수집, 고급 데이터 분석 기법 등을 활용하여 문제를 해결하며 관련 이슈를 논의함 | |||
| 인공지능 | 교육용 프로그래밍 언어를 통한 AI교육 | AI 교육을 위한 프로그래밍 언어의 심화 학습 및 실습 교과로, 프로그래밍 언어를 활용하여 프로그래밍 역량과 데이터 분석 역량을 강화하고 AI융합교육 교수학습자료를 개발함 | ||
| 교사를 위한 머신러닝 | 기계학습에 대한 주요 분석 기법 개념 이해 및 실제 적용으로 기계학습에 대한 이해와 실습을 수행함 | |||
| 인공지능 기초 실습 | 인공지능 교육을 위한 프로그래밍 언어와 도구를 배우고 실습함으로써 교수학습자료 개발 역량을 함양함 | |||
| AI·에듀테크의 교육적 활용 | 인공지능을 비롯한 다양한 에듀테크를 심층 분석하고, 이에 대한 효과적인 교육적 활용방안을 탐구하며 관련한 교육적 이슈를 논의함 | |||
| 현장 연구 (최소 3학점 이상) |
프로젝트 및 연구 | AI활용 융복합 교육과정 설계 및 교재 개발 프로젝트 | 교육현장에 적용할 AI활용 융복합 주제를 선정하고, AI융합교육과정을 설계하며 관련 수업을 위한 교재를 개발하는 프로젝트 기반 수업 | 최소 1과목 (3학점 이상) |
| AI·에듀테크 교육과 연구 세미나 | 인공지능 교육 및 에듀테크 분야 주제에 대한 연구 사례를 심층 분석함으로써 최신 연구 동향을 습득하고 관련 분야의 전문성과 연구역량을 함양 | |||
| 캡스톤 디자인 수업설계 | AI융합교육의 현장 적용을 위한 수업설계와 수업에 요구되는 자원 개발 또는 인공지능을 활용한 아이디어의 프로토타입 구현 등을 수행함 | |||
| 현장연구 | 교육현장에서 AI융합교육에 관련된 연구 주제를 탐색하고 직접 연구를 설계하여 수행함 | |||
| AI융합교육을 위한 연구방법 이론과 실제 | AI융합교육 관련 연구문제 수립, 연구설계 및 연구도구 개발과 타당화, 관련 이론 고찰, 연구실행과 결과 분석 등 연구 수행과 논문 작성에 필요한 전반적인 지식과 기술을 다룸 | |||
| 논문 | 논문 | AI융합교육과 관련된 주제로 학위논문 작성 | 6학점 |
