컴퓨팅사고와 코딩알고리즘 (Computational Thinking and Coding Algorithm)

컴퓨팅사고의 개념을 이해하고 기초적인 코딩을 통해 컴퓨팅사고를 통한 문제해결을 수행한다.

인공지능과 데이터과학입문 (Introduction to Artificial Intelligence and Data Science)

인공지능 기술의 기본 개념을 학습하고 데이터 분석의 전략 및 기법등과 관련한 이론과 실제를 개괄적으로 다룬다.

인공지능시대와 교육 (AI and Education)

교육과 관련한 인공지능의 역할 및 가능성, 한계를 탐구하고 인공지능의 교육적 활용을 고찰한다.

빅데이터와 교육 (Big Data and Education)

교육적 맥락에서 빅데이터의 발생과 분석에 대해 학습하고 Python, R 등 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 마이닝/분석 및 빅데이터의 시각화 방법을 연구한다.

머신러닝 입문 (Introduction to Machine Learning)

기계학습 알고리즘에 대한 기초를 학습한다. 기계학습의 회귀, 분류 모델의 실제를 학습한다. 

코딩교육 (Coding Education)

기초 코딩의 교육과정을 이해하고 관련 교수법을 탐구한다.

자연어처리 기초 (Introduction to Natural Language Processing)

자연어 처리를 위한 언어 현상을 이해하고 딥러닝 기반의 자연어처리기술을 이용하여 문서 분류, 기계 번역 등을 수행한다. 

딥러닝 입문 (Introduction to Deep Learning)

기계학습의 심화 과정을 학습하고 인공지능 신경망 모델의 기초 이론과 구현 원리에 대해 연구한다.

인공지능기술과 윤리 (Ethics of Artificial Intelligence)

인공지능의 발달과 더불어 발생하는 사회, 문화, 정치적인 이슈들에 대해 검토하고 인공지능 시대에서 인간과 기계와의 관계, 윤리에 대하여 학습한다. 

AI활용 융합교육방법 (AI Technologies for Education)

디지털 기반 첨단 테크놀로지와 메이커 교육 등에 대한 이해와 이를 교육적으로 활용하는 실제 사례들을 살펴봄으로써 인공지능 기술을 활용한 융합 수업에 대한 전반적인 이해를 높인다.

AI융합 수학·과학 교수설계 (AI Integrated STEM Education)

첨단과학기술을 수학과학교육과정에 활용하는 융합형 교수-학습 컨텐츠를 디자인하고 수행한다.

AI융합 인문·사회 교수설계 (AI Integrated Humanities and Social Education)

첨단과학기술을 인문사회교육과정에 활용하는 융합형 교수-학습 컨텐츠를 디자인하고 수행한다.

AI기반 교육평가 (AI and Assessment)

학습경로, 적응적 평가에 대하여 연구하고 인공지능기반 평가에 따른 교육적 의사결정에 대하여 고찰한다.