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AI창의융합교육 전공은 초‧중등학교 학생이 AI기초 소양을 체계적으로 습득하고, 타교과 지식의 융복합을 통해 창의적으로 문제를 해결하는 능력을 기를 수 있도록 교육의 내용 및 방법의 혁신을 주도하는 교육전문 역량 함양을 목표로 한다.
본교는 2021년부터 AI 융합 분야를 특성화 전략으로 선정하고‘숭실의 모든 학문은 AI로 통한다’를 모토로 2020년『AI비전 선포식』을 개최하고,‘AI 융합학부’를 신설하였고 교육대학원‘AI창의융합교육’전공 개설에 필요한 기반을 마련하여 전폭적인 지원을 한다. 체계적인 현장 중심의 실무교육 강점 이외에도 다양한 교육 현장 실무자들의 학업 접근성을 높이기 위해 다음과 같은 차별화된 지원을 제공한다.
∘ 교육대학원 AI창의융합전공 + AI 융합학부 + AI 융합교육원
– 학기별 전공3과목(2학점*3, 6학점) 온라인교직1과목(2학점) 3학기 이수
– 논문작성졸업: 3학기 수강(3학기 합, 24학점) + 4학기에 논문작성(6학점)
– 비논문 졸업: 3학기 수강(3학기 합, 24학점) + 4학기에 3과목 수강(6학점)
3.  AI융합 특성화 대학
4차 산업혁명과 융합교육(The Fourth Industrial Revolution & Convergence Education)
4차 산업혁명 기술요소의 변화와 미래교육에 대한 이해를 기반으로 STEAM 교육과정을 설계한다.
AI 교육의 이해(Understanding of Artificial Intelligence Education)
인공지능과 관련된 주요 용어, 개념, 역사, 알고리즘에 대한 기본적 이해를 제공하고 인공지능 리터러시 능력을 함양한다.
AI 활용 교육방법 및 교육공학(AI-integrated Educational Methods and Educational Technology)
다양한 AI 활용 교수방법을 탐색하고 이를 교육공학적 시각에서 이해하고 적용한다.
교육용 프로그래밍(기초, 심화) 실제(Programming for Educational Research, Basic/Advanced)
인공지능을 교육에 적용하는데 필요한 R, Python 등의 프로그래밍 언어를 학습한다.
교육 데이터로 이해하는 데이터 과학(Data Science in the Field of Education)
인공지능 기초 이론과 방법에 터 해 교육테이터를 추출, 가공, 분석하여 교육·연구활동에 적용하는 방법을 학습한다.
AI 활용 융복합 교육과정 및 교수설계(AI-integrated Interdisciplinary Curriculum and Instructional Design)
STEAM 교육과정 설계에 AI 활용방법을 탐색하고 학교 현장에 적용될 수 있는 맞춤형 교수설계 전략을 탐색한다.
에듀테크 활용 수업(Classes Using Edu-Tech)
AI 등 첨단의 에듀테크를 활용한 수업사례를 탐색하고 실제로 각 교과에 활용할 수 있는 방법을 모색한다.
머신 러닝의 교육적 활용(Educational Use of Machine Learning)
머신러닝 및 딥러닝(deep learning)의 기초 이론을 탐색하고 기존 교과에 접목할 수 있는 사례를 발굴한다.
AI 관련 사회(법, 제도 및 윤리) 교육(AI-Related Society (laws, institutions and ethics) education)
AI 기술과 관련한 사회정책의 쟁점 및 변화 동향을 이해하고 교육 현장에서의 적용방안을 모색한다.
문제기반학습과 융합교육(Problem-Based Learning for AI Integrated Education)
다양하고 복잡한 문제상황을 해결하기 위하여 AI와 첨단 에듀테크에 기반한 효과적인 융합교수-학습 설계를 기획하고 실행할 수 있는 역량을 배양한다.
컴퓨팅 사고력 기반 인문‧사회 교육(Humanities and Social Education based on Computational Thinking)
AI 언어이해를 바탕으로 인문·사회교육의 문제해결력 함양을 위해 CT 기반의 다양한 활동에 적용한다.
컴퓨팅 사고력 기반 수학‧과학 교육(Mathematics and Science Education based on Computational Thinking)
AI 언어이해를 바탕으로 수학·과학교육 문제해결력 함양을 위해 CT 기반의 다양한 활동에 적용한다.
컴퓨팅 사고력 기반 예‧체능 교육(Arts and Physical Education based on Computational Thinking)
AI 언어이해를 바탕으로 예·체능 교육의 문제해결력 함양을 위해 CT 기반의 다양한 활동에 적용한다.
교과 간 연계 융합교육 프로젝트(Convergence Project for Interdisciplinary Studies)
융복합 교육과정에서의 AI의 활용방법을 모색하고 이를 통해 창의융합적인 교수-학습 프로그램을 설계·개발하여 활용한다.
AI 활용 캡스톤 디자인 수업 설계(AI-integrated Capstone Design)
AI창의융합교육 분야의 실용적 교육프로그램 개발을 위해 디자인씽킹 기반의 캡스톤 디자인 설계를 적용한다.
디지털 콘텐츠 융합교육 현장연구(Field Study of Digital Content Convergence Education)
인공지능과 디지털 콘텐츠 기술의 활용현장을 탐방하고 교육현장에서의 실천적 적용방안을 모색한다.
AI융합연구 현장탐방(AI Convergence Research Field Trip)
AI를 활용 현장을 탐방함으로써 인공지능 관련 산업 분야의 동향을 이해하고 교육현장에서의 실천적 적용을 탐색한다.
AI창의융합교육 논문작성 연구방법론(Research Design for Thesis Development)
AI창의융합교육과 관련된 연구주제를 선정하고 적절한 연구방법을 통해 논문을 작성하는 방법을 학습한다.
06978 서울특별시 동작구 상도로 369 웨스트민스터홀 433호 숭실대학교 교육대학원
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