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러닝 교수-학습 모델 개발, 한국교육학술정보원 연구 보고, KR 2005-12
정성무 외(2005) u-러닝의 이해, 한국교육학술정보원 연구보고, KR 2005-54
한태명 외(2004) e-러닝을 통한 교육개혁 비전, 한국교육학술정보원 연구보고, KR 2004 Ⅰ. E-learning
1.
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학습자의 능력을 깨우는 움직이는 학습 서비스
Smart-Learning
1. 제안 목적과 시장현황
1-1. 제안 배경 및 서비스 제공 방향
1-2. 스마트 디바이스의 교육적 전망
1-3. 이-러닝 관련 동향
1-1. 제안 배경 및 서비스 제공 방향
학습자
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이용하는 것
IT를 교육에 활용한 방법을
지칭하는 용어
>원격교육, 가상교육, 온라인교육, 웹기반 교육,
E-Learning를 구성요소를
카테고리로 하여 관련된 개념들
>원격교육, 기술기반교육, 컴퓨터기반 교육 1. 이-러닝(e-Learning)이란?
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이용한 가정과 교수방법 모색, 멀티미디어를 활용한 가정과 교수방법, Workshop 자료, 중앙대학교 가정교육과, 1997
박성익, 교수·학습 방법의 이론과 실제Ⅱ, 서울 : 교육과학사, 1997
정재삼, 왜, ‘이’러닝(e-Learning)인가?, 2004
정성봉, 실과 기술
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이 지속되면 특정 지식을 공유하는 사람들끼리 새로운 학습공동체가 형성
- 학습공동체 내의 적극적인 상호작용성을 통해 실제 경험을 대신할 수 있는 지식을 쌓을 수 있음 # E-learning
1. 이-러닝(E-Learning)이란?
·개념
·u-러닝과 e-러닝
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이론에 대한 지식검증 기출문제 32
기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 33
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프
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이후 미래교육 (학생 주도성·메타버스 교육·블렌디드 러닝)』, 교육과학사, 2021.
이종수, 『코로나 이후 세계 일류국가 어떻게 만들 것인가? (리부트40)』, 윤성사, 2021
황승우, 「코로나 19 팬데믹 시대 교육 불평등 해소 정책에 대한 비판적 고
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이즈 성공창업'(넥스웍 펴냄. 주순구 공저)
이경태, 줄 서는 식당 창업의 7가지 비밀(이른 아침)
소상공인종합정보시스템 자료 참고 (2011,04,17)
소상공인 e-러닝센터 자료 참고 (2011,04,17)
소장공인교육정보시스템 자료 참고 (2011,04,17) Ⅰ. 서
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Ⅰ. 들어가는 글
2007년에 고시된 개정교육과정에 문학의 목적을 ‘문학작품을 찾아읽고 해석하며 문학작품을 생산하는 학습활동을 함으로써 작품에 나타난 인간의 삶을 총체적으로 이해하고 문학적 상상력이 향상되도록 하는 것’으로
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Learning Exchange)를 연계하여 취업알선 및 경력개발에 기여하고 있으며, 우리나라도 교육훈련 정보(EMI)와 노동시장 정보(LMI)의 연계공유를 통한 합리적인 직업선택 및 경력개발 지원이 필요하다. 연계 정보망의 구축과 함께 오프라인을 통한 정
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계발
저는 라인플러스에서의 업무를 시작하는 즉시 머신러닝과 광고 기술에 대한 이해도를 한층 심화할 계획입니다. 특히, LINE Ads가 보유한 대규모 사용자 행동 데이터와 광고 집행 데이터를 심도 있게 분석해, 실제 현장에 적용 가능한 모델
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러닝 시장의 미래 전망에 대해 어떻게 생각하나요?
→ e-러닝 시장은 계속해서 성장할 것입니다. 특히 기술 발전과 함께 맞춤형 학습 환경을 제공할 수 있게 되어, 전 세계적으로 교육의 접근성을 높이는 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
6) Q.
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사용자 피드백을 반영한 재학습 루프가 중요합니다. 저는 이러한 분야에 관심을 갖고 연구해왔으며, KT에서 이와 같은 연구를 실무로 연결하고 싶습니다. KT 2026년도 봄학기 AI석사과정(머신러닝.딥러닝 기술개발) 자기소개서 지원서
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술에 대해 배울 수 있었습니다.
2) 머신러닝 기반의 악성코드 탐지 시스템 개발
Github: https://xxxxxxxxxxxxxxx
개발 기간: 2022.09 ~ 2022.12
역할: Researcher
설명: 이 프로젝트는 머신러닝을 이용하여 악성코드를 탐지하는 시스템을 개발하는 것이 목표였
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기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및 실시
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