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Case Study를 통해 본 온라인 워크샵 과정 기획 시 고려해야 할 4가지교육과정 수강후기_사례분석 2020. 9. 12. 13:12
요즘 기업 교육에 있어 SK그룹의 mySUNI 가 무척 핫합니다. SK 구성원으로서 저도 일주일에 3~4번 이상 접속해서 mySUNI 에서 다양한 교육을 수강하고 있는데요, mySUNI 의 대부분의 교육이 제작된 동영상으로 학습하는 e-Learning 형태인데, 최근에는 웹비나 및 버추얼클래스(virtual class) 형태의 교육도 점점 늘어 나고 있습니다. 최근 저도 버추얼클래스로 진행된 과정에 참여했었는데요, case study 라고 쓰고, 교육 후기를 올려봅니다. 다음의 순서로 정리해 보았습니다. Case Study 목적 mySUNI 애자일 Dive Workshop_online 과정 분석 과정 개요 수강자, 진행자, 학습 Tool ARCS 모형으로 본 학습동기 유발을 위한 방법 사용자 여정지도(U..
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평생교육경영의 개념 - 평생의 시각과 교육의 본질과 경영의 가치라는 관점에서교육_HRD/성인학습_평생교육 2020. 9. 12. 10:55
요즘 우리사회는 4차 산업혁명이라 일컫을 만큼 빠른 기술혁신, 기대수명 증가에 따른 사회변화와 직업세계의 변화로 평생교육에 대한 필요성이 점점 더 강조되고 있다. 또한 온라인 교육 등 기술의 발전과 자발적인 학습모임 등 다양한 형식의 평생학습 확산도 요구되고 있다. 평생교육에 대한 사회적 요구가 점점 높아짐에 따라 전국에 걸쳐 수많은 평생교육기관 및 평생 교육시설들이 운영되고 있으며, 일반 기업이나 행정 조직과 마찬가지로 평생교육기관도 자립의 필요성이 부각됨에 따라 전문적인 경영의 중요성이 커지게 되었다. 이에 평생교육경영의 개념 또한 중요한 영역이 되어 가고 있다. 평생 교육과 경영의 개념 평생교육경영의 개념을 논의하기 위하여 ‘평생교육'과 ‘경영' 에 대해 먼저 알아보자. 평생교육(lifelong e..
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[교육수강후기] 디자인씽킹 기반 데이터 분석 과정(2020.8) @서울스마트캠퍼스교육과정 수강후기_사례분석 2020. 9. 5. 15:19
서울스마트캠퍼스(https://ssc.seoul.kr) 에서 무료로 제공중인 "[입문] 디자인씽킹 기반 데이터 분석과정(4차)" 의 수강 후기입니다. 원래는 교육과정에 대한 사례연구를 하려 했지만, 결국은 #내맘대로후기 가 되었습니다. ^^ 강의 발견, 그리고 교육 신청 목적 및 기대사항 늦은 밤 잠자리에 누워 페이스북을 보던 중 광고 게시글을 보게 되었습니다. 평소에 디자인 씽킹(Design Thinking)과 데이터분석/AI 분야 교육에 관심이 많은데, 이 두 가지가 결합된 교육구성이 무척 흥미롭게 다가왔으며 향후, 데이터 관련 교육 개발 및 운영 시 필요한 인사이트를 얻을 수 있겠다 싶었습니다. 무료강의임에도 불구하고 “실습 과제 제출 후 24시간 내 피드백 제공” 이라고 되어 있어서, 피드백이 학..
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[ML왕초보] 피처(feature), 독립변수, 종속변수머신러닝(ML) 2020. 8. 19. 14:40
데이터 분석에서의 독립변수와 종속변수에 대해서 쉽게 정리해 봅니다. 피처(feature) 데이터 분석을 관련 공부를 처음 할 때 가장 자주 접하는 단어가 바로 피처(feature) 입니다. 피처는 데이터의 특성을 나타내는 것으로 데이터 표에서 열(column)을 지칭합니다. 피처 분석(feature analysis), 피처 엔지니어링(feature engineering) 이라고 할 때의 피처가 바로 테이블에서의 컬럼을 뜻합니다. 피처(feature) 라는 용어와 함께, 변수(variable) 이라는 용어도 자주 혼용되어 사용되고 있습니다. 참고로, 데이터분석에서는 행(row) 을 관측치(observed valude) 라는 용어가 가장 많이 사용되고 있습니다. 아, 그리고,,,, 데이터분석에서 표는 데이터..
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[ML왕초보] 데이터분석을 위한 완전 기초 통계용어 - 이것만 알고 시작하자머신러닝(ML) 2020. 8. 17. 16:37
머신 러닝 공부를 시작해 보려고 마음 먹고 나서 처음 부딪히는 좌절이 바로, 수학, 통계 일 것입니다. 그렇다고 데이터 분석과 머신러닝 공부해 보겠다고 다시 고등학교 수학책을 펼치고 통계 공부할 수는 없잖아요. 또, 완전히 무시할 수도 없는 것이, 아는 만큼 보인다고 하잖아요. 정말 필요한 기초 개념, 이것만이라도 우선 알고자 하는 마음에 정리해 봅니다. 모집단, 표본, 샘플링 모집단(population) : 원래 알고 싶은 데이터 전체, 그러나 현실적으로 이 데이터는 존재하지 않습니다. 표본(sample) : 모집단에서 일부만 뽑아낸 데이터 샘플링(sampling) : 모집단에서 표본을 뽑는 과정 표집수(N) : 샘플링한 데이터 개수 예를 들어, 우리나라 10대의 평균 키를 알아본다고 합시다. 그럼, ..
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[ML왕초보] 코딩 없이 머신러닝 앱 개발 해보기 (2) - 코딩야학 머신러닝 머신머신러닝(ML) 2020. 8. 16. 15:16
이번 포스팅에서는 앞서 구글의 Teachable Machine에서 생성한 모델을 이용하여, 애플리케이션을 만드는 방법을 소개합니다. Teachable Machine 에서 가위, 바위, 보 인식 모델 생성하는 법은 아래 포스팅에서 확인해 주세요. ↓↓↓↓ 2020/08/15 - [머신러닝(ML)] - [ML왕초보] 코딩 없이 머신러닝 앱 개발 해보기 (1) - Teaching Machine 으로 모델 만들기 고맙게도 코딩야학에서 Teachable Machine 에서 생성한 모델로 간단히 애플리케이션을 만들 수 있는 환경을 제공합니다. 아주 쉬우니까 그냥 따라해보세요. 순서는 다음과 같이 진행됩니다. 1. Teachable Machine 에서 다운로드 받은 모델 파일을 업로드 하기 2. 가위, 바위, 보를 ..
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[ML왕초보] 코딩 없이 머신러닝 앱 개발 해보기 (1) - Teaching Machine 으로 모델 만들기머신러닝(ML) 2020. 8. 15. 18:14
코딩 전혀 몰라도 머신러닝을 이용한 어플리케이션을 개발(?), 경험 해볼 수 있는 것이 있더라구요. 한번 해볼까요? 우선 무엇을 개발할 것인지 고민해봅시다. 저는 가위, 바위, 보를 카메라가 인식해서 읽어주는 애플리케이션을 개발하려고 합니다. 그렇다면 크게 두 부분으로 나눌 수가 있는데요, 첫번째는 가위, 바위, 보를 머신러닝을 통해 학습 시키기와 둘째는 실제 가위, 바위, 보를 냈을 때 알려주는 부분 입니다. 우선, 가위, 바위, 보를 머신 러닝으로 학습시켜 봅시다. 가위, 바위, 보 학습 시키기 구글의 Teachable Machine 을 이용해서 학습을 시킬 겁니다. 일단 아래 사이트로 접속해 보세요. https://teachablemachine.withgoogle.com/ 위 화면에서 " Get S..
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교육공학 용어사전 - 주요 용어 27개교육_HRD/교육공학_교수설계 2020. 7. 27. 10:39
올 여름 계절학기로 교육공학을 수강하며 정리한 용어 사전입니다. 과제 제출을 위하여 과정 진행 순서대로 작성하다 보니 가나다 순이 아닌, 비슷하거나 연계된 용어들끼리 모여 있는 것이 특징입니다. 교육공학 (Educational technology) 교육의 방법론적 문제를 해결하기 위하여 관련된 과학적 지식 또는 일반적으로 조직화된 지식을 체제적, 체계적으로 적용하기 위한 학문영역 (출처: 강의교안 1강. p3) 즉, 교육의 방식을 체제적이고 과학적인 방법으로 접근하는 것으로, 단순히 수업에 쓰는 매체나 수업 방법만을 다루는 한정적인 영역을 의미하는 것이 아니라, 교육의 설계부터 개발, 실행, 관리, 평가까지 아우르는 포괄적 영역을 다룬다. 미국교육공학회(AECT, Association for Educat..