| Ph.D. Student | M.A. Student | AI융합교육학 | Researcher | Alumni |
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강선웅 (Kang, Seonung)
학습자가 인공지능과 능동적으로 소통하며 지식을 스스로 구성해 나가는 과정은 미래 교육의 핵심입니다. 이러한 상호작용이 실질적 배움으로 이어지도록 최적화된 학습 전략과 원리를 규명하는 데 집중하고, 이 과정에서 발생하는 멀티모달 데이터를 과학적으로 분석하여 학습자 중심의 교육 환경을 정교하게 구현하고자 합니다.
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손민서 (Son, Minseo)
멀티모달 연구방법론을 활용하여 학습 과정 중 나타나는 인지적·정서적·행동적 상태를 총체적으로 이해하고 설명하는 연구를 수행하고자 합니다. 이때, 개별 학습자가 학습 과정에서 경험하는 다양한 어려움과 학습자-AI 상호작용 패턴을 다층적으로 분석함으로써 학습자의 경험과 성장을 존중하는 지원 및 개입 전략을 탐구합니다. 궁극적으로는 학습자에 대한 통합적이고 다차원적인 이해를 바탕으로, 학습을 성취 지표가 아닌 복합적 과정으로 이해하는 교육적 기반을 마련하고 싶습니다.
교육 및 경력 |
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이민희 (Lee, Minhee)
AI와 디지털 기술을 활용한 교수설계와 학습자 지원에 관심을 가지고 있습니다. 특히 학습자 데이터와 학습 분석을 활용하여, 교실 맥락에 맞는 실천 가능한 디지털 교수‧학습 설계를 연구하고자 합니다. AI 융합 교육이 기술 활용에 그치지 않고, 학습자의 사고 과정과 배움을 깊이 지원하기 위해 교사의 설계 역량이 어떻게 확장될 수 있는지에 주목하고 있습니다. 또한 학습과학적 관점에서 학습자의 참여, 상호작용, 피드백이 기술과 어떻게 연결될 수 있는지 탐구하고자 합니다.
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홍영서 (Hong, Yeongseo)
교사의 교수설계 사고가 에듀테크·AI 기반 학습 플랫폼, 데이터 대시보드, 그리고 정책·법제도 환경 속에서 어떻게 제한되거나 재구성되는지를 연구합니다. 특히 학습 데이터가 단순한 지표 제시에 머무르며 교사와 학생의 다음 학습 설계로 환류되지 못하는 구조적 문제에 주목합니다. 교사가 암묵적으로 수행하는 ISD 사고와 전문적 판단이 데이터 해석과 플랫폼·정책 실행 과정에서 어떻게 반영되어야 하는지를 교사 행위성(Teacher Agency)과 학습분석(Learning Analytics) 관점에서 분석하며, 이를 지원하는 교육기술 생태계와 시스템적 환류 구조를 제안하는 데 관심이 있습니다.
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조민선 (Cho, Minsun)
학생들이 학습상황에서 겪는 어려움을 파악하고 이를 지원하는 플랫폼을 설계 및 개발하는 데 관심이 있습니다. 학업성취뿐 아니라 학생들이 탐구활동을 통해 자신만의 지식 체계를 구축하는 것을 돕고자 합니다. 과학교육・학습에 AI를 비롯한 다양한 기술을 적절하게 융합하고자 하며, 학습과학・학습분석에 기반하여 맞춤형 학습환경을 구상하는 등 더 나은 학습 환경 마련을 위해 힘쓰고 싶습니다.
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이규민 (Lee, Gyumin)
수학을 포기하는 학생들이 해가 지날수록 많아지고 있습니다. 학생들이 수학이라는 과목에 성취감과 흥미를 느끼지 못했기 때문이라고 생각합니다. 학생들이 수학에 대한 흥미를 갖고 학습을 지속할 수 있도록 돕는 인공지능을 만든다면, 위와같은 수포자 문제를 해결할 수 있을 것이라고 믿고, 이와 관련된 프로그램을 설계, 개발하고 싶습니다.
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이정찬 (Lee, Jungchan)
중등학교에서 국어 교과교사로 근무하였습니다. 수업 설계 이론에 근거하여 테크놀로지를 활용한 유의미학습을 촉진하는 실천 사례를 구축하면서, 보다 일반화 가능한 협력 학습 설계 원리에 관심을 가지게 되었습니다. 학습사회로의 전환기 속에서 타인과 소통하며 함께 성장하도록 촉진하는 인공지능과의 소통, 분업, 협력을 통한 학습 설계에 관한 폭넓은 안목을 갖추고 싶습니다.
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조연우 (Jo, Yeonwoo)
디지털 대전환 시대에서 학습자들이 단순한 정보 습득을 넘어 진정한 학습을 경험할 수 있도록 돕고 싶습니다. 다중양식 학습분석을 통해 학습 과정을 과학적으로 분석하여 깊이 있는 지원 방안을 탐구하고자 합니다. 특히, 뇌과학을 활용하여 학습자와 AI의 효과적인 상호작용 체계를 구축하는 것에 관심이 있습니다.
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박지용 (Park, Jiyong)
평생학습 패러다임과 과학기술의 발달이 맞물려 새롭게 등장하고 있는 다양한 교수·학습 환경에 큰 관심을 가지고 있습니다. 학습과 인간-컴퓨터 상호작용에 대한 과학적 이해를 바탕으로, 인공지능을 비롯한 기술 발전이 기존 교육 체제의 한계를 어떻게 극복할 수 있을지 탐구하고자 합니다.
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이재용 (Lee, Jaeyong)
현실 세계에서 일어나는 복잡한 학습 활동을 숫자, 표, 차트로 나타내고, 통계와 머신 러닝을 활용해 데이터에서 규칙과 패턴을 찾아내어, 의미 있는 통찰을 교수자와 학습자에게 돌려주는 순환의 고리를 완성하기 위해 노력하고 있습니다.
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