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발표주제 2017년 8월 1째 주 교육동향
작성자 미래고등교육연구소 조회수 161
작성일 2017.08.07


Carnegie Mellon Debuts Initiative to Combine Disparate AI Research

카네기 멜론 대학교(Carnegie Mellon University; CMU)의 컴퓨터 과학 대학은 학교의 7개 학과와 함께 인공지능(AI)에 관련된 연구와 교육을 연결하기 위해 설계된 이니셔티브인 CMU AI를 시작했다고 하는데요. 

CMU AI는 로봇 공학, 엔지니어링, 언어, 인간과 컴퓨터의 상호작용, 머신러닝 등에서의 AI에 대해 연구하는 교수진, 학생들, 그리고 직원들을 조직화할 것이라고 하네요.


원문링크 : https://goo.gl/n7FsRZ


2017 Ed Tech Trends: The Halfway Point

2017년 1월, Campus Technology는 고등교육 IT 리더 패널들에게 2017년에 예상되는 11가지 고등교육 과학기술 트렌드에 대한 의견을 요청했었는데요. 지금, 올 해의 중간 지점을 지나면서, 그 트렌드들은 어떻게 전개되어가고 있는지를 살펴보고 있네요.

많은 고등교육 리더들에 따르면, 디지털 도구들과 어플리케이션들은 더 접근이 쉬워지고, 고등교육과 활동을 통합하게 된다고 하는군요. 그리고 관리자들과 학교 리더들은 관련된 매력적인 과학기술에 따라 그들의 접근 방식을 개혁할 수 있다는 것을 보장하기위해 노력해야한다고 이야기하고 있네요.


원문링크 : https://goo.gl/FmWDrS


Help Your Students Earn A’s by Not Focusing on Grades

전미경제연구소(National Bureau of Economic Research; NBER)의 조사 보고서에 따르면, 목표 설정은 학생들이 학업적으로 더 잘하도록 도울 수 있으며, 단기간의 분명한 목표 갖는 것이 가장 효과적이라고 하는데요. 

학생들을 과제 기반 그룹과 수행 기반 그룹으로 나누어 목표를 설정하고 공부하게 한 결과, 수행 기반 목표들을 설정할 때 학생들은 실제로 그 목표에 도달하기위해 해야하는 일이 무엇인지 잘 모를 가능성이 있는 것으로 나타났다고 하네요. 반면, 과제 기반 목표들은 더 분명하며, 학생들은 숙제와 관련된 어떤 과제들을 하기 위해 활동하고 공부하는 것을 통해 더 좋은 성적들을 획득할 수 있는 것으로 나타났다고 하는군요.


원문링크 : https://goo.gl/WS4skV


Try Before You Buy

드렉셀 대학교(Drexel University)는 입학을 희망하는 원격 학습자들에게 무료로 온라인 강의를 테스트 할 수 있는 기회를 제공하는데요. 

학생들은 가상학습의 상세한 내용을 경험하기 위해 1주 간의 무료 훈련과 데모 프로그램에 참여할 수 있다고 하네요. 1주 간의 드렉셀 대학교 온라인 테스트 드라이브(Drexel University Online Test Drive) 강의에 참여하여 교수진, 대학원생, 그리고 동문들과 상호작용할 수 있다고 하는군요.

프로그램은 온라인 교육을 둘러싼 공통적인 걱정들을 처리하기 위해 만들어졌으며, 학생들이 교수진 및 직원들과의 협력적인 논의에 참여하고, 개인적인 프로그램들, 입학 요건들, 그리고 지원 서비스 등에 대해 더 많이 배우도록 한다고 하네요.

 

원문링크 : https://goo.gl/aKbw9j


Are MOOCs, Bootcamps and Other Alternative Education Options Effective?

미 하원이 한 가지 법안을 통과시켰고, 또 자격증명서 프로그램, 견습 제도, 부트캠프, 그리고 다른 과학기술 교육 프로그램에 등록하도록 자금을 제공할 또 다른 법안이 통과될 가능성이 있다고 하는데요. 그러나 새로운 연구는 이러한 프로그램들의 질뿐만 아니라 효과를 증명할 증거에 대해 질문을 제기하고 있다고 하는군요. 

최근 발표된 “The Complex Universe of Alternative Postsecondary Credentials and Pathways”라는 연구는 이러한 프로그램들이 중요한 역량과 고용 차이를 연결하는 몇몇 성과들을 가지고 있긴 하지만, 효과성을 입증하기 위한 더 많은 데이터 모음과 질 보장 노력이 필요하다고 하네요

연구자들은 프로그램들의 효과성과 질 보장에 대한 증거가 불충분함을 발견했다고 하는데요. 이것을 완화시키기 위해서, 연구는 교육과 고용에서의 결과에 대한 더 종합적인 데이터를 모으고, 질 보장 기준을 강화하고, 그리고 효과와 투자 수익률을 연구하는 것에 자원들을 쏟기 위한 정책 변화들을 추천한다고 하는군요.


원문링크 : https://goo.gl/jCcPU5





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