교육데이터과학 전공

• 교육데이터과학(Educational Data Science)은 교육학, 데이터 과학, 컴퓨터 과학 등이 융합된 학문 분야로, 교육 장면에서 생성되는 다양한 종류의 데이터를 분석하여 학습자와 교수자의 특성 및 교육 현상을 이해하고, 이를 바탕으로 교육적 의사결정을 내리기 위한 인사이트를 도출하기 위해 통계적 방법론과 측정평가 이론, 데이터 사이언스 기법을 적용하는 응용 학문입니다.

• 건국대학교 교육데이터과학 연구실은 교육측정 및 평가, 통계적 방법론을 기반으로 하고 있으며, 최근에는 빅데이터 및 프로세스 데이터 분석을 위해 머신러닝과 딥러닝 등 데이터 사이언스의 방법론을 접목하여 연구를 수행하고 있습니다. 주요 응용 분야는 다음과 같습니다.

  • • AI 기반 개별화·적응형 학습과 평가 설계

    • 인지적, 심리적, 사회적 특성의 측정과 진단을 위한 검사 개발

    • 교육학 및 심리학 데이터 분석을 위한 통계적 방법론 연구

    • 교육기관에서 수집되는 입학, 학사, 교육 프로그램, 진로 데이터의 통합적 분석

    • 대규모 평가 데이터 분석

    • 디지털 학습 환경에서 수집된 로그 데이터 분석

• 건국대학교에서 교육데이터과학을 전공하는 데에는 일반대학원과 교육대학원의 두 가지 트랙이 있습니다. 

  • 일반대학원의 석사/박사 교육과정은 연구자로서 역량을 강화하기 위해 학술적 측면에 보다 초점을 맞추고 있으며, 교육대학원의 석사 교육과정은 실무적 역량 개발에 초점을 두고 있다는 차이가 있습니다.

  • 일반대학원 석사/박사 과정 학생들은 일반대학원에 개설되는 교과목 외에도 교육데이터컨설팅 전공 수업을 기초학점 및 전공학점으로 수강할 수 있습니다.

건국대학교 일반대학원 교육학과 교육데이터과학 전공

• 일반대학원 교육학과 교육데이터과학 전공은 교육학 및 심리학 분야의 측정, 통계 및 데이터 분석 전문가 및 연구자를 양성하기 위해 석사와 박사 학위 과정을 운영하고 있으며, 측정 및 평가 이론, 통계적 방법론, 기계학습 및 데이터 사이언스 분야에서 이론과 실무 역량을 함양하기 위한 교육을 진행하고 있습니다.

• 측정 및 평가 영역에서는 인간의 특성을 측정하고 평가하기 위한 측정 이론 및 검사개발 이론을 주로 다루며, 통계 및 연구방법론 영역에서는 사회과학 분야에서 주로 활용되는 다양한 통계 기법을 적용하여 연구를 설계, 분석, 해석할 수 있는 전문적인 역량을 갖추는 것을 목표로 하고 있습니다. 데이터 사이언스 영역에서는 디지털 학습 환경에서 수집되는 로그 데이터 및 빅데이터 등을 유연하게 분석하는 데 필요한 머신러닝과 프로그래밍 등의 역량을 계발하는 데에 초점을 두고 있습니다.

• 본 과정은 교육학 및 심리학적 배경을 바탕으로 다양한 실제적 문제를 해결하기 위한 데이터 분석 역량을 갖추도록 설계되었으며, 졸업 후 교육학 및 심리학 관련 연구 기관이나 대학의 연구원, 통계분석 전문가, 데이터 컨설팅 전문가, 기업의 연구원 등으로 활동할 수 있습니다.

• 일반대학원 교육학과 교육데이터과학 전공 주요 개설 과목

• 교육과정 관련 세부 사항은 일반대학원 교육학과 홈페이지 참조 

건국대학교 교육대학원 교육데이터컨설팅 전공

• • 건국대학교 교육대학원 교육데이터컨설팅 전공은 교육과 관련하여 수집되는 다양한 데이터를 분석하고 해석하는 역량을 갖춘 교육 데이터 전문가를 양성하기 위한 프로그램으로, 교육기관이나 연구기관, 기업에 근무하면서 선발, 학사, 교육, 평가, 행정 등의 업무를 담당하는 데 있어서 데이터 리터러시를 갖추고자 하는 실무자를 비롯하여, 향후 초·중등 교육 및 고등교육 관련 교육기관이나 연구기관에서 데이터 분석 전문가로서 활동하고자 하는 분들을 주요 대상으로 합니다.

  • 교육데이터컨설팅 프로그램의 목표는 교육 분야의 현안들을 해결하기 위해 소규모 데이터에서 대규모 빅데이터에 이르기까지 다양한 종류의 교육 관련 데이터를 분석하고 활용하는 역량을 강화하는 데 있습니다.

• 교육대학원 교육데이터컨설팅 전공 주요 개설 과목

• 교육과정 관련 세부 사항은 교육대학원 교육학과 교육데이터컨설팅 전공 홈페이지 참조