구분 | 기본이수과목 | 학점 | 논문 | 비 논문 | ||
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기초공통과목 | 이론 | 1 | 인고지능 시대와 미래교육 | 3 | 9학점(세부 영역별 1과목) | |
방법 | 2 | AI융합교육을 위한 교육방법 및 교육공학 | 3 | |||
3 | 융합교육의 이해 | 3 | ||||
실제 | 4 | 교육용 프로그래밍 실제 | 3 | |||
선택과목 | 컴퓨팅 사고력 및 융합 | 5 | 컴퓨팅 사고력 기반 교육과 지도법 | 3 | 9학점 이상 | 9학점 이상 |
6 | 문제기반학습을 통한 융합교육 | 3 | ||||
데이터 과학 | 7 | 교육데이터의 분석과 활용 기초 | 3 | |||
8 | 교육데이터 활용과 교육문제 탐구 | 3 | ||||
인공 지능 | 9 | 교육용 프로그래밍 언어를 통한 AI 교육 | 3 | |||
10 | 인공지능 기초 실습 | 3 | ||||
11 | 교사를 위한 머신러닝 | 3 | ||||
12 | 인공지능과 메이커 교육 | 3 | ||||
13 | AI와 데이터 과학을 위한 수학 | 3 | ||||
프로젝트 및 연구(선택) | 프로젝트 및 현장 연구 | 11 | AI활용 융복합 교육과정 설계 및 교재 개발 프로젝트 | 3 | 3학점 이상 | 3학점 이상 |
12 | 현장 데이터 기반 AI활용 프로젝트 | 3 | ||||
13 | 캡스톤 디자인 수업설계 | 3 | ||||
14 | 현장연구 | 3 | ||||
15 | AI융합교육을 위한 연구방법 이론과 실제 | 3 | ||||
논문 | 16 | 논문 | 6 | 6학점 | - | |
합계 | 30학점 |