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표제지
목차
Ⅰ. 서론 11
1. 연구 배경 12
1.1. 4차산업혁명 시대의 기술 12
1.2. 새로운 시대의 예술 창작 13
2. 연구의 목표 및 내용 15
2.1. 연구 목표 15
2.2. 주요 연구 내용 및 범위 15
3. 연구 방법 16
3.1. 배경 16
3.2. 연구 방법 및 과정 소개 17
Ⅱ. 선행 사례 분석 19
1. 해외 사례 20
1.1. 온라인 20
1.2. 오프라인 24
1.3. 시사점 24
2. 국내 사례 25
2.1. 온라인 25
2.2. 오프라인 28
2.3. 시사점 30
Ⅲ. 교과과정 개발 31
1. 개요 32
1.1. 주제 선정 32
1.2. 주요 고려사항 33
2. 연구 방법론 34
2.1. 배경 및 필요성 34
2.2. 사용자 중심의 방법론의 특징 35
2.3. HCI 및 IT 분야의 방법론 소개 35
2.4. 연구 방법론 설계 39
3. 고려 사항 47
Ⅳ. 교육 시행 48
1. 참여자 선발 및 프로그램 수정 49
1.1. 개요 49
1.2. 참여자 구성 및 교육과정 수정 50
1.3. 프로그램 수정 53
2. 세션 1 최종 시행 내용 56
2.1. 시간표 56
2.2. 1일차 프로그램 (2018년 7월 25일) 59
2.3. 2일차 프로그램 (2018년 7월 26일) 62
2.4. 3일차 프로그램 (2018년 7월 27일) 65
2.5. 4일차 프로그램 (2018년 7월 28일) 69
3. 세션 2 최종 시행 내용 72
3.1. 최종 시행 시간표 73
3.2. 1일차 프로그램 (2018년 8월 1일) 75
3.3. 2일차 프로그램 (2018년 8월 2일) 78
3.4. 3일차 프로그램 (2018년 8월 3일) 83
3.5. 4일차 프로그램 (2018년 8월 4일) 88
4. 평가 92
4.1. 정량적 평가 (조사 표본 : 강사 20명, 교사 3명) 92
4.2. 정성적 평가 96
4.3. 종합 평가 106
5. 수정 프로그램 제안 108
5.1. 수정ㆍ보완 내용 108
5.2. 시간표 109
Ⅴ. 성과 공유회 112
1. 행사 내용 113
1.1. 개요 113
1.2. 진행 사항 113
2. 내용 정리 114
2.1. 프로그램 시간표 114
2.2. 발제 1 : 4차산업혁명시대의 예술창작과 교육 114
2.3. 발제 2 : 데이터 미학과 인공지능, 새로운 교육 패러다임 116
2.4. 라운드 토크 : 문화예술교육 현장에서의 예술과 기술, 그리고 교육 118
3. 결론 120
Ⅵ. 신규 프로그램 제안 122
1. 배경 123
2. 신규 프로그램 124
2.1. 데이터 과학과 물리적 데이터를 이용한 예술창작 124
2.2. 인공 창의성과 시청각 예술 126
Ⅶ. 결론 129
1. 의의 및 성과 130
2. 향후 교육 지원 전략 132
2.1. 연수 강좌의 계열화 및 체계화 133
2.2. 학생 대상 교육 프로그램 134
참고문헌 135
[부록] 조별 활동 발표 자료 137
판권기 2
〈그림 Ⅱ-1〉 Kadenze.com의digiFab 3D 강좌 사이트 21
〈그림 Ⅱ-2〉 Kadenze.com의 Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow 강좌 사이트 22
〈그림 Ⅱ-3〉 Kadenze.com의 Machine Learning for Musicians and Artists 강좌 사이트 23
〈그림 Ⅱ-4〉 K-MOOC의 〈제4차 산업혁명 기반 기술의 이해〉강좌 사이트 25
〈그림 Ⅱ-5〉 K-MOOC의 〈딥러닝 개론〉강좌 사이트 26
〈그림 Ⅱ-6〉 K-MOOC의 〈빅 데이터 첫 걸음〉강좌 사이트 27
〈그림 Ⅲ-1〉 폭포수 방법론의 작업 흐름도 36
〈그림 Ⅲ-2〉 단순화된 인터랙션 디자인 라이프사이클 모델 37
〈그림 Ⅲ-3〉 디자인 사고의 5단계 38
〈그림 Ⅲ-4〉 혼합 연구방법론의 구성 39
〈그림 Ⅲ-5〉 혼합 연구방법론의 연구과정 개요 41
〈그림 Ⅲ-6〉 연수프로그램 설계와 진행에 있어서의 순환반복과정(3단계, 4요소) 45
〈그림 Ⅲ-7〉 세션 1과 2에 걸친 진행 흐름도 46
〈그림 Ⅳ-1〉 참여자 선발 과정 흐름도 49
〈그림 Ⅳ-2〉 세션 1 - 모듈 1 교육현장모습 59
〈그림 Ⅳ-3〉 세션 1 - 모듈 2, 3 수업 모습 61
〈그림 Ⅳ-4〉 세션 1 - 모듈 5, 6 수업 모습 64
〈그림 Ⅳ-5〉 세션 1 - 모듈 7, 8 수업 장면 68
〈그림 Ⅳ-6〉 세션 1 - 모듈 9, 10 수업 장면 72
〈그림 Ⅳ-7〉 세션 2 - 모듈 1, 2 수업 장면 77
〈그림 Ⅳ-8〉 세션 2 - 모듈 4, 6, 7 수업 장면 82
〈그림 Ⅳ-9〉 세션 2 - 모듈 8, 9 수업 장면 85
〈그림 Ⅳ-10〉 세션 2 - 모듈 10 발표 장면 87
〈그림 Ⅳ-11〉 세션 2 - 모듈 11~13 수업 및 조별토론 장면 91
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