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100 | 1 | ▼a Reich, Justin, ▼d 1977- |
245 | 1 0 | ▼a 언택트 교육의 미래 : ▼b 왜 기술만으로 교실을 변화시킬 수 없을까 / ▼d 저스틴 라이시 지음 ; ▼e 안기순 옮김 |
246 | 1 9 | ▼a Failure to disrupt : ▼b why technology alone can't transform education |
260 | ▼a 서울 : ▼b 문예출판사, ▼c 2021 | |
300 | ▼a 395 p. ; ▼c 22 cm | |
500 | ▼a 색인수록 | |
500 | ▼a 감수: 구본권 | |
650 | 0 | ▼a Educational technology |
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650 | 0 | ▼a Computer-assisted instruction ▼x Evaluation |
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700 | 1 | ▼a 안기순, ▼g 安己順, ▼d 1962-, ▼e 역 ▼0 AUTH(211009)89419 |
700 | 1 | ▼a 구본권, ▼e 감수 ▼0 AUTH(211009)93087 |
900 | 1 0 | ▼a 라이시, 저스틴, ▼e 저 |
945 | ▼a KLPA |
소장정보
No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
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No. 1 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 371.33 2021z2 | 등록번호 111855999 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
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저자소개
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목차
추천사 구본권 들어가며 서론: 교육 기술의 일방적인 파괴 1부 대규모 학습의 세 가지 유형: 강사 주도 학습, 알고리즘 주도 학습, 동료 주도 학습 01 강사 주도 대규모 학습 온라인 대중 공개강좌, MOOC | MOOC를 향한 세 가지 커다란 도전 | 새로운 기술, 오랜 교육학 | MOOC의 주요 구성 요소 세 가지 | 교육 모델 혁신을 위한 MOOC의 도전 | MOOC 학습자와 강좌의 다양성과 동질성 | 데이터의 폭발, 새로운 통찰의 실종 | 수업시스템연구소에서 MOOC 활용 | 강사 주도 대규모 학습의 얼룩진 역사 | MOOC와 강사 주도 대규모 학습의 미래 02 알고리즘 주도 대규모 학습 반응형 개인지도와 컴퓨터지원교육 | 컴퓨터기반교육, 60년의 발달사 | 알고리즘 주도 대규모 학습의 기술적 기반: 문항 반응 이론 | 변혁의 수사학: 개인맞춤형 학습과 파괴적 혁신 | 개인맞춤형 학습: 일방적인 파괴적 혁신 | K-12학년 학교의 반응형 개인지도: 수학과 초급 독해 | 반응형 개인지도는 학생의 학습을 향상시킬까? | 반응형 수학 개인지도의 긍정적 사례 | 교과 책임자는 무엇을 해야 할까? 컴퓨터지원교육 연구의 통합 03 동료 주도 대규모 학습 네트워크 학습 커뮤니티 | 동료 학습을 위한 인프라 구축 | 강사 주도, 알고리즘 주도, 동료 주도의 학습환경 비교 | 다양한 목표는 다양한 연구 접근 방식을 낳는다 | 오픈 웹에서 증오를 가르치다 | 학교에서 이루어지는 동료 학습의 수수께끼 04 대규모 학습 유형에 대한 시험 학습 게임의 등장 | 학습 게임과 전이 문제 | 강사 주도 학습 게임: 매스블래스터와 초콜릿 입힌 브로콜리 | 알고리즘 주도 학습 게임: 듀오링고 | 동료 주도 학습 게임: 배니시드와 마인크래프트 | 혼종성과 대규모 학습 유형: 줌비니의 수학 논리 여행 | 대규모 학습 유형부터 여전히 다루기 힘든 딜레마까지 2부 대규모 학습이 맞닥뜨린 딜레마 05 친숙함의 저주 립 밴 윙클과 스큐어모피즘 | 당혹함이냐 시시함이냐, 친숙함의 저주에 가려진 이면 | 보수적 교육 시스템을 위한 새로운 기술 지원 | 친숙함의 저주를 통과하는 길은 커뮤니티다 | 스크래치: 기술, 커뮤니티, 교사 학습 | 데스모스: 커뮤니티와 커뮤니티를 위한 설계 | 복잡한 시스템도입을 통한 신기술 구축 06 에듀테크 마태 효과 기술은 시스템에 내재한 불평등을 재생산한다 | 무료는 수단을 가진 사람들에게만 이익을 준다 | 사회적·문화적 장벽은 공평한 참여를 가로막는 장애물이다 | 디지털 형평성을 추구하는 설계 원칙 | 공동 목표를 중심으로 단합하기 | 가정·학교·커뮤니티와 연합하기 | 학생의 다양한 관심사를 연결하기 | 하위집단의 필요를 연구하기 | 에듀테크와 형평성을 지향하는 새로운 운동 구축하기 07 일상평가의 함정 컴퓨터, 비조직적 문제해결, 복잡한 의사소통을 위한 일상적인 작업 | 직업 세계를 뒤흔드는 컴퓨터 | 시험에 대한 이해와 오해: 구상화 오류 | 기계학습과 평가 | 기계학습과 에세이 자동 채점 | 컴퓨터 프로그래밍에서 자동 채점 | 일상평가의 함정을 피한다: 한 번에 한 개의 혁신 | 스텔스 평가 | 대규모 학습에서 이루어지는 평가의 미래 08 데이터와 실험의 독성 대규모 학습 데이터: 문장에서 이야기까지 | 자료 분석을 통한 교육 향상의 역사 | 학생 데이터 수집에 대한 비판: 범위와 강제성 | 상황별 무결성: 사생활 보호에 대한 추론 | 집 주소를 사용한 MOOC 학습자 연구 | 교육 연구와 데이터 수집에서 비용 대 혜택의 비율 | 대규모 학습의 가치 극대화, 실험을 통한 데이터 | 교육 실험에 대한 우려와 비판 | 데이터와 실험이 미치는 유해한 영향력의 완화와 관리 결론: 대규모 학습에 관한 과대광고 주기에 대비하기 감사의 글 미주 색인