4 차산업혁명시대를위한교육 - POSTECHx MOOC 사례를중심으로 - POSTECH 정보통신대학원장 홍원기 2017. 10. 24
Table of Contents Ⅰ. 4 차산업혁명시대를위한교육 1. 4차산업혁명시대의대두 2. 새로운교육의필요성 Ⅱ. POSTECHx MOOC 프로그램사례 1. 추진배경 2. 강좌개요 3. 플랫폼 (POSTECHx) 기본구조 4. 수강생통계 5. 운영결과 6. 오프라인심화과정운영현황 7. Lessons Learned Ⅲ. 나가며별첨 : 강좌별수강생피드백 2
Ⅰ-1. 4 차산업혁명시대의대두 Ⅰ. 4 차산업혁명시대를위한교육 1 차 산업혁명 영국에서시작 석탄 & 증기기관 기계생산 Source: CANS, Wikipeida 3
Ⅰ-1. 4 차산업혁명시대의대두 Ⅰ. 4 차산업혁명시대를위한교육 2 차산업혁명 유럽, 미국에서시작 전기, 석유, 철강공업 대량생산조립라인 ( 노동력, 전기에너지기반 ) Source: CANS, Wikipedia 4
Ⅰ-1. 4 차산업혁명시대의대두 Ⅰ. 4 차산업혁명시대를위한교육 3 차산업혁명 전자, 정보기술 (IT) 디지털화 생산자동화 Source: CANS, Wikipedia 5
Ⅰ-1. 4 차산업혁명시대의대두 Ⅰ. 4 차산업혁명시대를위한교육 4 차산업혁명 정보통신기술 (ICT) 의통합 IoT (Internet of Things), AI AI IoT (Artificial Intelligence), 빅데이터 (Big Data) 기반의 Big Data 스마트생산및자율화 Source: CANS, Wikipedia 6
Ⅰ-1. 4 차산업혁명시대의대두 Ⅰ. 4 차산업혁명시대를위한교육 4 차산업혁명의확산에따른인재양성의필요성증대 미래산업관련일자리증가 정부의 4 차산업혁명선도분야 투자확대및집중육성계획 2030 년까지지능정보기술분야 80 만명신규일자리창출전망 최신기술관련재직자교육, 직군이동에따른교육니즈도증가 4차산업혁명의기초골격이라고할수있는인공지능 (AI), 사물인터넷 (IoT), 빅데이터투자를확대하고활용도를높일수있게제도를개선하겠다. 자율주행차 스마트공장 드론산업등 4차산업혁명을선도할분야를집중적으로육성하겠다. ( 문재인대통령, 4 차산업혁명위원회출범식, 2017.10.11) 7
Ⅰ-2. 새로운교육의필요성 Ⅰ. 4 차산업혁명시대를위한교육 창의 융합인재를양성하기위한교육방식에도혁신이요구 As-is 교육의문제점 To-be 교육의지향점 고비용저효율 표준화된교육과정 강의식의낡은교육모델 경쟁적인상대평가 규격화된인프라산업화시대인재양성 비용감당성, 접근성 즉시성 ( 수요기반의학습 ) 문제풀이, 토론식수업 역량기반의교육 ( 학습모듈화 ) 지능정보형인프라 4차산업혁명시대창의인재양성 8
Ⅰ-2. 새로운교육의필요성 Ⅰ. 4 차산업혁명시대를위한교육 미래교육의지향점을실현하는방법론으로서의 MOOC 플랫폼 4 차산업혁명 (AI, 빅데이터, IoT) 포스트디지털세대 창의 융합형인재의필요성 무크 Massive Open Online Course (MOOC) 플립드러닝 Flipped Learning Personalized Learning Self-paced Learning Learning on Demand Lifetime Learning Customized for Generation Z 9
Ⅱ-1. 포스텍 MOOC 추진배경 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 포스텍은포스코와공동으로지난 7 월, 청년취업지원및 AI 빅데이터 IoT 인재양성을위한무료교육과정개설 취업준비생대상열린교육 Industry-ready 인재양성 청년실업문제가핵심국정 과제로부상 취업시장에서가장수요가 많고현업에바로적용가능한 실무지식위주 청년실업률역대최고치 포스텍교수진이개발 운영 청년실업자수 : 50 만 5 천명 청년실업률 : 11.2% ( 17.4 월통계청 ) Blended 러닝방식 ( 온라인 8 주 + 오프라인 7 주 ) 10
Ⅱ-2. 강좌개요 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 AI 빅데이터 IoT 기초역량배양을위해총 6 개강좌개설 강좌명교수교육내용기간 데이터분석을위한 R 프로그래밍 이혜선 R 프로그램의기초스크립트, 그래픽, 기초통계분석, 텍스트마이닝을학습, 프로그램밍예제수행및분석 8 주 (4 시간 / 주 ) 엑셀기반의데이터분석 임진혁 빅데이터분석을위한데이터정리, 가공, 분석, 시각화를 위한유용한도구로서엑셀활용법강의 8 주 (4 시간 / 주 ) 컴퓨터공학입문 윤은영 컴퓨터를활용하여일상생활문제를해결할수있도록 프로그래밍기본원리및개념설명 (C 언어중심 ) 8 주 (4 시간 / 주 ) Computational Thinking 박성우 컴퓨팅의원리를소개하고파이썬프로그래밍언어를 이용하여컴퓨팅을실제구현하는과정설명 8 주 (2 시간 / 주 ) AI 입문유환조 인공지능의개념및활용, 기술적인챌린지, 모델종류 2 시간 IoT 입문 홍원기서영주 IoT 기초개념및 IoT를활용한통신기술소개 데이터센싱, 데이터수집네트워크기술, 데이터처리 2 시간 11
Ⅱ-3. 플랫폼기본구조 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 POSTECH 무크학습플랫폼 (POSTECHx) 은, 강의동영상 강의자료 퀴즈의기본 3 단계로구성 학습화면예시 동영상 - 10 분전후로모듈화 ( 주차별 2~4 개 ) 퀴즈 - 동영상당 3~4 개 - 실시간정답확인 12
Ⅱ-3. 플랫폼기본구조 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 자기주도적인학습을위해토론방및학습현황메뉴개설 토론방예시 학습현황예시 13
Ⅱ-4. 수강생통계 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 POSTECHx 회원가입자는총 2,440 명 (7/1 일자정기준 ) 과목명 데이터분석을위한 R 프로그래밍 엑셀기반의데이터분석 컴퓨터공학입문 Computational Thinking AI 입문 IoT 입문 수강신청 ( 명 ) 1,714 1,627 1,448 1,431 1,755 1,708 수강목적의경우, 관련분야에대한호기심 과 현재직무수행에도움 이라는 응답이다수 ( 총 65%) 742 명 39% 496 명 26% 272 명 14% 252 명 13% 89 명 5% 41 명 2% 관련분야에대한호기심현재직무수행에도움취업준비학업보충전직, 전업기회모색기타 ( 응답인원 1,892 명기준 ) 14
Ⅱ-4. 수강생통계 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 현재하는일및최종학력 현재하는일 최종학력 대학원생 7% 기타 6% 고등학생 4% 전문학사 5% 박사 5% 기타 2% 취업준비생 14% 대학생 21% 직장인 48% 석사또는 전문대학원 13% 고등학교 17% 학사 58% 석사이상고학력자상당수수강 ( 전체인원의 18%) 15
Ⅱ-4. 수강생통계 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 연령, 성별및거주지 연령구분성별거주지 35 세 -45 세 미만 17% 45 세이상 20% 25 세미만 25% 25 세 -35 세 미만 38% 여자 23% 남자 77% 인천 3% 경남 3% 대전 5% 대구 3% 부산 13% 경기 17% 기타 8% 서울 25% 경북 23% 16
Ⅱ-5. 운영결과 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 MOOC 4 개강좌수료율평균은 11.9% 강좌명교수수료율 ( 수료인원 / 수강인원 ) 수료기준비고 컴퓨터공학입문 윤은영 12.5% (181 명 / 1,448 명 ) Computational Thinking 데이터분석을위한 R 프로그래밍 엑셀기반의데이터분석 박성우 12.2% (175 명 / 1,431 명 ) 이혜선 11.7% (201 명 / 1,714 명 ) 임진혁 11.2% (182 명 / 1,627 명 ) 진도율 100% & 성적성취율 70% * 주차별 2~4 개강의동영상별퀴즈및연습문제획득점수 포스텍총장명의수료증발급 ( 온라인 ) AI 입문유환조 37.1% (651 명 / 1,755 명 ) IoT 입문 홍원기서영주 27.2% (464 명 / 1,708 명 ) 참고 : 2016 년포스텍 K-MOOC 7 개강좌수료율은 2 ~ 5% 수준 진도율 100% 수료증미발급 17
Ⅱ-5. 운영결과 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 MOOC 4 개강좌별수료생설문결과, 강좌수강이본인에게 도움이되었고다른사람에게도추천할의사가있다고응답 Q. 강좌가도움이되었는가? 종합 엑셀기반의데이터분석 데이터분석 R 프로그래밍 컴퓨터공학입문 Computational Thinking 그렇다 이상응답비율 5 점척도환산점수 94% 4.43 99% 4.58 96% 4.53 95% 4.44 86% 4.39 Q. 다른사람에게추천할의향이있는가? 종합 데이터분석 R 프로그래밍 엑셀기반의데이터분석 컴퓨터공학입문 Computational Thinking 그렇다 이상응답비율 5 점척도환산점수 94% 4.47 98% 4.61 96% 4.52 95% 4.51 86% 4.30 각강좌수료생중설문응답자총 325 명응답분석 18
Ⅱ-6. 오프라인심화과정운영현황 Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 온라인기초과정수료자중대상자선발 ( 총 24 명 ) AI 관련실무기술습득및문제해결능력향상에초점 ( 총 7 주 ) 일정과목명강사교육내용비고 9/4~15 인공지능을위한 Python 프로그래밍 윤은영배경민 프로그래밍기초, Python 프로그래밍실습 18~22 빅데이터분석 송민석황형주 25~29 AI 개론유환조 10/10~13 머신러닝개론최희열 인공지능필수기본수학 탐색, 분류및회귀분석, 최적화기초 인공지능프로그래밍 기계학습, 탐색, MDP 기본개념 / 실습 클러스터링, 차원축소알고리즘개념 / 실습 TensorFlow, MLP 기본개념및실습 기업적용사례실습병행 ( 매주금요일 ) 10/16~20 딥러닝과컴퓨터비전 김동주 영상이론과특징점정합기초 컴퓨터비전의기본, CNN 기반물체인식기법 10/23~27 직무교육 포스코인창원 직업관, 면접, 자기소개서등취업가이드 수료기준 : 출석 20%, 과제실습 30%, Final Test 50% 수료자대상 AI 빅데이터 IoT 심화과정수료증 발급, 학업우수자에게는포스코입사지원시서류전형가점부여예정 19
Ⅱ-7. Lessons Learned Ⅱ. POSTECH MOOC PGM 사례 1 2 3 4 5 민간차원에서최초로전국민대상무크프로그램개설학습자중심의강좌개설로만족도및수료율대폭향상타대학, 타기관과의협력이가능한클라우드기반의무크플랫폼개발무크플랫폼의성공적첫운영과안정화교수자중심강좌제작모델개발 시간과비용의절감 콘텐츠수정및보완의용이성 협업의가능성 20
Ⅲ. 나가며 AI 빅데이터 IoT 인재양성과정 2 차온라인기초과정 Open!!! 수강신청기간및방법 신청기간 : 10 월 1 일 ~ 10 월 31 일 신청방법 : 홈페이지 (www.postechx.kr) 회원가입 강좌별페이지 학습기간 : 11 월 1 일 ~ 12 월 26 일 (8 주간 ) 수강신청 클릭 21
Thank you! 22
별첨 강좌별수강생피드백 - 데이터분석을위한 R 프로그래밍 8 주간정말잘들었습니다. 임상심리학도로서 R 을손쉽게배우기가어려웠는데, 이번기회를통해기초를잘닦은것같습니다. 강의가매우따라가기용이하고기초적인내용이반복되니연습이많이되어만족감이높습니다. 통계학과빅데이터에대한기초지식없이끝까지수강할수있을까우려했는데교수님의보다쉽고친근한설명으로오늘마지막강의까지수강할수있었음에감사드립니다. 교수님의강의를기반으로해서혼자더공부하겠습니다. ID: malguen ID: wjl444 - 엑셀기반의데이터분석 교수님덕분에엑셀스킬이엄청나게발전함을느꼈습니다. 엑셀실력이늘면서교수님의수업에대한열정에대해서도다시금생각할수있었습니다. 방학중교수님의수업을들으며하루를시작하고하루를끝내는명강의였습니다. 포스텍인사팀인사, 교육담당직원으로서이번무크강의와직원교육의연계여부를점검하기위해수강했습니다. 주말마다강의를들으며새로운것도알고아주유익했습니다. 우리대학에서도학생, 직원의엑셀수준을높이기위해강사님이상주하며수시로방문하여실습하는방식도고민해볼필요가있겠습니다. ID: coc1513 ID: 무기명 23
별첨 강좌별수강생피드백 - 컴퓨터공학입문 어쩌면인생의전환점이될강의였습니다. 처음접하는분야였지만앞으로살아가는데꼭학습해야할분야가아닌가생각해봅니다. 쉽고체계적인수업너무감사드립니다. 무료로이런강의를들을수있다는점에서도너무나행복했습니다. 감사합니다. 우연한기회로강의를듣게되었는데입문자도차근차근따라갈수있는잘짜여진강의였다고생각합니다. 좋은프로그램으로 8 주동안정말유익한시간을보냈습니다. 진심으로감사드립니다. ID: mh2010mh ID: 무기명 - Computational Thinking ( 컴퓨팅사고 ) 컴퓨터사고라는것을생각해볼수있어서좋았습니다. 배운내용들이이후컴퓨터언어를학습하는데있어밑바탕으로써큰도움이될것이라는생각이듭니다. 감사합니다. 마지막주강의까지들으니컴퓨터언어가알고리즘의원리라는게보이네요. 그동안잘들었습니다. 감사합니다. ID: ValuableLife ID: veritasx 24