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교육과정

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
PSY5201 발달심리현장연구 3 6 전공 석사/박사 - No
본 교과목은 발달연구에 필요한 개념 및 자료수집 및 분석능력을 함양하는데 목표를 둔다. 학생들은 스스로 발달이론에 근간해 가설을 세우고, 연구를 디자인하며, 자료를 수집하고 분석하는 경험을 통하여 인간발달 연구를 더욱 잘 이해하게 될 것이다.
PSY5204 고급언어및인지발달 3 6 전공 석사/박사 - No
본 교과목에서는 언어 및 인지발달을 주제로 한 실증적 연구를 기반으로 언어 및 인지 발달 이론과 주요 개념들을 다룬다. 더불어, 언어 및 인지발달 연구가 교육, 사회, 정책에 어떻게 적용될 수 있는지를 논의한다.
PSY5205 사회인지및정서발달세미나 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 교과목에서는 기질, 애착, 자아개념 등 사회인지 및 정서발달과 관련된 이론 및 실증적 연구를 학습한다.
PSY5206 분산분석회귀분석I 3 6 전공 석사/박사 - No
본 교과목은 분산분석 및 회귀분석에 적용되는 일반선형모형을 다루는 심리학과 일반대학원의 공통필수 강좌입니다. 실험설계와분산분석 및 상관분석과회귀분석을 합한 교과로 석사 논문자격시험의 1교시 통계과목 명칭입니다.
PSY5207 분산분석회귀분석II 3 6 전공 석사/박사 - No
본 교과목은 분산분석 및 회귀분석에 적용되는 일반선형모형을 고급 수준에서 다루는 심리학과 일반대학원의 공통필수 강좌입니다. 실험설계와분산분석 및 상관분석과회귀분석을 합한 교과로 석사 논문자격시험의 1교시 통계과목 명칭입니다.
PSY5208 발달심리특론 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 교과에서는 인지, 언어, 사회, 정서 등 인간발달에 대해 학습하고 최신 발달심리학의 동향을 출판된 논문을 통해 알아보고 토의하는 시간을 갖는다.
PSY5209 아동의비인지적능력발달 3 6 전공 석사/박사 - No
비인지적 능력은 IQ 이외에 그릿, 마인드셋, 자기조절, 낙관성 등 아동들의 인지, 정서, 사회발달에 영향을 미치는 요인들을 일컫는다. 본 교과목에서는 비인지적 능력과 아동발달의 연관성에 대해 학습하고, 비인지적 능력 개발을 위한 교육프로그램에 대해 알아본다.
PSY5210 생애발달세미나 3 6 전공 석사/박사 - No
인간의 발달은 태내부터 시작하여 노년기까지 지속된다. 본 교과목에서는 태내기부터 노년기까지의 신체, 인지, 도덕성, 사회성 등 인간 생애 전반의 발달에 대해 학습한다. 이를 통해 학생들은 발달심리에 대한 더욱 깊이 있는 이해를 할 수 있게 된다.
PSY6003 고급사회심리학 3 6 전공 박사 1-4 - No
사회심리학의 최신이론과 연구 결과들을 다룬다. 집단과정에 대한 기존의 연구결과들을 정리한다.- 사회범주화 이론 & 사회정체성 이론.
PSY6017 동양심리학연습 3 6 전공 박사 1-4 - No
유학의 심학을 중심으로 조선조 한국 유학의 심리학적 기초를 다룬다. 문화에 따른 사회심리학 이론의 차이를 다룬다.
PSY6020 구매행동 3 6 전공 박사 1-4 - No
소비자들이 어떤 제품이나 서비스에 대해 처음 욕구를 느낄 때부터 상표를 선택하고, 제품을 구매하고, 자신의 구매가 성공적이었는지 평가하고, 그것을 앞으로 다시 반복 구매할 것인가를 결정하는 시점에 이르기 까지 소비자가 거치게 되는 구매행동 전 과정들을 살펴본다.
PSY7001 정신건강증진프로그램개발 3 6 전공 학사/석사/박사 - No
정신건강 증진 프로그램개발은 심리학 이론과 기술을 활용하여 개인의 정신건강을 증진시키는 프로그램을 개발함으로써 실생활에 유용한 지식과 경험을 창출하는 것을 목표로 한다. 수업은 개인 프로젝트로 진행되며, 학생들은 자신이 표적으로 할 정신건강 문제나 행동을 정해서 관련 이론과 치료기법을 개관하고, 프로그램을 개발하여 실행에 옮기고 사후평가하는 과정을 거친다. 본 교과목은 학석공통 과목으로 학부 수준의 심리학 기초 및 응용 과목(이상심리, 임상심리 등)을 두루 이수한 학부생과 석박사과정생이 수강할 수 있다.
SIC5020 패널데이터분석 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 - No
횡단면 자료와 구별되는 패널자료의 특징에 대해 소개하고 관련 분석방법에 대하여 학습한다. 또한 패널자료를 활용하여 준실험설계 모형(이중차분모형, 경향점수매칭법, 회귀단절모형)을 구성하는 방법에 대하여 알아보고 실제 연구에 적용한 사례들을 살펴본다. 매주 통계 프로그램 실습을 통해 패널자료 분석을 위한 코딩 능력을 함양한다.
SIC5021 소셜빅데이터분석 3 9 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 Yes
본 수업의 목표는 파이썬 프로그래밍을 활용하여 비정형화된 텍스트 기반 온라인 자료들을 수집·저장·분석하는 것이다. 온라인 뉴스 사이트, 블로그, SNS 등 다양한 채널을 통해 광범위한 소셜 데이터를 스크래핑·크롤링하는 방법을 배우고, 이렇게 수집된 데이터를 비지도(unsupervised) 기계학습을 통해 분석하고 예측하는 역량을 키운다. 대규모 코퍼스(corpus)에 대한 초급·중급 수준의 자연어처리를 수행하고, 이를 시각화하는 기술을 배운다. 확률모델인 토픽모델의 적용에 주안점을 두며 기본모형인 LDA에 대한 이해와 적용, 나아가 심화모형인 DTM과 ETM을 학습하고 적용한다. 궁극적으로 비정형화된 소셜 빅데이터를 처리하고, 시각화, 분석하는 능력을 키우고, 결과물들을 리서치 노트 형태로 정리하는 것을 최종적인 목표로 삼는다.
SIC5022 빅데이터예측모델링 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 - No
빅데이터예측모형과 통계적 학습의 이론적인 배경을 이해하고, 프로그래밍 tool을 활용하여 모형을 설계하고 추정하는 방법에 대해 학습한다. 회귀분석의 개념, 모형선택과 정규화, 자료 전처리 등에 대해 배우며, 추후 머신러닝 알고리듬의 이해를 돕기 위한 배경지식 함양에 집중한다.
SIC5028 파이썬을활용한머신러닝 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 Yes
본 수업의 목표는 파이썬 프로그래밍을 이용하여 머신러닝 알고리즘들을 구현해 보는 것에 있다. 초반부에서 파이썬 프로그래밍에 대한 기초를 배우고, 후반부에서 파이썬을 이용하여 지도학습 및 비지도학습의 다양한 머신러닝 알고리즘을 직접 구현하여 머신러닝에 대한 이해를 돕는다.
SIC5033 빅데이터활용사회문화격차연구방법론 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 - No
빅데이터와기계학습모형을사회문화격차연구에적용한연구사례를소개하고관련방법론을심화학습함.문화불평등,건강불평등,교육불평등,및사회이동성저하와관련된여러연구주제를다루며,빅데이터와스몰데이터연계방법론,기계학습모형의사회과학연구응용방법,윤리적이슈등분석방법에관한이슈를함께다루어실제연구에서빅데이터방법론이어떻게적용되었는지를논의함.
SIC5034 위계선형모형 3 6 전공 석사/박사 2-8 소셜이노베이션융합전공 Yes
이 과목은 위계선형모형을 직접 사용하여 연구에 사용하며, 분석하며, 해석할 수 있는 기술을 길러내며, 더 나아가 위계선형모형을 사용하고 있는 최근의 사회과학 연구를 비판적으로 평가하고 접근할 수 있는 능력을 기르는 데에 목적이 있다. 흔히 사회과학 연구에서는 개인과 그가 생활하고, 일하고, 배우는 사회적 컨텍스트 사이의 관계를 연구하는 경우가 많이 있다. 이런 연구는 결국 다층모형을 연구하는 것이 될 수밖에 없는데, 그것은 다름아닌 집단 안에 소속된 개인을 연구하는 것을 말한다. 다층모형을 연구할 때 사용되는 데이터의 성격은 위계적이다. 예를 들어서 교육학에서의 연구를 보면, 보통 학생들을 연구하지만, 그 학생들은 학교라는 상위 집단 안에 소속된 개인들이다. 그래서 학생은 그냥 개인으로 존재하는 것이 아니라 어떤 집단의 구성원으로 존재한다. 이런 위계적인 성격의 데이터를 분석할 때에는 특별한 통계적 기술과 능력이 요구된다. 왜냐하면 이런 위계적 데이터를 일반적 통계 분석법으로 접근하면 표준오차와 유의도검정에서 심각한 오류를 낳기 때문이다. 바로 위계선형모형은 그와 같은 오류를 잘 해결해주며 집단 속에 있는 개인을 정확하게 연구하게 해준다. 본 과목은 위계선형모형의 배후에 있는 복잡다단한 수학적 계산보다는 그 모형을 실제의 연구에서 잘 이용하고 해석하는 데에 초점을 맞춰서 진행할 것이다.
SIC5035 회귀분석이론과응용 3 6 전공 석사/박사 1-8 소셜이노베이션융합전공 Yes
다변량 자료분석을 위해 필요한 통계학 이론들에 대해 설명한다. 주로 다중선형회귀에서의 최소제곱법, 추정과 가설검정, 잔차분석 및 모형의 적합성 판단 등을 다룬다
SIC5038 종단적범주형자료분석과응용 3 6 전공 석사/박사 1-8 소셜이노베이션융합전공 Yes
다양한 범주형 종속 변수들이 포함된 회귀모형 (순서, 다항 로직 및 프로빗 모형 및 빈도변수 모형)에 필요한 통계학에 대한 이론들에 대해 설명한다. 또한, 이러한 모형을 포함한 매개효과 및 조절효과 모형에 대해서 논의한다. 마지막으로, 이러한 범주형 자료를 활용하여 사건이 발생한 시점을 포함한 절단 자료에 대한 분석방법도 논의한다.
SOC5061 기초중급통계학 3 9 전공 석사/박사 사회학과 Yes
대학원 사회과학 제 전공의 이수에 반드시 필요한 통계학 가운데 고급통계(Advanced Statistics)만을 제외한 기초 및 중급 통계(Elementary/Intermediate Statistics)에 포함되는 제반 통계분석 기법들 ― 기술통계 & 추리통계(z-검증, t-검증, χ2-검증, F-검증, 단순회귀분석, 중다회귀분석, Logit분석 등) ― 을 강의와 실습을 병행하는 방식으로 진행한다.
SOC5062 요인분석공변량구조분석 3 9 전공 석사/박사 사회학과 - No
대학원 사회과학 제 전공의 이수에 반드시 필요한 통계학 가운데 고급통계(Advanced Statistics)(기초∙중급통계 제외)의 제반 기법들 가운데 가장 중요하고 범용 기법으로 부상한 요인분석(EFA & CFA) 및 공변량구조분석(Covariance Structure Analysis)을 강의와 실습을 병행하는 방식으로 진행한다.