2vs0 Lab
AI · 데이터 기반 대학 교육혁신

AI × 교육

AI·AIED와 교육데이터로 대학 교육혁신을 연구하고, 그 결과를 교육과정으로 구현합니다.

이대영Daeyeong Lee, Ph.D.연구교수한국공학대학교 전공교육혁신센터

학력 & 경력

학력경력
  1. 2018.08

    학사 · 유아교육

    건국대학교

  2. 2021.08

    석사 · 교육공학

    건국대학교 대학원

  3. 2023.06 ~ 2024.02

    연구원

    세종대학교 IR센터 (구 교육과정평가센터)

  4. 2024.02

    박사 · 교육공학

    건국대학교 대학원

  5. 2024.03 ~ 2024.09

    아카데믹 어드바이저

    인천대학교 융합자유전공대학

  6. 2024.11 ~ 현재

    연구교수

    한국공학대학교 전공교육혁신센터

§ 01

소식

최근 연구·교육 활동과 예정된 일정입니다.

  • 2026.07함현고등학교 학생 대상 생성형 AI 활용·연구작성 특강 예정
  • 2026.07공학계열 대학생의 생성형 AI 고도활용 관련 논문 1편 게재 예정
  • 2026.06생성형 AI 활용·교육 질 관리 관련 논문 5편 게재
  • 2025.10한라대학교 교원 대상 ‘생성형 AI를 활용한 강의준비’ 특강
  • 2024.11한국공학대학교 전공교육혁신센터 연구교수 부임
§ 02

핵심 연구 키워드

AI·AIED와 교육데이터를 최상위 전문성으로, 전공·공학교육 혁신을 적용 영역으로 연결합니다.

  • AIED
  • 생성형 AI 교육
  • AI 리터러시
  • 교육데이터 분석
  • 머신러닝
  • 전공역량 설계
  • 공학교육
  • CQI
§ 03

연구에서 현장 적용까지

AI·데이터 기반 연구가 대학 교육혁신과 전공·공학교육 현장으로 이어지는 흐름입니다.

  1. 1

    AIED · 생성형 AI · AI 리터러시

  2. 2

    교육데이터 분석 · 머신러닝

  3. 3

    AI·데이터 기반 대학 교육혁신

  4. 4

    전공역량 · 교육과정 설계

  5. 5

    공학교육 · 성과기반교육(OBE) · CQI

§ 04

대표 프로젝트

선별한 대표 연구·개발 프로젝트를 소개합니다.

2025
1건
  • 2025.07 ~ 2026.01

    학습지원 프로그램 성과평가 체계 개발

    Development of a Performance Evaluation System for Learning-Support Programs

    인천대학교 · 공동연구원

§ 05

대표 연구성과

대표 논문과 연구보고서를 선별해 한눈에 확인할 수 있습니다.

2026
1건
  • 6월학술지국내

    공학계열 대학생의 생성형 AI 활용 과업-전략 프로파일 측정도구 개발 및 타당화

    Development and Validation of a Task-Strategy Scale for Profiling Generative AI Use Among Undergraduates at an Engineering-Oriented University

    이대영, 유정

    주저자

    컴퓨터교육학회 논문지 제29권 제6호, pp.114-126

    • 생성형 AI
    • 과업-전략 프로파일
    • 측정도구 개발
2025
2건
  • 12월학술지국내

    예비교사의 디지털교육 교과목 인식 및 요구도 분석

    Analysis of Preservice Teachers' Perceptions and Needs Regarding Digital Education Courses

    이대영, 홍다현

    주저자

    교육공학연구 제41권 제4호, pp.1967-1999

    • 예비교사
    • 디지털교육
    • 요구도 분석
  • 4월학술지국내

    CQI 데이터 텍스트마이닝을 통한 대학 교육의 질 관리 방안 모색

    Exploring Quality Management Strategies in University Education Through Text Mining of CQI Data

    이대영, 정동열

    주저자

    교육문화연구 제31권 제2호, pp.551-570

    • CQI
    • 텍스트마이닝
    • 교육 질 관리
2024
1건
  • 2월학위논문국내박사

    전통 통계분석기법과 머신러닝을 활용한 청년의 진로상태 분류 예측모델 비교분석

    Comparative Analysis of the Prediction Model for the Young Adults' Career Status Using Classic Statistical Methods and Machine Learning Algorithms

    이대영

    건국대학교 대학원 교육공학과

    건국대학교 대학원 · 교육공학과 · 지도: 박성열

    • 머신러닝
    • 진로상태 예측
    • 청년

함께 만들어갈 협업을 환영합니다

공동연구, 특강·교원연수, AI·데이터 기반 교육혁신 프로젝트 협업 제안을 환영합니다. 남겨주시면 검토 후 회신드립니다.