본 교과목은 인과관계를 검증하는 가장 대표적인 연구방법인 심리학 실험법에 대해서 학습한다. 주요 실험 사례를 소개하고, 실험의 전반적인 절차와 연구윤리, 실험의 결과를 해석하기 위한 이론을 습득함으로써 인간과 사회를 둘러싼 현상의 원인과 결과를 분석하고 해석할 수 있는 과학적 안목을 함양한다.

본 교과에서는 학습심리학의 핵심개념을 중심으로 실험연구결과를 확인함으로써, 인간의 행동과 사고가 학습되는 원리를 배우고 이를 제반 분야에 발산적으로 응용하는 데에 주안점을 둔다.

본 교과목은 4차 산업혁명 시대의 요구에 맞게 부상하고 있는 데이터 사이언 티스트의 역할과 데이터의 이해, 데이터 분석 도구, 데이터 활용, 다양한 분야에서 활용되고 있는 데이터사이언스 적용사례, 텍스트, 이미지, 그래프 등 다양한 종류의 데이터들을 소개, 데이터사이언스의 상세분야 등 데이터사이언스의 개요를 학습한다.

유아기부터 노인기에 이르기까지 인간의 신체, 인지, 심리 사회적 발달 과정에 대한 경험적 사실과 이론을 살펴봄으로써 인간의 발달에 대해 이해하고 자신의 발달과 발달과업에 대한 이해를 확장한다.

본 교과목은 컴퓨팅 사고(Computational Thinking)에 바탕을 두고 해결해야 할 문제를 분석하여 이해한 다음, 추상화 과정을 통해 문제를 해결해 나가는 과정(알고리즘)을 설계하는 과정과 방법을 학습한다. 또한 설계된 알고리즘을 프로그래밍하여 컴퓨터로 실행시키고 그 결과를 분석하는 능력을 배양한다.

본 교과목은 지능정보기술에 필요한 이산수학 개념, 수학적인 모델, 명제와 논리, 증명법과 집합, 관계와 함수, 무향 그래프와 표기법, 유향그래프와 트리, 형식 언어와 문법, 유한상태와 Turing Machine, 불 대수, 대수 체계, 수치 함수와 생성함수, 계차 방정식(Algorithm 분석)에 대해서 학습한다.

본 교과목은 4차 산업혁명 시대의 인공지능 기술에 대한 기초지식 습득과 응용 사례 분석, 기초 기술 을 통해 인공지능 개념을 학습한다. 또한 머신러닝과 딥러닝 분야의 심화학습를 위한 핵심 이론과 함께 적용사례별 간단한 알고리즘 등을 실습 및 학습한다.

본 교과목은 데이터사이언스 및 인공지능 개발을 위한 기초 프로그래밍을 실습을 진행하고 단순 명령문, 조건문, 반복문, 함수 등 인터프리트 언어의 기본인 파이썬 coding 체계를 살펴보며 파이썬에서 제공하는 중요한 데이터 구조에 대해서 학습한다.

본 과목은 인간의 본성을 이해하는 다양한 심리학적 관점을 소개하고, 궁극적으로는 그러한 관점들을 토대로 인간의 행동과 인간을 둘러싼 현상을 통합적으로 해석하고 예측할 수 있는 틀을 마련한다.

본 교과는 다양한 연구방법과 측정도구, 분석방법을 개관함으로써, 연구의 목적에 최적화된 결과를 이끌어낼 수 있는 조사방법과 측정도구, 자료분석법을 선별하는 능력을 배양한다.

본 교과목은 데이터의 구조와 이를 처리하는 방법인 배열, 레코드, 스택, 큐, 리스트, 그래프, 트리 등에 대해 살펴보고, 이를 응용한 순환, 탐색, 정렬 방법을 학습한다. 데이터 및 정보의 효과적 처리를 위한 구성 방법과 분석, 추상적 자료형의 표현 및 이용, 활용을 위한 기본적인 알고리즘을 학습한다.

본 교과목은 인문학 연구와 교육, 그리고 이와 관계된 창조적인 저작 활동 등을 활용하여 문제에 대한 실용적이고 창의적인 해결 방법을 모색하는 탐구 활동을 통해 창의적 문제해결 원리를 터득하고 새로운 아이디어를 창출해 내는 경험을 학습한다.