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Ewha University

사범대학

이선복(李宣馥) 부교수

교육학과

이선복 프로필 사진
이선복 교수는 사범대학 교육학과 부교수로 재직중이며 다양한 통계, 머신러닝, 빅데이터분석기법을 연구하고 이를 교육분야에 적용하는 연구들을 진행하고 있으며 특별히 학습자에게 맞춤형 학습을 제공할 수 있는 지능형튜터링시스템(Intelligent Tutoring System)연구에 관심이 많다. 미국 조지아대학교에서 물리학 전공 및 통계학 전공으로 각각 석사학위를, 교육심리(Quantitative Methodology) 전공으로 박사학위를 취득한 후, 조지아대학교 Center for Family Research(CFR), 홍콩시립대 공공정책학과, Massachusetts Institute of Technology(MIT) 물리학과에서 박사후 연구원을 거쳐 미국 휴스턴대학 심리학과 계량심리전공 조교수를 역임하였다.
  • 교육학과장/도덕ㆍ윤리교육연계전공주임교수/미래교육연구소부소장
  • 진선미관 240호

전화: 02-3277-3338 

연구실적
  • Systematic analysis on school violence and bullying using data mining Children and Youth Services Review, 2023, v.150, 107020
    SSCI Scopus dColl.
  • 성장혼합모형에서 잠재계층과 연속형 결과변인 간 관계 추정방법의 비교 교육평가연구, 2023, v.36 no.3, 523-552
    KCI dColl.
  • 텍스트마이닝을 활용한 2022 개정 교육과정 정책에 대한 언론 보도의 쟁점 분석 교육과정평가연구, 2023, v.26 no.3, 1-27
    KCI dColl.
  • The Philippine Teachers Concerns on Educational Reform Using Concern Based Adoption Model Frontiers in Education, 2022, v.7, 763991
    Scopus dColl.
  • 기계학습의 소개: 예측모형을 위한 지도학습 이론을 중심으로 교육과학연구, 2022, v.53 no.3, 1-43
    KCI dColl.
  • Multidimensional structure and measurement invariance of school engagement Journal of School Psychology, 2021, v.89, 20-33
    SSCI Scopus dColl.
  • The accurate measurement of students’ learning in e-learning environments Applied Sciences (Switzerland), 2021, v.11 no.21, 9946
    SCIE Scopus dColl.
  • Are bully-victims homogeneous? Latent class analysis on school bullying CHILDREN AND YOUTH SERVICES REVIEW, 2020, v.112, 104922
    SSCI Scopus dColl.
  • Logistic Regression Procedure Using Penalized Maximum Likelihood Estimation for Differential Item Functioning JOURNAL OF EDUCATIONAL MEASUREMENT, 2020, v.57 no.3, 443-457
    SSCI Scopus dColl.
  • Parents' gesture adaptations to children with autism spectrum disorder JOURNAL OF CHILD LANGUAGE, 2020, v.47 no.1, 205-224
    SSCI Scopus dColl.
  • Using the Tidyverse Package in R for Simulation Studies in SEM STRUCTURAL EQUATION MODELING-A MULTIDISCIPLINARY JOURNAL, 2020, v.27 no.3, 468-482
    SCIE SSCI Scopus dColl.
  • Are MOOC Learning Analytics Results Trustworthy? With Fake Learners, They Might Not Be! International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2019, v.29 no.4, 484-506
    Scopus dColl.
  • Dropout early warning systems for high school students using machine learning CHILDREN AND YOUTH SERVICES REVIEW, 2019, v.96, 346-353
    SSCI Scopus dColl.
  • Lessons learned from two years of K-MOOC experience Educational Media International, 2019, v.56 no.2, 134-148
    Scopus dColl.
  • The Machine Learning-Based Dropout Early Warning System for Improving the Performance of Dropout Prediction APPLIED SCIENCES-BASEL, 2019, v.9 no.15, 3093
    SCIE Scopus dColl.
  • [학술지논문] 머신러닝을 활용한 초·중학교 과밀학급 발생의 영향요인 분석 교육행정학연구, 2023, v.41 no.3 , 165-188
    KCI
  • [학술지논문] 위계적 선형모형(HLM)을 활용한 초등학교 교사의 직무만족 영향 요인 분석 교육행정학연구, 2023, v.41 no.4 , 95-120
    KCI
  • [학술지논문] Detecting Differential Item Functioning Using the Logistic Regression Procedure in Small Samples APPLIED PSYCHOLOGICAL MEASUREMENT, 2017, v.41 no.1 , 30-43
    SSCI
  • [학술지논문] Neighborhood X Serotonin Transporter Linked Polymorphic Region (5-HTTLPR) interactions for substance use from ages 10 to 24 years using a harmonized data set of African American children0 DEVELOPMENT AND PSYCHOPATHOLOGY, 2016, v.28 no.2 , 415-431
    SSCI
  • [학술지논문] Confidence intervals for distinguishing ordinal and disordinal interactions in multiple regression PSYCHOLOGICAL METHODS, 2015, v.20 no.2 , 245-258
    SSCI
  • [학술지논문] Constructing Confidence Intervals for Effect Size Measures of an Indirect Effect MULTIVARIATE BEHAVIORAL RESEARCH, 2015, v.50 no.6 , 600-613
    SSCI
  • [학술지논문] Generating univariate and multivariate nonnormal data STATA JOURNAL, 2015, v.15 no.1 , 95-109
    SSCI
  • [학술지논문] Implementing a Simulation Study Using Multiple Software Packages for Structural Equation Modeling SAGE OPEN, 2015, v.0 no.0 , 1-16
    SSCI
강의
  • 2024-1학기

    • 1학년세미나(사범대)

      • 학수번호 10857분반 02
      • 1학년 ( 1학점 월 7~7
      • 교육과정 전공 탐색
    • 사회문제해결을위한R프로그래밍기초

      • 학수번호 11367분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의,영어강의 사범대 학생 수강권장 항목
    • 사회문제해결을위한R프로그래밍기초

      • 학수번호 11367분반 02
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의,영어강의 사범대 학생 수강권장 항목
    • 교육실습(중등)

      • 학수번호 35526분반 01
      • 4학년 ( 2학점
      • 교육학과, 팀티칭
    • 교육평가

      • 학수번호 36940분반 04
      • 학년 ( 2학점 , 2시간) 목 4~5 (학412)
    • 인문사회과학도를위한기계학습입문

      • 학수번호 G18663분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 화 8~9 (캠)
    • AI활용캡스톤디자인수업설계 I

      • 학수번호 AI301분반 02
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 8~9 (교)
    • K-MOOC:R프로그래밍의기초

      • 학수번호 ED223분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의
  • 2023-2학기

    • 사회문제해결을위한R프로그래밍기초

    • 교육봉사의이론과실제 강의 계획서 상세보기

      • 학수번호 36937분반 01
      • 4학년 ( 2학점
      • 교육4
    • 교육평가 강의 계획서 상세보기

      • 학수번호 36940분반 03
      • 학년 ( 2학점 , 2시간) 수 4~5 (교)
      • 사대(09이후입학생)만수강가능,100분수업
    • 구조방정식모형

      • 학수번호 G11641분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 화 2~3 (교A202)
    • 교육용프로그래밍의이해II

      • 학수번호 AI104분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 목 8~9 (캠)
      • 강의실변경
    • K-MOOC:R프로그래밍의기초

      • 학수번호 ED223분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의
  • 2023-1학기

    • 1학년세미나(사범대) 강의 계획서 상세보기

      • 학수번호 10857분반 02
      • 1학년 ( 1학점 목 7~7
      • 교육과정 전공 탐색 / 강의실 추후공지
    • 사회문제해결을위한R프로그래밍기초

      • 학수번호 11367분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의,영어강의 사범대 학생 수강권장 항목
    • 교육실습(중등) 강의 계획서 상세보기

      • 학수번호 35526분반 01
      • 4학년 ( 2학점
      • 교육학과, 팀티칭
    • 중다회귀분석

      • 학수번호 G11548분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 화 2~3 (교A202)
      • 강의실변경
    • AI활용캡스톤디자인수업설계 I

      • 학수번호 AI301분반 02
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 수 8~9 (교)
    • K-MOOC:R프로그래밍의기초

      • 학수번호 ED223분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의
  • 2022-2학기

    • 사회문제해결을위한R프로그래밍기초

      • 학수번호 11367분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의,영어강의
    • 교육봉사의이론과실제

      • 학수번호 36937분반 01
      • 4학년 ( 2학점
      • 교육4
    • 구조방정식모형

      • 학수번호 G11641분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 화 2~3 (교)
    • 교육용프로그래밍의이해II

      • 학수번호 AI104분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 8~9 (교)
      • 강의실변경
    • K-MOOC:R프로그래밍의기초

      • 학수번호 ED223분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의
  • 2022-1학기

    • 1학년세미나(사범대)

      • 학수번호 10857분반 02
      • 1학년 ( 1학점 월 7~7
      • 교육학의 이해와 진로지도
    • 사회문제해결을위한R프로그래밍기초

      • 학수번호 11367분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의,영어강의
    • 양적연구방법론

      • 학수번호 G17987분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 화 2~3 (교)
    • AI활용캡스톤디자인수업설계 I

      • 학수번호 AI301분반 02
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 화 8~9 (캠)
    • K-MOOC:R프로그래밍의기초

      • 학수번호 ED223분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의
  • 2021-2학기

    • 사회문제해결을위한R프로그래밍기초

      • 학수번호 11367분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 원격강의,영어강의
    • 다층자료분석

      • 학수번호 G11558분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 화 2~3 (교)
    • 교육용프로그래밍의이해I

      • 학수번호 AI103분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 수 8~9 (캠)
    • 창의융합교육세미나

      • 학수번호 ED219분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 금 8~9 (교)
  • 2021-1학기

    • 1학년세미나(사범대)

      • 학수번호 10857분반 02
      • 1학년 ( 1학점 월 7~7
      • 교육학의 이해와 진로지도
    • 사회문제해결을위한R프로그래밍기초

      • 학수번호 11367분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 언어변경,원격강의,영어강의
    • 데이터마이닝Ⅱ

      • 학수번호 G18052분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 화 2~3 (교)
    • 교육용프로그래밍의이해II

      • 학수번호 AI104분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 수 8~9 (캠)
학력

University of Georgia 교육학박사(교육심리)

University of Georgia 이학석사(통계학과/물리학과)

서강대학교 이학사(물리학과)

경력

University of Houston 2017-09-01 ~ 2020-02-29

Massachusetts Institute of Technology 2015-10-26 ~ 2017-08-13

City University of Hong Kong 2014-07-02 ~ 2015-05-31

University of Georgia 2012-08-05 ~ 2014-05-01

도덕ㆍ윤리교육연계전공주임교수 2022-08-01 ~ 2024-07-31

교육학과장 2022-08-01 ~ 2024-07-31