공지사항
2023학년도 2학기 시행 교과인증과정
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「서울대학교 교과인증과정」 운영 가이드라인 |
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<23. 7. 13. 교무처 교무과>
□‘교과인증과정’이란
〇 급변하는 기술 및 교육환경에 대응하는 미래 인재 양성을 위해 전문화된 지식을 유연하게 학습하고 인증받을 수 있는 최소 단위의 교과과정을 도입
〇 전공을 넘어서서 다양한 지식 능력을 단기간 학습할 수 있는 교과과정을 운영하여 학생의 선택권 확대를 도모
〇 학칙 제77조의2에 의거하여, 이수내역을 졸업증명서(학위수여증명서) 및 성적증명서에 기재
□ 관련규정(「서울대학교 학칙」제77조의2) 제77조의2(교과인증과정이수) ① 학사과정 및 대학원과정의 학생은 9학점 이상 15학점 이내로 구성된 교과과정(이하 “교과인증과정”이라 한다)을 이수하고 그 이수내역을 인증받을 수 있다. ② 교과인증과정 운영에 관한 사항은 따로 정한다. |
□ 2023-2학기 신설 완료 교과인증과정
〇 학부 과정
번호 |
주관기관 |
인증과정 명칭 |
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국문명 |
영문명 |
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1 |
사회과학대학 |
거시경제학 고급 |
Advanced Macroeconomics |
2 |
미시경제학 고급 |
Advanced Microeconomics |
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3 |
자연과학대학 |
데이터 애널리틱스 |
Data Analytics |
4 |
농업생명과학대학 |
바이오폴리머 입문 |
Introductory Biopolymers |
5 |
사범대학 |
AI융합교육 |
AI Integrated Education |
6 |
혁신공유학부 (에너지신산업) |
신재생에너지 기초 |
New and Renewable Energy : Basic |
7 |
신재생에너지 생산 |
New and Renewable Energy Production |
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8 |
에너지 저장과 변환 |
Energy Storage and Conversion |
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9 |
에너지 수송과 관리 |
Energy Transport and Operation |
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10 |
에너지 경영 관리 |
Energy Management |
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11 |
혁신공유학부 (차세대반도체) |
반도체 입문 |
Introduction to Semiconductor |
12 |
반도체 소자 및 공정 기초 |
Semiconductor Device and Process: Basic |
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13 |
반도체 회로 및 시스템 기초 |
Semiconductor Circuit and System: Basic |
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14 |
반도체 시스템 및 소프트웨어 기초 |
Semiconductor System and Software: Basic |
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15 |
반도체 실무 기초 |
Semiconductor Practice: Basic |
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16 |
자연과학대학 |
데이터 컴퓨팅 |
Computing for Data |
17 |
생활과학대학 |
노년학 |
Gerontology |
18 |
혁신공유학부 (빅데이터) |
빅데이터 초급 |
Big Data Basic |
19 |
빅데이터 관리 |
Big Data Management |
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20 |
빅데이터 분석 |
Big Data Analysis |
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21 |
빅데이터 마이닝 |
Big Data Mining |
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22 |
빅데이터 고급 |
Advanced Big Data |
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23 |
지속가능발전연구소 |
그린리더십 |
Green Leadership |
24 |
인문대학 |
빅데이터역사정보 |
Big Data in Historical Informatics |
25 |
생활과학대학 |
식품 소비자 기호 및 감각특성 분석 |
Food Consumer Acceptance and Sensory Analysis |
26 |
생활과학대학 |
소비자중심 사고 |
Consumer-Centered Thinking |
27 |
사회과학대학 |
컴퓨테이셔널 사회과학 |
Computational Social Science |
〇 대학원 과정
번호 |
주관기관 |
인증과정 명칭 |
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국문명 |
영문명 |
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1 |
보건대학원 |
실내환경관리 |
Indoor Environment Quality Managemant |
2 |
데이터사이언스대학원 |
데이터사이언스 초급 |
Basic Data Science |
3 |
데이터사이언스 중급 |
Intermediate Data Science |
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4 |
데이터사이언스 고급 |
Advanced Data Science |
※ 이수조건 등 상세한 내용은 「2023-2학기 시행 교과인증과정 최종 승인내역」참고
□ 과정 운영 가이드라인
〇 (과정 신설 및 변경)
- 절차: 신설 및 변경 신청 → 교육기구 의견조회 → 의견조회 결과 조정 → 학사운영위원회 심의 → 신설 완료 및 홍보
- 시기: 매년 4월 및 10월
- 변경 사유: 과정 국문/영문명, 이수 조건, 교과목 추가 및 폐지 등
〇 (학생당 이수 가능 교과인증과정) 2개로 제한
〇 (이수대상 설정) 이수대상이 학부인지 대학원인지 구분 필요
※ 단, 학칙 제80조의 절차에 의거하여 학사과정 학생이 대학원과정의 교과인증과정을, 혹은 대학원생이 학사과정의 교과인증과정의 이수 조건을 충족한 경우, 교과인증과정을 이수한 것으로 간주하여 각종 증명서에 기재하도록 함
□ 관련규정(「서울대학교 학칙」제80조) 제80조(과정간의 학점취득 인정) ① 학사과정 3학년 이상의 학생으로서 석사과정의 교과목을 이수하고자 할 때에는 학과(부)장의 승인을 받아야 하며, 이 때 취득한 학점은 학사과정 졸업학점에 포함하거나 석사과정 입학 후 석사과정 수료학점에 포함할 수 있다. [개정 2018. 6. 15.] ② 대학원 과정의 학생으로서 학사과정 교과목을 이수하고자 할 때에는 학과(부)장 또는 전공주임교수의 승인을 받아야 하며, 이 때 취득한 학점은 대학원 과정을 통산하여 6학점 이내에서 대학원 과정 수료 학점으로 인정할 수 있다. 다만, 경영전문대학원의 학생은 학사과정 교과목을 이수할 수 없다. [개정 2018. 6. 15.] |
〇 (교과목리스트 구성)
- 교과인증과정 주관기관은 학생들이 수강신청 및 이수에 어려움을 겪지 않도록 해당 교과목을 매 학기 안정적으로 운영 필수
- 기준 학점 만큼의 교과목을 지정하는 것이 원칙이나 교과목의 지속적인 운영(폐강 및 미개설 등 방지) 및 학생들의 편의를 고려하여 기준 학점 이상(2배수 이내 권장)을 나열학점으로 설정하여 운영 가능
(ex. 12학점 교과인증과정의 경우, 24학점까지 교과목리스트를 편성하고 그 중 학생이 12학점 이상 이수하면 교과인증과정 충족)
- 교양교과목 및 공통역량교과목의 경우, 선이수교과목 등으로 활용하는 방안을 권장하며, 과정의 특성상 필수불가결한 경우에 한하여 인증과정당 3학점 이내 기준 및 나열학점으로 허용
- 학생들이 교과인증과정 이수를 위해 수강한 교과목에 대해 교과구분변경신청을 통해‘일선’으로 교과구분 변경(아래 중복 인정 교과목 제외)해야 함을 고려하여 교과목 구성
〇 (교과목 중복 인정 여부)
중복 인정 가능 (교과인증과정당 3학점까지 가능) |
중복 인정 불가 |
‧ 12~15학점 기준의 교과인증과정 - 주전공, 복수전공, 연합전공 및 융합전공 간 |
‧ 9~11학점 기준의 교과인증과정 - 주전공, 복수전공, 연합전공 및 융합전공 간 ‧ 모든 교과인증과정 – 부전공, 연계전공 간 ‧ 모든 교과인증과정 - 졸업을 위해 각 단과대학 및 학과(부)의 교양이수규정에서 정한 교양 교과목(36~54학점 사이)간 ‧ 서로 다른 교과인증과정 간 |