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[학부][학사] 2026학년도 전공 결정 시행 안내(인공지능데이터사이언스학부)(11/3 10:36 수정)
2026학년도 전공 결정 시행 안내(인공지능데이터사이언스학부) 1. 전공결정 신청 대상 2025학년도 2학기 현재 재학생으로, 가. 2025학년도 호크마교양대학 호크마학부로 입학한 전공(학과) 미결정자 나. 2025학년도 학부별로 입학한 전공 미결정자 다. 사범대학 특수교육과, 사회과교육과, 과학교육과로 입학한 전공 미결정자 라. 위 기준 학년도 이전 입학생 중 전공(학과) 미결정자 ※ 단, 전공예약자, 특별전형입학생(일부전형)으로 입학당시 전공이 이미 정해진 경우 전공결정 대상이 아니므로, 문의사항이 있는 경우 인공지능데이터사이언스학부 사무실(02-3277-5710)로 연락 바람. 2. 전공결정 신청 절차 가. 전공결정 승인신청서 작성 및 제출 1) 신청 기간: 2025. 11. 17(월) 09:00 ~ 11. 28(금) 17:00 ※ 기간 외 신청은 접수 불가하오니, 신청기간을 엄수하여 주시기 바랍니다. 2) 신청 방법: [마이유레카 → 학사 → 학적 → 학과/전공결정신청및결과조회] ① 지원전공 선택 후 <신청> 클릭 ② <신청서 출력> 클릭하여 ‘학과/전공결정 승인신청서’ 출력 ③ 본인 및 지도교수님 날인 후 ‘학업 및 진로계획서(붙임 파일)’와 함께 인공지능데이터사이언스학부 사무실(ECC B141호) 제출 ※ '유레카 신청'과 '학과/전공결정 승인신청서', '학업 및 진로계획서' 접수를 모두 해야만 전공결정 신청이 완료되며, 이메일 제출은 불가합니다. 3. 전공결정 승인결과 조회: 2026. 1. 26.(월) 예정 [마이유레카→학사→학적→학과/전공결정신청및결과조회]에서 조회 ※ 자세한 사항은 [이화홈페이지→학사안내→학사정보→전공선택→전공결정및변경] 참고 *11/3(월) 오전 10:36분 기준 학업 및 진로계획서 양식 일부 수정되었습니다.
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 - [학부][학사] 데이터사이언스학과(전공) 졸업요건(졸업 자격평가 시행방법) 안내(필독) 2025.03.10
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 - [학사] 교환학생 학점인정 안내 2024.12.04
 
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본교 재학생 팀, ‘2025 성남 X KAIST AI 경진대회’ 우수상 수상
‘동그라미’ 팀 ‘2025 성남 X KAIST AI 경진대회’ 우수상 수상 KAIST가 주최 및 주관하고 성남시가 후원한 ‘2025 성남 X KAIST AI 경진대회’에서 본교 재학생들로 구성된 ‘동그라미’팀이 9월 20일(토) 우수상을 수상했다. ‘2025 성남 X KAIST AI 경진대회’는 인공지능(AI) 기술을 활용해 성남시의 사회문제를 창의적으로 해결하고 시민 삶의 질 향상에 기여할 수 있는 아이디어를 발굴하는 것을 목표로 한다. AI를 기반으로 한 서비스 개발 및 문제 해결 방안을 제시하며, 참신한 접근 방식과 실현 가능성을 두루 평가받게 된다. 본교 장한나(통계학과·21학번), 이서현(컴퓨터공학과·22학번), 정유정(컴퓨터공학과·22학번) 왕시현(데이터사이언스전공·23학번)으로 구성된 ‘동그라미’ 팀이 우수상을 수상했다. 동그리마팀은 ‘AI 챗봇 기반 진로 설계 및 맞춤형 체험 추천 서비스 꿈그리미’를 선보였다. 이 서비스는 학생 개개인의 관심사와 성향을 반영해 맞춤형 진로 프로그램을 추천하고, AI 챗봇을 통해 직무 관련 상담과 탐색을 지원하는 플랫폼이다. 특히 교육부 공식 플랫폼 ‘꿈길’에서 제공하는 진로 체험 데이터를 활용함으로써 청소년들이 보다 개인화된 방식으로 진로를 탐색하고 자기주도적으로 설계할 수 있는 환경을 마련했다. 이번 대회에 참가한 왕시현 학생은 “교과과정에서 배운 내용을 실제 사회문제 적용해 해결할 수 있었다”며 “기술적 성과를 실질적인 서비스로 발전시켜 청소년들의 진로 탐색을 지원하는 기반을 마련할 수 있었다”고 학교의 체계적인 교과과정과 실제 사회문제에 도전할 수 있는 학습 환경에 대해 소감을 밝혔다.
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데이터사이언스학과와 인공지능학과의 차이점은 무엇인가요?
데이터사이언스학과와 인공지능학과 모두 인공지능대학에 소속된 학과이며, 교육과정, 연구분야, 활용분야 및 취업분야와 관련해서 서로 유사한 부분이 많습니다. 이는 인공지능과 데이터사이언스 분야 자체가 서로 유사한 점이 많다는 점에 기인합니다. 다만 인공지능학과는 공학기반의 AI Core 교육 및 방법론에 더 중점을 두는 반면, 데이터사이언스학과는 AI 기술을 활용하여 다양한 도메인에서의 융.복합 문제 해결에 초점을 맞추는 편입니다.
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