• 가족복지론(Family Welfare)
오늘날 가족구조의 변화와 함께 가족의 중요성이 더욱 부각되고 있는 현시점에서 가족의 구조와 기능 등을 이론적으로 고찰하고 한국인의 가족복지의 욕구와 가족문제들을 살펴봄으로써 실천적인 접근방법과 정책적인 제도들을 연구, 탐색케 한다.
• 가족정책론(Family policy)
변화하는 가족에 대한 이해, 가족정책에 대한 개념 정립에서부터 가족정책 서비스의 대상별로 현재의 실태와 문제점, 관련법과 정책서비스, 그리고 앞으로의 과제와 전망을 제시함으로서 가족정책의 현재와 미래를 점검해보고자 한다.
• 건강가정론(Healthy Family)
건강가정론은 건강가정사업의 핵심적인 역할을 하는 건강가정사를 양성하는 가장 기본적인 교과목으로, 다양한 가족을 고찰하고 건강가정에 대한 인식 정립과 현재 실시되고 있는 건강가정제도에 대한 이해를 도모할 것이다. 또한 건강가정지원센터의 지역 내 역할과 사업들을 고찰하고, 건강가정사로서의 역할과 역량 및 실천기술을 제고할 수 있는 방법을 제시할 것이다.
• 노인복지론(Welfare for the Aged)
사회변동에 따른 노인문제를 탐색하고 그 대책을 사회복지차원에서 탐구한다. 동시에 한국실정에 맞는 노인문제의 해결방법을 연구한다.
• 사례관리론(Care Management)
복지서비스 대상에게 효과적인 서비스를 전달하기 위한 실천전략의 핵심과목이다. 그 대상 영역은 재가복지, 정신보건, 직업재활, 다문화가족, 노인, 아동, 청소년, 여성, 가족의 복지서비스 등 다양하다. 각 복지영역에서 발굴 또는 의뢰된 대상에게 초기면접을 통하여 복합적인 욕구와 필요자원을 면밀히 사정하여 이를 기반으로 포괄적인 서비스를 계획, 실행 및 점검, 평가, 종결, 사후관리 등 일련의 과정을 통해 사례관리를 진행할 수 있는 사례관리자로서의 역량을 훈련하는 과정이다.
• 사회복지개론(Introduction to Social Welfare)
사회복지란 인간의 사회적 욕구와 문제를 해결하기 위하여 국가정책과 사회제도를 개선하고, 인간관계를 조정하는 전문적 기술을 말한다. 이 정책 과 기술을 개괄적 수준에서 학습한다.
• 사회복지법제와 실천(Social Welfare and Law)
사회복지법의 기본시각으로서 사회복지법의 개념, 생존권, 사회복지의 가치와 목적 및 일반 원리를 고찰하고 사회복지법제의 생성과정과 범위 및 구조를 파악한 후, 우리나라 사회복지법의 분야별 법 내용들을 학습하여 사회복지 프로그램이 어떠한 법제 아래서 수행되어지는가를 이해함으로서 사회복지실천에 있어서 법 내용을 응용하는 능력을 향상시킨다.
• 사회복지시설운영론(Admistration and Management in Social Welfare Facilities)
사회복지법인 및 사회복지시설에 대한 이해와 실제 설립과정을 학습하되 분야별 사회복지시설의 설립기준을 살펴보고, 실제 운영에서의 기술과 방법을 학습한다.
• 사회복지실천론(Social Welfare Practice Theory)
사회복지실천 전반에 대한 기초 지식과 개인과 가족, 집단을 대상으로 한 사회복지 실천모델에 관한 기초 지식을 통합적인 시각에서 살펴본다. 구체적으로 사회복지 실천의 기초 철학과 가치, 통합적 시각, 사회복지실천 관계론 및 과정론, 사회복지실천 대상별 실천모델, 사례관리 등을 검토한다.
• 사회복지조사론(Social Welfare Research)
사회복지 분야의 기초조사, 문제파악, 조사계획, 자료수집, 자료 등 분석 과정을 과학적인 방법으로 접근하여, 효과적인 사회사업을 실시할 수 있도록 자료화하는 과정을 학습한다.
• 사회복지정책론(Social Welfare Policy)
사회복지 정책이란 거시적 형태의 사회복지로서 국가적 차원의 사회복지를 의미한다. 일차적으로 사회복지의 생성과 변화에 대한 체계적인 접근을 시도하고 거시적인 차원에서 사회복지의 전반적인 정책을 구성하고 연구하는 과정이다.
• 사회복지실천기술론(Skills and Techniques for Social Welfare Practice)
사회복지실천 전반에 대한 기초 지식과 개인과 가족, 집단을 대상으로 한 사회복지 실천모델에 관한 기초 지식을 통합적인 시각에서 살펴본다. 구체적으로 사회복지 실천의 기초 철학과 가치, 통합적 시각, 사회복지실천 관계론 및 과정론, 사회복지실천 대상별 실천 모델, 사례관리 등을 검토한다.
• 사회복지 행정론(Social Welfare Administration)
사회복지 기관의 행정적 체계의 준거틀을 형성하기 위하여 복지행정의 개념, 역사적 배경, 복지기관의 행정조직, 인사, 재정 등을 검토 분석하고 서비스 전달체계를 집중적으로 연구한다.
• 사회복지현장실습(Social Welfare Field Practice)
사회사업 이론과 방법론을 현장화, 실제화 시키기 위하여 사회복지 실무에 적용시키는 과정으로서 학생들이 실제로 사회복지 현장에서 그 동안의 학습을 직접 체험함으로서 학생 스스로 자신의 진로를 선택할 수 있도록 한다.
• 인간행동과 사회환경(Human Behavior ＆ Social Environment)
사회복지는 인간을 다루는 학문이기 때문에 인간의 행동 전반과 사회적 환경을 구체적으로 연구함으로서 문제에 처한 클라이언트를 보다 정확하게 이해함으로써 치료할 수 있도록 전체적인 인간에 대한 이론적 준거틀을 마련해 준다.
• 장애인복지론(Welfare for the Disabled)
장애다발 요인이 상존하는 현대사회에서 장차 사회복지를 전담할 학생들에게 본 강의를 통하여 장애 및 장애인에 대한 올바른 이해를 할 수 있도록 한다. 또한 이를 통하여 장애인이 보호나 시혜의 대상이 아니라 한 사람의 책임있는 시민으로서 자립적인 생활을 영위함은 물론 사회에 기여할 수 있도록 개인적, 사회적, 국가적 차원에서의 재활여건 조성에 힘쓸 수 있는 자세확립을 목표로 한다.
• 정신건강론(Social Work in Mental Health)
정신 및 정신건강에 대한 일반적 이해와 정신건강에 대한 사회복지적 개입, 그리고 정신 보건 체계에 있어 사회사업가의 역할을 숙지한다.
• 지역사회복지론(Community Welfare)
지역사회를 대상으로 접근하는 사회복지 실천방법으로서 지역사회 원조기술의 이론과 방법을 습득하고, 나아가 지역사회복지의 다양한 실천분야를 이해함으로써 지역사회복지 실천을 위한 전문 사회복지사로서의 능력을 배양하고 향상시킨다.
• 청소년복지론(Youth Welfare)
청소년 시기의 발달과 사회문화적 특성 등에 대한 이론과 지식들을 학습하여 청소년복지를 위한 사회서비스와 실천기술을 습득한다.
• 프로그램개발과 평가(program development and evaluation)
사회복지분야에서의 사회복지프로그램의 태동과 이슈, 변화, 성격 등에 대한 이해를 기초로, 문제분석, 욕구사정, 목적 및 목표 설정, 예산 수립 등의 프로그램의 기획부분, 실제 실행하면서의 운영부분, 과정평가, 효과성 및 효율성 평가, 질적 평가 등 평가부분의 필수내용을 학습한다.
• 사회복지를 위한 빅데이터 개론(Big Data Introduction for Social Welfare)
본 과목에서는 사회복지 분야에서 빅데이터를 활용하는 방법과 그 응용에 대한 기본 개념을 학습한다. 우선 빅데이터의 개념, 역사, 특징 및 영향에 대해 살펴보고, 구체적으로 빅데이터가 사회복지에 필요한 이유와 사회복지 시스템 및 사회, 산업에 미치는 영향을 다양한 시각에서 살펴본다. 대화식 강의를 통해 기본 개념을 소개하고, 실생활 예시를 제공하여 학생들의 이해를 돕는다.
• 사회복지를 위한 데이터의 종류와 소스(Data Types and Sources for Social Welfare)
본 과목에서는 사회복지 분야에서 다루는 데이터 유형과 데이터 소스를 살펴본다. 사회복지 및 응용에 필요한 다양한 유형의 데이터와 데이터 소스들을 이해하고, 데이터를 수집하는 방법을 학습한다. 다양한 데이터 소스를 기반으로 실습을 진행하여 데이터 수집 기술을 익히며, 수집한 데이터를 사용하여 토론을 통해 데이터를 깊이 있게 이해하는 능력을 습득한다.
• 사회복지를 위한 데이터 전처리 및 정제(Data Preprocessing and Cleaning for Social Welfare)
본 과목은 사회복지 서비스에 사용될 데이터의 전처리 및 정제 기초에 대해 학습한다. 데이터의 신뢰성과 정확성을 확보하는 데 필요한 과정들을 학습하며, 빅데이터 분석을 위한 기본적인 전처리 및 정제 기술을 습득한다. 또한, 사회복지 분야에서 흔히 사용되는 데이터 유형과 소스를 파악하고, 실제 데이터 전처리 및 정제 예제를 통해 실무 경험을 쌓는다.
• 사회복지 데이터의 시각화(Data Visualization for Social Welfare)
본 과목은 데이터를 시각적으로 표현하여 사회복지 분야에서 의사결정에 활용할 수 있는 방법을 학습한다. 데이터 시각화에 대한 이론적인 개념과 시각화 도구의 사용법을 배우며, 데이터 시각화를 통해 인사이트를 얻고 정보를 전달하는 방법을 학습한다.R, Python, Jamovi 등을 활용하여 차트, 그래프, 인포그래픽 등 다양한 시각화 도구 및 라이브러리를 사용하는 방법을 학습하며, 사회복지 분야에서의 데이터 시각화 활용 사례도 살펴본다.
• 사회복지를 위한 통계 분석 기초(Basic Statistics for Social Welfare)
본 과목은 사회복지 분야에서 필요한 통계 분석 기초 개념인 확률, 분포, 추론, 가설 검정 등을 학습한다. 이를 통해 사회복지 분야에서 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 정확한 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 배양하고, 간단한 사례 연구와 실습을 통해 통계를 수행할 수 있는 능력을 습득한다.
• 사회복지 서비스를 위한 데이터 마이닝 및 클러스터링(Data Mining and Clustering for Social Welfare)
본 과목에서는 사회복지 서비스를 제공하는 데 필요한 데이터 마이닝과 클러스터링 기법을 학습한다. 데이터 마이닝과 클러스터링을 통해 사회복지 분야에서의 문제점을 파악하고, 이를 해결하기 위한 적절한 대안을 찾아내는 능력을 배양하고, 데이터 마이닝과 클러스터링 기법을 이용하여 사회복지 서비스의 효율성을 높이는 방법을 연구하고, 사회복지 분야에서의 데이터 분석에 대한 이해도를 높인다. 이론 강의와 실습을 병행하여, 학생들은 다양한 데이터 마이닝 도구를 사용해 실제 데이터 셋에서 패턴을 발견하는 능력을 습득한다.
• 사회복지를 위한 머신러닝 기초(Introduction to Machine Learning for Social Welfare)
본 과목에서는 머신러닝의 기초 개념과 알고리즘, 그리고 이를 사회복지 분야에서 적용하는 방법을 학습한다. 머신러닝의 기본 개념, 지도학습과 비지도학습, 알고리즘 및 모델 평가 방법 등을 학습하며, 이를 활용하여 사회복지 서비스에 적용할 수 있는 방법을 PBL 방식을 통해 접근한다. 또한 예측 모델링, 분류, 군집화 등의 방법을 학습하여, 사회복지 분야에서 데이터 분석에 활용할 수 있는 능력을 배양한다.
• 사회복지를 위한 텍스트 마이닝(Text Mining for Social Welfare)
본 과목에서는 텍스트 마이닝을 통해 다양한 소셜 미디어 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 사회복지 분야에서의 정책과 서비스 개선에 적용하는 방법을 학습한다. 자연어 처리와 텍스트 마이닝 알고리즘 등을 습득하여, 실제 사회복지 현장에서 발생하는 다양한 문제들을 해결하는 데 활용할 수 있는 능력을 배양한다. 실제 텍스트 데이터를 활용한 실습 프로젝트를 진행하여, 사회복지 산업 현장에서 텍스트 마이닝을 수행하는 방법을 습득한다.
• 사회복지를 위한 추천 시스템 기초(Introduction to Recommendation Systems for Social Welfare)
본 과목에서는 사회복지 분야에서 추천 시스템을 활용하는 방법과 이를 위해 필요한 기술들을 학습한다. 학생들은 추천 시스템이 어떻게 사회복지 분야에서 활용될 수 있는지를 이해하고, 이를 통해 더 효과적인 서비스 제공 방법을 습득할 수 있다. 구체적으로 추천 시스템의 원리, 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링 등 다양한 추천 알고리즘 등의 이론을 학습하고, 간단한 추천 시스템을 구현하는 실습을 수행함으로써 실무 능력을 배양한다.
• 사회복지를 위한 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis for Social Welfare)
본 과목에서는 소셜 네트워크 분석에 대한 개념과 기초 이론, 분석 도구 및 기술에 대해 학습한다. 또한 사회복지 분야에서 소셜 네트워크 분석이 어떻게 적용되고 있는지에 대한 케이스 스터디도 다룬다. 이 과목을 통해 사회복지 분야에서의 소셜 네트워크 분석 기술에 대한 이해와 응용 능력을 습득한다.
• 사회복지 데이터 보안 및 개인정보보호(Data Security and Privacy Protection for Social Welfare)
본 과목에서는 사회복지 분야에서 다양한 데이터를 다룰 때 발생할 수 있는 보안 문제와 개인정보 보호 문제에 대해 학습한다. 특히 데이터의 보안적 측면에서의 다양한 위협과 공격 기술, 그리고 이러한 문제들을 해결할 수 있는 다양한 방법과 기술들을 학습한다. 또한, 개인정보 보호와 관련된 법적인 측면과 윤리적인 문제들도 함께 학습한다. 이를 통해 학생들은 사회복지 분야에서 안전하고 적절하게 데이터를 다룰 수 있는 역량을 습득하며, 실제 사례 분석을 통해 데이터 보안과 개인정보 보호의 중요성을 인식한다.
• 사회복지, 지역사회 연계와 융합을 위한 빅데이터 프로젝트 및 케이스 스터디(Big Data Project and Case Studies for Social Welfare and Community Integration)
본 과목에서는 실제 사회복지와 지역사회에 적용할 수 있는 빅데이터 프로젝트 및 케이스 스터디를 진행하며, 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화 등 빅데이터의 전반적인 과정을 프로젝트를 통해 경험한다. 또한, 사회복지와 지역사회의 다양한 문제에 대한 빅데이터 기반의 해결방안을 모색하며, 데이터 보안 및 개인정보보호와 같은 윤리적인 측면도 함께 고려한다. 최종적으로는 팀 단위로 빅데이터 프로젝트를 수행하고 발표하는 과정을 통해 협업 능력을 향상하고, 빅데이터 분석 능력을 실제 현장에서 적용할 수 있는 능력을 습득한다.