|
교육
★ 실용주의(pragmatism)와 교육
Ⅳ. 현대 교육의 사조
★ 진보주의와 교육
★ 본질주의와 교육
★ 항존주의와 교육
★ 재건주의와 교육
Ⅴ. 20C 후반기의 교육 철학
★ 실존주의
★ 분석적 교육철학
★ 구성주의 교육철학
|
|
|
주의(형태주의학습이론)
1. 개념
2. 특징
1) 직접 경험
2) 지각인간
3) 전체구조
Ⅳ. 인지주의(인지주의학습이론)
1. 전통적 인지학습이론의 이론적 배경
2. 인지이론의 주요 법칙
Ⅴ. 인본주의(인본주의학습이론)
Ⅵ. 구성주의(구성
|
|
|
이론에서 교사의 역할은 학습 지도사로서 조력자와 촉진자의 역할만이 강조된다고 볼 수 있을 것이다. 또한, 학습자의 마음에 공감할 수 있고 수용적이고 지지할 수 있는 분위기를 제공할 수 있는 것이 중요하다고 볼 수 있다.
(5) 구성주의 학
|
|
|
학습자에게 올바른 피드백을 주기 위해 노력한다. 학습을 어떻게 효율적으로 하고 발전하도록 할지에 대한 교육심리학에서 행동주의 학습이론, 인지주의 학습이론, 사회학습 이론, 인본주의 학습이론, 구성주의 학습이론이 발전한다. 행동주
|
|
|
『성격심리학』, 서울: 학지사, 1995.
변영계, 『교수 학습의 이론』, 서울:학지사, 2005. 1. 서론
2. 행동주의 학습이론
3. 인지주의 학습이론
4. 사회학습이론
5. 인본주의 학습이론
6. 구성주의학습이론
7. 결론
|
|
 |
학습이론과 매체. 한국방송통신대학교출판부
이기숙, 장영희, 정미라, 엄정애 공저(2003).유아교육개론. 양서원
이기숙(2005). 유아교육과정. 교문사
조정숙, 전인옥 공저(2006). 유아교육개론, 한국방송통신대학교출판부
권영례,서영숙 공저(2005).
|
|
|
이론
1) 민주적 부모교육이론
2) 인본주의 부모교육 이론
3) 부모 효율성 훈련 이론
4) 상호 교류 분석 이론
5. 부모교육의 프로그램
1) 자녀의 힘을 북돋우는 부모(EPT)
2) SPT 프로그램
결론
1. 앞으로 부모교육의 방향
|
|
|
학습지도안 비교분석
1. 영역 침범형 게임(Invasion Games)
가. 농구 수업 학습지도안
1) 기능중심 게임모형
2) 이해중심 게임모형
2. 네트형 게임(Net/Wall Games)
가. 배드민턴 수업 학습지도안
1) 기능중심 게임
|
|
|
이론과 실제. 서울 : 도서출판 창조문화.
조 복희, 1999. 아동발달. 서울: 교육과학사.
최 영숙·최 영희. 1997. 몬테소리 언어교육의 이론과 실제. 서울 : 대학서림.
Erika Hoff. 2003. 언어발달. 이 현진·박 영신·김 혜리 공역. 서울: 시그마프레스.
Ross
|
|
|
이론으로 받아들여지게 되었으며, 과업중심모델이나 인지행동 이론의 배경이 되었다.
Ⅲ. 사회복지실천에의 적용
1. 행동모델의 목표
행동주의적 학습이론은 신체적, 심리적 발달에 아동의 환경이 얼마나 중요한지에 관한 사회사업 분야의
|
|
 |
주의해야 할 점은 무엇이라고 생각하나요?
Q23. 상담 시 사용하는 질문 기법에는 어떤 것이 있나요?
Q24. 상담자가 반드시 갖춰야 할 자질은 무엇이라고 생각하나요?
8. 상담 사례 및 내담자 반응 관련 질문
Q25. 우울증을 겪는 내담자를
|
|
 |
학습을 통해, 인간의 뇌와 마음에 대한 본질적인 질문을 탐색하고, 그 해답을 사회적 가치로 전환할 수 있는 과학자가 되도록 할 것이겠습니다. 1. 경력(대학생활 또는 직장활동 상황)
2. 지원동기 및 장래계획
3. 성격의 장단점 및 특기
|
|
 |
학습 태도와 동료들의 조언을 통해 빠르게 적응할 자신이 있습니다. 어려운 상황에서는 침착하게 문제를 분석하고, 도움을 요청하는 것을 두려워하지 않으며, 꾸준한 자기계발로 역량을 강화해 극복하겠습니다. 열린 마음으로 도전을 즐기며
|
|
 |
인지, 그렇지 않은지에 대한 생각의 차이가 결과의 차이로 나타난다고 생각합니다. 때문에 제게 부여 받은 임무에 대한 책임감과 주인의식을 가지고 업무를 임하겠습니다.
둘째. 오답노트를 만들겠습니다. 제가 가지고 있는 평범하지만 대단
|
|
 |
이론과 개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
?
|
|
메뉴펼치기
