|
무엇이 어떤 결과를 낳게 되는가에 대한 정보를 제공하고, 사람들을 긍정적인 결과가 나타날 것이라고 믿는 방식으로 행동하게끔 동기화하게 된다. 1. 동기의 개념
2. 내재적 동기와 외재적 동기
3. 동기에 관한 여러 가지 이론들
1)
|
|
|
motivation, IM, to know)
2) 지적 성취동기(IM to accomplishment)
3) 지적 자극추구동기(IM to experience stimulation)
Ⅵ. 학습동기의 귀인 동기
1. 의미
2. 내용
3. 결과
4. 시사점
Ⅶ. 학습동기의 시간연속선모델
Ⅷ. 학습동기의 동기유발개념모형
참
|
|
|
개념
(1) 정의
(2) 동기의 기능
제 2절 내용이론
1. 욕구체계론(Need Hierarchy Theory)
2. 동기-위생이론(Motivation-Hygiene Theory)
3. 생존-관계-성장이론(ERG: Existence-Relatedness-Growth Theory)
제 3 절 과정이론
1. 기대이론(Expectancy Theory) : VROOM모형
2. Por
|
|
|
동기, 학습태도, 언어불안
4. 소집단 수업
5. 학습 동기환경과 지능
Ⅲ. 수업의 모형 및 실제
Ⅳ. 학습 동기부여 및 목표 설정
1. 학습동기부여(공부하는 이유에 관해서 고민)
2. 학습동기부여를 위해 스스로 점검하기
3. 자아개념-긍정적
|
|
|
동기부여 방식
국내 사례 - 삼성에버랜드의 연봉제
★내재적 동기부여
Ⅰ. 사이버 교육 전문업체 메디오피아
Ⅱ. 노키아
Ⅲ. 사례의 분석 평가 및 시사점
1) 비금전적 성과 상여 제도와 공정한 평가
2) 직원들에게 자기 개발의 기회를 심
|
|
 |
모형-----------------------------------13
3. Kettner의 체계이론--------------------------------------16
4. 본 연구의 서비스 질 구성요소----------------------------21
Ⅲ. 연구설계---------------------------------------------------24
제 1 장 연구분석틀------------------
|
|
|
모형-----------------------------------13
3. Kettner의 체계이론--------------------------------------16
4. 본 연구의 서비스 질 구성요소----------------------------21
Ⅲ. 연구설계---------------------------------------------------24
제 1 장 연구분석틀------------------
|
|
|
동기 유발의 실제
1) 놀이와 노래를 도입한 동기 유발
2) 실물이나 모형을 도입한 동기 유발
3) 사진을 도입한 동기 유발
4) ICT를 도입한 동기 유발
Ⅳ. 중국어 수업에 알맞은 매체 및 학습 자료
1. 학습 자료의 개념 및 기능
2. 학습
|
|
|
동기와 만족도 66
3. 사업운영 측면 만족도 71
4. 부동산 투자가치 측면 만족도 74
제 5 절 문제점 및 개선 방안 77
1. 종합적 만족도의 다중회귀분석 결과 77
2. 다중회귀분석 결과 문제점 80
3. 입주업체의 만족도
|
|
|
만족도 분산 분석 18
＜표 4-7＞접근성과 만족도 t-test 분석 19
＜표 4-8＞요금요인과 만족도 회귀분석 19
그 림 목 차
＜그림 2-1＞테마파크의 공간분류 9
＜그림 2-2＞전국 유원시설 업체 입장객 현황 17
＜그림 3-1＞연구모형도 25
|
|
 |
이론과 개념: 90
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기계 학습: 93
실험 계획법 94
비모수 통계 94
빅데이터와 머신러닝 94
데이터 분석 도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에
|
|
 |
동기 172
나. 가족에 대한 질문 173
다. 과거 학교생활에 대한 질문 174
? 입학시의 추천서의 중요성 176
가. 추천서의 의미 176
나. 좋은 추천서 177
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 177
라. 중앙대학교 지도교수 추천서 견본 177
마. 지원 대학
|
|
 |
이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에
|
|
 |
직장활동 상황)
2. 지원동기 및 장래계획
3. 성격의 장단점 및 특기
4. 기타 (특기사항)
5. 석사?박사 진학시 희망 연구분야 및 연구계획
6. 학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목
7. 석사?박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
|
|
 |
변화나 간단한 대사과정의 모형 실험 등을 통해 이론과 실습을 연계하는 실험 콘텐츠를 개발하고, 학생들의 흥미도 및 학습 효과에 대한 소규모 조사도 함께 진행해 보고 싶습니다. 1. 자기소개
2. 진학동기
3. 수학 및 연구계획
|
|
메뉴펼치기
