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성실한 인물 관련 읽기 자료, 다짐 카드
ICT자료
동영상(KBS TV동화 행복한 세상)
(http://blog.empas.com/hanggree/read.html?a=14560592&c=832805)
단계
학습 내용
교 수 학 습 활 동
시간
자료 및 유의점
도덕적 관련사례제시
도덕적 감정표현 및 공유
동기 유발
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) ★
★ 인류애 ( 인류 전체에 대한 사랑 ) ★
★ 도덕적 지혜 ★
★ 효도 ★
★ 예절 ★
★ 협동 ★
★ 준법 ★
★ 공익 ★
★ 애국심 ★
★ 자율 ★
★ 성실 ★
★ 절제 ★
★ 자연애 ★
★ 생명존중 ★
★ 평화 ★
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등장인물들을 통해 자신의 의견을 쉽게 정리해서 결정할 수 있도록 돕고 있다. 1.예절
2.인류애
3.정의
4.협동
5.자연애
6.배려
7.절제
8.공익
9.평화
10.성실
11.준법
12.생명존중
13.존중
14.자율
15.애국심
16.책임
17.효도
18.통일의지
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지니고 있음을 잘 입증해 주는 것이다.
구분
내용
그 렇 다
그저 그렇다
그렇지 않다
비록 법을 잘 지키지 않는 사람일지라도 얼마든지 좋은 사람일 수 있다.
33.2%
47.9%
18.9% 1. 개념 및 관련사례
2. 교육내용의 구성
3. 교과서 분석
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개념, 적응도 및 사회적 관계에 미치는 영향, 경기대 교육대학원, 2011. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 다문화교육의 개념
2. 우리나라에서 다문화교육의 의미
3. 다문화교육의 필요성
4. 보수적 다문화교육과 비판적 다문화교육
1) 보수적 다문
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의미 ................. 41
2.5. 연계성 이론 ................................... 43
제 3장 연구 방법 ........................................ 49
3.1. 연구 대상 및 범위 ................................ 49
3.2. 연구 분석의 기준 ............................... 52
3.2.1.
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새사회 건설의 의미
2. 현실문제에 대한 집권층의 대처
3. 화이론적 명분주의와 주체적 실리주의
3.1 삼책 제시와 북벌론의 허위성
3.2 삼책 제시의 당대적 의미
4. <허생전>의 총체적 구조와 의미
Ⅴ 결론 및 제언
참고문헌
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윤리적 측면
2. 의학적 측면과 장애인
3. 종교계의 입장
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분석
제4장 연구결과의 분석
제1절 노인대학 운영실태조사결과
1. 노인대학 운영자의 일반적인 특성
2. 노인교육기관의 일반현황
3. 노인교육기관 운영실태
4. 노인교육프로그램 개발
5. 애로사항 및 건의사항
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개념
2. 학교폭력의 유형
3. 학교폭력의 특징 및 경향
Ⅲ. 학교폭력 현황
1. 발생․검거 현황
2. 학교폭력 피해 현황
3. 학교폭력 가해 현황
Ⅳ. 외국사례 분석 및 시사점
1. 미국의 학교폭력 현황 및 처리실태
2. 일본
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및 사례]
1. 문제 인식 및 분석 능력
2. 창의적 해결책 모색 경험
3. 협업을 통한 문제 해결 사례
4. 결과 및 성과 평가
공무원 준비 - 5
[성실성 및 꾸준함]
1. 꾸준한 목표 달성 노력
2. 시간 관리와 자기 통제 사례
3. 성실함을 바탕으로 한
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분석
1. 자아분석을 위한 설문 작성
2. 자아개념에 대한 평가
3. 성격요인에 대한 평가
4. 창조적 성향에 대한 평가
2. 인성검사
1. 심리적 성향
2. advice
3. 내가 말하는 나
1. 나의 흥미
2. 나의 경험, 경력, 특기
3.
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강조 140
학문적 커뮤니케이션과 발표 기술의 향상 140
계속적인 학습과 자기계발 141
? 홍길동의 부산대학교 철학 대학원 입시 자기소개서 1550자 141
? 부산대학교 철학 전공 대학원 입시준비 연구계획서 143
1. 연구동기 및 목표 143
2.
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문항 키워드 191
라. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 191
? 3곳 중 1곳 '오버스펙' 꺼린다 192
? 회계학의 탐색과 출제 경향 194
가. 이론적 배경 194
나. 근현대 회계의 의미 197
다. 회계자료 사용의 주의점 198
라. 회계세무학문에
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분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 113
기초 이론과 개념: 113
회귀 분석 및 모델링: 114
가설 검정과 추론: 115
데이터 분석 및 시각화: 115
빅데이터와 기계 학습: 116
실험 계획법 117
비모수 통계 117
빅데이터와 머신러닝 118
데이터
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