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교수목표 설정
5) 평가문항 개발(준거지향 검사문항 개발 : CRT)
6) 교수전략선택 및 개발
7) 교수프로그램 선택 및 개발
8) 형성평가의 설계 및 실시
9) 교수프로그램 수정
10) 총괄평가의 실시
2. 코스웨어 설계모형의 개관
1) 코스웨어란 (C
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교수자료 선택 및 개발
평 가
10. 평가와 수정 : 선택 또는 개발된 교재들을 시험 평가하고 형성평가를 실시하여 필요하다면 그 결과에 따라 교재를 수정
형성평가 설계 및 실시
수정
총괄평가 설계 및 실시
표 4> 동기설계모형과 딕과 캐리
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교수설계의 기본관점
Ⅳ. 문학교육의 설계
Ⅴ. 직업교육의 설계
1. 직업교육 경로 설계 기본 방향
2. 직업교육 경로체제 설계
Ⅵ. MUG 게임학습의 설계
1. 설계의 개요 및 기본방향
2. 학습내용 구성
3. MUG 게임학습의 주제 설정
4. 시나
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교수자와 학습자들이 교육적 상호작용을 할 수 있는 체제는?
① 원격영상강의체제
② 케이블TV강의체제
③ 라디오강의체제
④ 아날로그방송강의체제
44. 현재 원격대학은 어느 법에 규정되어 있는가?
① 평생교육시설특례법 ② 고등교육법
③
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설계모형과 미시적 설계모형
2) 교수설계 모형
교수설계(敎授設計) 모형이란 교수설계를 하는 데 있어서 필요한 과정이나 절차 또는 과제를 수행해야 할 순서에 따라 행위별로 묶어 놓은 것이다. 따라서 교수설계 모형의 목적은 교수설계를
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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
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모형 ……………………………… 38
2) 연구가설 ……………………………… 39
3) 변수의 조작적 정의 ……………………………… 41
2. 조사설계 ……………………………… 42
1) 조사목적 ……………………………… 42
2
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교수 모델
1. Renzulli의 심화학습 3단계 모델
2. Feldhusen의 퍼듀 심화학습 모델
3. Bransford & Steins의 IDEAL 문제해결 모델
4. Treffinger의 창의적인 학습 모델
5. 학자들의 창의적인 문제 해결 과정 종합
Ⅳ. 창의적인 문제 해결 프
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모형에 의한 수업절차
<표 Ⅱ-5> 점수에 따른 소그룹 보상법
<표 Ⅱ-6> 자율적 협동학습 모형
<표 Ⅲ-1> 대상 학생들의 지능 및 읽기 수준
<표 Ⅲ-2> 대상 학생들의 학업성취도, 메타인지, 전략 활용 등의 전략교수 이전 수준
<표 Ⅲ-3> 교과서
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모형 설계……………………………………………84
2. 맥락 중심 문학수업 모형 구안……………………………………………86
가. 맥락 중심 수업 모형의 전제 ………………………………………87
나. 맥락 중심 수업 모형…………
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수업에서 가지는 교육적 의의와 개선 방안을 제안하며, 이후 교육과정 설계나 교사 연수 프로그램에도 응용될 수 있는 실제적 연구 결과를 도출하는 것이 최종 목표입니다. 1. 자기소개
2. 지원동기
3. 연구 목적 및 목표
4. 연구방법
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설계 등에 관심이 있으며, 대학원에서의 연구 역량을 사회적 책임으로 연결해 나갈 계획을 갖고 있는 것입니다. 1. 본교육대학원 인재상인 ‘능동·혁신·헌신의 교육전문가’ 교사가 될 수 있는 교직에 대 한 적성과 인성을 갖추었는지 지
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교수를 어떻게 정해야 하나? 130
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 131
? 면접에 기본을 갖추어야 하는 이유 131
가. 기본이 중요한 이유 131
나. 제가 듣고 싶은 이야기는... 133
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험
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설계와 해석: 67
4. 오류와 불확실성 다루기: 67
5. 다양한 분야와의 융합: 67
6. 정보의 해석과 의사 소통: 68
7. 진실을 파악하는 도구: 68
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 76
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이
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설계와 해석: 81
4. 오류와 불확실성 다루기: 81
5. 다양한 분야와의 융합: 81
6. 정보의 해석과 의사 소통: 81
7. 진실을 파악하는 도구: 82
아. 기초 이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각
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