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지능의 개념에서도 평가가 문제가 된다. 그러나 이런 문제점에도 불구하고 실제 지능을 실제 사용하고 있고 현실적 상황과 시뮬레이션을 통해 평가 가능하다. 좀더 넓고 유연한 지능 개념에서 평가는 전통 심리학적 관점에서 측정 가능한 평
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  • 등록일 2009.10.27
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교육심리학(교육심리)의 복합지능이론 1. 가드너(Gardner)의 복합지능 이론 2. MI 각 지능 영역의 정의와 영역의 활동 1) 언어적 지능(Linguistic Intelligence) 2) 논리-수학적 지능(Logical-Mathematical Intelligence) 3) 공간적 지능(Spatial Intelligence) 4) 음악적
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  • 등록일 2011.05.27
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지능 이론: 그 기본 전제와 시사점. 교육과정연 구. 299-330. H. Gardner, 김명희 역(1999). 다중지능: 이론과 실제. 서울: 양서원. 김현진(1998). 다중지능 측정도구의 타당화 연구. 석사학위논문. 서울대학교 대학원. 나동진(1999). 교육심리학 (인지적
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  • 등록일 2008.11.27
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지능을 주장하셨다. 그리고 이 이론이 미국은 물론 중국, 한국등 많은 영향력을 끼치기 시작했다는 것이다. 다중지능이론은 심리학이론이지 교육 프로그램이 아니다. 그러나 이 이론은 모든 학생들이 똑같지 않으며 모든 학생들이 똑같은 방
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  • 등록일 2014.10.12
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교육에서 다중지능이론의 활용 가능성 모색”, 『윤리교육연구』 18: 1-21. 임진영, 최지은, 2011, “인간발달 연구의 동향과 교육학적 시사: 맥락주의적 접근을 중심으로”, 『교육심리연구』 25(4): 875-901. 토마스 암스트롱, 1999, 『복합지능과
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  • 등록일 2016.01.06
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논문 129건

교육학 논집 제 7권 제 1호. 5-26 , 2003년. - 정진수 “아동 증언에 관한 연구.” , 형사 정책 연구원 연구 보고서 00-20. , 2000년. - 최상진, 강지원 편저 “법심리학의 재 문제 : 아동, 청소년, 사법판단.”, 학지사. , 2003년. - 허일태 “비디오 촬영의
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  • 발행일 2011.12.19
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교육에 큰 도움이 될 것 같다. Ⅲ 참고문헌 장휘숙(2000) . 인간발달 . 博英社 Noel Sheehy(2009) . 옮긴이:정태연, 조은영. 50인의 심리학 거장들 (주)학지사 한순미(2004) . 비고츠키와 교육 문화-역사적 접근 . 교육과학사 나동진(2008) . 교육심리학 . 학
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  • 발행일 2013.02.07
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교육 현장에서 사용할 수 있기를 기대를 하였다. 그래서 논문을 최대한 꼼꼼이 이해하려고 하였다. 그러다 보니 몇가지 제한점을 생각하게 되었다. 먼저 대상 아동을 경도 정신지체라 하면서 지능을 50~75고 보았고 정신 연령이 7세 수준이라
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  • 발행일 2011.04.02
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지능형 기술을 접목시킨 차세대 교통체계를 말한다. ⑮ “u-City(ubiquitous-City)”이라 함은 물리적인 도시 안에서 언제, 어디서든 다양한 도구를 이용하여 정보 및 서비스를 교환하고, IT기반을 이용하여 도시의 다양한 거주여건을 향상시키는 지
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  • 발행일 2010.07.30
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  • 저자
심각화 3. 비행이론의 유형 Ⅲ. 청소년 비행의 원인과 문제점 1. 청소년 비행의 원인 2. 청소년 비행의 문제점 Ⅳ. 청소년 비행의 해소 방안 1. 정책 및 제도적 측면 2. 사회적 측면 3. 교육적 측면 4. 심리적 측면 Ⅳ. 결론
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  • 발행일 2008.03.13
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취업자료 433건

교육 분야의 선도 인재가 되겠습니다. 이를 통해 미래 교육의 질적 향상과 교육 기회의 평등 실현에 실질적으로 기여할 것을 다짐합니다. Ⅴ 졸업 후 진로 계획 및 사회적 기여 성균관대학교 교육대학원 인공지능융합교육과를 졸업한 이후,
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심리학적 지식 발전에 능동적으로 대응하겠습니다. 최신 상담 기술과 연구 성과를 습득하며 전문성을 지속적으로 강화하고, 국내외 전문가들과 협력하여 글로벌 상담심리학자로서의 역량을 확장할 것입니다. 이를 통해 개인과 사회 모두의
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교육 분야에서 더욱 깊이 있는 연구를 수행할 계획입니다. 박사 과정에서는 AI 기반의 맞춤형 교육 솔루션을 개발하는 데 집중하고, 특히 학습자의 행동 데이터를 분석하여 최적의 학습 경로를 제시하는 연구를 심화할 것입니다. 또한, 지능형
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지능의 기초부터 심화까지 체계적으로 이해하는 데 핵심적이며, 제가 장기적으로 진행하고 싶은 연구에 필요한 기반이기 때문입니다. 특히 기계학습 이론에서는 모델 일반화, 오버피팅 방지, VC 차원 등 이론적 개념을 배우고 싶고, 딥러닝 구
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교육 및 복지 문제를 통합적으로 해결하는 방안을 모색하겠습니다. 재활학, 심리학, 사회복지학, 의료 분야와의 협력을 통해 종합적 지원 모델을 개발하며, 장애 학생과 가족이 겪는 복합적인 문제에 효과적으로 대응할 수 있도록 할 것입니
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