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교육학, 서울 : 교육과학사 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 구성주의교육이론(구성주의학습)의 정의
Ⅲ. 구성주의교육이론(구성주의학습)의 특징
Ⅳ. 구성주의교육이론(구성주의학습)의 사회적 배경
Ⅴ. 구성주의교육이론(구성주의학습)의 필요조
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구성주의 교수·학습론, 서울 : 백의, 1999 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 구성주의학습(구성주의이론)의 개념
Ⅲ. 구성주의학습(구성주의이론)의 역사
Ⅳ. 구성주의학습(구성주의이론)의 특징
Ⅴ. 구성주의학습(구성주의이론)의 필요성
Ⅵ. 구성주
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이론, 꾸벅
9. 김영의 저(2002), 유아교육과정, 동문사 Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론
1. 구성주의의 개념
1) 정의
2) 이론적 배경
3) 기본전제
2. 교육에서 구성주의에 근거한 교수학습의 방법
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이론의 교육적 적용, 교문사
○ 정현숙 저(2001), 교육 심리학, 동문사
○ Herbert P. Ginsburg(2006), 피아제의 인지발달 이론(Piaget`s Theory of Intellectual) Ⅰ. 개요
Ⅱ. 피아제이론(인지발달이론)의 배경
Ⅲ. 피아제이론(인지발달이론)의 정의
Ⅳ
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학습의 전개
문제준심학습은 교수자에 의해 제시된 문제를 협동적으로 해결하기 위해사 학습자들이 소그룹으로 편성되어 그룹토론과 같은 그룹활동을 통해 학습을 이루는 교육방법
①그룹형성과 첫모임
ㆍ첫모임은 그룹 구성원들이 팀 구
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교육대학원 석사학위논문
정문성(1996), 「사회과 협동 학습의 유형과 실제」 Ⅰ. 서론
1. 연구의 필요성 및 목적
2. 연구의 내용 및 방법
Ⅱ. 이론적 배경
1. 협동학습의 이론적 토대
1) 협동학습의 등장
2) 협동학습의 특징
3) 협
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정의 2
Ⅱ. 이론적 배경 3
1. 관련 이론의 탐색 3
2. 선행 연구의 고찰 6
Ⅲ. 운영의 설계 6
Ⅳ. 세부 추진 계획 6
1. 4계절 꽃이 있는 화단 가꾸기 6
2. 자연관찰 학습장 조성 7
3. 환경보전 실천의 생활화를 위한 환경 교육 실시하기 9
Ⅴ.
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학습 지도 구상 …………………… 19
2) 마인드맵의 작성 …………………………………………………… 21
3) 지도의 실제 ………………………………………………………… 21
Ⅳ. 결과 분석
1. 마인드맵 및 관찰 기록지 분석 …………………
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교육과정의 실태와 과제」, Vol.42, No.1
엄태동 편저(2001), 「존 듀이의 경험과 교육」, 원미사
임태평(2005), 「존 듀이 : 철학적 탐구와 교육」, 교육출판사 Ⅰ. 서론
1. 연구의 목적과 필요성
2. 연구 내용과 방법Ⅱ. 존 듀이의 이론적 배경
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교육대학교 석사논문, 2001. 목 차
Ⅰ.서론
1. 연구의 목적 및 필요성
2. 연구방법 및 구성
Ⅱ. 도덕성 발달이론의 이론적 배경
1. 도덕성의 정의
2. 이론적 배경
Ⅲ. 콜버그(Kohlberg)이론의 성격과 특징
1. 도덕성 발달
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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
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지속 가능성과 환경 문제 145
8. 교육 및 정보 격차 문제 145
9. 빠른 변화에 대응하기 어려운 규제와 정책 문제 145
? 문화예술경영학 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론 146
1. 다학제적 연구 그룹 구성 147
2. 실증 연구 및 현장 적용 147
3
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학습 61
2.1 명확한 목표 설정 62
2.2 체계적인 학습 계획 수립 62
2.3 자기주도 학습 촉진 62
3. 지도교수와의 효과적인 소통 63
3.1 초기 상담의 기초 자료 63
3.2 지속적인 피드백과 조언 63
4. 학과 및 대학의 교육 질 관리 63
4.1 학업 성과 평가 64
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이론에 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 분석 도구
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이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
?
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