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가속도가 계에 작용하는 알짜힘에 비례한다는 것을 실험적으로 확인할 수 있다. 1. 실험값
(1) 추(추걸이 포함)의 질량 M을 변화시켜가며 실험
(2) 글라이더의 질량 m을 변화시켜가며 실험
2. 결과분석
실험 1) 추(추걸이 포함)의 질량 M을
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가속도-측정치()
89.304
106.500
149.070
가속도-계산치(a)
453.241
468.790
483.095
상대오차
80.294%
77.282%
69.144%
(1)추세선
(2) 글라이더의 궤적, 좌표, 그래프
①1회
②2회
③3회
6. 분석 및 토의
실험을 하고 결과보고서를 쓰면서 오차가 너무 많이 나와서 여
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측정 및 분석
< Newton의 운동 제2법칙 >
실험1. 질량이 일정하고 힘이 변하는 경우횟수
글라이더 총 질량
추와 추걸
이의질량
추세선식
글라이더
측정가속도
글라이더
이론가속도
가속도
오차
(%)
1
187
13.8
60.1
67.5
11.0
2
187
18.4
78.8
87.8
10.3
평균
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가속도의 측정값 을 (15)의 이론값 과 비교하여 그 일치 여부를 논하여 본다.
(17) 과정 (12)~(16)을 4회 더 수행한다.
(18) 글라이더의 질량은 변화시키지 않고 추걸이에 매단 추의 질량만을 두 단계로 변화시켜가며 이상의 실험을 한다. 그리고 실
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글라이더의 속력을 높여주었기 때문이라고 생각된다.
둘째, 실험 시에 탁자가 수평하지 않았기 때문이라고 생각된다.
셋째, 실험을 할 때 글라이더가 포토게이트에 아주 가깝게 대야 하는데 대지 못한 것 같다고 생각된다.
결과
보고서 1.
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실험 집단과 통제집단의 학교부적응 사전검사 결과 차이 검증 29
<표Ⅳ-2> 실험집단과 통제집단의 학교부적응 사후검사 결과 차이 검증 30
<표Ⅳ-3> 실험집단의 학교부적응 사후-사전검사 결과 차이 검증 30
<표Ⅳ-4> 통제집단의 학교부적응 사
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실험에서 같은 입자임에도 불구하고 보고서마다 차이가 많이 나고 이에 대한 상관식도 서로 차이를 보이고 있다. 또한 자연대류에서 열전도도의 연구가 미흡한 실정이다. 향후 보다 효과적이고 원자로 열교환기에 적합한 나노유체 제조방법
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측정한다.
모형 직선도로
모형 곡선 도로 장치
과학실 실험용 자동차
[그림 18] 직선 도로와 곡선 도로에서의 승차감 비교
2) 결과 : [표12] 직선 도로와 곡선 도로에서의 떨어진 물의 양 비교
< 직선 도로> < 곡선 도로>
횟수
무게(g)
1
2
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측정한다.
모형 직선도로
모형 곡선 도로 장치
과학실 실험용 자동차
[그림 18] 직선 도로와 곡선 도로에서의 승차감 비교
2) 결과 : [표12] 직선 도로와 곡선 도로에서의 떨어진 물의 양 비교
< 직선 도로> < 곡선 도로>
횟수
무게(g)
1
2
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측정하는지 알고 있다.
18. 개인적으로 건강교육 프로그램에 참여한다.
19. 신체의 변화를 자주 관찰하고 확인한다.
20. 건강전문인에게 친절한 인간적인 서비스를 기대한다.
21. 정기적으로 종합검진을 받는다.
22. 매주 3회 이상 가까운 곳에 등
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측정, 불순물 정량, 열적 안정성 분석 등 실험 분야에서, 반복성과 정밀도를 중시하는 저의 실험 태도가 큰 자산이 될 수 있습니다. 또한 결과 보고서 작성 능력과 실험 환경 표준화 경험을 통해 연구원들의 효율적인 업무 수행을 도울 수 있습
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실험 기반 수업이 학습자의 개념 이해도 및 흥미도에 어떤 영향을 미치는지를 측정하고, 그 결과를 바탕으로 교육적 함의를 도출하는 형태의 연구가 가능하다고 생각합니다. 이러한 경험은 향후 교육현장에서의 수업 설계 역량을 크게 강화
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연구를 위해 다양한 관련 문헌과 자료들을 조사하고 분석할 것입니다. 특히, 국내외의 음악 교육에 관한 연구 보고서와 학술지를 활용하여 이론적 및 실증적 지식을 확장할 것입니다. 1.자기소개
2.진학동기
3.학습목표 및 계획
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측정하여 분석.
태양 전지와 충전지의 전압 신호 측정 및 분석.
CDs셀의 도통 전압 신호 측정 및 분석.
LED에 인가되는 전압 신호 측정 및 분석.
설계 과제물 및 보고서
학년 / 학기
교과목 / 담당 교수
프로젝트 명칭
3학년
교내 캡스톤 디자인 경
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보고서 작성능력 검증 기출문제 117
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 125
1. 의사 결정에 필요한 데이터 분석: 126
2. 현상 이해와 예측: 127
3. 실험 설계와 해석: 127
4. 오류와 불확실성 다루기: 127
5. 다양한 분야와의 융합: 128
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