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이들 간에 상호대조를 시켜 자세히 설명해줌으로써 처음 접하는 독자로 하여금 이해를 쉽게 할 수 있도록 시각화 시켜놓았다. 이렇게 글쓰기의 기초사항을 다진 후, 논문의 주제를 잡아가는 부분에서는 실제로 단순한 논지에서 출발하여 논
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태도를 엿보는 하나의 창이 될 수도 있겠다.
관련 서적
논문 잘 쓰는 방법 / 움베르토 에코 / 김운찬 / 열린 책들 / 2002 신판 6쇄 1. 지은이 움베르토 에코 소개
2. 작품 설명
3. 편집자 노트
4. 내용 요약
5. 서평과 기사
관련서적
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논문
사. dissertation - 박사 학위 논문, 논리적, 문헌적 연구의 소산
아. thesis - 석사 학위 논문, 실증적 연구의 소산
자. 연구 논문
차. 보고 논문
카. 학위 논문
타. 서평
파. 기타
6. 논문 작성의 절차
가. 주제 설정
1)학문적
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서평
① 해석
② 분석
③ 비판
④ 서평을 위한 읽기와 질문
⑤ 서평쓰기
(4) 연구 논문 작성 요령
① 연구논문의 작성 단계
② 논문이란 무엇인가?
③ 논문이 아닌 것은?
④ 왜 연구 논문이 중요한가?
(5) 인용, 각주, 참고
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논문식 시험
제 3장 서 평
1. 해 석
2. 분 석
3. 비 판
4. 서평을 위한 읽기와 질문
5. 서평 쓰기
제 4장 연구논문 작성 요령
1. 제목선정
2. 연구방법
3. 자료수집
4. 자료기록
5. 내용 구성
6. 논문의 기술
제 5장 인용과 각주, 참고문헌
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초록에는 제목 끝에 별표(*)를 붙이고 하단에 각주를 기입하되 학위명칭을 붙이고(교육대학원의 경우 교육학석사) 세부전공 명칭을 병기한다.
감사의 글 : 감사의 글은 간단하고 명료하게 작성해야 하며 생략할 수도 있다. 논문작성법.
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논문디스켓
5c㎝
학 부
과정
학사
학 번
성 명
논문제목
지도교수
7cm
※단, 본 작성법에서 정하지 아니한 내용은 \"금오공과대학교 석·박사 학위논문 작성법\"을 준용한다. 1. 학위 논문의 특성
2. 논문 작성의 5단계
(1) 논문의 규격
(2)
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논문
주제: 영어교육학, 3, 4학년 전공과목 중 심화주제 선택 (그 외 주제에 관해서는 담당지도교수와 상담 후 결정) 분량: 20page 내외
언어: 한국어 또는 영어
형식: 한글 또는 워드로 작성
font: 제목 -16, 이름 및 학번 - 11, 본문 - 11
줄간격: 1.5
본
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, 서경대 미용예술대학원
▲ 스포츠 서울닷컴
http://news.sportsseoul.com/read/entertain/961820.htm
▲ 시사서울
http://www.sisaseoul.com/news/articleView.html?idxno=29126 1. 논문의 주제
2. 연구의 필요성 및 목적
3. 연구방법
4, 연구범위
5. 목차
6. 참고문헌
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논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제 102
? 대학원 글로벌간호학과에 대한 지원자의 기본적인 지식을 검증하는 기출면접문제 110
? 간호학을 전공하게 된 동기와 연구진행에 대한 자소서 113
? 간호학 입시지원자 전공연구능력 관련
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논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제 125
? 법학 면접에 자주 출제되는 학술영어용어 검증문제 132
? 노동법학 대학원 입시 어학능력 검증하는 영어면접문제 137
? 학위과정 입시지원자 노동법학분야 연구능력검증 기출면접문제 153
?
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논문을 작성하실 때 활용하셔도 좋습니다. 이 자료는 기출문제의 유형분석 및 패턴탐색과 답변 대응을 위한 연구, 핵심문제 및 전공 문제와 여러 대학원에서 출제되었던 공통상식면접문제 및 면접자료 등 대학원 입학시험에 필요한 입시문제
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논문 작성 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 대학원 입시 과정에서 연구 계획서나 <제목 차례>
? 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌 12
? 미디어커뮤니케이션학을 연구 개발하는 이유와 당위성, 목적 19
1. 현대 사회에서
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논문주제 37
? 학위과정 입시지원자 행정학분야 연구능력검증 기출면접문제 44
? 논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제 50
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 57
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입
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논문작성 연구보고서 작성 능력을 검증하는 문제 94
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 99
1. 의사 결정에 필요한 데이터 분석: 100
2. 현상 이해와 예측: 100
3. 실험 설계와 해석: 101
4. 오류와 불확실성 다루기: 101
5. 다양한 분야
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