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전문지식 26,660건

이론은 평생 학습과 자기 주도적인 학습을 강조하며, 교육이 단지 지식을 전달하는 데 그치지 않고, 학생들이 자신의 능력을 확장하고 성장할 수 있는 기회를 제공해야 함을 시사한다. 가드너의 다중지능이론은 교육의 본질을 다양성, 개별성
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지능에 대한 새로운 해석을 시도한 다중지능 이론을 한국 학교 현장에 적용하여, 그 의미와 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위한 구체적인 연구로 다중지능 이론에 기초하여 통합교육과정을 개발하였다. 또한 우리 나라 교육 개혁에서 관
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  • 등록일 2009.09.20
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교육의 이론적 배경들 중에 Bruner의 정보처리이론과 Gardner의 인지적 다원론(다중지능이론)의 특성과 영유아 수학교육에서의 적용, 시사점에 대해 논해 보았다. 유아를 위한 수학교육의 내용은 주요 수학개념을 중심으로 유아의 사고능력에 부
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교육 연구, No.9 에이브러햄 매슬로 저,오혜경 역(2009)「동기와 성격」21세기북스 에이브러햄 H. 매슬로(2011)「Maslow on management 인간욕구를 경영하라」리더스북 오석홍(1990)「조직이론」박영사 윤양희(2007)「다중지능 이론을 적용한 문학수업
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적 특성에 따라 인지적 지능에 적합한 수업방식을 고려할 수도 있고, 음악지능과 같은 여러 다른 지능방식을 고려한 수업전략을 세울 수 있을 것이다. ③ 다중지능이론은 '교육과정'에서 학습자의 학습경험을 극대화하기 위해, 학습경험(내용
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논문 166건

교육이 학생의 요구에 적응해 나아가는데 있어서 방향을 설정하고, 구체적인 방법을 제공해주는 실천적 이론이라는 점에 있다. 다중지능이론은 아직도 구성되는 도중에 있지만 이 이론에 기초한 활동들이 초등학교 상황에 적용된다면 단순
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  • 발행일 2009.07.31
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교육이 아동의 발달을 주도할 수 있다고 믿었다. 피아제와 비고츠키 인지발달 이론 중에 어느 것이 더 중요하다고 할 수 없으며, 두 이론을 교육현장에서 잘 적용을 한다면 유아교육에 큰 도움이 될 것 같다. Ⅲ 참고문헌 장휘숙(2000) . 인간발
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  • 발행일 2013.02.07
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교육은 장애학생 뿐만 아니라 비 장애학생에게도 사회성 발달 측면에서 도움을 줄 것이다. ● 요약 Ⅰ. 서론 1. 연구의 필요성 2. 연구문제 3. 용어의 정의 4. 연구의 제한점 Ⅱ. 이론적 배경 Ⅲ. 연구방법 1. 연구대상 2. 연구절차 3
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  • 발행일 2009.06.14
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교육」제43권 3호, 한국사회과교육연구회 하영선, 2004 「21세기 한반도 백년대계」서울 : 풀빛 Ⅰ. 서론 1. 연구의 필요성과 목적 2. 연구의 방법 및 범위 Ⅱ. 이론적 배경
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  • 발행일 2007.12.25
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이론적 배경 2 1. 정책결정모형 2 2. 임금피크제 4 Ⅲ. 사례분석 4 1. 정책문제흐름 4 2. 정책대안흐름 5 3. 정치흐름 7 4. 정책산출 8 5. 성과와 문제점 9 Ⅳ. 시사점 11 1. 정책 도입시 충분한 의견수렴 필요 11 2. 정책 대안의 다양화
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  • 발행일 2016.12.03
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취업자료 408건

교육 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 기여하겠습니다. 넷째, 국내외 학술단체 및 교육 연구기관과 협력하여 AI융합교육 분야의 학술적 발전과 실용적 적용을 동시에 도모할 것입니다. 교육과 AI의 융합에 관한 최신 연구 성과를 공유하고, 국
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교육 솔루션을 개발하는 데 집중하고, 특히 학습자의 행동 데이터를 분석하여 최적의 학습 경로를 제시하는 연구를 심화할 것입니다. 또한, 지능형 튜터링 시스템이나 AI 기반 학습 분석 시스템의 효율성을 검증하고 이를 실험적으로 적용하
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이론적 틀, 예상되는 연구 과정 등을 설명합니다. 또한, 연구의 예상 결과와 그것이 해당 분야에 어떤 기여를 할 수 있는지에 대해 논합니다. 4. 학업 준비 상태 및 자격: 관련 분야나 주제에 대한 이해도, 이전 학업이나 경험, 연구 스킬 등 자
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교육 현장의 다양한 의견을 반영하고, 공정하고 투명한 AI 활용 가이드라인 마련을 통해 교육 분야의 신뢰를 높이겠습니다. 다섯째, 대학 및 전문 교육기관에서 차세대 교육 전문가 양성에 힘쓰겠습니다. AI융합교육 분야의 최신 이론과 실무
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이론”과 “딥러닝 구조의 이해”를 가장 중점적으로 배우고 싶습니다. 이 두 과목은 인공지능의 기초부터 심화까지 체계적으로 이해하는 데 핵심적이며, 제가 장기적으로 진행하고 싶은 연구에 필요한 기반이기 때문입니다. 특히 기계학습
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