|
이론의 기본이해
Ⅳ. 고전적조건화이론(파블로프학습이론)의 내용
1. 조건반사설의 개념
2. 실험
Ⅴ. 도구적조건화이론(손다이크학습이론, 시행착오학습이론)의 내용
Ⅵ. 조작적조건화이론(스키너학습이론)의 내용
Ⅶ. 고전적조건
|
|
|
도구적조건화이론(손다이크학습이론, 시행착오학습이론)의 실험
Ⅵ. 조작적조건화이론(스키너학습이론)의 원리
Ⅶ. 조작적조건화이론(스키너학습이론)의 실험
1. Thorndike의 시행착오학습이론과 효과의 법칙
1) 문제상자
2) 시행착오학
|
|
|
적조건화이론의 실험전개
Ⅳ. 손다이크 도구적조건화이론의 법칙
1. 효과의 법칙
2. 연습의 법칙
3. 준비성의 법칙
Ⅴ. 손다이크 도구적조건화이론의 실험전개
Ⅵ. 스키너 조작적조건화이론의 법칙
Ⅶ. 스키너 조작적조건화이론의
|
|
|
도구적조건화이론(손다이크학습이론, 시행착오학습이론)의 원리
Ⅴ. 도구적조건화이론(손다이크학습이론, 시행착오학습이론)의 내용
Ⅵ. 조작적조건화이론(스키너학습이론)의 원리
1. 조형
1) 차별강화(differential reinforcement)
2) 계속적
|
|
|
적조건화이론(파블로프 이론)의 개념
3.고전적 조건화이론의 기본요소
4.고전적 조건화이론의 학습원리
5.고전적 조건화이론의 실험내용
6.고전적 조건화이론의 사례
7.도구적 조건화의 개요
8.도구적 조건화의 개념
9. 손다이크 도구적조
|
|
 |
도구 교과로서의 국어과, 읽기 지도
Ⅲ. 교과 독서의 개념과 본질
1. 교과 독서와 구성주의 학습관
2. 상호텍스트성과 스키마이론
3. 내용교과와 독서의 본질
4. 내용교과와 국어과
Ⅳ. 역사과 읽기 지도 방안
1. 역사과 읽기 지도의
|
|
|
UCC(User Created Content)의 교육적 활용 7
(1) UCC의 개념 7
(2) 교육적 효과 9
(3) UCC의 문제점 10
III. UCC를 활용한 정보보호교육 콘텐츠 개발 12
1. 구현환경 12
(1) 제작도구 12
(2) 모둠학습 12
2. UCC활용 교육 콘텐츠 13
IV. 결 론 15
※참고문헌 16
|
|
|
원리와 미술교육
1. 발현적 교육과정과 학습자 중심의 미술교육
2. 상호작용의 강조
3. 다상징적 접근과 미술의 미적 체험
4. 표상활동
5. 상징화 주기
6. 기록화(Documentation)작업과 미술교과의 평가
Ⅴ. 유아 미술교육 방법과 유아 미
|
|
|
내용
4. 교수․학습방법
C. 발달적 게임과 교육체조를 통합한 유아동작교육활동의 효과 검증 절차
1. 연구 대상
2. 실험 설계
3. 검사 도구
4. 연구 절차
5. 자료처리 및 분석
Ⅴ. 연구결과 및 해석
A. 기
|
|
|
이론과 매체. 한국방송통신대학교출판부
이기숙, 장영희, 정미라, 엄정애 공저(2003).유아교육개론. 양서원
이기숙(2005). 유아교육과정. 교문사
조정숙, 전인옥 공저(2006). 유아교육개론, 한국방송통신대학교출판부
권영례,서영숙 공저(2005).교과
|
|
 |
도구: 120
다. 기초 이론과 개념: 121
라. 회귀 분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석 및 시각화: 122
사. 빅데이터와 기계 학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와 머신러닝 125
카. 데이터 분석
|
|
 |
내용을 이해하지 못했었다. 그래서 대학에서 가장하고 싶은 일은 아담스미스와 케인스 등의 여러 선학의 많은 경제이론서를 읽고 정리하는 것이다. 그리고 풍부한 독서를 통해서 사회 전반에 대한 이해의 폭과 시야를 넓힐 수 있도록 할 것이
|
|
|
도구를 제공하는 학문입니다. 제가 어린 시절부터 경제적 문제에 대한 호기심을 가지고 있었고, 그 호기심은 학문적 열정으로 이어졌습니다.
고등학교 시절부터 경제학의 기초를 배우기 시작하면서, 경제적 원리와 이론이 어떻게 실생활에
|
|
 |
도구, 지도 방안을 모색할 수 있는 원리와 이론들을 학습할 예정입니다. 더불어 인간의 지식획득, 인간의 발달적인 측면을 총체적으로 이해하며 상담 케이스에 적용해 상담 문제 해결관련 측면에서의 딜레마를 해결해 나갈 수 있는 전략들을
|
|
 |
도구: 128
기초 이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분
|
|
메뉴펼치기
