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러닝>
1. 액션러닝의 배경
2. 액션러닝의 정의
3. 액션러닝의 특징
<기존학습프로그램과 액션러닝의 차별적 특징>
4. 액션 러닝의 필요성
5. 액션 러닝의 절차
6. 액션러닝의 구성요소
7. 액션러닝의 장점과 단점
8. 액션러닝의 효과
9.
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중심의 새로운 학습 경험을 제공합니다. 이번 논문에서는 플립 러닝의 의미, 특징, 그리고 현대 교육 현장에서의 활용 사례를 다룰 것입니다. "목차
서론
플립 러닝의 개념
플립 러닝의 특징
플립 러닝의 활용사례
결론
참고문헌
"
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러닝에서 교육용 앱의 상호작용성을 높이기 위한 요소 분석, 한국과학예술포럼, 2012. 1. 스마트러닝이란?
2. 스마트러닝의 등장배경
1) 교육환경의 변화
2) 학습자의 변화
3) 인프라의 변화
3. 스마트러닝의 특징
4. 스마트 러닝의 주
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러닝 활용 연구”, 경상대, 2015
- 고권태, “스마트러닝 기반의 대학 중국어 독해 학습용 애플리케이션 개발연구”, 부산외대, 2019 Ⅰ 서론
Ⅱ 본론
1. 스마트러닝과 소셜러닝의 개념과 특징
1) 스마트러닝의 개념과 특징
2) 소셜러닝
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러닝을 적용한 디자인수업 모형에 관한 연구 : 특성화 고등학교 제품디자인 수업을 중심으로」, 장태희, 국민대학교 교육대학원, 2013
http://www.riss.kr/link?id=T13101746 1. 서론
2. 본론
1) 러닝 시스템의 발달
2) 스마트러닝의 개념과 특징
3
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특징
2. 데이터마이닝 프로세스
3. 연관규칙분석
4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)
9강 CRM을 위한 데이터마이닝2
1. 군집분석
2. 의사결정나무
3. 인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략의 수립
1. 고객전략으로서의 CRM
2. 전사적
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특징 10
1. 도박중독의 사회적 징후 10
2. 도박중독의 심리적 특징 13
Ⅳ. 도박중독 회복을 위한 가족의 대처자세 17
1. 가족의 회복과 재기 17
2. 가족의 대처자세 18
Ⅴ. 병적 도박의 치료방안 22
1. 치료전 개입 22
2. 치료
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Studies, Vol. 26, No. 2, 1998.
Lall, S., Learning to Industrialize, Basingstoke: Macmillan, 1987. Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 과학기술 협력의 필요성
Ⅲ. 과학기술 협력의 원칙, 대상 및 방식
Ⅳ. 최근 과학기술 도입의 사례와 특징
Ⅴ. 남북한 과학기술 협력 방안
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Learning(4th ed.; Englewood Cliffs, New Jersey : Prentice-Hall), p.4
Jean Piaget.(1970). The development of thought: Equilibration of cognitive structures. NY: Viking Press.
Russell, D.(1994). Piaget's structualism: A reply. Journal of Advanced Composition 14, pp 281～289.
Strike, Kenneth A.(1975)
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특징
1 미국의 평생교육
2 일본의 평생교육
제4장 평생교육활성화를 위한 평생교육기관의 역할
제1절 평생교육전담지원기구의 기능과 역할
제2절 지역사회 평생교육의 의의
1 지역공동체의 형성
2 지역문화학습운동의 활
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대해 구체적으로 기술해 주십시오. (최대 500자 입력 가능)
4. 본인의 AI 개발 역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오. (예: C/C++/Python 프로그램 숙련도, 머신러닝을 활용한 개발 경험 등) (최대 500자 입력 가능)
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대해 구체적으로 기술해 주십시오. (최대 500자 입력 가능)
4. 본인의 AI 개발 역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오. (예: C/C++/Python 프로그램 숙련도, 머신러닝을 활용한 개발 경험 등) (최대 500자 입력 가능)
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러닝의 기본 취지가 잘 반영되어 있다. 대부분은 프로그램들은 지속적으로 학습한 것들을 적용하고 참가자들에게 구체적인 과제와 그 노력의 결과에 대한 건설적인 피드백을 제공하고 있다. 현재 리더십 개발 시스템이라는 우산 속에서 몇
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기반으로 AI 모델을 학습시키는 일을 맡았습니다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘의 이해는 물론, 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 평가 등 전반적인 데이터 분석 및 모델 개발 과정에 대한 실무 경험을 쌓았습니다.
나. IoT 시스템 및 실시
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러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 85
? 기출문제의 유형분석 연구능력을 검정하는 문제 92
? 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다 112
가. 대학원 왜 가야하나?
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