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PBL (상관관계)
1. 구성주의
2. 구성주의와 PBL과의 관계
Ⅱ. 문제기반학습(Problem-Based Learning)의 개념
Ⅲ. 문제기반학습(Problem-Based Learning)의 이론적 배경
1. 의학 교육적 측면에서 문제기반학습의 배경
2. 심리학적 배경의 문제기반학습
Ⅳ. 문제기
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1. 과학교수학습모형에 대해서
2. 전통적 과학교수학습모형
3. 발생학습모형
4. POE와 PEOE모형
5. 문제기반학습
6. 개념변화모형
7. 개념교환모형
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Ⅰ. 개요
Ⅱ. 문제중심학습(PBL, 문제기반학습)의 개념
Ⅲ. 문제중심학습(PBL, 문제기반학습)의 성격
1. 문제중심학습이 협동학습을 강조한다
2. 촉진자(Scaffolder), 공동 학습자(co-learner)로서의 교수자 역할
3. 학습자 중심으로 이루어진
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학습자료 선정
- 학습자료 종합
- 의견 교환
- 문제에 새롭게 접근시도
↓
문제 결론과 해결 이후
←
결과물 제시 및 발표
- 지식 추상화
- 정리 작업
(개념, 일반화 등)
- 자아평가
- 결과물 제시
- 결과물 발표
Ⅹ. 문제기반학습(PBL, 문제중심학습
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문제기반학습은 국어, 사회, 경제, 과학, 음악, 교육공학 등의 여러 과목에서 시도되어 왔으며, 이것은 다양한 교과에서의 활용 가능성을 시사해 준다고 할 수 있다. 1. 문제기반학습의 개념
2. 문제기반학습의 배경
3. 문제기반학습
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학습운동의 활성화
3 지역사회 평생교육기관의 추구 가치
제3절 지역 평생교육 활성화를 위한 평생교육기관의 과제
1 평생교육기관간 파트너십 구축
2 지역사회 기반 학습동아리 활동의 활성화
제5장 평생교육의 발전 방향
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개념과 자유작업의 원리. 서울: 중앙적성출판사, 1996.
한국교육개발원. "국민학교 교수-학습 공간 재편성 모형개발." 연구보고 RR 95-9 (1995. 12).
한국교육개발원. "열린교육 현장연구." 연구보고 RR 96-10 (1996. 12).
Conley Davide T. Roadmap to Restructuring. ER
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학습지원체제구축---------------------------------21
차. 공교육과 사교육의 보완적 협력관계의 조성 -------------------21
카. 학부모, 학생을 위한 교육상담정보센터의 설립 운영 -------------22
타. 교육취약계층을 위한 교육지원 프로그램 ------------------
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웹(World Wide Web)
4. 정보검색엔진의 활용
제 2 절 원격 교육 및 가상대학을 통한 학습방법
1. 원격교육
2. 가상대학
제 3 절 인터넷을 통한 학습의 문제점
제 4 절 연구의 한계점
제 6 장 요약 및 결론
참 고 문 헌
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3. 세계화의 조류가 경제교육에 갖는 시사점
Ⅳ. 문제점과 경제교육의 실천 방안
1. 경제교육의 현황
2. 경제교육의 개선과 실천
Ⅴ. 요약 및 결론
참고문헌
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문제 159
? 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유 167
? 면접에 기본을 갖추어야 하는 이유 167
가. 기본이 중요한 이유 167
나. 제가 듣고 싶은 이야기는... 168
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’ 170
라. 면접관 생각의
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학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와 머신러닝 125
카. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 125
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 128
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이론 기출문제 134
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학습: 135
사. 실험 계획법 136
아. 비모수 통계 136
자. 빅데이터와 머신러닝 137
차. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 137
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 140
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이론 기출문제 146
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학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 109
? 석박사학위과정 최빈도 기초과학이론 기출문제 115
? 논문 작성 능
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학습한 이론을 실제 문제에 적용하는 경험을 쌓아 나가고자 합니다.
6. 석사ㆍ박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
석사 과정을 마친 후에는 박사 과정에 진학하여 머신러닝 및 강화학습 기반 최적화 연구를 더욱 심화할 계획입니다. 박
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