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ICT 활용 교수-학습 방법 연구』. 한국교육학술정보원. 2001. 강명희 외(2011). 원격교육연수에서 지각된 과제가치, ICT 활용능력, 학습성과 간의 관계 규명. 교원교육. 강명희 외(2002). 온라인 프로젝트 수행을 지원하는 자기규제학습 촉진 전략의
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  • 등록일 2020.06.09
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능력의 개념 Ⅴ. 문제해결능력의 구성요소 Ⅵ. 수학과 문제해결능력신장을 위한 협력학습 1. 협력 학습지도에서 교사의 역할 2. 협력 학습 수업에서 학생의 역할 Ⅶ. 수학과 문제해결능력신장을 위한 ICT활용교육 Ⅷ. 수학과 문제해
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  • 등록일 2010.04.15
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수학학습지도원리와 방법, 서울대학교출판부 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 문제해결의 의미 Ⅲ. 문제해결의 과정 1. 도제, 지도 2. 협력, 다양한 훈련 3. 반영, 명료 4. 일반화 5. 문화적응 Ⅳ. 수학과 문제해결력신장을 위한 ICT활용교육 Ⅴ. 수학
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  • 등록일 2010.07.27
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떻게 반영할 지를 명확히 한다. 특히 ICT활용 능력이 우수한 학생에 의해 수업진행이 독점되지 않도록 지도하고, 필요한 경우 수업 진행 중이라도 ICT에 관련된 기술을 습득시키는 적극적 개입이 이루어 질 수 있도록 한다. 4) 수업과정에서 흥
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ICT 활용의도 CD-ROM 사용 전자우편 사용 온라인대화 W 웹 사용 M 멀티미디어자료 A 응용프로그램 부록 학습준비 학생 선수학습 기능 및 지식 교과 선수 학습 요소 : ICT 선수 학습 요소 : 교사 사전 준비 사항 교수·학습활동 도입 전개 정리 발전
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논문 71건

교육현장에 실천되어야 할 것이다. 그 결과 모든 시를 하나의 수업 방법으로 가르치기보다는 시의 특성에 맞는 시 교육 방법을 적용할 수 있어야 할 것이다. 아울러 본고의 논의도 학생들의 상이한 인지능력을 배려해야 하는 문제점과 수동성
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  • 발행일 2008.10.20
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교육에는 적용하기 힘들다는 생각이 든다. 교사주도적인 우리나라 교육의 가장 큰 문제점은 교사가 하나의 개념이나 지식을 학생들에게 일방적으로 전달해 주는 방식이기 때문에 학생들이 직접 사고할 수 있는 기회가 적다는 것에 있다. 학
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  • 발행일 2011.09.20
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능력을 활용하여 문제를 해결하는 능력을 길러 주도록 도와야 할 것이다. III. 결론 사회나 수학 등 다른 과목을 학습할 때도 그 이해와 사고에 있어서 많은 영향을 끼치는 도구교과로서의 국어 교육은 그만큼 중요하다고 할 수 있다. 국어교
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  • 발행일 2009.12.15
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수준 <표 Ⅳ-3> 외교통상부와 정보통신부간 기능연계 그림목차 <그림 Ⅱ-1> 연령대별 인터넷 이용률 <그림 Ⅱ-2> 인터넷 이용자 현황 <그림 Ⅲ-1>정보통신기기의 보급과정(미국) <그림 Ⅲ-2> 미국인구의 50%가 이용하는 데
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  • 발행일 2008.10.14
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수적 수정이 정신지체 아동의 수업 참여도 문제행동 학습목 표 달성도에 미치는 효과. 석사학위논문, 경인교육대학교 교육대학원. <외국문헌> Hughes, C. A. Schumaker, J. B. Deshler, D. D. & Mercer, C. D. (1988). The test-taking strategy. Lawrence, Kansas: EXCELLENT
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  • 발행일 2008.11.11
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취업자료 198건

개념 2. 학업계획서를 잘 쓰는 방법 3. 학업계획서의 필수 구성요소 (1) 대학 학과(부)지원동기 (2) 대학 생활 중 학업계획 (3) 졸업 후의 희망 진로 4. 학업계획서 작성 시 유의사항 (1) 학부 및 계열 모집일 경우는 전공학과를 먼저 선정
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구성 요소 3. 학업계획서 작성 시 유의점 4. 학업계획서 작성법 5. 학업계획서의 필요성 6. 학업계획서 구성요소 Ⅱ. 학업계획서 ▶ 학과 지원동기 ▶ 적성 및 성격 ▶ 학창시절 및 교내외 활동 ▶ 경력 사항 및 수상내역 ▶ 미래의 포
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  • 등록일 2009.11.06
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  • 직종구분 교육 강사직
수 있는 프로그래밍 언어는? 10. 대학원 졸업 후 진로 계획은? 11. 기계학습과 딥러닝의 차이점은 무엇인가요? 12. 과적합을 방지하기 위한 방법은? 13. AI의 미래는 어떻게 전망하나요? 14. 딥러닝 모델을 설계할 때 고려하는 요소는?
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개념: 132 다. 회귀 분석 및 모델링: 133 라. 가설 검정과 추론: 134 마. 데이터 분석 및 시각화: 134 바. 빅데이터와 기계 학습: 135 사. 실험 계획법 136 아. 비모수 통계 136 자. 빅데이터와 머신러닝 137 차. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 137 ?
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수립 과정에서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 무엇인가? [3] 팀 내 갈등이 발생했을 때 어떻게 해결하는가? [4] 정책 관련 자료를 분석할 때 중요하게 생각하는 점은 무엇인가? [5] 업무 중 우선순위가 겹칠 때 어떻게 처리하는가? [6]
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