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, 진한엠앤비, 2015
성장발달과 건강 : 김태임, 김희순 외 3명 저 / 2014 / 교문사
인간발달과 교육 / 이현림, 김영숙 저 / 교육과학사 / 2016 문화의 개념, 특성, 구성요소
I. 문화의 개념
II. 문화의 특성
III. 문화의 구성요소
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교문사
아들러 인생방법 심리학/알프레드 아들러 저, 한성자 역/동서문화사/2017
인간발달과 교육 / 이현림, 김영숙 저 / 교육과학사 / 2016 문화
I. 문화의 개념
II. 문화의 특성
III. 문화의 구성요소
IV. 한국문화의 이해
* 참고문헌
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문화에 대한 많은 사실은 출판물을 통해 배울 수 있으나, 문화를 완전히 이해하기 위해서는 현지인들과 같이 얼마간 생활하는 것이 필요하다. 문화의 정의와 구성요소
Ⅰ. 문화의 본질
Ⅱ. 문화의 구성요소
1. 언어
2. 종교
3. 물질
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한국 교육과정의 동향과 특징
1. 국내 교육과정 개발의 역사
2. 현행 교육과정의 특징
3. 미래 교육과정의 방향
IX. 결론
1. 교육과정 개념의 종합적 이해
2. 심리학적 기초의 교육적 함의
3. 향후 과제와 전망
X. 참고문헌
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개념
2) 실습교육의 목적
3) 사회복지현장실습의 주요 요소
① 개인요인
가. 셀프임파워먼트의 개념정의
나. 셀프임파워먼트의 구성요소
가) 자기효능감
나) 타인통제력
②
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<표17> 엔젤과 벤처캐피탈의 비교
<그림차례>
<그림1> 기업생산요소 비중의 변화
<그림2> M&A 시장의 이해관계자
<그림3> 벤처기업 M&A 활성화의 기본방향
<그림4> 벤처기업의 M&A 전략 모델
<그림5> 벤처기업의 세계화 진출 유형화
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개념의 변화 3
1. 새로운 마케팅 개념 3
2. e-business 마케팅의정의 4
3. 마케팅 믹스 4
III. e-business 마케팅의 특징과 효과 6
1. e-business마케팅 특징 7
2. e-business 마케팅의 효과 8
IV. e-business 활성화에 따른 경제활동 변화 9
1. 시장으로서의 e
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14강 CRM과 조직이슈
1. 성공적인 CRM전략 구현을 위한 조직역량
2. 조직문화
3. 조직체제
4. 정보시스템(crm전략을 지원)
5. 인적자원
15강 crm역량과 성과평가
1. crm 성과평가의 의미
2. crm역량 및 성과평가의 이론과 기준
3. crm scorecard
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개념 및 목표
3.1.1 환경친화적 주택의 개념
3.1.2 환경친화적 실내 환경의 개념
3.1.3 환경친화적 실내디자인의 계획 목표
4. 건강한 주거공간의 환경친화적 요소 적용
4.1 환경친화성의 중요성에 대한 사회적 인식
4.2 실
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문화유형에 대한 선행연구
〈표 Ⅱ-3〉딜과 케네디의 유형
〈표 Ⅱ-4〉해리슨의 조직문화유형
<표 Ⅲ-1> 포스코의 확장기
<표 Ⅲ-2> 포스코와 주요 철강사의 비교우위 현황
<표 Ⅲ-3> 포스코 경영혁신의 특징
<표 Ⅲ-4> PI를 통한 변화모습(
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특징
5.1 작가의 문체
5.2 독특한 언어적 특징 분석과 그 효과
6.평론
6.1 일반독자들의 평가
6.2 긍정적인 평론
6.3 부정적인 평론
7. 느낀점
7.1 개인적인 감상 및 생각
7.2 책에서 얻은 교훈
8.결론
8.1 책의 가치와 의미
8.2 시대적 변화에 따
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개념적 이해
2.2 권리를 향한 투쟁의 필요성
2.3 권리 투쟁의 역사적 배경
3.줄거리 분석
3.1 책의 구성 요소 및 구조
3.2 각 장의 내용 및 의의
3.3 등장인물의 역할 및 상호작용
4.구조 분석
4.1 책의 주요 구조와 특징
4.2 이야기의 전개 방식
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개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
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. 아동청소년학의 이모저모 181
나. 아동청소년학의 학문특성 182
다. 세부관련학과 182
라. 학과개요 183
마. 관련직업 183
바. 관련자격 183
? 논술주제와 자주출제 되는 논술키워드 183
? 입학시험을 위한 면접복장의 준비와 점검 191
? 연구와
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개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
? 통계분
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