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조건화의 정적 강화에 들어가는 것이다.
(3) 사회학습이론이 적용된 설득사례를 찾고 설득원리 설명.
건강 캠페인에 대하여 설명할 수 있다. 건강 캠페인은 학교에서 학생들을 대상으로 과일과 채소 섭취를 증진하기 위한 캠페인인데, 학교에
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설명한다. 따라서 이를 통해 금연을 할 수 있도록 한다.
(3) 사회학습이론이 적용된 설득 사례를 찾고 설득 원리를 설명하시오.
대부분의 사람들은 어릴 때부터 사람을 때리면 안 된다. 라는 이야기를 교육받으며 자란다. 따라서 대부분의 교육
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행위추론 이론 계산과 (2) 조건화 이론 및 사회학습이론 적용된 설득 사례 찾고 설명
1번 문제
(1) 본인의 행동 의도 대상을 정하고 교재 <표 3-1>의 미연의 모피코트 구입에 대한 태도처럼 본인의 대상에 대한 태도를 계산한다.
(2) 교재 표<3-2>
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사회학습 이론>
1. 사회학습 이론의 전반적 내용
2. 행동주의 학습 이론과 사회학습 이론의 비교
3. 관찰학습
-관찰학습의 4단계
4. 관찰학습의 적용
5. 영화 코러스를 해 본 훈육이론 (체벌에 대한 두 교사간의 차이와, 반두라의 이론 적용)
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학습은 발달의 결과로 이루어진다.
③ 불균형이 학습을 촉진한다.
④ 학습은 도구의 상징을 통해 촉진된다.
(학습은 발달의 결과가 아니라 학습이 곧 발달이다.)
주관식 1. Pavlov의 고전적 조건화설과 Skinner의 조작적 조건화이론을 비교 설명하
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목적
2. 연구 배경 및 선행연구 검토
3. 연구 대상
3.1. 개별상담
3.2. 상담자와 상담기술
3.3. 내담자와 저항
3.4. 호흡수
4. 연구 방법
5. 연구 결과
6. 연구 결과 분석
7. 연구의 의의 및 한계
《참고문헌》
<첨부1, 2, 3>
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연구 목적
2. 연구 배경 및 선행연구 검토
3. 연구 대상
3.1. 개별상담
3.2. 상담자와 상담기술
3.3. 내담자와 저항
3.4. 호흡수
4. 연구 방법
5. 연구 결과
6. 연구 결과 분석
7. 연구의 의의 및 한계
《참고문헌》
<첨부1, 2, 3>
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사회적응에 어려움을 느끼고 경제적인 활동을 하지 못하는 자신에 대하여 무가치감을 느끼고 있었음. 그리고 과거 성장기 때에 형성된 부정적인 자아상이 자존감 및 대인관계에 영향을 주어 위축된 모습이 나타나고 있었음. 이로 인해 경험
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적용가능성 -한국철도산업 구조개혁의 정책결정분석-
제 7 절 Allison모형
1. 의의
2. 모형들의 주요내용
1) 합리모형(Model Ⅰ)
2) 조직과정모형(Model Ⅱ)
3) 정치모형(Model Ⅲ)
3. 세 가지 모형의 종합·비교
4. Allison모형의 적용가
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및 목적
2. 연구문제
Ⅱ. 이론적 배경
1. 피아제의 인지발달이론
(1) 피아제의 생애
(2) 인지발달의 기본개념
1) 인지도식
2) 평형화
3) 동화와 조절
(3) 인지발달단계
1) 감각운동기 : 출생∼2
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사례와 답변 180
? 아동청소년학 대학원 입시준비를 위한 정보산책 181
가. 아동청소년학의 이모저모 181
나. 아동청소년학의 학문특성 182
다. 세부관련학과 182
라. 학과개요 183
마. 관련직업 183
바. 관련자격 183
? 논술주제와 자주출제 되는
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및 정보 격차 문제 138
9. 빠른 변화에 대응하기 어려운 규제와 정책 문제 138
? 문화콘텐츠전공 연구개발발전에 대한 지원자의 방법론 139
1. 다학제적 연구 그룹 구성 140
2. 실증 연구 및 현장 적용 140
3. 영상매체의 미래 기술 탐색 141
4. 사용
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특별활동 사례
2. 리더십 활동 사례
3. 성격의 장단점 및 취미/특기
4. 희망 전공분야 및 연구주제
5. 지원동기 및 장래계획
6. 자기소개 및 면학 계획을 아래의 공란에 자유롭게 서술식으로 기술하십시오
7. 면접 예상 질문 및 모범답안
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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 도구와 소프트웨
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이론에 대한 지식검증 기출문제 122
가. 기초 이론과 개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데이터와 머
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