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Bruner
Ausubel
내용
학문의 기저를 이루는 기본개념과 원리, 핵심적 아이디어
어느 한 시점에서 학습자가 유용하게 사용할 수 있는 사실, 개념, 원리, 및 이론 등으로 이루어진 지식체.
위계적 구조
수학 개념이나 정리들이 상호 연관된 위계적
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학습 효과를 위한 교육심리학/ 임규혁외 1명/ 학지사
교수-학습의 이론적 탐색/전성연 편 /원미사
(브루너)교육의 과정/Jerome S.Bruner 저;이홍우 역/배영사 Ⅰ. 브루너의 생애
Ⅱ. Bruner의 교수-학습 이론
Ⅱ. Bruner의 직관적 사고와 분석적
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학습위계, 선수학습 능력. 교수목표에 관한 부분이 그것이다.
★ 가네이론의 약점:
① 교수에 직접적으로 활용되기에 충분한 처방들을 제시하지 못하고 있다. 즉, 가네의 이론이 교수에 관련된 각종 변인들에 대하여 종합적으로 논의되고 있
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이론
(3) 영향
(4) 교육적인 시사점
3. 구드리에(Guthrie)의 접근적 조건화설(S-R접근설)
4.손다이크(Thorndike)의 시행착오설(결합설;Connectionism)
(1) 학습법칙
(2) 평가
5. 스키너의 조작적 조건화 이론
1) 스키너의 실험
2) 작동조건형성
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가져야 한다는 취지로 마련된 정책이 바로 자유학기제이다. 자유학기제가 이루어질 경우, 학생들은 시험스트레스를 받지 않고 공부에 1. 순환학습모형
2. 개념변화모형
3. 서술적 수업이론과 처방적 수업이론
4. TTTI모형
5. 자유학기제
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수학학습 지도 구상 …………………… 19
2) 마인드맵의 작성 …………………………………………………… 21
3) 지도의 실제 ………………………………………………………… 21
Ⅳ. 결과 분석
1. 마인드맵 및 관찰 기록지 분석 ……………
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가상’은 우리 주위와 내부에서 끊임없이 실현되고 있는 현실이 되어버렸다.
디지털은 이론적이고 언어적인 장치이기 때문에 학습하지 않고서는 상세히 알기 어렵다. 그럼에도 디지털에 대해 비판적인 사람들은 디지털에 대한 정확한 이해
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이론적 배경
1. 표상활동 ----------------------------------------------- 8
가. 표상의 개념 ------------------------------------------ 8
나. 표상 매체 -------------------------------------------- 9
다.구성주의 과학교육과 표상활동 -------------------------- 11
1
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가 있다고 판단하여 먼저 구성주의의 명확한 개념에 대하여 살펴보도록 한다. 구성주의는 지식이 무엇이며 어떻게 구성되는지에 대한 인식론적 입장을 의미한다. 게다가 현상학, 실존주의 교육관, 피아제의 이론, 그리고 비고츠키 레프 비고
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학습이론에 대한 기독교적 평가, 고신대학 대학원, 석사학위논문.
신경민(2000), J. Piaget의 인지 발달론에 의한 유아의 음악지도 방안 고찰, 부산대 교육대학원, 석사학위논문.
이동희(1999), 유치원생들의 인지양식에 따른 보존과제 수행능력분
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(2010. 1. 25, 서울특별시교육감 인정)
※ 수행평가지 ? 성 격
? 목 표
? 교수 ? 학습 방법
? 평 가
1. 단원명
2. 단원의 개관
3. 단원의 이론적 배경
4. 단원의 지도 목표
5. 지도 계통
6. 지도 계획
7. 지도상의 유의점
8. 본시 학습의 실제
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이론 지식검증 기출문제 50개 95
? 무기재료에 대한 학위과정 기출문제 50개 99
? 전자재료에 대한 학위과정 기출문제 50개 102
? 나노소재에 관한 학위과정 입시문제 50개 104
가. 기초 이론 104
나. 분석 및 측정 105
다. 응용 106
라. 최신 연구
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과학 학습에 대한 영역뿐만 아니라 교외에서도 일회성 봉사가 아닌 꾸준한 봉사활동에 두며 인내심과 헌신하는 자세를 익혔습니다. Ⅰ. 연세대학교
Ⅱ. 고려대학교
Ⅲ. KAIST
Ⅳ. 포스텍(포항공과대학교)
Ⅴ. 이화여자대학교
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이론을 검증하는 기출문제 111
? 학술적 기본을 검증하는 기출문제유형분석과 패턴탐색 116
가. 기출문제의 유형 분석 116
나. 논문작성과 연구보고서 작성능력을 검증하는 문제 116
? 물리광과학과 수학의 관련성에 대한 이론을 검증하는 기
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이론과 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 소프트웨
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