|
백지도 준비하기
조사한 석탑을 해당되는 지명에 표시하고 사진이나 그림 붙이기
소집단
학습
석탑 관련 조사 자료(과제로 제시)
문화재
사회과 부도
도화지, 자, 싸인펜, 색연필 등
☞연표와 역사지도의 형식과 쓰임을 찾아내도록 지도한다.
|
|
|
학습방법과 정의의 활용, 역사교육
○ 송춘영(1986), 역사교육의 방향, 새교실
○ 이원순(1977), 역사교육론, 한국능력개발사 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 역사의식과 불교적 역사의식
Ⅲ. 역사의식과 고려시대 역사의식
Ⅳ. 역사의식과 연표학습
Ⅴ
|
|
|
연표학습
Evans(1988)는 역사학이라는 학문은 역사를 교육하는 방법과 내용에 의해 영향을 받는다고 했다. 역사교육을 통한 역사적 태도와 감각은 우연히 이루어지는 것이 아니라 학습자의 역사의식의 발달 단계에 알맞은 학습내용과 방법이 의
|
|
|
의의
2. 초등학생의 관찰능력 특성
3. 초등학생의 관찰능력 향상을 위한 과제
Ⅴ. 초등학생의 영어학습특징
1. 의미 파악 능력이 뛰어나다
2. 자신의 목적에 맞게 자기 말을 할 줄 안다
3. 스스로 흥미를 창출한다
4. 상상력이 풍부하다
5.
|
|
|
연표학습
1. 의미
2. 과정
1) 도입 단계
2) 전개 단계
3) 정리 단계
Ⅱ. 사회과(사회과교육) 소집단토의학습
1. 소집단 학습의 개념
2. 소집단 토의의 적용 시기와 원리
3. 소집단 토의 학습의 지도 단계
4. 소집단 토의 학습의 교육적 효
|
|
 |
연표, 지도, 문서, 법조문 등을 포함한다.
초록의 작성 : 국문 또는 국·한문에는 외국어 초록을, 외국어에는 국문 초록을 논문 말미에 첨부한다.
초록은 참고문헌의 여백에 계속하여 쓰지 않고 다음 면에 따로 첨부한다.
외국어 초록의 제목
|
|
|
학습방법
1. 동작교육의 의의와 교수학습방법
2. 움직임교육의 교수방법
Ⅲ. 유아동작교육 현장적용
1. 직접적 교수방법
2. 간접적 교수방법
3. 주제중심 접근방법
4. 창의적 동작교육의 접근방법
|
|
|
학습 공간을 조성하고, 융통성 있는 교육과정 편성하여, 탄력성 있는 조직을 하고, 열린 인간 관계 속에서 다양한 학생중심의 학습 경험을 제공하는 교육 방법의 하나로서 미래 사회에 적응력 있는 인간을 육성한다는 데 의의를 갖는다.
교실
|
|
|
학습의 이론과 실제』, 서울: 형설출판사
김대현허승희황희숙김광휘이영만(1998), 『열린수업의 이론과 실제』, 서울: 학지사
Ⅱ. 논문
김수동(1999),「직소(Jigsaw) 학습방법의 탐색 : 이론과 교육적 적용」
손병노(1996),「사회과 협동 학습의 의의
|
|
|
의의
2. 단원의 성격 및 구성
3. 단원의 목표
4. 다른 교과와의 연관성
5. 단원 내용의 조직
Ⅱ. 학생관
1. 선수학습
2. 단원 학습을 위한 설문 조사 분석
Ⅲ. 지도관
Ⅳ. 학습지도계획
1.단원의 목표
2. 단원지도계획
|
|
 |
학습자의 문식성 향상, 수업 참여도, 표현력의 변화 등을 종합적으로 해석합니다.
5) 연구 결과의 교육적 함의 도출
분석 결과를 바탕으로 읽기-쓰기 통합 교육이 국어 수업에서 가지는 교육적 의의와 개선 방안을 제안하며, 이후 교육과정 설
|
|
 |
의의
자유놀이: 유아들에게 자유로운 선택의 기회를 제공하며, 자신의 흥미와 요구에 따라 선택한 놀이를 유아가 주도하며 즐기고 교사 및 또래와 상호작용하며 자유롭게 놀이하는 시간
교사는 먼저 유아의 놀이를 중심으로 교육과정을 운
|
|
 |
의의
2. 실무 프로젝트 경험과 성과
3. 포트폴리오에 반영된 역량
4. 실무 경험을 통한 성장
디자인/크리에이티브 취업 - 6
[자기 개발 및 미래 비전]
1. 디자인 역량 강화 계획
2. 새로운 기술과 도구 학습
3. 미래 트렌드 예측 및 준비
4.
|
|
 |
학습
( 표 11 ) 척척학습 수업준비물 예시 (국어)
7. 3분말하기
( 표 12 ) 3분 말하기 주제 예시
8. 모듬 일지 쓰기
9. 학급 일기 쓰기
( 표 13 ) 모듬 일지 예시 ( 96년 5월 25일자 )
10. 학급 문집 제작
( 표 14 ) 학급 문집 편집 계획서
11. 아침 자
|
|
 |
의의 32
5. 연구 일정 32
6. 결론 32
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 33
기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 34
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 35
빅데이터와 기계 학습: 36
실험 계획법 36
비모수 통계 37
|
|
메뉴펼치기
