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정보통신윤리교육에 관해 무관심하다.
Ⅸ. 향후 정보통신윤리교육의 발전 과제
가. 정보화시대를 맞이하여 교육현장에 있는 교사와 학생들에게 정보통신 윤리 교육의 중요성과 필요성을 깨닫게 하는 여건 조성이 시급히 이루어져야한다.
나
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교육학술정보원, ICT활용 교수·학습 과정안 자료집, 교육자료TM2001-1, 2001 Ⅰ. 서론
Ⅱ. ICT(정보통신기술)의 개념
Ⅲ. ICT(정보통신기술활용교육)의 목표
Ⅳ. ICT(정보통신기술활용교육)의 필요성
Ⅴ. ICT(정보통신기술활용교육)의 분류
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방안
1. 자율규제의 강화
2. 등급분류에 따른 재규제
3. 기술적 규제의 강화
4. 사이버 음란물 모니터를 위한 시민단체 활동의 활성화
5. 충분한 의견수렴과 사회적 합의형성을 통한 신중한 입법의 필요성
6. 부모들의 역할 제고
참고문헌
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교육)의 성격
1. 도덕과 교육의 과제
2. 도덕과 교육의 내용적 특성
3. 도덕과 내용의 방법적 특성
Ⅲ. 도덕과(도덕학습, 도덕교육)의 배경
Ⅳ. 도덕과(도덕학습, 도덕교육)의 목표
Ⅴ. 도덕과(도덕학습, 도덕교육)의 동향
1. 덕윤리학적
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정보보호진흥원)
2) 구매권유광고 수신거부 사이트(공정거래위원회)
4. 통신민원신고센터(통신위원회)
5. 경찰청 사이버테러대응센터
6. 불법?청소년유해정보신고센터(정보정보통신윤리위원회)
Ⅵ. 향후 인터넷경매(온라인경매)의 방안
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정보보호실태조사」
[13] ANK, 이영란 역(2004), 「TCP/IP가 보이는 그림책」, 성안당 I. 서 론 1
1. 연구의 배경 1
2. 연구의 목적 3
II. 이론적 배경 3
1. 이론적 배경 3
2. 정보보호교육 4
(1) 정보보호의 개념 4
(2) 정보보호교육의 필요성 5
3. U
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정보수용자의 의식구조 변화의 필요성과 제도적 수단 ....................................... 8
Ⅴ. 결 어 ................................................................................................................ 9
* 참고문헌 ..............................................
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정보통신윤리위원회, “사이버권리침해 사례집”,
허영, “한국헌법론”, 신4판 2001,
정보통신윤리위원회,<정보통신윤리 관련 종합통계>, 2006.7. 제1장 연구배경과 목적
제2장 사이버 모욕의 개념
제1절 문제 제기
제2절 견해의 대
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필요성
2. 연구의 방법 및 범위
Ⅱ 정보격차에 대한 이론적 배경
1. 정보격차의 이해
1.1 정보격차의 개념
1.2 인터넷 활용의 세대별 실태
2. 정보격차의 발생배경
2.1 장 . 노년층의 정보격차 원인
2.2 10 대의 정보격차 원
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교육의 방향 모색-다중적ㆍ다차원적 경제 시민성의 관점에서", 「사회과교육」제43권 3호, 한국사회과교육연구회
하영선, 2004 「21세기 한반도 백년대계」서울 : 풀빛 Ⅰ. 서론
1. 연구의 필요성과 목적
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정보 과부하 및 불투명성 문제 137
4. 다문화성과 다양성 부족의 문제 137
5. 개인정보 보호와 데이터 이용 문제 137
6. 사용자 참여 부족과 소통의 한계 138
7. 지속 가능성과 환경 문제 138
8. 교육 및 정보 격차 문제 138
9. 빠른 변화에 대응하기
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정보 과부하 및 불투명성 문제 144
4. 다문화성과 다양성 부족의 문제 144
5. 개인정보 보호와 데이터 이용 문제 144
6. 사용자 참여 부족과 소통의 한계 144
7. 지속 가능성과 환경 문제 145
8. 교육 및 정보 격차 문제 145
9. 빠른 변화에 대응하기
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정보 175
가. 학과에 대한 기본적인 지식 176
나. 컴퓨터과학과 컴퓨터 공학 179
다. 컴퓨터공학자, 컴퓨터과학자의 차이 179
라. 소프트웨어 산업동향 181
마. 주요 이수과정 183
? 연구보고서 작성 능력을 검증하는 기출문제 188
? 전공지식의
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정보의 해석과 의사 소통: 100
7. 진실을 파악하는 도구: 100
기초 이론과 개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝
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정보의 해석과 의사 소통: 101
7. 진실을 파악하는 도구: 101
기초 이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝
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