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미술과(미술교육) CAI(컴퓨터보조학습)
Ⅳ. 미술과(미술교육) DBAE(학문기초미술교육)
1. DBAE란 무엇인가
2. DBAE의 기본 관점은 무엇인가
3. DBAE와 미술교육
Ⅴ. 미술과(미술교육) 표현중심학습
1. 표현 중심 학습의 개념
2. 표현 중심 학습의
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미술(미술과교육) DBAE(학문기초미술교육)
1. DBAE의 개념과 배경
2. DBAE 수용에 이상적 방안
Ⅱ. 미술(미술과교육) 협동학습
1. 미술과 협동학습 전략의 특성
2. 미술과 협동학습 전략의 의미
Ⅲ. 미술(미술과교육) 표현활동학습
1. 표현 활
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방법이 학생들에게 흥미를 유발시킬 수 있는가
Ⅶ. 수학지도(학습, 수학교육)의 교수학습모형
1. 교수-학습 과정 일반 모형
2. 발견학습 모형
3. 문제해결 학습 모형
4. 개념 학습 모형
5. 열린학습 모형
6. CAI 활용 개별 학습
참고문헌
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와 변별
1) 일반화
2) 변별
3. 소거
4. 자발적 회복
5. 재조건 형성
6. 미신적 행동
7. 조건강화(이차적 강화)
8. 강화지연
9. 강화계획
1) 비율계획
2) 부분강화와 소거
10. 혐오적 조건형성(위협, 처벌 등)
1) 처벌
2) 도피와 회피
3) 인간생활
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토의(자유 토의)
2) 소집단 토의
Ⅷ. 수학교육(학습, 수학수업)의 학습모형
1. 교수-학습 과정 일반 모형
2. 발견학습 모형
3. 문제해결 학습 모형
4. 개념 학습 모형
5. 열린학습 모형
6. CAI 활용 개별 학습
Ⅸ. 결론 및 시사점
참고문헌
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미술교육에 대한 어려움을 호소하고 있고 학생들도 흥미와 관심이 없다. 교육과정의 ‘지도방법’과 ‘교과서 및 지도서의 편찬방향에서 전통미술을 강조하고 있지만 그 내용이 구체적이지 않고 포괄적이어서 교사의 관심에 따라 학습효과
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기초 6
1) 프로젝트 접근법의 배경 6
2) 프로젝트 접근법의 이론적 기초 6
(1) 프로젝트 접근법의 정의 6
(2) 체계적 교수와 프로젝트 활동의 비교 7
2. 프로젝트 접근법의 교육 목표와 기본 원리 8
1) 프로젝트 접근법의 교육 목표 8
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중심활동
감상
차시
1/1
학습목표
오페라의 종류, 특징, 연주형태를 이해하고 발표할 수 있다.
여러 가지 악기의 음색과 합창의 조화에 유의하며 감상한다.
오페라의 구성요소를 말할 수 있다.
아리아와 레시타티브를 구별할 수 있다.
ICT활용
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와 경의를 표하게 될 것이다.
참고문헌
권영걸, 권영걸 교수의 공공디자인 산책, 사미헌, 2008
김종균, 한국디자인사, 미진사, 2008
디자인하우스, 월간 디자인
문화관광부, 공공미술이 도시를 바꾼다, 2006
조성근, 산업디자인론, 조형교육, 1997
월
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와 기호를 통해 본 사유의 문제 : 들뢰즈의 영화론을 중심으로.
신재풍 (홍익대학원)
영화 이미지의 두 가지 유형 분석 -들뢰즈의 <운동-이미지>와 <시간-이미지>를 중심으로 허정아 (연세대학교)
영화 속에 재현된 디지털 이미지의 시
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중심으로 서술한다.
인생관, 자기 성격의 특성, 장래 희망
자기소개서의 끝은 자기의 인생관, 철학이 나타나도록 자기의 좌우명 같은 것을 소개하는 것도 좋은 인상을 남긴다. 자기의 독특한 성격이나 습관, 장래 희망을 서술한다. 삶에 대한
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-미술학과
3) 대학원 학업계획서-자동차학과
4) 중앙대 학업계획서
5) 숙명여대 합격예문
6) 성균관대 학업계획서
7) 자연계열 대학원 진학 학업계획서
8) 고려대 법정계열 자기소개서
9) 서울대학교 자연공학부
11) P대 윤리교육과
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미술 교실에서 보조강사로 활동한 경험이 있으며, 아동 미술치료와 관련한 연수도 이수한 바 있습니다. 이러한 경험은 특히 표현이 서툰 아이들이 감정을 드러내는 데 도움을 주었고, 그림을 통해 마음을 나누는 소중한 시간을 만들 수 있었
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(3) 독창적이고 신선한 느낌을 주도록 노력한다.
(4) 체계적이고 실현 가능해야 한다.
(5) 열의와 패기를 보여주어라.
(6) 계획을 단기와 중장기 계획으로 나누어 서술하라.
(7) 졸업 후 해당분야에 헌신하고자 하는 열의를 보여라.
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와 불확실성 다루기: 86
5. 다양한 분야와의 융합: 86
6. 정보의 해석과 의사 소통: 86
7. 진실을 파악하는 도구: 86
기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험
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