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지능의 재개념화와 교육적 시사 가드너 : 다중지능 개념을 제안하면서 지능을 확산적으로 재개념화하여 이를 교육현실에 적용하기 위해 ‘프로젝트 제로’를 실시하고 ‘개인중심적 교육’을 추진 지능의 이데올로기적 속성 지능의
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  • 등록일 2015.04.16
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지능과 교육격차 : 지능이론의 교육적 시사 1. 지능의 의미 2. 지능검사의 종류와 활용 3.지능에 관한 논쟁 4.지능의 이데올로기적 속성 5. 지능의 교육적 오용과 활용 6. 지능의 재개념화와 교육적 시사 제9장 교과과정의 사회학적 이해와
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지능을 측정하고 활용하는 가운데 발생하는 부정적인 측면에 대한 비판도 제기 되어 왔으나 최근까지 이 같은 비판을 극복하려는 많은 이론과 연구가 지속되고 있다. 교육 현장에서 Gardner는 조기개입과 일관성이 있는 훈련이 개인의 궁극적
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  • 등록일 2015.09.09
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지능 이론의 성격 2. 지능의 선행조건 3. 지능의 기준 4. 다지능 이론의 교육적 적응과 응용 1) 개인-중심 학교 2) 발달궤도 3) 지능의 사정 III.MI이론에 대한 논의 1. 이론적 측면 1) 지능의 개념 2) 지능의 분류, 지능간
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  • 등록일 2010.02.03
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교육학개론. 교육과학사 강문희 외(2005). 아동심리검사. 교문사 이정모(2010). 인지과학. 성균관대학교 출판부 박효정(2006). 다중지능 이론과 수업, 양서원 권대훈(2009). 교육심리학의 이론과 실제. 학지사 Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 가드너(Gardner)의 다
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  • 등록일 2014.09.29
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논문 59건

지능, 교육정도, 성장과정, 가족관계, 전과의 유무, 피해자와의 관계, 범행의 동기, 사전계획의 유무, 준비의 정도, 수단과 방법, 잔인하고 포악한 정도, 결과의 중대성, 피해자의 수와 피해감정, 범행 후의 심정과 태도, 반성과 가책의 유무, 피
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  • 발행일 2009.12.10
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지능이론에 기반을 둔 수업 활동의 효과 및 그 지속성, 교육과정에의 다중지능이론 적용 등의 연구가 계속되어야 할 것이다. <참고문헌> 김명희 . 김양분 . 김영천 . 이경희 . 정태희(1997). 다중지능에 기초한 열 린교육의 수행평가에 관한
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  • 발행일 2009.07.31
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교육 실태와 개편방향에 관한 연구, 부동산학보, 한국부동산학회 29집 2007.5 pp128~131 인용 [1] 부동산의 속성 1. 부동산 속성의 의미 2. 자연으로서의 부동산 3. 공간으로서의 부동산 4. 환경으로서의 부동산 5. 위치로서의 부동산 6. 자산으
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  • 발행일 2010.07.31
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  • 저자
education were different with teacher\'s careers. Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 연구방법  1. 연구대상  2. 연구도구 및 절차   1) 연구도구   2) 연구절차  3. 자료처리 및 분석방법 Ⅲ. 연구결과 및 해석  1. 교사의 근무경력에 따른 유아미술교육활
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  • 발행일 2012.05.10
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  • 저자
교육기관에서의 명상활동이 유아의 스트레스에 미치는 효과. 미래유아교육학회지, 12(1), 313-337. 최선우(2011). 포커싱 활동 집단치료가 여대생의 신체화 증상, 부정적 정서 및 감정표현불능증에 미치는 효과. 덕성여자대학교 대학원 석사학위논
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  • 발행일 2014.01.14
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취업자료 221건

교육 분야의 선도 인재가 되겠습니다. 이를 통해 미래 교육의 질적 향상과 교육 기회의 평등 실현에 실질적으로 기여할 것을 다짐합니다. Ⅴ 졸업 후 진로 계획 및 사회적 기여 성균관대학교 교육대학원 인공지능융합교육과를 졸업한 이후,
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을 다루는 다양한 연구를 이어가고, 후학들을 양성하는 데에도 기여할 것입니다. 또한, 학술지에 논문을 발표하고, 국내외 학술대회에 참여하여 AI 연구의 최신 동향을 공유하고 싶습니다. 2) 산업계 진출 또한, 졸업 후에는 산업계에서 AI 기술
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지능 교육 콘텐츠를 개발하거나 후학을 위한 교육 활동에도 참여하고자 하는데 제가 공부하며 겪었던 시행착오와 경험들이 누군가에게 도움이 될 수 있다면, 그것 또한 의미 있는 일이라 생각합니다. 기술은 결국 사람을 위한 것이며, AI가 인
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데이터를 활용한 이슈 분류 모델’을 개발한 경험이 있습니다. 해당 프로젝트는 Python과 Scikit-learn 기반으로 TF-IDF 벡터화 기법과 SVM 알고리즘을 활용하였으며, 80% 이상의 분류 정확도를 달성하였습니다. 이 과정을 통해 데이터를 전처리하고,
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교육 모델을 창출하고, 학생 개개인의 창의력과 문제해결 능력을 극대화하는 미래 교육 전문가로 성장할 것을 다짐합니다. 중앙대학교 교육대학원의 우수한 교육 및 연구 인프라를 적극 활용하여 인공지능 창의융합교육 분야의 선도자가 되
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