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텍스트가, 기의가 아니라 기표에 근거한 글쓰기라는 주장은 문학 텍스트를 다른 텍스트와 구별해 주는 중요한 근거가 될 수 있다. 철학이나 과학 텍스트와 문학 텍스트가 사실／허구로써 구별되는 것이 아니라, 기의／기표로써 구별 될 수 있
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하이퍼텍스트에서 구조도를 제시하는 것이라고 가정하고, 하이퍼텍스트의 구조가 전문가의 의미론적 구조를 반영하고 하이퍼텍스트가 그것을 구조도로 제시하게 되면 쉽게 구조적 지식을 학습자가 습득하게 될 것이라고 예언했다. 그러나
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형태의 쌍방향성이 이루어지지만 자신의 항해 경로에 따라서 작품을 감상할 수 있기 때문에 이전의 독서 행위와는 근본적으로 다르다고 할 수 있겠다. 대체로 지금의 인터넷은 이러한 탐색적 하이퍼텍스트 수준에서 크게 벗어나 있지 않지만
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텍스트 작성해 보기, 상호텍스트성 확대(관련 작품 찾아보기), 시 써 보기
(4) 평가 단계
시의 이해 평가
심미적 체험 평가
2) 김도남(2003)의 다중 텍스트를 활용한 교수-학습 모형
(1) 계획하기
① 개념 단계 ② 정의 단계 ③ 발전 단계 ④ 실행
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텍스트 烏瞰圖로, 자신의 절약된 심적 에너지를 배출하려 한 이상은 독자와의 합일에 실패한다. 독자와의 광범한 심적 일치점이 없는 상황에서 烏瞰圖에 표현된 ‘막다른/뚫린’, ‘무서운/무서워하는’, ‘질주하다/질주하지아니하다’의
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텍스트의 의미를 학습자의 차원에서 새롭게 구성해 나가는 과정이며 이런 과정을 통해 학습자의 문학 텍스트생산 또한 이루어 질 수 있다. 따라서 문학 텍스트의 이해, 즉 수용과 생산은 학습자가 문학 텍스트와 인지적 정서적으로 원활하게
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텍스트 중심의 문학교육이 이루어지기 시작한 시기이다.
텍스트 중심 문학이론은 문학 작품 자체의 절대적 가치에 대한 믿음에서 출발하여, 작품의 의미는 텍스트 속에 내재해 있기 때문에 작품을 정확히 분석해야 된다는 논리를 바탕
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제 1장 서론
1.1 연구배경
전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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판을 제기하기도 하고, 자신의 선행지식을 수정하기도 하며, 교재 내용을 자기 것으로 만들어나간다.
텍스트 이해를 위해 또 하나 중요한 것은 역사 영역 고유의 지식이다. 역사 텍스트에 사용된 어휘나 개념, 원리 등에 대한 배경 지식은 텍
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응하는 감상과정으로 들어가게 된다. 이때
반응 중심 문학교육의 교수-학습 방법은 학습자의 문화경험을 우선하며, 반응의 임의성을 인정하기 때문에 문학 수업에 자발적으로 반응하도록 격려하며, 학습자와 텍스트, 학습자와 학습자, 텍스
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(주)텍스트팩토리에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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을 수 있었습니다.
두 번째로 진행한 경험은 ‘텍스트 데이터 분석과 자연어 처리(NLP) 프로젝트’였습니다. 이 프로젝트는 영화 리뷰 데이터를 활용해 리뷰의 긍정/부정 성향을 분석하는 작업이었습니다. 텍스트 데이터는 다른 형태의 데이터
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해졌습니다.
● 연구 목적
본 연구의 목적은 소셜 미디어 데이터를 분석하여 여론 및 트렌드를 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것입니다. 구체적으로,
- 소셜 미디어에서 생성되는 텍스트 데이터를 분석하여 여론을 추출하는 방법을 연구한
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의미 체계를 언어학적으로 분석하면서, 언어가 단순한 의사소통의 도구가 아니라 사유의 방식 자체라는 사실을 체감했었던 것이고 이 과목을 통해 문학 텍스트의 의미 역시 언어의 선택과 문법 구조 속에서 더 깊게 분석될 수 있다는 가능성
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텍스트와 디자인의 ‘스토리텔링 감동’ 편집
OO시의 주요시책 및 정책홍보 방법에 대한 효과적이고 신선한 아이디어 발굴
시정 간행물의 수준 향상과 통합 관리
기존 TV, 라디오, 신문, 잡지와 홈페이지 및 뉴미디어와의 연계성 강화 추진
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그 텍스트 안에 담긴 감정의 강도, 표현의 다양성, 언급된 키워드의 연관성 등을 분석하여 고객의 재구매 가능성이나 브랜드에 대한 충성도를 정량화하고자 하는 것이겠습니다.
이를 위해 Kaggle이나 공공 데이터포털, 혹은 기업 제휴를 통해
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