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이퍼텍스트에서 구조도를 제시하는 것이라고 가정하고, 하이퍼텍스트의 구조가 전문가의 의미론적 구조를 반영하고 하이퍼텍스트가 그것을 구조도로 제시하게 되면 쉽게 구조적 지식을 학습자가 습득하게 될 것이라고 예언했다. 그러나 그
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태의 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 이해의 한계를 극복하기 위해서 청중들에게 보다 명확한 의미를 전달하고자하는 배려일 것이다. 되풀이의 습관적 반복은 (6)에서는 우리 시가 문학의 대표적 율격 형태인 이른바 ‘aaba’형의 율격을 형성한다. 그런데 (7)은 어휘에 약
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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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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 텍스트
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텍스트적 수사법
수사학도 문학이나 예술 작품과 마찬가지로 기존의 텍스트에 기대는 경우가 적지 않다. 이미 사용해 온 수사법에 기댈 수도 있고, 단순히 남의 말이나 글에 기댈 수도 있다. 이렇게 다른 텍스트가 없이는 홀로 설 수 없는 수
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(주)텍스트웨이에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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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 데이터와
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습니다.
● 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 연구한다.
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미 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 가능성을
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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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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 실제
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