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포스트모더니즘 관점에서의 행정학. 조선대 사회과학연구 20-3 : 373-388 Ⅰ. 서론 3
Ⅱ. 본론 3
1. 포스트모더니즘의 등장 배경 3
2. 포스트모더니즘의 개념 4
3. 포스트모더니즘과 관련을 가지는 방법론들 4
4. 포스트모더니즘 행정이
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포스트모더니즘의 역사적 배경
2. 포스트모더니티와 포스트모더니즘의 구분
3. 포스트모더니즘의 특성
(1) 포스트모더니즘의 양식적 특성
(2) 포스트모더니즘의 주요 창조 전략들
4. 포스트모더니즘(Postmodernism)의 정체
1)포스트모더니
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모더니즘과 모더니즘의 관계
(2) 포스트모더니즘 대두 배경
2. 건축에서의 현상학적 분석
(1) 포스트모더니즘에서 현상학의 대두
(2) 현상학적 접근 (현상학의 정의)
(3) 건축분야에서의 패러다임 (새로운 사상, 현상학)
3. 현상학자
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배경
2-1-1 전후의 재건과 희망
2-1-2 포스트모더니즘의 도전과 위기
2-1-3 응전
2-2 미시사, 이론과 방법론
2-2-1 작은 것이 아름답다.
2-2-2 이례적 정상, 정상적 이례
2-2-3 두터운 묘사
2-3 미시사의 주요저작
2-3-1 치즈와 구더기
2-3-2 마르텡 게
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작은 이야기들에 별로 관심을 기울이지 않았다.
특히 학생 집단의 새로운 문화 유형들에 더 세심한 관심을 기울일 필요가 있다. 제3장. 교육의 철학적 이해
1. 철학적 이해의 방법
2. 현대의 교육사상
3.현대의 주요 사상과 교육
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포스트모던(Post-Modern) 프로그램의 재해석 5
2.4.4 현대 건축의 프로그램 복합화 5
2.4.5 포스트모더니즘(Post-Modernism)에서의 불확정성 6
3. 헤테로토피아(Heterotopia)의 개념
3.1 푸코(Michel Foucault)의 헤테로토피아(Heterotopia) 8
3.2 헤테로토
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배경
1. 유아교육법 재정의 의의
2. 영유아보육법 재정의 의의
3. 유아교육법과 영유아보육법의 차이점
4. 보육사업의 발전 과정
5. 선행 연구의 고찰
Ⅲ. 연구 방법
1. 연구 대상
2. 연구 도구
3. 연구 절차
Ⅳ. 결과 및 해석
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배경
2. 창조도시의 정의
3. 창조도시의 특징
제 2 절 창조도시의 사례
1. 해외도시사례
2. 국내도시사례
3. 창조도시사례의 공통점
제 3 절 우리나라도시의 발전방향
1. 우리나라도시의 발전방향
제 3 장 결 론
제 4 장 참
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배경 ........................... 2
Ⅱ. 피아제 인지발달이론의 주요 개념 ...................... 2
1.도식 ............................................... 2
2.동화 ........................................ 3
3.조절 ...................................... 4
4.평형 .............................
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배경과 아동관
1. 몬테소리의 이론적 배경
2. 몬테소리의 아동관
[3] 몬테소리 교육의 목적 및 목표
1. 몬테소리 교육의 목적
2. 몬테소리 교육의 목표
[4] 몬테소리 교육의 내용
1. 일상생활연습ㆍ실제
2. 감각교육ㆍ실제
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개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
? 통계분
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학자 및 이론 51
10. 역사 연구의 방법론과 이론 52
? 역사학전공 연구를 위한 주요 논문주제 연구과제 100개 52
고대 역사 53
중세 역사 54
근세 역사 54
근대 및 현대 역사 54
한국 역사 55
동아시아 역사 55
서양 역사 55
여성 및 성 역사
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개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
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개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데이터와 머신러닝 127
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 128
?
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이야기는... 212
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’ 213
라. 면접을 보는 교수님이나 전공 교수님 생각의 중요성 213
? 출제빈도 높은 논술주제 키워드 216
? 바이오소재학의 연구방법론과 주요 단답 문제 225
? 바이오소재
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