|
Ⅶ. 개념학습(개념형성학습)의 수업모형
학습 단계
학습 형태
수준별 교수학습 과정
자료와 유의점
과제 파악
출발점행동 고르기
사상의 제시
개념화 일반화
적용 도착점
행동 파악
수준별 학습활동
정리
전체 학습
개별 학습
대면,
개별 학습
|
|
|
학습 모형의 구현, 공주교육대학원 석사학위 논문 Ⅰ. 프로젝트수업(프로젝트기반학습, PBL)의 이론적 기초
Ⅱ. 프로젝트수업(프로젝트기반학습, PBL)의 개념
Ⅲ. 프로젝트수업(프로젝트기반학습, PBL)의 유형
1. 장소에 따라
2. 집단의
|
|
|
기초하여 스스로 구성해 나가는 개인적 의미의 조직체이다. 구성주의 학습모형은 학습자들이 주도적으로 개념적 복잡성을 통달하고 적용능력을 높이는 것을 목표로 한다.
4. 정신분석이론과 학습이론의 비교, 사례비교
앞에서 설명한 이론들
|
|
|
비판
5) 교육적 시사점
3. 피아제 이론과 비고츠키 이론의 비교
1) 공통점
2) 차이점
4. 각 이론의 교육실제 적용사례
1) 피아제 이론의 적용 사례 : 유아 수학교육
2) 비고츠키 이론의 적용사례 : 협동학습
Ⅲ. 결론
<참고문헌>
|
|
|
개요
Ⅱ. 동기의 의미와 요인
1. 동기의 의미
2. 동기에 영향을 미치는 요인
Ⅲ. 동기의 제 접근
1. 정신분석학적 접근
2. 행동주의적 접근
3. 인지론적 접근
4. 인본주의적 접근
5. 사회학습이론적 접근
Ⅳ. 동기부여(모티베이션)의 제
|
|
 |
이론적 배경
1. 사회적 기업의 개념
2. 사회적 기업의 특성 및 유형
3. 사회적 기업의 발전과정
Ⅲ. 우리나라 사회적 기업 현황 및 추진정책
1. 우리나라 사회적 기업 현황
2. 사회적 기업 추진정책
Ⅳ. 우리나라 사회적 기업 활성화 방안
|
|
|
개념
3 유사한 개념의 정의
제2절 평생교육의 특성
제3장 평생교육 체제의 문제점과 외국의 사례
제1절 평생교육 체제의 문제점
1 평생 학습권 사상에 대한 인식의 부족
2 평생교육 기회 확대와 구심체 형성 미흡
3 평생교
|
|
|
사례 : “자동차 프로젝트” 12
1) 준비 및 도입 단계 12
2) 전개 단계 14
3) 마무리 단계 17
5. 프로젝트 접근법이 미치는 효과 17
1) 긍정적 자아 개념의 형성에 영향 17
2) 사회성 증진 17
3) 다양한 상황에서의 문제 해결력 18
4) 능동
|
|
|
인간의 4가지 구성체
2. 발달단계론
3. 기질론
Ⅲ. 발도르프 학교
1. 발도로프 학교의 개념 및 의의
2. 발도르프 학교의 등장배경
3. 발도르프 학교의 교육과정
4. 발도르프 학교의 교육방법
5. 발도르프 학교의 현황
Ⅳ. 결론
|
|
|
이론적 논의ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ 8
제 2 절. 우리나라의 광역경제권 추진 현황ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ 9
제 3 절. 선진국가의 광역경제권 추진현황ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ11
1. 영국의 지역개발청(RDA) ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ11
|
|
 |
사례와 답변 180
? 아동청소년학 대학원 입시준비를 위한 정보산책 181
가. 아동청소년학의 이모저모 181
나. 아동청소년학의 학문특성 182
다. 세부관련학과 182
라. 학과개요 183
마. 관련직업 183
바. 관련자격 183
? 논술주제와 자주출제 되는
|
|
 |
개발 시 어떤 점을 가장 중시하나요?
7. AI 개발 과정에서 경험한 어려움과 극복 사례는?
8. 협업 프로젝트 경험을 소개해주세요.
9. Python 외에 사용할 수 있는 프로그래밍 언어는?
10. 대학원 졸업 후 진로 계획은?
11. 기계학습과 딥러
|
|
 |
실제로 공공선이 추구되고 있는지에 대해 되돌아보는제의식이 수반되어야 한다는 나름의 결론을 내릴 수 있었습니다. 활동의 끝에 주어진 ‘최우수론자’ 표창은 실제 삶 속에서 이를 더 무겁게 이행하여야 한다는 책임감으로 남았습니다.&n
|
|
 |
실제를 균형 있게 발전시키고자 합니다. 학교에서 배우는 심리학 이론과 상담기법을 현장 실습에서 적용해보며 피드백을 받고 개선할 계획입니다. 또한 세미나와 워크숍, 인턴십 등 다양한 기회를 활용해 현장 전문가들과 교류하고 실무 능
|
|
 |
기초 이론과 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 소프
|
|
메뉴펼치기
