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전문지식 32,260건

가치가 높다면 학습자는 과제를 보다 적극적으로 수행하려고 할 것이다. 이렇게 과제를 수행하는데 있어 동기로 작용할 수 있는 가치요인으로는 과제에 대한 내재적 흥미, 달성가치, 비용대비 효율, 효용가치 등이 있다. 1. 기대가치이론
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  • 등록일 2017.11.29
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동기의 개념 2. 내재적 동기와 외재적 동기 * 전통적 동기이론 1. 강화이론 2. 동인감소 이론 3. 인지부조화 이론 * 기대-가치이론 1. 성취동기이론 2. 통제소재이론 * 귀인이론 * 자기지각이론 1. 자기효능이론 2. 학습된 무력감 이
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  • 등록일 2014.07.10
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때 학습에 도움을 준다고 보았다. 1. 학습동기 2. 귀인이론 3. 기대-가치이론 4. 통제소재이론 5. 자아효능감 6. 무력감이론 7. 자기가치이론 8. 자기결정성이론 9. 목표지향성이론 10. 마르시아의 정체성이론 11. 망각 12. 전이이론
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  • 등록일 2015.11.05
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학습동기에 대해서 2. 내재적 동기와 외재적 동기 3. 성취동기 4. 메슬로우의 욕구위계이론 5. 자기결정성 이론 6. 수행목표와 숙달목표 7. 자아효능감 이론 8. 자기가치이론 9. 귀인이론 10. 기대-가치이론 11. 학습된 무력감 12. 시험 불안
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  • 등록일 2016.07.03
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학습이론 - 동기의 사회학습이론은 행동주의적 접근과 인지적 접근을 통합한 것이다. 이 이론에서는 결과와 개인의 신념의 영향을 모두 고려한다. 사회적 학습이론에서의 동기에 대한 설명은 기대x가치이론(expectancy x value theories)으로 특징지
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  • 등록일 2004.06.01
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논문 187건

기대 되지 않을까 하는 생각이다. [12] 참고문헌 책 ㆍ오금희(1998). 몬테소리의 유아교육 : 사상과 이론 / 문음사 ㆍ신화식(1996). 몬테소리교육의 이론과 실제 / 양서원 ㆍ이영숙(2000). 몬테소리, 그 교육의 모든 것 / 창지사 ㆍ동덕여자대학교 부
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  • 발행일 2009.07.31
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학습 경험’ 203 라. 면접을 보는 교수님이나 전공 교수님 생각의 중요성 203 ? 전공계열별 논술주제 키워드 206 가. 인문계열 대학원 논술 문항 키워드 206 나. 사회과학계열 대학원 논술 문항 키워드 206 다. 자연계열 대학원 논술 문항 키워
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  • 발행일 2024.12.15
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가치감을 느끼고 있었음. 그리고 과거 성장기 때에 형성된 부정적인 자아상이 자존감 및 대인관계에 영향을 주어 위축된 모습이 나타나고 있었음. 이로 인해 경험하는 사회활동에서의 어려움을 해결하여 원만한 사회적응을 위해 개입을 하게
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  • 발행일 2013.03.25
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가치있는 인간으로 믿고 있다는 것을 전달하여 신뢰를 증진시킨다 4. 신체운동에 참여시켜 내재된 분노를 발산하도록 돕는다 신체운동은 내재된 긴장을 발산시크는 안전하고 효과적인 방법이다 5. 슬픔반응의 정상적인 단계와 각 단계에서
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  • 발행일 2016.05.08
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  • 저자
이론과 실제』 원미사. 1994 윤길근 외 1. 『창의성신장을 위한 교육방법』 문음사. 2004 전성연 외 1. 『학습 동기』 학지사. 1999 박덕준 외 2. 『中國語 Ⅰ』정진출판사. 2003 전효선 연구팀 ‘2007 국내외교실 학습 연구’ 2007 <참고 사이트> 하
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  • 발행일 2011.09.20
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취업자료 3,122건

이론에 대한 지식검증 기출문제 113 기초 이론과 개념: 113 회귀 분석 및 모델링: 114 가설 검정과 추론: 115 데이터 분석 및 시각화: 115 빅데이터와 기계 학습: 116 실험 계획법 117 비모수 통계 117 빅데이터와 머신러닝 118 데이터 분석 도구
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동기와 목표 67 2. 연구 분야 및 주제 67 3. 연구 방법론 68 4. 연구의 중요성 69 5. 연구의 장기적 목표 69 6. 개인적 성장 및 개발 70 7. 결론 71 ? 역사학전공 대학원 입시지원 영문자기소개서 1500단어 71 Personal Statement for Graduate School Admissio
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이론과 개념: 62 나. 회귀 분석 및 모델링: 63 다. 가설 검정과 추론: 64 라. 데이터 분석 및 시각화: 64 마. 빅데이터와 기계 학습: 65 바. 실험 계획법 66 사. 비모수 통계 66 아. 빅데이터와 머신러닝 66 자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 67 ?
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이론과 개념: 82 자. 회귀 분석 및 모델링: 83 차. 가설 검정과 추론: 83 카. 데이터 분석 및 시각화: 84 타. 빅데이터와 기계 학습: 84 파. 실험 계획법 85 하. 비모수 통계 85 거. 빅데이터와 머신러닝 86 너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86 ?
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지원 동기 및 졸업 후의 진로와 계획을 기술하시오. 2. 학업 이외 대학 시절의 중요한 활동과 결과를 기술하고, 그 경험이 지원 전공을 공부하는데 어 떤 의미를 갖는지 기술하시오. 3. 입학 후 학습목표 및 학업계획을 기술하시오.
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