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)의 활동
1. 또래두레 모둠 조직하기
2. 또래두레 신문 만들기
3. 또래두레 일기 쓰기
4. 또래두레 모둠 발표회 갖기
Ⅸ. 소집단학습(소집단수업, 모둠학습)의 전개모형
Ⅹ. 소집단학습(소집단수업, 모둠학습)의 기대효과
참고문헌
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협동학습의 기본원리
1. 긍정적인 상호의존
2. 개인적인 책임
3. 동등한 참여
4. 동시다발적인 상호작용
Ⅴ. 협동학습의 수업모형
1. 과제분담 협동학습(Jigsaw) 모형
2. 함께하는 협동학습(LT : Learning Together) 모형
3. STAD(Student Teams Achievement D
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교육에서 협동학습을 적용하기 좋은 이유
Ⅲ. 협동학습의 학습구조와 모형
1. 협동학습의 구조
2. 협동학습의 모형
3. 협동학습의 성공을 극대화하는 방법
Ⅳ. 도덕과의 협동학습 실제
Ⅴ. 맺는말
참고문헌
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단계와 모형
1. 학습 단계
2. 단계의 설명
1) 목표확인 및 인지 단계
2) 탐색 단계
3) 학습 단계
4) 발전 단계
5) 확인 및 평가 단계
3. 단계별 교수?학습과정
Ⅶ. 체육과 표현활동학습(표현활동수업)의 적용시 유의점
Ⅷ. 결론
참고문헌
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제2절 국어과 학습지도안
1. 학습지도안의 의미와 내용
1.1 학습지도안의 의미
1.2 학습지도안의 필요성
1.3 학습지도안의 조건
1.4 학습지도안의 형식과 내용
2. 학습지도안 작성의 실제
2.1 수업설계 모형의 선정
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협동학습의 유형에는 어떤 것들이 있는 지 살펴보는 것은 적절하다. 사회과에서 사용되는 협동학습모형으로는 STAD, TGT, DME, Jigsaw모형 등이 있는데, 본 연구자는 Jigsaw모형 중에서 JigsawⅢ모형을 초등 사회과 수업에 적용해 보았다.
Jigsaw모형은
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수업 활동 개발 및 효과 분 석. 한양대학교 대학원 박사학위논문.
최유현(1999). 다지능 이론의 탐색과 교육적 적용. 한국교육개발원. I. 서론 1
1. 연구의 필요성과 목적 1
II. 이론적 배경 3
1. 다중지능이론의 특징 3
2. 다중지능이론
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개념의 형성에 영향 17
2) 사회성 증진 17
3) 다양한 상황에서의 문제 해결력 18
4) 능동적이고 적극적인 성향으로의 발전 18
5) 목표 지향적 성향의 자기 주도적 태도 함 18
6) 협력적 활동을 통한 자율성과 책임감 신장 18
Ⅲ. 논의 및
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개념과 자유작업의 원리. 서울: 중앙적성출판사, 1996.
한국교육개발원. \"국민학교 교수-학습 공간 재편성 모형개발.\" 연구보고 RR 95-9 (1995. 12).
한국교육개발원. \"열린교육 현장연구.\" 연구보고 RR 96-10 (1996. 12).
Conley Davide T. Roadmap to Restructuring
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학습 방법
1. 반응 중심 문학교육의 교수-학습 원리
(1) 교수-학습 반응을 촉진시키는 조건
(2) 교수-학습 반응의 공유
Ⅳ. 반응 중심 문학교육의 교수-학습 모형
1. 반응 중심 문학교육의 교수-학습 수업 요인
2. 반응 중심 문학교육의 교수-
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협동학습 편견 해소
전체학생 교육 -> 지금은 다문화시대
다문화학생 교육 -> 본인의 정체성 + 한국시민으로서의 정체성 둘 다 갖게 할 수 있도록
-만능키
자기성찰일지 -> 문제학생
배려일지 -> 전체학생
못된학생 -> 긍정적인 측면
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개념과 응용에 대해서도 폭넓게 공부하고, 향후에는 음악을 통한 통합교육 및 상담연계 수업을 기획하고자 합니다.
이러한 학업 목표를 실현하기 위해 성실히 교과과정에 임하는 것은 물론, 논문 세미나와 실습, 교수님과의 연구참여 기회를
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모형 자동차를 만들면서 불량률의 원인을 찾기 위한 Fish bone 방법과 프로세스 맵핑, X-Y Matrix 기법 등을 배웠습니다. 문제를 파악하고, 이를 다방면에서 꼼꼼하게 분석하여 해결해내는 저의 역량을 활용한다면, 실제 공정 과정에서도 문제점을
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모형, 구성주의 수업설계원리, 가네의 수업사태 등 다양한 이론을 활용할 생각입니다.
사람은 자신이 진정으로 좋아하는 일을 할 때 행복을 느낄 수 있다고 생각합니다.저 또한 교육을 필요로 하는 분들께 서비스를 제공하며 진정으로 이 직
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협업 프로젝트 경험을 소개해주세요.
9. Python 외에 사용할 수 있는 프로그래밍 언어는?
10. 대학원 졸업 후 진로 계획은?
11. 기계학습과 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?
12. 과적합을 방지하기 위한 방법은?
13. AI의 미래는 어떻게 전
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