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/ 2014
심리학의 이해 / 방선욱 저 / 교육과학사 / 2003 I. 학습의 개념
II. 학습에 대한 예비적 관점
1. 선험적 지식과 경험적 지식
2. 생득론 대 경험론
3. 본능 대 학습
III. 학습에 대한 관점
1. 합리주의
2. 경험주의
* 참고문헌
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정의 내리기
* 변별하기
* 작도하기 (구성 활동)
적용 발전
익히기
III. 결론
지금까지 개념형성모형에 대한 전반적인 내용과 더불어, 속성모형을 중심으로 한 구체적인 지도안을 작성, 전개해 보았다. 그러나 개념학습모형은 결코 완벽한 것이
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학습목표 - 추리, 비판적 사고, 지식의 이해와 활용, 자기조절, 주의깊은 성찰
구성주의 학습조건
복잡하고 관련있는 학습환경
사회적 협상(social negotiation)
학습의 다양한 관점 및 양식
학습권(ownership in learning)
지식구성의 지각
구성주의 수업
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개념및 이분화
2.남성들의 성과 사랑에 대한 태도
3.서강대 남학생의 성과 사랑에 대한 태도
a)조사대상에 대하여
b)성에 대하여
성의 개념
성교육에 관하여
성경험및 성개방에 대한 시각
c)사랑에 대하여
사랑의
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개념
(5) 학습기능
5) 사회/정서/정의
(1) 행동통제
(2) 사회정서학습
(3) 적응적 생활기능
(4) 레크리에이션과 여가기능
6) 기능적 생활기능
(1) 일상생활기 (2) 방향정위와 이동 (3) 지역사회 여행
(4) 진로 및 직업전 기능 Ⅰ. 개념 및 정의
Ⅱ.
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존 듀이의 교육사상
1.1 삶의 필연으로서의 교육
1.2 사회적 기능으로서의 교육
1.3 지도 및 성장으로서의 교육
3. 존 듀이의 실용주의
1.1 실용주의의 의미
1.2 교육적 사상
III 결론 : 요약 및 제언
참고문헌
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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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개념
4.2 성의 대상화, 상품화
4.3 21세기 성문화, 시뮬레이터 통한 인터넷 섹스
5. 건전한 성문화 및 성의식을 위한 제안
5.1 도덕적 다원주의와 바람직한 성문화를 위하여
5.2 청소년 성매매 기준 연령
5.3 쾌락을 학습하는 성교
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정의
4. 연구의 제한점
Ⅱ. CoP란 무엇인가
1. CoP의 개념
2. 일반경영의 도구적 CoP 적용
3. 정부 각 분야의 CoP 도입 사례
4. 문화예술분야의 CoP 도입 필요성
Ⅲ. 연구방법
1. 연구대상의 선정
2. 연구방법 및 절차
Ⅳ. 연구결과 및 해석
1.
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및 아동을 위한 움직임 교육의 이론과 실제, 원영신. 윤용진, 다음세대, 1998 Ⅰ. 序 論
Ⅱ. 표현력발달의 교수학습방법
1. 동작교육의 의의와 교수학습방법
2. 움직임교육의 교수방법
Ⅲ. 유아동작교육 현장적용
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개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트웨어에
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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 도구와 소프트웨어 118
? 통계분석 도구 소프트웨어에
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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
? 통계분
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및 발표 능력
4. 지도 교수 및 동료와의 협력 경험
연구직/학계 취업 - 5
[연구 계획 및 비전]
1. 중장기 연구 목표 설정
2. 연구 방향성 및 방법론 계획
3. 연구가 사회 및 학문에 기여하는 바
4. 자기 발전과 지속적 학습 계획
연구직/학계
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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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