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협동 학습 모형의 하나로, 보통은 기초 기능이나 사실적 지식의 효과적 습득을 도모하는데 적합한 것으로 알려져 있다.
2. Teams-Games-Tournament(TGT) 모형
TGT는 DeVries 등에 의해 시작되고 Slavin에 의해 확대된 모형으로, 전체적인 절차는 STAD와 매우
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협동학습 전략 Ⅰ. 사회과교육(수업) 토의학습
1. 토의 학습법이란
2. 토의 학습의 유형
3. 토의 학습 적용상의 유의점
4. 토의 학습의 전개 방법
Ⅱ. 사회과교육(수업) 가치수용학습
1. 가치 수용 학습 모형
2. 가치 수용 학습 사례
Ⅲ
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이론의 핵심
Ⅲ. 다중 지능 접근법의 학습-교수 원리와 적용
1. 다중 지능 이론의 교육적 활용원리
2. 학습자의 다중 지능 수집법
3. 다중 지능 이론을 적용한 학습자의 학습양식
Ⅳ. 다중 지능 이론의 수업 모형 및 수업전개와 예
1
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학습지도
1. 학습과정
1) 계획단계
2) 조사단계
3) 보고단계
4) 발전단계
2. 지도상의 유의점
3. 체험학습
4. 교육과정의 지역화
1) 필요성
2) 재구성 방법
Ⅲ. 사회과교육 탐구학습지도
1. 탐구학습지도의 일반적 조건
2. 탐구학습지도의
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원리와 특징
Ⅱ. 열린교육의 현실과 장애
Ⅲ. 열린교육의 운영방법
1. 교육 목표 설정
2. 교육 내용
3. 교수?학습 체제
4. 수업 집단의 구성
Ⅳ. 열린교육의 기대효과
Ⅴ. 열린교육의 교과재구성 방안
1. 교과서 재구성의 필요성
2. 교
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필요성
2. 연구문제
3. 용어정의
Ⅱ 이론적 배경
1. 협동학습의 이해
2. 협동학습 모형
3. 학습장애 아동을 위한 통합의 역사
4. 학습장애아동 교육의 문제점
5. 학습장애아동의 효과적인 통합교육 지도요건
6. 선행연구 고찰
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효과적임이 증명되었다. 이를 근거로 사회과의 어떠한 특성이 협동학습에 잘 부합되는지 그 관련성을 밝히고, 사회과에서 사용되는 협동학습의 유형에는 어떤 것들이 있는 지 살펴보는 것은 적절하다. 사회과에서 사용되는 협동학습모형으
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이론에 기초한 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.
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효과 17
1) 긍정적 자아 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 책임
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원리
② 심리학적 원리
③ 실험학교의 가설
(3) 실험학교의 운영
① 실험학교의 운영
② 실험학교의 Curriculum
(4) 실험학교에서의 교사모형
Ⅲ. 우리나라 학교교육의 운영실태
Ⅳ. 존 듀이의 실험학교 이론의 현대 우리
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학습방법은 효율적인 영어교육의 목표를 이룩하는데 한계가 있습니다. 이와 같은 영어 교육의 현실에서 좀 더 나은 영어 교수방법으로 주제중심 모형의 실행을 연구하여 제안하고 싶습니다.
높은 도약을 위해서는 다른 사람들보다 한발 앞서
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역사학전공 대학원 입시지원 영문자기소개서 1500단어 71
Personal Statement for Graduate School Admission in History 72
Introduction 72
Academic Background 73
Research Interests and Objectives 73
Research Plan 74
Professional Goals 75
Personal Qualities and Skills 76
Conclusion 77
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모형 정립에 관한 연구 Ⅰ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당)의 역사
Ⅱ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당)의 직무체계
Ⅲ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당)의 조직
Ⅳ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당)의 성과관리체계
Ⅴ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당
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필요성
3. 학업계획서의 구성요소
4. 학업계획서 작성 전 알아두어야 할 것
5. 학업계획서 작성요령
6. 학업계획서 작성 시 유의사항
Ⅱ. 한양대학교 교육대학원 유아교육전공 학업계획서
1. 자기소개
2. 지원동기
3. 입학 후의 학업계획
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이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소프트
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