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학습 모형의 특징
Ⅲ. 협동학습의 역사
1. 1700년대 후반
2. 1800년대 전반
3. 1900년대 초반
4. 1970년대
Ⅳ. 협동학습의 필요성
Ⅴ. 협동학습의 이론
1. 동기론
2. 사회적 응집이론
3. 인지론
4. 연습이론
Ⅵ. 협동학습의 원리
Ⅶ. 협
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학습 방안
▷ 정세구, 가치 태도 교육의 이론과 실제, 배영사 교육신서
▷ 정문성(1995), 사회과에서의 협동학습 전략 Ⅰ. 사회과교육(수업) 토의학습
1. 토의 학습법이란
2. 토의 학습의 유형
3. 토의 학습 적용상의 유의점
4. 토의 학습의
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협동학습의 개념
1) 정의
2) 개념
3) 교사의 역할
3. 협동학습과 협력학습의 차이점
1) 협동학습(Cooperative Learning)
2) 협력학습(Collaborative Learning)
4. 협동학습의 필요성
1) 사회화의 기능을 수행
2) 새로운 경제체제에 대비
3) 열린 교육을 위
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정의
3. 정책실현설
4. 행정행위설
5. 교육행정 과정론
Ⅱ. 교육행정의 역사
Ⅲ. 교육행정의 성격
1. 조성적 · 봉사적 성격
2. 정치적 성격
3. 민주적 성격
4. 전문적 성격
Ⅳ. 교육행정의 기본 원리
1. 법규적 측면에서 본 기본 원리
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학습방법
1. 강의법
2. 질문법
3. 실험실습법
4. 현장견학
5. 탐구수업
6. 협동학습
7. 역할놀이
8. STS 접근법
Ⅷ. 환경교육의 평가
1. 환경교육 평가의 원리
2. 환경교육 평가 방법의 선정
Ⅸ. 향후 환경교육의 방향
Ⅹ. 결론
참고문
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협동학습 모형 탐색』, 학지사
정문성(2006), 『협동학습의 이해와 실천』, 교육과학사
정문성김동일(1998), 『열린교육을 위한 협동학습의 이론과 실제』, 서울: 형설출판사
김대현허승희황희숙김광휘이영만(1998), 『열린수업의 이론과 실제』,
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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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이론적 배경
Ⅲ. 콜버그(Kohlberg)이론의 성격과 특징
1. 도덕성 발달의 이론적 전개
2. 도덕성 발달 단계의 특징
Ⅳ. 유아교육의 접근
1. 유아교육의 기초
2. 발달이론
Ⅴ. 콜버그의 이론이 교육현장에 주는 기본원리
Ⅵ. 결
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필요성 5
3. UCC(User Created Content)의 교육적 활용 7
(1) UCC의 개념 7
(2) 교육적 효과 9
(3) UCC의 문제점 10
III. UCC를 활용한 정보보호교육 콘텐츠 개발 12
1. 구현환경 12
(1) 제작도구 12
(2) 모둠학습 12
2. UCC활용 교육 콘텐츠 13
IV. 결 론 15
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이론적 기초 6
1) 프로젝트 접근법의 배경 6
2) 프로젝트 접근법의 이론적 기초 6
(1) 프로젝트 접근법의 정의 6
(2) 체계적 교수와 프로젝트 활동의 비교 7
2. 프로젝트 접근법의 교육 목표와 기본 원리 8
1) 프로젝트 접근법의 교육
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이론 기출문제 142
? 기출문제의 유형분석 연구능력을 검정하는 문제 155
가. 기출문제 패턴 탐색과 꼬리질문의 대응 183
나. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유 184
? 면접에 기본을 갖추어야 하는 이유 185
가. 기본이 중요한 이유
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유형
◈면접·구술 노하우
◈자기소개서 학업계획서 예문
1.자기소개서예문 [질문선택유형] 이과대학 화학
2.자기소개서예문 [질문선택유형] 경영대학 경영
3.자기소개서예문 [질문선택유형] 문과대학 영어영문
4.자기
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역사 연구 방법론 60
? 학위과정 입학준비 학업계획서 1500단어 61
1. 학업계획서의 정의와 목적 61
2. 학생의 목표 설정과 자기주도 학습 61
2.1 명확한 목표 설정 62
2.2 체계적인 학습 계획 수립 62
2.3 자기주도 학습 촉진 62
3. 지도교수와의 효
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유형분석 연구능력을 검정하는 문제 128
가. 기출문제 패턴 분석과 답변의 간결성 129
나. 기출문제의 유형 분석 129
다. 기출면접문제의 내용과 유형분석 156
? 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는다 156
가. 대학원 왜 가야하나? 156
나.
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이론에 대한 지식검증 기출문제 122
가. 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 머
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