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. 수업의 설계
1. 단원명
2. 단원의 개관
3. 단원의 목표
4. 단원의 지도 계획
5. 단원의 평가 계획
6. 지도상의 유의점
Ⅲ. 본시 학습 관련 교과 분석
1. 교과서의 재구성
2. 수업모형 적용
Ⅳ. 본시 교수·학습 계획안
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유의점-----------------------------------5
Ⅲ. 본시 학습 관련 교과 분석----------------------------5
1. 원반던지기 기초 이론 및 동작5-6
2. 수업모형 적용-------------------------------------7
Ⅳ. 본시 교수·학습 계획안------------------------------7-10
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반영된 문화를 이해하며 읽는 정도
3. 본시 학습의 기본 방향
Ⅴ. 수업모형 탐색
1. 문제 해결 학습모형의 개념
2. 문제 해결 학습모형의 특성
3. 문제 해결 학습모형의 절차와 해당 수업에의 적용
Ⅵ. 본시 교수-학습 과정안
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. 본시 학습 관련 교과 분석----------------------------
1. 교과서의 재구성-----------------------------------
2. 수업모형 적용-------------------------------------
Ⅳ. 본시 교수·학습 계획안------------------------------
1. 본시 교수학습 지도안
2. 학습지
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및 자기평가
3. 판서계획
단원 4. 마음을 주고받으며
공부할 문제 : 즐거운 마음으로
‘말전하기 놀이’를
해 봅시다.
<‘말 전하기 놀이’ 주의할 점 >
<‘말 전하기 놀이’ 방법>
【활동1】놀이하는 방법 알아보기
【활동2】말 전하
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모형의 인식차이 분석. 서울교육대학교 한국초등교육 40. pp.127-152.
안양옥(2002). 초등학교 게임수업 탐구. 서울 : 무지개사
안양옥, 김갑철(2002). 이해중심 게임수업 모형의 현장 적용을 위한 교수-학습 자료 개발. 한국초등교육 14(2). pp.308-311
안
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학습자의 잠재력을 최대한으로 신장시킬 수 있을 것이다.
앞으로 학교 현장에서 활용될 수 있는 보편적인 수업 모형에 대한 개발 연구, 다중지능이론에 기반을 둔 수업 활동의 효과 및 그 지속성, 교육과정에의 다중지능이론 적용 등의 연구
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학습 모형
<표 Ⅲ-1> 대상 학생들의 지능 및 읽기 수준
<표 Ⅲ-2> 대상 학생들의 학업성취도, 메타인지, 전략 활용 등의 전략교수 이전 수준
<표 Ⅲ-3> 교과서 독해・내용 정리 전략의 단계
<표 Ⅲ-4> 개인별 검사지의 평균점수
<표 Ⅲ-5> 집
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학습내용의 선정, 활동의 진행과정, 활동결과에 대한 평가에 이르기까지 적극적이고 능동적인 참여가 요구되므로, 물놀이가 교육현장에서 보다 올바르게 적용되기 위해서는 물놀이 교수-학습방법에 대한 후속 연구가 요구된다.
③ 본 연구는
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및 협동심에 미치는 영향」
이선주(1990),「Jigsaw 학습방법의 적용에 관한 연구」,고려대학교 교육대학원 석사학위논문
정문성(1996), 「사회과 협동 학습의 유형과 실제」 Ⅰ. 서론
1. 연구의 필요성 및 목적
2. 연구의 내용 및 방법
Ⅱ.
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활동에 대해 작성해주십시오. [활동의 이유, 결과 등] (최소 200자, 최대 700자 입력가능)
4. 지원 직무 또는 본인에 대해서 어필할 수 있는 내용을 자유롭게 작성하시기 바랍니다. [연구직무의 경우 프로젝트, 논문, 습득한 지식, 결과 및 성과 등
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교육을 진행하면서 직면했던 어려움과 이를 해결한 사례를 구체적으로 기술해 주세요.
4. 본인이 생각하는 한국어 교육의 가장 중요한 목표와 이를 달성하기 위해 어떤 노력을 기울일 것인지 서술해 주세요.
5. 면접 예상 질문 및 모범답안
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, 한국의 국제 위상을 높이고 세계 평화와 발전에 기여하겠습니다. Ⅰ. 학업 목표
Ⅱ. 전공 선택의 동기와 지원 배경
Ⅲ. 전공 관련 학업 및 실무 경험
Ⅳ. 입학 후 학업 및 연구계획
Ⅴ. 졸업 후 진로 계획 및 사회적 기여
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통해 복잡하게 얽힌 과제나 문제를 해결했던 경험에 대해 아래 항목에 따라 기술해 주시기 바랍니다.
4-1. 주어진 과제나 문제의 원인, 본질을 분석했던 내용에 대한 기술
4-2. 분석한 결과를 과제 및 문제 해결에 적용했던 내용에 대한 기술
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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
? 통계분석 도구 소프트웨어에
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