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특성화된 교육에서만 가능하다. 따라서 학교교육은 단편적 지식의 암기위주 교육으로부터 창의력 배양 중심 교육으로 전환되지 않으면 안 된다.
2) 정보화 시대와 자기주도적 학습
산업 시대에서는 ‘교육과 훈련’이 강조되었지만, 정보화
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주도적 입장을 취하게 된다.
참고문헌
고서초등학교(2000) / 교육정보자료 검색·활용을 통한 자기 주도적 학습력 신장, 전라남도교육청지정 정보화교육연구학교운영보고서
광주 오정초등학교(2000) / 정보통신기술(ICT) 활용을 통한 자기 주도적
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학습 전략이 된다는 것이다.
참고문헌
경상남도밀양여자중학교 - 인터넷 웹 활용을 통한 자기 주도적 학습력 신장, 1998
김종환·한규정 - 자기 주도적 학습을 지원하는 인터넷 활용 수업 모델, 한국정보교육학회 하계 학술 발표 논문, 1999
김성
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학습자의 자기주도적 학습환경을 제공함으로써 아동의 의사소통 능력신장에 효과가 클 것이다.
Ⅸ. 정보통신기술활용개별화수업(ICT)의 관련 제언
웹과 파워포인트 일방의 ICT 활용 방법 탈피를 위한 손쉬운 저작도구의 개발 보급이 필요하다.
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정보윤리의 기본적인 개념이 함께 강조되도록 해야 한다.
Ⅶ. 결론
ICT 활용 수준이 미래의 국가경쟁력을 결정짓는 새로운 척도가 되고 있는 지금, 본교에서는 ICT 활용에 대한 기초 소양능력을 길러 자기주도적 학습력을 신장시키는 교육이
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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 결론 19
Ⅳ. 참고문헌 21
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교육, 이춘희, 동문사, 1999
▣ 유아 및 아동을 위한 움직임 교육의 이론과 실제, 원영신. 윤용진, 다음세대, 1998 Ⅰ. 序 論
Ⅱ. 표현력발달의 교수학습방법
1. 동작교육의 의의와 교수학습방법
2. 움직임교육의 교수방법
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교육
2) 일상생활과 일치되는 통합교육
3) 활동의 균형을 지닌 교육
4) 공동체 정신을 살리는 교육
2. 사회성 발달
1) 초기 사회적 능력
2) 사회성 발달을 위한 맥락 창출하기
3) 사회적 능력 함양을 위한 실제의 원리
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정보보호의 개념 4
(2) 정보보호교육의 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. UCC
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교육의 내용과 방법』. 서울: 책과함께.
Wineburg, Sam. 한철호 역. (2006). 『역사적 사고와 역사교육』. 서울: 책과함께. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 도구 교과로서의 국어과, 읽기 지도
Ⅲ. 교과 독서의 개념과 본질
1. 교과 독서와 구성주의 학습관
2. 상
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정보 보호 문제에 대한 인식을 높이고, 책임 있는 AI 사용 문화를 정착시키는 데 기여하고자 합니다. 교육 관계자 및 학부모, 학생들을 대상으로 AI 윤리 교육 프로그램을 개발·운영하며, 공정성과 투명성을 기반으로 한 AI 활용 방안을 제시하
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정보 188
가. 학과에 대한 기본적인 지식 189
나. 컴퓨터과학과 컴퓨터 공학 192
다. 컴퓨터공학자, 컴퓨터과학자의 차이 192
라. 소프트웨어 산업동향 194
마. 주요 이수과정 196
? 연구보고서 작성 능력을 검증하는 기출문제 201
? 전공지식의
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되는 단어가 있는지? 267
라. 블라인드 면접, 정말 아무것도 모르고 면접이 진행되는가? 268
마. 외모, 면접에 영향이 있지 않나? 268
바. “본인의 역량 개발, 게을리 하지 말라” 269
? 면접관과 면접 불합격의 특성 269
가. 호감을 줄 만
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교육 전문가 양성에 기여하기 위해 대학 및 교육기관에서 강의와 워크숍을 진행하며, 현장 교사 및 교육 전문가들의 역량 강화에 힘쓰겠습니다. 또한 평생학습 플랫폼 개발과 운영에 참여하여 다양한 연령대 학습자의 자기주도적 학습을 지
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정보의 해석과 의사 소통: 128
7. 진실을 파악하는 도구: 128
기초 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
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