|
생활속에 숨은 수학적 원리들을 찾아보고 적용해보며 수학을 더 이상 어렵고 두려운 존재가 아닌 즐겁고 유익한 과목으로 받아들일 수 있으면 좋겠다. <미적분의 쓸모>
<개미가 알려주는 가장 쉬운 미분 수업>
<미적분으로 바라본 하루>
|
|
|
수업분위기 조성에 크게 기여하게 됨으로써 학습목표 도달에 매우 효과적이라는 것이다. 때문에 이러한 맥락에서 신문활용학습은 교육적 의의가 매우 크다 하겠다.
참고문헌
강성기 외, 신문 소프트 - 신문 잘 읽는 방법, 지식공작소, 1996
김
|
|
|
가장 쉬운, 가장 나쁜 스트레스 해소법
몸은 회사에, 마음은 콩밭에
우리 모두가 귀인
발암주의
오늘의 수확
이런 상사 세 끼
이겨도 당하고 져도 또 당한다
동병상련
굶어 죽지 않을 팔자
저염식 처방전
늦었다고 생각
|
|
|
수업의 기법, 서울 교육과학사
▷ 이상철 외(2006), 스피치와 토론, 성균관대학교 출판부
▷ 이재식(2005), 알기쉬운 논술과 토론, 고요아침
▷ 한상철(2006), 비판적 사고를 활용한 토론의 분석과 응용, 커뮤니케이션북스 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 토론의
|
|
|
수업 발표 또는 활동중
관찰방법
중
옛날과 오늘날의 여가생활의 종류는 잘 알고 이해하고 있으나 분류에 익숙하지 못하다.
하
여가생활에 대한 기본개념을 잘 이해하지 못했으며 분류기준을 세우지 못한다.
11. 학습자료
(1) 동기유발 사진
(2)
|
|
 |
가장 접근하기 쉬운 것부터 받아들여 우리 것과의 접목으로 한국 풍토에 맞는 발도르프 교육을 만들어 가야 하겠다. 이렇게 어린이의 본성을 이해하고 그에 기초하여 더 나은 미래 사회를 만들 수 있는 인간을 형성하려는 노력에서 진정한 교
|
|
|
쉬운 수업 방법을 지양하고 교사와 학생이 서로 참여하면서도 기존의 수업 방법을 보완할 수 있는 대안으로 시를 교사와 학생간 의사소통을 통하여 지도할 수 있다고 보았다.
교사와 학생의 의사소통을 통한 시 교육은 교사와 학생이 서로 언
|
|
|
개미왕’ 상장을 수여하였다.
3. 현장 학습을 함께한 우리 모둠
조금은 힘들어도 땀흘리며 겪어보는 학습, 남을 위해 봉사도 해 보고 , 자연의 품에 안겨 극기훈련도 해 보는 현장 체험학습은 직접 현장을 찾아보고 교실에서 배우지 못하는 새
|
|
|
가장 알맞는 교육이념, 내용, 방법, 제도를 꾸준히 창출해내야 할 것이다.
참고문헌
김선약, 「프뢰벨의 교육고전의 이해」, 이화여자대학교출판부, 1973
곽노의, 「프뢰벨 생애와 교육」, 학민사, 1995
곽노의, 「프뢰벨의 유아교육이론 연구」
|
|
|
가장 큰 무대였던 오픈 에어 스테이지에서 열렸던 공연에는 약 8000명의 관객이 모여들어 한국 음악을 감상했다. 공연 전날 열렸던 워크숍에도 많은 사람들이 참석해 한국음악과 문화에 큰 관심을 나타냈다.
이날 공연은 공연자가 사물놀이를
|
|
 |
가장 기억에 남는 일에 대해 상세히 기술하시오.
(생략)....연합회에서 모범사례로 지정하기도 하였습니다. 이 경험은 앞으로 변화의 중요성을 알려주는 좋은 기회가 되고 있습니다.....(생략)
5. 지원동기 및 입사 후 포부
(생략)...커뮤니케
|
|
 |
수업 중 실시했던 실험 가운데 한 가지를 정해서 설명해 주십시오.(컴퓨터공학) - 핵무기 사용에 대한 자신의 견해를 말해 보시오(기계 전자공학부)
의과대학
- 인공 장기란 무엇이고 신체 중 인공 장기를 만들기 가장 쉬운 부분은 어디인가?(
|
|
 |
수업 중 실시했던 실험 가운데 한 가지를 정해서 설명해 주십시오.(컴퓨터공학) - 핵무기 사용에 대한 자신의 견해를 말해 보시오(기계 전자공학부)
의과대학
- 인공 장기란 무엇이고 신체 중 인공 장기를 만들기 가장 쉬운 부분은 어디인가?(
|
|
 |
가장 어려웠던 점을 말하시오.
서울대에 지원하게 된 동기를 말하시오
실기 시험을 보면서 가장 어려웠던 점을 말하시오.
인문화의 얼굴 표현에서 가장 어려웠던 점을 말하시오.
학교에서 수업 외에 어떤 특별 활동을 했는지 말하시오.
10.
|
|
 |
가장 중시하나요?
7. AI 개발 과정에서 경험한 어려움과 극복 사례는?
8. 협업 프로젝트 경험을 소개해주세요.
9. Python 외에 사용할 수 있는 프로그래밍 언어는?
10. 대학원 졸업 후 진로 계획은?
11. 기계학습과 딥러닝의 차이점은 무엇
|
|
메뉴펼치기
