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Learning(이러닝)의 가치 Ⅲ. E-Learning(이러닝)의 성격 1. 학습자 2. 교수자 1) 적극적 상호작용성 2) 자기주도적 학습방식 3) 학습공동체 형성 Ⅳ. 블랜디드러닝(혼합형학습)의 개념 Ⅴ. 블랜디드러닝(혼합형학습)의 필요성 Ⅵ. 블랜디드
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이러닝의 유형 측 면 종 류 예 활용 기술의 종류 -동영상 강의 기반의 e-러닝 -웹 기반의 e-러닝 -EBS수능강의 인터넷 서비스 -사이버가정학습지원체제 면대면 교육 및 학습 활동 여부 측면 -일반 e-러닝 -블랜디드 러닝 -교사와 학생의 분리(원격
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러닝, 한언출판사 Ⅰ. 서론 Ⅱ. E-Learning(이러닝)의 개념 Ⅲ. E-Learning(이러닝)의 유형 1. 교사주도형 1) 텍스트형 학습 2) 동영상 학습 3) 따라가기 학습 2. 학습자 주도형 1) 탐색형 학습 2) 상호작용 학습 3) 토론형 학습 3. 혼합형
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  • 등록일 2011.08.31
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learning.html) ② 청담어 학원 (http://gwangjin.cdi.co.kr/) 3. 유러닝(u-learning) ① 해피 u러닝 (http://www.uning.co.kr/) ② 모비스타 (http://mobista.credu.com/start.htm) Ⅰ. 이러닝(e-learning) 1. 이러닝(e-learning)의 개념 ① 전자매체를 통한 학습 ② 컴퓨터 및 네트
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개념으로, 그 출발점은 전통적 집합교육에 대한 시간·비용절감 필요성의 성격이 강하다. 4) 삼성 SDS 삼성 SDS는 IT 교육의 제공을 통한 조직의 경영성과 제고 및 개인의 경쟁력 향상에 기여라는 목표아래 이러닝을 학습 조직 문화 조기 정착의
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논문 49건

필요성 및 목적 1 2. 연구 문제 2 3. 용어의 정의 3 가. 인쇄물 포트폴리오 3 나. e-포트폴리오 3 다. 포트폴리오 보유도 4 라. 학업성취도 4 마. 학습태도 4 Ⅱ. 이론적 배경 5 1. 프로그래밍 교과 5 가. 프로그래밍 교과의 성격 5 나. 프로그
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  • 발행일 2012.04.20
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학습 자료 1. 학습 자료의 개념 및 기능 2. 학습 자료 제작에 있어서 고려해야 할 요소 1) 학생 특성 2) 교사의 자료 제작 및 시연 능력 3) 학습목표와 내용 4) 수업의 형태 5) 수업 장소의 시설 6) 실용적 요인 3. 효과적인 학습 자료
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  • 발행일 2011.09.20
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개념 3 유사한 개념의 정의 제2절 평생교육의 특성 제3장 평생교육 체제의 문제점과 외국의 사례 제1절 평생교육 체제의 문제점 1 평생 학습권 사상에 대한 인식의 부족 2 평생교육 기회 확대와 구심체 형성 미흡 3 평생교
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  • 발행일 2008.10.31
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개념: 33 회귀 분석 및 모델링: 33 가설 검정과 추론: 34 데이터 분석 및 시각화: 34 빅데이터와 기계 학습: 35 실험 계획법 36 비모수 통계 36 빅데이터와 머신러닝 37 데이터 분석 도구와 소프트웨어 37 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
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  • 발행일 2024.12.15
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개념과 기능범주 ....................... 26 2.4.1. 의사소통능력의 정의 ...................... 26 2.4.2. 의문문과 의사소통 기능 ....................... 29 2.4.3. 서법 조동사와 의사소통 기능 ................... 33 2.4.3.1. Can의 의사소통 기능별
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  • 발행일 2009.12.04
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취업자료 212건

개념: 33 회귀 분석 및 모델링: 34 가설 검정과 추론: 34 데이터 분석 및 시각화: 35 빅데이터와 기계 학습: 36 실험 계획법 36 비모수 통계 37 빅데이터와 머신러닝 37 데이터 분석 도구와 소프트웨어 38 ? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
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  • 직종구분 기타
. 또한, 디지털 기술이 발전함에 따라 교수와 학생 간의 상호작용이 줄어들고, 그로 인한 교육의 질 저하가 우려되고 있는 상황입니다. 이에 대해 저는 ‘블렌디드 러닝(혼합형 학습)’의 도입이 중요한 해결책이 될 수 있다고 생각합니다. 블
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  • 등록일 2025.05.02
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  • 직종구분 산업, 과학, 기술직
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 소프트웨어에
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나갈 것입니다. 1. 경력(대학생활 또는 직장활동 상황) 2. 지원동기 및 장래계획 3. 성격의 장단점 및 특기 4. 희망 연구분야 및 연구계획 5. 학부, 대학원 이수 전공과목 중 관심과목 6. 석사ㆍ박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
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  • 직종구분 기타
학습자를 향한 고객 지향성을 길렀습니다. 또한, 결과 보고서를 작성하며, “현업 적용 가능성이 큰 실습 과정과 교육 콘텐츠가 학습자의 만족도를 높인다.” 와 같이 교육 프로그램 기획 시 유용할 통찰력을 얻을 수 있었습니다. 전공 지식과
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