|
기능과 정의
Ⅱ.간호는 왜 이론을 필요로 하는가?
Ⅲ.학과가 어떻게 이론을 획득하는가?
Ⅳ.간호이론의 구성요소
Ⅴ. 간호이론의 구축방법
Ⅵ. 간호이론의 평가
Ⅶ. 간호이론의 분류
Ⅷ. 간호이론의 활용
Ⅸ. 간호이론의 쟁점
|
|
|
재활용 방안에 관한 연구.
7. 환경부, (1996), 폐플라스틱 재활용 관련법규 - 향후 폐기물 관리 정책방향. 1.서론
2.초임계유체의특징
3.초임계유체이용기술
4.초임계유체 이용한 고분자
5.분해성 플라스틱의 종류 및 그에대한 설명
|
|
|
분석 방법
Ⅲ. 폐수의 발생량
Ⅳ. 폐수처리시설의 효율성
Ⅴ. 폐수처리시설의 현황
Ⅵ. 낙동강의 오염 사례
1. 현황과 문제점
2. 낙동강의 원인
3. 주요발생원
4. 피해현상
5. 개선대책
Ⅶ. 폐수처리의 방법
1. 스컴 처리장치
2. 브
|
|
|
전략
2. 읽기 교육 교수․학습 전략의 필요성
3. 읽기 교육에 유용한 교수 ․학습 모형
4. 읽기 전략의 통합 모형
ꊵ 읽기 교육의 평가 및 송환
1. 읽기 평가의 목적과 원리
2. 읽기 평가의 방안
ꊶ 읽기교육의 보완과 확장
|
|
|
평가(Criterion-Referenced Evaluatioin)
▣ 지그쏘우 방법(Jig-Saw Method)
▣ 지도된 발견학습(Guided Discovery)
▣ 지식의 구조(Structure of Knowledge)
▣ 지적기능(Intellectual Skills)
▣ ZPD (zone of proximal development, 근접발달영역)
▣ 진단평가 (diagnostic evaluation)
|
|
 |
전략교수 이후 수준
그 림 목 차
<그림 Ⅱ-1> 팀 경쟁학습 구조
<그림 Ⅱ-2> 팀 보조 개별학습 구조
<그림 Ⅱ-3> 집단 탐구법 구조
도 표 목 차
<도표 1> 전략 활용에 대한 성취수준 비교
|
|
|
법 7
2.2.2 말뚝의 수평저항력 산정 8
제 3 장 모형실험 장치 및 방법 33
3.1 모형말뚝 및 모형지반 33
3.2 하중재하 35
3.3 측정장치 39
3.4 모형실험 방법 42
제 4 장 연구결과 및 분석 45
4.1 개요 45
4.2 모형실험 결과 및 분석 46
4.3
|
|
|
법제도의 변화 29
2. 출입국제도의 변화 32
3. 여행법 관련 정책의 변화 33
4. 상해시 법규의 변화 33
5. 상해 엑스포와 관광 산업의 발전 34
제 4 장 결론 및 시사점 36
제 1 절 연구 결과의 요약 36
1. 연구 결과의 요
|
|
|
결과를 설명해 보세요. 125
? 간호학의 현실적 활용의 문제점에 대한 지원자의 견해 127
? 간호학 연구 개발 발전에 대한 지원자의 인식과 방법 129
? 학위과정 연구능력을 검증하는 문제 134
? 기출문제의 유형분석과 패턴의 탐색 148
가. 전공
|
|
|
합성, 주요 결절점 경유(경유지), 승객수송효율, 정시성(배차간격)등을 제시하였다.
둘째, 네트워크분석법(ANP)의 평가항목에 대한 상대적 중요도를 산출한 결과, 버스승객수송효율(0.239), 버스교통량(0.228), 도심/부도심 연계성(0.166), 버스정시
|
|
 |
법
4. 결과물에 반영된 창의성 평가
디자인/크리에이티브 취업 - 2
[문제 해결을 위한 디자인 접근법]
1. 디자인 문제 인식과 분석 경험
2. 사용자 중심 설계 사례
3. 디자인 개선 및 최적화 과정
4. 문제 해결 결과와 효과
디자인/크리에
|
|
|
실험 설계 능력과 문제 해결을 위한 데이터 분석 역량입니다. 반복적인 실패 속에서도 원인을 분석하고 개선하는 과정을 꾸준히 실행해 연구 신뢰성을 확보했습니다. 또한, 다양한 분석 장비 활용과 촉매 반응 메커니즘 이해를 통해 고품질
|
|
 |
법과 절차 설명
3.3 조사 결과 분석 및 해석
4.주거 환경 노후 불안에 영향을 미치는 요인 분석
4.1 경제적 요인의 영향 분석
4.2 물리적 환경 요인의 영향 분석
4.3 사회적 요인의 영향 분석
5.주거 환경 노후 불안 완화를 위한 정책 및 전략
|
|
 |
심층적 연구를 수행하고, 실험과 분석을 통해 의미 있는 결과를 만들어내는 것을 목표로 삼고 있습니다.
단순히 기술을 배우는 데 그치지 않고, 문화적 맥락을 고려하며 인간 경험을 혁신할 수 있는 연구자가 되기 위해 끊임없이 배우고 성장
|
|
 |
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 대한 대학원 학
|
|
메뉴펼치기
