합리모형 만족모형 점증모형 혼합모형 최적모형 엘리트모형 쓰레기통모형 등의 주요개념을 설명하고 이상의 정책결정 모형 중 우리나라 정책에 적용된 모형의 정책사례와 본인이 생
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소개글

합리모형 만족모형 점증모형 혼합모형 최적모형 엘리트모형 쓰레기통모형 등의 주요개념을 설명하고 이상의 정책결정 모형 중 우리나라 정책에 적용된 모형의 정책사례와 본인이 생에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ 서론

Ⅱ 본론

1. 정책결정 모형들의 주요개념
1) 합리 모형(rational model)
2) 만족모형 (Satisfied model)
3) 점증모형 (incremental model)
4) 혼합모형 (mixed scanning model of decision-making]
5) 최적모형(Optimal model)
6) 쓰레기통 모형(Garbage can model)
7) 엘리트 모형 (elite model)
8) 공공선택모형 (public choice model )

2. 우리나라 정책결정에 적용된 모형과 정책사례(2가지)

3. 학습자가 생각하는 가장 이상적인 모형과 이유

Ⅲ 결론

참고문헌

본문내용

합리모형, 만족모형, 점증모형, 혼합모형, 최적모형, 엘리트모형, 쓰레기통모형 등의 주요개념을 설명하고 이상의 정책결정 모형 중 우리나라 정책에 적용된 모형의 정책사례와 본인이 생각하는 가장 이상적인 정책결정모형과 이유를 서술하시오.
Ⅰ 서론
Ⅱ 본론
1. 정책결정 모형들의 주요개념
1) 합리 모형(rational model)
2) 만족모형 (Satisfied model)
3) 점증모형 (incremental model)
4) 혼합모형 (mixed scanning model of decision-making]
5) 최적모형(Optimal model)
6) 쓰레기통 모형(Garbage can model)
7) 엘리트 모형 (elite model)
8) 공공선택모형 (public choice model )
2. 우리나라 정책결정에 적용된 모형과 정책사례(2가지)
3. 학습자가 생각하는 가장 이상적인 모형과 이유
Ⅲ 결론
참고문헌
Ⅰ 서론
합리모형, 만족모형, 점증모형, 혼합모형, 최적모형, 엘리트모형, 쓰레기통 모형, 공공선택모형의 주요개념을 설명하고 이상의 정책결정 모형 중 우리나라 정책에 적용된 모형의 정책사례와 본인이 생각하는 가장 이상적인 정책결정모형과 이유를 개진해보고자 합니다.
Ⅱ 본론
1. 정책결정 모형들의 주요개념
1) 합리 모형(rational model)
합리 모형은 정책 결정에 관한 고전적인 접근방법으로서, 정책결정자와 조직의 합리성을 최우선적인 기준으로 고려한다. 인간과 조직의 합리성, 완전한 정보 환경 등을 전제로 하여, 목표달성의 극대화를 위한 합리적 대안의 탐색·선택을 추구하는 규범적·이상적 정책결정 모형을 말한다. 즉 합리모형은 인간을 합리적 사고방식을 따르는 경제적 인간으로 전제하고 정책 결정자의 전지(全知)를 가정(assumption of omniscience)하여, 문제해결을 위한 대안을 체계적 · 포괄적으로 분석하여 가장 합리적인 최적대안을 선택할 수 있다고 보는 정책결정 모형을 말한다.
합리적 모형의 성격을 요약하면 다음과 같다.
첫째, 문제의 발견과 진단, 대안의 탐색과 평가, 대안의 선택 등 의사결정의 단계들은 서로 뚜렷하게 구별되며 차례차례 순서 있게 진행된다.
둘째, 의사결정의 목표는 주어진 것이며 단일하고 불변하는 것이다. 목표와 수단은 구별된다. 대안의 선택에 기준을 제시하는 목표는 대안선택을 위한 분석을 진행하기 전에 명확하게 확인된다.
셋째, 문제해결에 기여할 수 있는 모든 대안들을 탐색하고 그러한 대안들이 가져올 결과를 빠짐없이 체계적으로 분석한다.
넷째, 미리 정해진 기준에 따라 최적의 대안을 선택한다. 대안을 분석하고 선택하는 데 개입될 가능성이 있는 비합리적 요인은 통제된다.
이처럼 합리모형은 그 전제와 내용이 지나치게 이상적이고 규범적이기 때문에 현실의 의사결정상황에 잘 부합되지 않는다. 현실은 문제가 복잡하기

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  • 페이지수7페이지
  • 등록일2018.06.14
  • 저작시기2018.6
  • 파일형식한글(hwp)
  • 자료번호#1056818
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