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학생부 비교과성적)을 강화하는 방안
4. 대입전형에 컴퓨터 교과를 활용하는 방안들의 비교
Ⅵ. 정보소양인증체제 구축 방안
1. 정보소양인증제의 개념
2. 정보소양인증체제 구축의 기본 방향
3. 정보소양인증 방안
가. 과정
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정보화에 있어 표준화는 교육행정의 복잡 다양한 업무와 관련 기관들의 환경 차이를 극복하여 업무의 효율성을 극대화하는 데 필수적인 요소이다. 교육행정 업무 전반을 포괄하는 그리고 각 관련 기관의 환경에 적합한 표준을 마련함으로써
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정보 자료실 운영
6) 진로교육을 위한 환경 조성
7) 교직원 자체 연수
8) 학부모 계도 활동
Ⅵ. 청소년진로교육(진로지도)의 현황
1. 학생
2. 학부모
3. 교사
4. 시사점
Ⅶ. 청소년진로교육(진로지도)의 문제점
Ⅷ. 청소년진로교육(진로
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위한 국민의 자질
3. 국민사법참여제도 도입을 위한 법 교육의 역할
4. 국민사법참여제도를 위한 법 교육 요소
Ⅲ. 구성주의와 법 교육
1. 구성주의 교수·학습 원리와 법 교육
2. ‘법과사회’ 교과에서의 구성주의 교수·학습
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학생들의 협동을 유도한다.
④ 전이를 위한 사례를 제공한다. 1. 학습의 정의와 기본가정
1)학습에 관한 기본 가정
2. 학습의 구성요소
1) 다섯가지 학습의 영역
2) 필수적 선수학습요소와 보조적 선수학습요소
3) 학습의 인지과정
3.
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구성하는 namespace
3. 주어진 정보에서 수행되어야 될 operation을 관리하는 functional model
4. Dirctory안의 정보의 보안을 위한 authentication framework
5. Data의 분배와 수행을 관리하는 distributed operation model
기능적으로 X.500은 세 분야의 operation을 정의하
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구성방안」, 경제교육연구 제 11집 1호, 한국경제교육학회
최병모ㆍ박형준ㆍ김경모ㆍ황상주, 2004 "세계화ㆍ지식기반사회에 적합한 경제 시민성 교육의 방향 모색-다중적ㆍ다차원적 경제 시민성의 관점에서", 「사회과교육」제43권 3호, 한국
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구성
Ⅱ. 지역혁신체제의 이론적 배경
1. 새로운 경제패러다임의 변화와 지역혁신체제의 등장
2. 지역혁신체제의 개념 및 특성
Ⅲ. 해외선진국의 지역혁신체계 및 혁신전략 사례 분석
1. OECD와 EU의 산업정책 패러다임
2.
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정보통신 개론”, 생능출판사, (2001). 제1장. 서론
제2장. 본론
제1절 CDMA 이론
1. CDMA 개요
2. 다중접속기술과 CDMA
3. CDMA 네트워크 구성
제2절 TDMA 개요
1. TDMA란
2. TDMA의 성능
제3절 CDMA와 TDMA의 비교를 통한 디지털 이동통신 시스
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정보통신 개론”, 생능출판사, (2001). 제1장. 서론
제2장. 본론
제1절 CDMA 이론
1. CDMA 개요
2. 다중접속기술과 CDMA
3. CDMA 네트워크 구성
제2절 TDMA 개요
1. TDMA란
2. TDMA의 성능
제3절 CDMA와 TDMA의 비교를 통한 디지털 이동통신 시스
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구성요소
Ⅳ. 학업계획서 작성시 유의점
Ⅴ. 학업계획서 예문
<대학원 학업계획서 예제 1>
1. 진학동기 (전공 선택 이유)
2. 주요 연구 관심분야 및 연구 계획
3. 석사과정 이후의 계획
<대학원 학업계획서 예제 2>
<대학원 학업계획
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구성요소 & 유의사항
1. 학업계획서란
2. 학업계획서의 구성요소
3. 좋은 학업계획서의 요건
(1) 지망동기를 구체적으로 밝혀야 한다.
(2) 지망학과에 관한 정보를 정확히 알고 있음을 보여주어야 한다.
(3) 재학 중 수학계획은 과장되어서는
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26. 성균관대학교 기계공학부 학업계획서
27. 성균관대학교 유전공학과 학업계획서
28. 경희대학교 유전공학전공 학업계획서
29. 부산대학교 전기전자정보컴퓨터공학부 학업계획서
30. 부산대학교 조선해양공학과 학업계획서
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정보의 해석과 의사 소통: 81
7. 진실을 파악하는 도구: 82
아. 기초 이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거
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정보의 해석과 의사 소통: 86
7. 진실을 파악하는 도구: 86
기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데
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