|
가드너, 문용린 역(2001), 『다중지능 : 인간 지능의 새로운 이해』, 김영사
토마스 암스트롱, 전윤식, 강영심 역(1999), 『복합지능과 교육』, 중앙적성출판사
황혜경, 류숙희, 몬테소리 교육론과 가드너 다중지능이론의 유아교육적 의미 비교고
|
|
|
이론은 발달이 어떻게 그리고 왜 일어나는지를 설명하지 못하는 사회 발달과 정서 발달에 대한 하나의 기술적 개관에 머물고 말았다. David R. Shaffer 저, 솔길연 역(2005)「발달심리학」시그마프레스
Ⅲ. 결론
가드너의 다중지능이론은 기존의 IQ
|
|
|
다중지능이론: 그 기본 전제와 시사점. 교육과정연구, 16(1)
전성수(2001). 다중지능(MI) 이론이 미술교육에 주는 시사점 연구. 사향미술교육논총 9집
교육전남, 2000년 12월호 1. 가드너(Gardner)의 다중지능이론을 설명하고, 그 교육적 시사점을
|
|
|
이론과 교육적 시사점, 진주교육대학교, 1996
◈ 최은순, 다중지능 중심 통합적 수업이 초등학생의 다중지능 발달, 자기주도적 학습능력, 학교생활 적응에 미치는 효과, 미간행 석사학위논문, 광주교육대학교 교육대학원, 2003
◈ 홍은숙, Gardner
|
|
|
지능 이론
가. 지능이론의 발견 및 지능의 새로운 정의
나. 지능의 유형
다. 지능의 독립성과 동등성
라. 다중지능 이론의 비판
마. 교육에 주는 시사점
2. 창의성
가. 창의성의 정의와 유형
1) 창의
|
|
 |
Gardner의 다중지능이론이 주는 시사점은 매우 크다. 다중지능이론의 교육적 시사점을 바탕으로 학습자 능력의 다양성을 존중한 능력별 교육이 이루어진다면, 각기 다른 형태로 다양한 방면에 능력을 지니고 있는 학습자의 잠재력을 최대한으
|
|
|
이론
1) 제1단계 : 도덕적 사실주의 (2∼7세)
2) 제2단계 : 도덕적 동등성(7∼11세)
3) 제3단계 : 도덕적 자율성(11∼15세)
(5) 피아제 이론의 교육적 시사점 및 평가
2. 비고츠키의 인지발달이론
(1) 비고츠키의 생
|
|
|
예산과정의
시민참여 영향에 관한 연구
2. 예산과정의 시민참여 영향 모형
1) 예산참여의 주요 영향요인
2) 시민참여에 대한 지식 축적과 현실적 갭
3. 예산이론에서의 시민참여 영향모형
Ⅲ 결론
Ⅳ 참고문헌
|
|
|
3. 세계화의 조류가 경제교육에 갖는 시사점
Ⅳ. 문제점과 경제교육의 실천 방안
1. 경제교육의 현황
2. 경제교육의 개선과 실천
Ⅴ. 요약 및 결론
참고문헌
|
|
|
이론적 배경 2
1. 정책결정모형 2
2. 임금피크제 4
Ⅲ. 사례분석 4
1. 정책문제흐름 4
2. 정책대안흐름 5
3. 정치흐름 7
4. 정책산출 8
5. 성과와 문제점 9
Ⅳ. 시사점 11
1. 정책 도입시 충분한 의견수렴 필요 11
2. 정책 대안의 다양화
|
|
|
이론 지식의 깊이를 검증한 기출문제 99
? 에너지분야 학술적 깊이를 검증하는 기출문제 102
? 환경에너지공학에 대한 자주 출제되는 학술영어용어 105
? 입시지원자가 보는 환경에너지공학 연구 문제점 110
? 환경에너지공학활용의 문제
|
|
|
이론 지식설명 1500단어 69
Convergent Robotics Systems Engineering: Theories and Contributions from Leading Scholars 70
1. Introduction to Convergent Robotics Systems Engineering 70
2. Key Scholars and Their Theories in Convergent Robotics Systems Engineering 71
3. Emerging Trends in Converge
|
|
 |
설명해보세요.
21. Overfitting과 Underfitting의 차이는?
22. AI 프로젝트에서의 데이터 수집 경험은?
23. 논문 읽는 습관이 있나요?
24. 연구자로서 가장 필요한 자질은?
25. 대학원 생활에서 가장 기대되는 점은?
26. 인공지능 기술이 사회에
|
|
 |
설명이 가능하고 신뢰도 높은 AI 모델을 개발하고자 합니다.
이러한 연구를 위해 대학원 입학 후에는 먼저 고려대학교에서 제공하는 핵심 인공지능 관련 교과목(‘딥러닝 이론과 실제’, ‘고급 머신러닝’, ‘인공지능 모델의 응용’)을 이
|
|
|
이론을 검증하는 기출문제 152
? 빅데이터 학위과정 입시지원자 이론적 배경 검증 문제 153
? 입시지원자가 보는 수리과학과 전공 연구 문제점 156
? 수리과학과 학술이론을 발전시킨 연구결과를 설명해 보세요. 158
? 수리과학과 활용의 문제
|
|
메뉴펼치기
