 |
학습
( 표 11 ) 척척학습 수업준비물 예시 (국어)
7. 3분말하기
( 표 12 ) 3분 말하기 주제 예시
8. 모듬 일지 쓰기
9. 학급 일기 쓰기
( 표 13 ) 모듬 일지 예시 ( 96년 5월 25일자 )
10. 학급 문집 제작
( 표 14 ) 학급 문집 편집 계획서
11. 아침 자
|
|
 |
학습계획서-학업계획서 169
? 기본적인 논문구성 능력을 검증하는 문제 172
? 전공분야 지식의 깊이를 검증하는 문제 194
가. 핵심문제의 분석과 대응요령 194
카. 답변의 대응방법 256
? 면접에 필요한 중요한 준비과정과 내용 256
가. 기본이
|
|
 |
해석과 의사 소통: 128
7. 진실을 파악하는 도구: 128
기초 이론과 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
데
|
|
|
대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나? 216
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 217
나. 특수대학원 코스의 장단점 217
? 대학원 면접에 필수 준비사항 218
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학 218
나
|
|
|
대학 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나? 216
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 217
나. 특수대학원 코스의 장단점 217
? 대학원 면접에 필수 준비사항 218
가. 대학교 혹은 대학원의 교육목표/교육철학 218
나
|
|
 |
123
? 바이오소재학 입시지원 영문자기소개서 1500단어 124
? 바이오소재학 어학능력 검증하는 영어면접문제 100개 126
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 137
기초 이론과 개념: 137
회귀 분석 및 모델링: 138
가설 검정과 추론: 13
|
|
|
작성능력 검증 기출문제 160
? 융복합시스템공학 학습계획서-학업계획서 168
? 기본적인 논문구성 능력을 검증하는 문제 172
? 전공분야 지식의 깊이를 검증하는 문제 194
가. 핵심문제의 분석과 대응요령 194
나. 답변의 대응방법 2
|
|
 |
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
데이터 분
|
|
 |
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. 빅데
|
|
 |
해석과 의사 소통: 100
7. 진실을 파악하는 도구: 100
기초 이론과 개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데
|
|
메뉴펼치기
