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다중지능이론과 교육의 실제 김명희(교수), 김향자 외 3명 저 | 학지사 | 2014.11.28 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 본론 1. 가드너의 다중지능의 개념과 내용 2. 다중지능의 8개 영역별 특성과 그에 따른 수업전략 3. 다중지능이 반영된 영유아 프로그램 사례
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  • 등록일 2015.01.20
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감을 키워주고, 아이와 한 약속을 반드시 지키도록 한다. 그리고 부모가 해주기에 앞서 아이의 의사를 묻는 것도 중요하다. 사소한 것이라도 ‘어느 것 먹을래?’라고 물어 자신의 의견과 주장을 정확히 표현하도록 한다. ■대인관계 지능
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  • 등록일 2014.06.10
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다중지능이론과 교육의 실제 김명희(교수), 김향자 외 3명 저 | 학지사 | 2015.01.25 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 본론 1. 다중지능의 개념 2. 다중지능검사지 예시 3. 다중지능의 8가지 영역별 내용 4. 다중지능이 유아발달에 주는 시사점 Ⅲ. 결론 Ⅳ.
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  • 등록일 2015.04.02
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다중지능이론 설명과 그 교육적 시사점 1) 다중지능이론의 개요 2) 다중지능이론의 8가지 영역3) 다중지능이론의 교육적 시사점 2. 에릭슨(Erikson)의 성격발달 8단계설에 대한 설명과 그 교육적 시사점1) 성격발달이론의 개요 2) 성격발달이론
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  • 등록일 2016.04.09
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개념과 발달적 의미 2. 학령기 아동의 발달영역별 특성 1) 신체 발달 2) 사회성과 정서의 발달 (1) 자아존중감의 경험 (2) 삶에 대한 적극적인 태도 (3) 협동적인 친사회적 행동 3) 인지발달 (1) 학습에 태도 발달과 학습기술의 강화 (2) 논리
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  • 등록일 2008.11.26
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논문 4건

특성과 능력이 다른 것은 당연한 일인데 이것을 너무 아이의 탓으로 돌린 것 같다는 인상을 갖게 하였다. 마지막으로 정신지체 아동을 대상으로 구체적 조작물을 사용하여 수학의 향상정도를 알아보려고 것은 좋으나 연구대상아동을 중학생
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  • 발행일 2011.04.02
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개념 2. 집단 따돌림의 발생 요인 3. 집단 따돌림의 유형 4. 집단 따돌림의 특성 5. 집단 따돌림 청소년의 특성 Ⅲ. 집단 따돌림의 실태분석 1. 청소년대화의 광장의 조사결과 2. 교육부의 조사결과 3. ‘자녀안심하고 학교보내기 운동’
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  • 발행일 2013.10.28
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개념 2. 아동학대의 유형 3. 해외 선진국의 아동학대 대책 Ⅲ. 아동학대의 발생원인 및 문제점 1. 아동학대의 원인 2. 아동학대의 문제점 Ⅳ. 아동학대의 대처방안 1. 법적․제도적 측면의 강화 2. 예방․치료적 측면의 강화 3.
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  • 발행일 2012.04.20
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범죄의 특성과 관련된 문제들 Ⅴ. 관련법규 Ⅵ. 사이버 범죄에 대한 대책방안 1. 형법의 개정 2. 전문인력 확보 3. 대응체제 구축 4. 예방활동의 강화 5. 범죄자 추적 가능성의 확보 6. 국제적 협조체제 구축 Ⅶ. 결론
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  • 발행일 2008.03.26
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취업자료 7건

설명해 보세요. 85 ? 환경에너지공학발전에 기여한 유명학자 학술적 이론에 대한 평가 문제 86 ? 환경에너지공학 관련 어학능력을 검증하는 영어면접 기출문제 88 ? 환경에너지공학최신 연구흐름에 대한 지식을 검증하는 기출문제 95 ? 과
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  • 등록일 2025.09.04
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  • 직종구분 기타
개념 54 ???? 2. 보건의료 데이터 분석 및 관리 55 ???? 3. 인공지능 및 머신러닝과의 융합 55 ???? 4. 시스템 설계 및 헬스 IT 기술 56 ???? 5. 정책, 표준화, 실무 적용 56 ? 세포 및 분자 의학 학술이론 입시준비 최빈도 기출문제 50선 57 1. 세포생물학
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  • 등록일 2025.09.05
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  • 직종구분 기타
설명해 주세요. 4. 나노소재가 중요한 이유는 무엇인가요? 5. 최근 주목받는 신소재는 무엇인가요? 6. 신소재 개발에서 중요한 점은 무엇인가요? 7. 신소재 개발에서 가장 큰 도전은 무엇인가요? 8. 재료의 열적 특성을 평가하는 방법
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  • 등록일 2025.02.23
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특성은 무엇인가요? 17. 수학을 가르칠 때 학생들이 실수를 반복하는 경우 어떻게 대응하나요? 18. 수학을 가르치는 데 있어 가장 중요한 교사의 역할은 무엇인가요? 19. 학생들의 수학 성적 향상을 위해 어떻게 돕겠습니까? 20. 수학을
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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. 빅데이터와 머신러닝 86 너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86 ? 통계분
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  • 등록일 2024.09.14
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