• 제목/요약/키워드: small group discover method

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대학수학교육에서 발견학습법과 소그룹학습법 (R. L. Moore's method and small group discover method)

  • 최은미
    • 한국수학사학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.255-272
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    • 2009
  • 본 연구는 20세기 미국 대학의 수학 교육현장에서 큰 영향을 미쳐온 R. L. 무어 교수법이 학부 수학교육 과정에 효과적으로 적용되기 위해 어떻게 연구되고 변형되어왔는지를 지켜보면서, 교육학적 논의를 통해 우리나라 대학교육에 시사하는 점을 논의하고자 한다.

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통합적 음악 감상을 통한 유아 소그룹 동시짓기 활동의 효과 (A Study on Children's Poetry Activity through Integrative Music Appreciation Program in A Small Group)

  • 박부숙;임명희;박윤조
    • 한국보육학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.233-258
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    • 2017
  • 음악적 경험 중에서 감상활동은 다른 음악 활동에 선행되는 가장 기본적인 과정임에도 불구하고 교사의 인식 부족과 교수 방법의 어려움 때문에 소홀히 여겨지고 있다. 본 연구는 유아의 생각을 반영하여 통합적 음악 감상을 구성하고 유아들이 음악 감상에 흥미를 갖게 하며, 유아 스스로 음악적 개념이나 구조를 발견, 창작할 수 있도록 하였고, 연계활동으로 유아 자신의 생각과 느낌을 동시로 표현하였다. 만 3, 4세의 발달 특성상 개인별 동시 짓기의 어려움이 있어서 자신의 의견을 나누며, 또래들의 반응을 직접 관찰할 수 있는 소그룹 토의를 통한 동시 짓기로 접근 하였다. 현장에서 음악 감상과 동시 짓기 활동을 어려워하는 교사들에게 교수 방법을 제시하고, 그 효과를 분석하고자 하였다. 유아의 생각을 반영한 통합적 음악 감상을 통한 소그룹 동시 짓기를 한 결과 유아들은 초기에는 음악 감상을 위한 준비과정에 더 많은 비중을 두었으나, 프로그램을 진행하면서 음악적 개념을 발견하고, 음악 감상에 적극적이었다. 연계활동으로 동시를 지을 때 또래의 이야기를 들으며 창의적인 생각을 할 수 있는 자극이 되었고, 동시에 관심이 없었던 유아들도 참여도가 높아졌으며, 교사도 유아의 창의적인 단어에 흥미를 보였고, 유아들과 함께 창작의 기쁨을 느꼈다.

중소기업 프로파일링 분석을 통한 기술유출 방지 및 보호 모형 연구 (A Study on Empirical Model for the Prevention and Protection of Technology Leakage through SME Profiling Analysis)

  • 유인진;박도형
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제27권1호
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    • pp.171-191
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    • 2018
  • Purpose Corporate technology leakage is not only monetary loss, but also has a negative impact on the corporate image and further deteriorates sustainable growth. In particular, since SMEs are highly dependent on core technologies compared to large corporations, loss of technology leakage threatens corporate survival. Therefore, it is important for SMEs to "prevent and protect technology leakage". With the recent development of data analysis technology and the opening of public data, it has become possible to discover and proactively detect companies with a high probability of technology leakage based on actual company data. In this study, we try to construct profiles of enterprises with and without technology leakage experience through profiling analysis using data mining techniques. Furthermore, based on this, we propose a classification model that distinguishes companies that are likely to leak technology. Design/methodology/approach This study tries to develop the empirical model for prevention and protection of technology leakage through profiling method which analyzes each SME from the viewpoint of individual. Based on the previous research, we tried to classify many characteristics of SMEs into six categories and to identify the factors influencing the technology leakage of SMEs from the enterprise point of view. Specifically, we divided the 29 SME characteristics into the following six categories: 'firm characteristics', 'organizational characteristics', 'technical characteristics', 'relational characteristics', 'financial characteristics', and 'enterprise core competencies'. Each characteristic was extracted from the questionnaire data of 'Survey of Small and Medium Enterprises Technology' carried out annually by the Government of the Republic of Korea. Since the number of SMEs with experience of technology leakage in questionnaire data was significantly smaller than the other, we made a 1: 1 correspondence with each sample through mixed sampling. We conducted profiling of companies with and without technology leakage experience using decision-tree technique for research data, and derived meaningful variables that can distinguish the two. Then, empirical model for prevention and protection of technology leakage was developed through discriminant analysis and logistic regression analysis. Findings Profiling analysis shows that technology novelty, enterprise technology group, number of intellectual property registrations, product life cycle, technology development infrastructure level(absence of dedicated organization), enterprise core competency(design) and enterprise core competency(process design) help us find SME's technology leakage. We developed the two empirical model for prevention and protection of technology leakage in SMEs using discriminant analysis and logistic regression analysis, and each hit ratio is 65%(discriminant analysis) and 67%(logistic regression analysis).