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가족을 위한 가족생활교육의 실제 /구상출판사
1. 프로그램의 명칭
이 프로그램의 명칭은 ‘예비부부를 위한 결혼준비교육프로그램’이라 정하였다.
2. 프로그램의 대상
결혼을 준비하는 개인 또는 커플 등 미혼남녀를 대상으로 하였다.
3. 프
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가족생활 교육의 정의
2. 가족생활 교육 프로그램의 이해
1) 프로그램의 기본 요소
2) 프로그램의 개발 원칙
3) 프로그램의 개발 과정
3. 관계 향상에 필요한 의사소통의 중요성
4. 관계 향상 프로그램의 의의
5. 관계 향상 프로그램
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프로그램은 은퇴자 개인의 요구뿐 아니라 프로그램을 시행하는 기업의 요청에도 부응함으로써 직업생활에서의 이탈과 은퇴 후의 생활환경에 서서히 도달하게 하기 위한 사회교육적 시행인 것이다.
* 참고문헌
가족관계 / 김정옥, 박귀영 외 3
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가족의 가족기능과 사회적 지지에 관한 연구. 한국가족복지학, 2018.
김영희, 이순형. 한부모가족 자녀의 심리사회적 적응에 영향을 미치는 요인. 아동학회지, 2019.
박미경. 한부모가족을 위한 가족생활교육 프로그램 개발 및 효과 연구. 가족과
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가족의 개념에 대해 두 사람의 생각과 이유에 대해 공통점과 차이점을 정리, 성인 자녀와 부모 간의 관계 개선을 위한 가족교육 프로그램을 설계해 보았다. 가정은 사람이 태어나면서부터 사회생활을 배우는 인생의 출발점이며 처음으로 인
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교육과정평가원[2008] 다문화 교육을 위한 교수 · 학습 지원 방안 연구(II) : 사회과 교수 · 학습 프로그램 개발을 중심으로
유재신, 원광대학교 대학원,[2009] 다문화가족 자녀교육의 실태와 지원방안에 관한 연구 = A Study for Supporting the Educational
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교육 지원 컨설팅 프로그램 개발을 위한 기초연구.
이기숙 외,『유아교육개론』. 양서원. 2002.
이성현.『초등 특수교육의 이해와 지도』. 글로벌. 2001.
이소현(2006). 장애 영유아 지원체계 구축을 위한 질적 구성요소: 정책적 제도수립을 위한
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Program
3.4 배치계획
3.5 Mass 개념
3.6 평면계획
3.7 입면계획
3.8 단면계획
3.9 Green Architecture(친환경설계)
3.10 구조․설비계획
3.11 노약자 및 장애인 고려
3.12 엑소노 매트릭, 프로그램 구성
4. 전시패널 및 모형
4.1 전시패
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위한 정책
Ⅴ 연구방법
1. 연구대상
2. 측정도구
3. 분석 및 결과
4. 논의 및 정책적 제안
Ⅵ 논의 및 결론
참고문헌
표 목 차
<표 Ⅴ-1> 부모와 자녀 간 하루 중 대화시간
<표 Ⅴ-2> 부모님에 대한 평가 점수
<표 Ⅴ-3> 가정생활
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심화학습 모델
3. Bransford & Steins의 IDEAL 문제해결 모델
4. Treffinger의 창의적인 학습 모델
5. 학자들의 창의적인 문제 해결 과정 종합
Ⅳ. 창의적인 문제 해결 프로그램
1. 미래문제 해결 프로그램(FPSP)
2. 오디세이 정신(OM)
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교육의 사회적 영향력은 무엇인가요?
27. 영양 교육에서 중요한 요소는 무엇인가요?
28. 영양 교육을 통해 학생들에게 어떤 가치를 전달하고 싶나요?
29. 영양 교육과 관련된 다른 직업에 대해 어떻게 생각하나요?
30. 영양교육의 중요성
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교육의 효과를 어떻게 측정할 수 있을까요?
6. 영양교육의 대상을 어떻게 선정할 것인가요?
7. 본인이 생각하는 이상적인 영양교육의 형태는 무엇인가요?
8. 영양교육에서 중요한 요소는 무엇인가요?
9. 영양교육을 위한 프로그램을 기
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설계하기 위한 자료로 직접 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 산소 부화 화염의 특성에 관한 실험적, 수치해석적, 이론적 연구에 많은 도움이 될 것입니다. LG전자-1
LG전자-2
LG전자-3
LG화학-1
LG화학-2
LG화학-3
LG생활건강
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대상자의 심리적 안정과 성장에 기여하는 것은 물론, 상담심리학의 발전과 대중화를 위해 힘쓰겠습니다. 앞으로도 끊임없이 자기 발전을 추구하며, 상담 현장의 다양한 요구에 부응하는 전문성을 갖춘 상담사로서 사회에 긍정적인 영향을 미
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설계와 해석: 81
4. 오류와 불확실성 다루기: 81
5. 다양한 분야와의 융합: 81
6. 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 시각
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