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편집부 저, 가족생활교육, 한국방송통신대학교 2014
박주희 저, 가족생활교육의 실제, 구상 2012
전세경 저, 가족생활교육, 양서원 2013 1. 가족을 보는 관점
2. 전통적(보수적) 관점
3. 자유주의적 관점
4. 여성학적인 관점
참고문헌
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기초이론 중에서 발달론적 관점과 여성학적 관점을 서술해 보았다. 오늘날의 가족은 그 기능을 유지시켜 줄 수 있는 다양한 유형의 노력을 필요로 하고 있으며 가족생활교육은 이러한 조력을 공급해 줄 수 있는 가장 좋은 방법이라고 본다.
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기초이론 전5권 중 제1권 / 정인석 / 1991. 9. 5. 초판 / 대왕사 제5장 내담자중심 카운슬링
1. 내담자중심 카운슬링의 배경
2. 내담자중심 카운슬링의 발전
3. 내담자중심 카운슬링의 방향성과 전망
4. 내담자중심적 방법을 살린 인간관계
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기초이론의 분류: 각자의 선호도와 관점에 따라 다르며 특별한 의미는 없음.
-성규탁-- 8가지 분류(Hasenfeld의 분류를 번역)
-최성재, 남기민--4가지 대분류와 8가지 소분류
-장인협, 이정호--4가지 분류
(*본 강의-전통적 이론과 현대
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기초 - 인지심리학(피아제 이론). https://baby-humpback-whale.tistory.com/entry/교육과정의-심리학적사회적-기초-인지심리학피아제-이론
행동주의 교육과정 요약(등장배경, 관점, 교육목적, 특징, 평가, 장단점). http://blog.naver.com/seodeo11/50087699680
피아제(Pi
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이론적 고찰
2-1. 상보성과 상보적 이원구조의 배경과 개념
2-1-1. 상보성의 원리
2-1-2. 상보적 이원구조의 원리
2-2. 동·서양의 상보성
2-2-1. 과학과 철학의 상보성
2-2-2. 동·서양의 사유체계 비교
1) 서양의 상반적 이
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이론을 개발하고 엄격한 테스트를 통해 서양의 심리학 이론과 영혼의 전통 모두를 기초로 하여 한 걸음 나아가야 하고, 조심스럽게 지혜의 두 가지 깊은 근원과 함께 과감한 새로운 부분으로 나아갈 수 있도록 시도해야 한다. 희망은 더 많은
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기초는 서로 모순 대립의 관계가 성립하고 있다는 사실이다. 따라서 오늘에 있어서 프뢰벨 유아교육사상의 현대적 의의를 제고하려면, 이런 모순 대립의 관계에 있는 여러 교육사상과 이론을 변증법적으로 지양통일하여 포섭적이며 발전적
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Threat
Behave. Spring: 25(1): 180-192.
WHO. 2008. Suicide and Suicide Prevention in Asia. 1. 서론
2. 노인의 특성
3. 자살의 개념
4. 자살생각
5. 노인자살에 관한 이론
6. 국내외 자살예방관련 정책 현황
7. 자살예방 대책방안
8. 결론
<참고문헌>
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이론적 배경
1. 저출산 및 만혼의 발생 배경과 현황
2. 한국의 출산 정책
3. 저출산과 만혼이 사회에 미치는 영향
Ⅲ. 연구 방법
1. 연구 문제
2. 연구 대상 및 자료수집
3. 조사도구 및 분석 방법
Ⅳ. 연구결과 및 해석
Ⅴ. 결론 및
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이론적 틀, 예상되는 연구 과정 등을 설명합니다. 또한, 연구의 예상 결과와 그것이 해당 분야에 어떤 기여를 할 수 있는지에 대해 논합니다.
4. 학업 준비 상태 및 자격: 관련 분야나 주제에 대한 이해도, 이전 학업이나 경험, 연구 스킬 등 자
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이론적 틀, 예상되는 연구 과정 등을 설명합니다. 또한, 연구의 예상 결과와 그것이 해당 분야에 어떤 기여를 할 수 있는지에 대해 논합니다.
4. 학업 준비 상태 및 자격: 관련 분야나 주제에 대한 이해도, 이전 학업이나 경험, 연구 스킬 등 자
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이론 교수법, 기초 음악 실기 분석 같은 연구들을 활용할 수 있도록 많은 연구 케이스 들을 살펴보면서 실전적으로 연습해 볼 예정입니다. 이것은 제가 연세대학교 교육대학원에서 추구하고 있는 연구주제의 활용도를 높이는데 크게 작용할
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기초 이론과 개념: 121
라. 회귀 분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석 및 시각화: 122
사. 빅데이터와 기계 학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와 머신러닝 125
카. 데이터 분석 도구와 소프
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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. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어
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