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ed. New York:Basic Books, 1974.
Winnicott, D. W. Playing and Reality. Harmondsorth, U.K. :Penguin, 1977.
Wright, Elizabeth. Psychoanalytic Criticism:Theory in Practice. New York:Methuen, 1984. [엘리자베드 라이트, ≪정신분석비평:이론과 실제≫, 권택영 옮김, 문예출판사, 1989.] 없음
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정신분석학, 즉 비유의 이론, 은유와 그 변형인 제유나 환유의 이론을 만들어 낼 수 있었던 것이다.
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參考文獻
1. 이선영, 『문학비평의 방법과 실제』, 삼지원, 1983
2. 장갑상, 『영문학 비평과 심리
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이론을 설명하고, 그 교육적 시사점을 논하시오.
Ⅰ. 서론
Ⅲ. 본론
1. 에릭슨 성격발달단계이론
1) 이론의 개념
2) 기본가정
3) 주요 특성과 원리
2. 성격발달단계와 교육적 시사점
1) 제 1단계(신뢰감 대 불신감)와 교육적 시사
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것이므로 이 점은 이 이론의 큰 단점인 것이다. 또한 피아제는 물론 콜버그도 정서, 죄책감, 개인에 대한 배려, 자책 등 도덕성의 정의적 측면의 발달을 등한시 하는 것도 큰 약점으로 지적되고 있다. <정신분석학적 접근> 프로이드
1. 인간
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불안함은 커져만 갖고 우월 의식을 드러냄으로서 그 불안함을 해소하고자 했던 것이다. 1.탈식민주의 비평
2. 탈식민적 정체성
3. 탈식민주의 비평의 공동 주제들
4. 탈식민주의 독법
5. 탈식민주의 비평을 통한 『위대한 개츠비』 독법
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보는 관점
3) 역사를 보는 관점
Ⅳ. 두 소설의 비교
1. 공통점
1) 인간의 이성에 대한 비판
2) 역사의 허구성
2. 차이점
1) 내용면의 차이
2) 작가의 사상적 차이
3) 사회상황의 차이
Ⅴ. 결론....
참고문헌......
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- 분열 - 이 전화에서 오이디푸스가 하는 역할 /
아니카 르메르. 이미선 옮김. 문예출판사
그 외 인터넷자료 Ⅰ. 프로이트
1. 프로이트의 정신분석 이론
2. 프로이트의 유아 성 발달단계
1) 구강기
2) 항문기
3) 남근기
4)
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것이 나타나는 문명에 대한 축복의 원천이 될 수 있다고 믿는다. 276 머리말
Ⅰ. 문학과 사회
몸말
Ⅱ. 문학사회학의 조건과 구조
1. 문학사회학의 조건
2. 문학사회학의 구조
Ⅲ. 한국과 서양에서의 문학사회학
Ⅳ. 분석의 실제
1. 직
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교육
1. 기독교적 기준(criteria): 인간의 존엄성
2. 기술결정론(Technological Determinism)에 대항하는 문화 작인 교육
3. 기독교 내의 지배문화 재생산 비판: 시뮬라르크
4. 비평적 민간 참여: 소비담론과 생태학적 전환
VI. 결론
VII. 참고문헌
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지나친 형식주의
3. 문학 - 기계
4. 현대시 주석달기 Ⅰ :『알쏭달쏭 소녀백과사전』
1) +탈식민주의
2) +마르크스주의
3) 시 읽기
5. 현대시 주석달기 Ⅱ :『마징가 계보학』
1) +정신분석학
2) +주체, 응시
3) 시 읽기
6. 시의 심장
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것이라고 확신합니다. 제가 개인적으로 좋아하는 광고는 M그룹의 기업 이미지 광고입니다. 혼자만의 사회가 아닌 다른 사람들과 더불어 살아가는 사회를 보여주는 광고로 사회에 대한 따뜻한 마음을 가지게 하기 때문입니다. 앞으로 제가 귀
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것이라고 확신합니다. 제가 개인적으로 좋아하는 광고는 M그룹의 기업 이미지 광고입니다. 혼자만의 사회가 아닌 다른 사람들과 더불어 살아가는 사회를 보여주는 광고로 사회에 대한 따뜻한 마음을 가지게 하기 때문입니다. 앞으로 제가 귀
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것을 배움과, 또 내가 기르고 닦은 지식을 바탕으로 훌륭한 사원이 되어 회사와 국가에 이바지하겠다는 각오로 감히 귀사에 입사를 희망합니다.
인간존중.인재제일의 정신이 우선되는 귀사에 입사가 허락된다면 제가 가지고 있는 모든 능력
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것이 입사 후 포부야?”
“네! 제가 행복해야 고객이 행복할 수 있기 때문입니다.”
서비스를 통해 고객을 행복하게 하는 것이 영업직의 역할이라고 생각합니다. 고객에 대한 배려와 희생정신도 내가 먼저 행복함에 젖어야 가능하다고 생각합
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분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 113
기초 이론과 개념: 113
회귀 분석 및 모델링: 114
가설 검정과 추론: 115
데이터 분석 및 시각화: 115
빅데이터와 기계 학습: 116
실험 계획법 117
비모수 통계 117
빅데이터와 머신러닝 118
데이터
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