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유아문학교육, 창지사 2014
정현숙 저, 유아문학교육, 태영출판사 2014 1. 유아 문학의 개념
1) 유아 문학의 개념이란
2) 유아 문학의 용의 정의
3) 유아 문학의 대상
2. 유아 문학의 가치 및 유아 문학 프로그램의 목표
1) 문학의
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유아의 개념형성을 돕는 총체적 언어교육 프로그램 정남미, 한애향 저 | 정민사 | 2012.12.30
아동문학입문 이원수(아동문학가) 저 | 한길사 | 2011.06.20 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 문학의 본질
2. 문학의 기능
3. 유아문학의 교육적 가치
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및 언어지도. 양서원.
김세희(2000). 유아 교사를 위한 유아 문학 교육. 양서원. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 유아문학교육
2. 유아문학교육의 교육적 가치를 인지발달 발달이론에 적용하여 서술
3. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
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문학의 이해와 활용, 민속원, 2001
최지훈(1999), 아동문학의 새로운 이해, 아동문학담론, 청동거울.
박선희/이송은, 유아를 위한 문학 활동, 정민사, 1997
이원수, 아동문학입문, 한길사, 2001 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 유아문학의 개념과 정의
2. 유
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문학 작품을 접하면서 언어적, 감성적, 사회적 능력 발달을 도모할 수도 있다.
Ⅲ. 결론
지금까지 유아문학의 개념 및 교육적 가치에 대하여 기술해보았다. 앞서 언급한 대로 유아문학은 유아들의 인지 및 언어발달, 정서 및 사회성 발달에 큰
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유아 성 발달단계
1) 구강기
2) 항문기
3) 남근기
4) 잠복기
5) 생식기
- 성 발달 단계에 따른 영화분석
3. 성격의 구조
1) 이드
2) 자아
3) 초자아
- 성격의 구조에 따른 영화분석
Ⅱ. 라캉의 정신분
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개념적 모형. 유아교육연구, 20(1), 5-25.
(2004). 유아 언어교육의 이론적 탐구. 서울: 학지사.
(2005). 유아 언어교육의 이론과 실제. 서울: 학지사.
전유영 (2011). 균형적 접근법에 기초한 유아언어교육 프로그램 구성 및 적용 효과. 중앙대학교 대학
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유아의 언어발달
1. 언어발달의 이론
2. 유아의 언어활동
2.1 활동의 필요성
2.2 활동의 개념
2.3 활동 목표
2.4 교사의 역할
2.5 교수 , 학습 방법
Ⅲ 프로젝트접근법에 의한 유아의 언어교육 적용
Ⅳ 요약 및 결론
참
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개념적 모형. 유아교육연구, 20(1), 5-25.
(2004). 유아 언어교육의 이론적 탐구. 서울: 학지사.
(2005). 유아 언어교육의 이론과 실제. 서울: 학지사.
전유영 (2011). 균형적 접근법에 기초한 유아언어교육 프로그램 구성 및 적용 효과. 중앙대학교 대학
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문학도서의 특성에 관한 연구 : 도서관에서 대출된 도서를 중심으로”. 박사학위논문, 성균관대학교 대학원. 1989.
American Library Association, Standard for Children's Services in Public Libraries. Chicago : A. L. A., 1964.
A. M. Fasick ed., "Guidlines for Children's Services". IF
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가치관
2. 성장과정 및 학창시절
3. 경력사항
4. 지원동기 및 교사로서의 포부
Ⅳ. 유치원 교사 자기소개서 베스트 예문 4
1. 성장과정 및 학창시절
2. 성격의 장단점
3. 지원동기 및 포부
4. 미래계획
Ⅴ. 유치원 교사 (영어유치원) 자
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유아교육을 전공하며 이론적 지식과 실용적 기술을 함양했습니다. 강의실에서는 아동 발달, 교육 심리학, 교육 방법론 등 다양한 주제를 공부하며 아동 교육에 필요한 폭넓은 이해를 쌓았습니다. 특히, 아동 문학과 창의적 표현 수업에서의
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유아교육 정책과 교육 프로그램의 과학적 근거 마련에 기여할 것입니다.
넷째, 교육 현장과 학계, 지역사회를 연결하는 다리 역할을 수행하겠습니다. 교육 봉사 활동과 부모 교육, 지역사회 연계 프로그램을 통해 유아교육의 사회적 가치를
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유아교육에서 가장 중요하다고 생각하는 것은 무엇인가요?
6. 교사로서 가장 자신 있는 점은 무엇인가요?
7. 교사로서 가장 중요하게 생각하는 가치관은 무엇인가요?
8. 아이가 등원하기 싫다고 하면 어떻게 하시겠습니까?
9. 유치원에
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개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데이터와 머신러닝 127
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 128
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