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: 강화물을 일정 시간 혹은 비율로 제시 그 반응을 강화시키는 절차
④벌: 행동의 발생빈도를 감소시키는 것
⑤이차적 강화 : 일차적 강화물과 짝지어진 자극 1절. 행동수정모델
2절. 인지행동모델
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인지 정서 행동 치료」 학지사, 2002
3. 장인협,「사회사업실천방법론 下」 서울대학교출판사, 1997
4. 조휘일이윤로 공저, 「사회복지 실천론」 학지사, 1999.
5. 이장호정남운조성호 공저, 「상담심리학의 기초」 학문사, 2001.
6. 최옥채박미은서
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모델의 환경적 개입
2. 행동주의 모델
1) 이론적 배경
(1) 반응적 조건형성
(2) 조작적 조건형성
(3) 대리적 조건형성
2) 행동주의모델의 개입 과정
(1) 사정과 계약
(2) 프로그래밍과 평가
(3) 종결과 사후지도(follow-up)
3. 인지행동주의
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성화하는 방법.
＊혐오치료(aversion therapy) : 역조건화를 이용하여 유해한 장면, 습관을 회피.
＊행동조성: 스키너의 조작적 조건형성 원리를 적용해서 부적절한 행동을 없애고 바람직한 행동을 형성하게 하는 기법이다.
참고문헌
김정모 : 인지
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행동주의이론과 인지이론
A. 행동주의이론
I. 파블로프(Pavlov)의 고전적 조건화
1. 일반화
2. 변별
3. 소거
II. 스키너(Skinner)의 조작적 조건화
1. 스키너의 생애
2. 주요개념
1) 조작적 조건형성
(1) 강화와 처벌
(2) 강화계획
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행동관찰을 필요로 하는 클라이언트에 대한 면접기록과 사정에서도 행동주의적 학습이론은 중요한 지식가반이 되고 있다.
2. 행동모델의 개입과정과 사회복지사의 역할
1) 고전적 조건형성
고전적 조건형성에서는 이전에는 중립적이었든
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인지발달의 과정
2. 3 인지발달 단계
2. 4 피아제의 인지발달 이론이 아동교육에 주는 의미
Ⅲ. 스키너의 행동주의 이론에 관한 일반적 고찰
3. 1 스키너의 교육사상의 배경
3. 2 스키너(Skinner)의 조작적 조건형성
3. 3 Skinner의 조작적 수
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성실태에 관한 조사연구.(이화여자대학교 교육대학원 석사학위논문)", 1993.
김정운, "청소년의 역사제도적 구성: 청소년문제의 기원. (법심리학 심포지움 논문집)," 서울: 한국법심리학회, 2000.
김혜원&이해경, "남녀 청소년들의 성행동과 성태
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성과평가는 ‘원인의 파악’과 ‘결과의 측정’이라는 양면성을 가지고 있는 요소임
2. CRM 역량 및 성과평과 이론과 기준
좋은 성과평가 프레임워크는 다음과 같은 필요조건을 충족해야 함
-> 인과모델을 포함하고 있어야 함
-> 단일 관점
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인지행동집단치료프로그램에 참여하도록 한다.
-낮은 자존감을 형성하게 하는 역기능적인 신념을 찾아 합리적이고 기능적인 신념으로 변화시킨다.
자존감을 향상시킨다.
-긍정적인 경험을 할 수 있도록 한다.
-개별면담을 통해 긍정적인 경
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성장과정
2.1 학력 및 전문성 개발 과정
2.2 경력 및 직장경험 사항
3.본인의 담당직무와 관련하여 경력(경험) 기술
3.1 경력(경험)의 직무 영역
3.2 수행한 활동/경험/업무 내용
3.3 직무관련 본인의 역할과 구체적인 행동
3.4 직무관련 주요 성
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성장과정
2.1 학력 및 전문성 개발 과정
2.2 경력 및 직장경험 사항
3.본인의 담당직무와 관련하여 경력(경험) 기술
3.1 경력(경험)의 직무 영역
3.2 수행한 활동/경험/업무 내용
3.3 직무관련 본인의 역할과 구체적인 행동
3.4 직무관련 주요 성
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성과 개인별 차이를 고려한 맞춤형 상담 모델을 개발하고 실행할 예정입니다. 이를 위해 관련 기관과 협력하고, 다문화 상담 및 사회복지 분야 전문가들과 네트워크를 구축하여 다학제적 접근을 통한 통합 지원 체계를 마련하는 데 기여할 것
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행동주의나 인지행동치료에서 자신의 삶에 적용해본 것은?
6. 인간중심상담의 실현경행성에 대해 설명하고 자신의 삶에서 어떻게 적용하고 있는가?
7. 정신분석 상담을 자신의 삶의 어떤 부분으로 설명할 수 있는가? 1.본교교육대학원인재
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성 다루기: 101
5. 다양한 분야와의 융합: 101
6. 정보의 해석과 의사 소통: 101
7. 진실을 파악하는 도구: 101
기초 이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계
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