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이론의 특징
(1) 총체적 존재
(2) 사회적 관심
(3) 창조적 존재
(4) 주관적 지각
3) 주요 개념
(1) 열등감과 보상
(2) 우월성의 추구
(3) 생활양식
(4) 생활과제
(5) 출생순위와 형제관계
(6) 가상적 목표론
4) 아들러 이론의 평가
5) 에릭슨
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심리학 / 권석만 저 / 학지사 / 2017
발달심리학 : 전생애 인간발달 / 정옥분 저 / 학지사 / 2014
심리학의 이해 / 방선욱 저 / 교육과학사 / 2003 심리사회이론의 개념과 주요특징
I. 에릭슨 이론과 프로이드 이론의 공통점 및 차이점
II. 자아
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아들러 저, 한성자 역/동서문화사/2017
인간발달과 교육 / 이현림, 김영숙 저 / 교육과학사 / 2016 에릭슨의 심리사회이론
I. 에릭슨의 생애
II. 심리사회이론의 주요개념과 특징
1. 에릭슨 이론과 프로이드 이론의 공통점 및 차이점
2.
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주요개념
1. 의식
2. 개인무의식
3. 집단무의식
4. 페르소나
5. 그림자
6. 아니마와 아니무스
7. 자기
III. 성격의 역동
1. 대립원리
2. 등가원리
3. 엔트로피원리
IV. 성격유형 및 성격발달
1. 성격유형
2. 성격발달
V. 융과 프로이
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에릭슨(Erikson) 이론의 평가
에릭슨(Erikson)의 이론은 생애주기를 통한 전 생애의 발달변화를 강조하였으며, 사회적 문화적 요인을 배경으로 인간발달을 이해하게 함으로써 정신분석학을 확대 발전시켰다. 그의 이론은 인간성격의 건전한 발
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평가
1. 몬테소리 방법에 대한 비판
2. 몬테소리 교육의 장점과 단점
3. 유아교육현장에서 활용, 개선할 점
[10] 몬테소리 유아교육의 의의 및 시사점
1. 몬테소리 유아교육의 의의
2. 몬테소리 유아교육의 시사점
[11] 결론
[12]
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-9
1) 그린카드 발급‧사용 현황(시민 참여)
2) 그린카드 참여기관(민간 참여)
3) 그린카드의 성과
Ⅳ. 평가 ………………‥‥‥……………‥‥…………‥‥‥‧‧‧‧…‧‥‧‧‥‧‧‥‧‧‥‧
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-상담의 기초
■수업 후 느낀점
2주-내담자의 이해
■수업 후 느낀점
3주 - 상담과정
■수업 후 느낀점
4주-정신분석학적 상담이론
■수업 후 느낀점
5주-개인 심리학적 상담이론
■수업 후 느낀점
6주-대상관계이론
■수업
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이론적 흐름들
①구분 방식
②주요 논점을 통한 에코페미니즘의 이해
5.에코페미니즘에 대한 평가
①이원론적 사고의 비판
1)이론적 시사점
2) 여성과 자연에 대한 지배의 정당화-서구 가부장제 이원론
3)인식론적 측면
Ⅲ.결론
한국
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특징
5. 다른 형태의 경기변동(비순환적 경기변동)
[7] 부동산경기와 거미집이론
1. 거미집이론
2. 거미집이론의 모형
3. 거미집이론의 전제와 부동산경기
[8] 인근지역의 생애주기
1. 인근지역의 개념
2. 인근지역의 생
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이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트
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주요 이론 58
3.3 영향 58
4. 호워드 가드너 (Howard Gardner) 59
4.1 배경 59
4.2 주요 이론 59
4.3 영향 60
5. 벤저민 블룸 (Benjamin Bloom) 60
5.1 배경 60
5.2 주요 이론 60
5.3 영향 61
6. 에릭 에릭슨 (Erik Erikson) 61
6.1 배경 61
6.2 주요 이론 61
6.3 영향 62
결론
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및 정책 제안까지 염두에 두고 있으며, 궁극적으로는 ‘정서 표현이 억압된 사회’에서 감정이 건강하게 흐를 수 있도록 돕는 실천적 연구자로 자리 잡고자 합니다.
심리학은 답을 내리는 학문이기보다는, 질문을 멈추지 않는 학문이라고 생
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특징
5.1 작가의 문체
5.2 독특한 언어적 특징 분석과 그 효과
6.평론
6.1 일반독자들의 평가
6.2 긍정적인 평론
6.3 부정적인 평론
7. 느낀점
7.1 개인적인 감상 및 생각
7.2 책에서 얻은 교훈
8.결론
8.1 책의 가치와 의미
8.2 시대적 변화에 따
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이론과 개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 82
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