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제1장 인간의 이해
1. 인간의 본성 - 성인사상의 원류
(1) 성악설 : 순자
① 성 Augustine의 인간본성에 대한 입장임
② 고대중국의 순자가 주장했음
③ 훈육과 고행을 강조하고 엄한 규율로써 교육함
④ 인간은 본질적으로 악한 존재. 교육은 이러
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제1장 인간의 이해
1. 인간의 본성 - 성인사상의 원류
(1) 성악설 : 순자
① 성 Augustine의 인간본성에 대한 입장임
② 고대중국의 순자가 주장했음
③ 훈육과 고행을 강조하고 엄한 규율로써 교육함
④ 인간은 본질적으로 악한 존재. 교육은 이러
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제1장 인간의 이해
1. 인간의 본성 - 성인사상의 원류
(1) 성악설 : 순자
① 성 Augustine의 인간본성에 대한 입장임
② 고대중국의 순자가 주장했음
③ 훈육과 고행을 강조하고 엄한 규율로써 교육함
④ 인간은 본질적으로 악한 존재. 교육은 이러
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제1장 인간의 이해
1. 인간의 본성 - 성인사상의 원류
(1) 성악설 : 순자
① 성 Augustine의 인간본성에 대한 입장임
② 고대중국의 순자가 주장했음
③ 훈육과 고행을 강조하고 엄한 규율로써 교육함
④ 인간은 본질적으로 악한 존재. 교육은 이러
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제1장 인간의 이해
1. 인간의 본성 - 성인사상의 원류
(1) 성악설 : 순자
① 성 Augustine의 인간본성에 대한 입장임
② 고대중국의 순자가 주장했음
③ 훈육과 고행을 강조하고 엄한 규율로써 교육함
④ 인간은 본질적으로 악한 존재. 교육은 이러
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교육제도, 교사가 뒷받침할 것인가 하는 부분은 실천적 과제로 남는다고 하겠다.
참고자료
1. 단행본
박아청. 자기의 탐색. 서울: 교육과학사, 1998.
________. 성격심리학의 이해. 서울: 교육과학사, 2001.
이옥형 외. 교육심리학. 서울: 집문당, 1992.
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교육현장에서 잘 적용을 한다면 유아교육에 큰 도움이 될 것 같다.
Ⅲ 참고문헌
장휘숙(2000) . 인간발달 . 博英社
Noel Sheehy(2009) . 옮긴이:정태연, 조은영. 50인의 심리학 거장들 (주)학지사
한순미(2004) . 비고츠키와 교육 문화-역사적 접근 . 교육
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교육. 학문사
유혜경 (1999). 『예술교육』. 학연사
이선형 (1998). 『레지오 에밀리아 접근법을 통한 유아 미술교육』. 이화여자대학 교 교육대학원 석사학위 논문
이돈희 (1994). 『존 듀이 교육』. 서울대학교 출판부
임규혁 (1998). 『교육심리학
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교육심리학, 학지사, 2008.
3. 논문
김경호, 율곡의 교육사상, 율곡사상연구 제5집, 2002.
남궁용권, 율곡의 교육사상과 현대적 의의, 율곡학회, 2000.
리기용, 지각의 지평에서 본 율곡의 리기(理氣), 한국동서철학회, 2008.
, 聖學輯要를 통해 본 聖人
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교육과학사.
최 영숙·최 영희. 1997. 몬테소리 언어교육의 이론과 실제. 서울 : 대학서림.
Erika Hoff. 2003. 언어발달. 이 현진·박 영신·김 혜리 공역. 서울: 시그마프레스.
Ross D. Parke 외. 2006. 발달심리학 거장들의 핵심이론 연구. 이 민희·정태연
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핵심을 꿰뚫어 보는 능력을 검증하는 기출문제 170
가. 우리나라 기업/기관 최다 면접 질문80선 172
나. 외국 유명 기업 ceo가 문답한 면접문제 180
다. 학교에 대한 관심을 검증하는 문제 186
라. 일반상식 시사상식을 검증하는 문제 188
? 교육기
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핵심을 꿰뚫어 보는 능력을 검증하는 기출문제 170
가. 우리나라 기업/기관 최다 면접 질문80선 172
나. 외국 유명 기업 ceo가 문답한 면접문제 180
다. 학교에 대한 관심을 검증하는 문제 186
라. 일반상식 시사상식을 검증하는 문제 188
? 교육기
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핵심을 꿰뚫어 보는 능력을 검증하는 기출문제 170
가. 우리나라 기업/기관 최다 면접 질문80선 172
나. 외국 유명 기업 ceo가 문답한 면접문제 180
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? 교육기
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핵심을 꿰뚫어 보는 능력을 검증하는 기출문제 170
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다. 학교에 대한 관심을 검증하는 문제 186
라. 일반상식 시사상식을 검증하는 문제 188
? 교육기
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교육 및 인력 양성 112
5. 연구 결과의 활용 및 보급 113
6. 결론 113
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 117
1. 의사 결정에 필요한 데이터 분석: 118
2. 현상 이해와 예측: 119
3. 실험 설계와 해석: 119
4. 오류와 불확실성 다루기: 119
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