|
포스트모더니즘의 출현 배경을 통하여 그 개념을 파악하면서 이 시대에 미치는 영향을 고찰하고 그 비판과 수용의 논의를 통하여 기독교 교육학적인 대응 방안을 모색하여 보았다. 실로 포스트모더니즘은 하루아침에 형성된 것이 아니라 모
|
|
|
포스트모더니즘과 포스트모던신학”, 서울신학대학 교수논총. 제9집. 서울: 서울 신학대학 출판부, 1998. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 포스트모더니즘의 개관
1. 포스트모더니즘의 사상과 세계관
2. 포스트모더니즘의 개념
포스트모던과 포스트모더
|
|
|
포스트모더니즘>,<포스트모더니즘의 이해>/김욱동
<포스트모더니즘과 문학 비평>/이승훈
포스트모더니즘의 이해와 각 분야별 포스트모더니즘 사례 분석 및 국내, 국외 작가와 작품
- 목 차 -
1. 포스터모더니즘(Post Modernism)의 개관
2.
|
|
|
포스트모더니즘
1) 포스트모더니즘의 개관
2) 포스트모더니즘의 특징
3) 포스트모더니즘과 교육
6. 구성주의
1) 구성주의 학습이론의 등장 배경
2) 구성주의의 개념 및 기본가정
3) 구성주의의 구분
7. 썸머힐 학교
1) 썸머힐의 교육관
2) 교육원리
|
|
|
포스트 모더니즘
다문화교육
1. 비판이론
- 개관
- 핵심 개념
- 교육목적
- 교육내용 및 방법
- 하버마스
2. 포스트모더니즘
- 등장배경
- 포스트모더니즘의 기본 입장
- 포스트모더니즘과 교육
- 푸코
3. 다문
|
|
 |
모더니즘을 보수적, 반동적인 것으로 거부해 버린다.
3) 이 이론가들이 탈모더니즘, 반모더니즘, 후기 모더니즘의 관점에서 포스트모더니즘을 다루는 데는 또한 이데올로기적 이유가 있다. 제럴드 그래프는 포스트모더니즘의 비역사성, 비사
|
|
|
포스트모더니즘과 포스트구조주의』, 현암사.
조나단 H. 터너, (2001), 「포스트모더니즘 이론」,『현대사회학 이론』, 나남.
김욱동, (2004), 『포스트모더니즘』, 민음사.
김욱동, (1990), 「포스트모더니즘의 개념과 본질」, 『포스트모더니즘의
|
|
|
포스트모더니즘의 특성에 관한 연구' (시각디자인학 연구 제 9호, 2002)
- 민용태, ‘라틴 아메리카 문학 탐색’ (문학아카데미, 2000)
- Salvador, Alvaro, ‘La antipoesia entre el neoavanguardismo y la postmodernidad', (Revista Iberoamerica, 1992)
- Parra, Nicanor, ‘La Camisa
|
|
|
개념화: 포스트모더니즘적 관점에서 유치원의 자유놀이에 대한 이해. 교육과정연구.
8. 조용태(2003), 교육철학의 탐구. 문음사.
9. 나 정(1997). 유아교육의 공교육체제 확립 방안에 관한 기초연구.
교육개혁정책 연구보고서
(1999). 유아의 건강한
|
|
|
모더니즘에 대한 포스트모더니즘의 비판 16
5.3 포스트모더니즘(Post-Modernism)의 도시 계획 17
5.3.1 맥락주의(Contectualism) 17
5.3.2 절충주의(Eclecticism) 17
5.3.3 도시설계(Urban Design) 18
5.4 헤테로토피아(Heterotopia)를 통한 도시 읽기 19
6. 사
|
|
 |
개념을 이해하기 위해서는 어떤 요소들이 관련되어 있는지 <제목 차례>
? 이 자료를 구성하면서 읽어본 참고 문헌 10
? 나는 왜 사회학을 연구하려 지원을 하게 되었나? 1500단어 16
1. 개인적인 배경과 동기 18
가. 어린 시절의 경험 18
나
|
|
 |
포스트모더니즘과 역사 46
결론 47
? 대학원 입시 역사학전공 학술이론 지식검증 기출문제 50개 47
1. 카를 마르크스 (Karl Marx) 48
2. 막스 베버 (Max Weber) 49
3. 에드워드 팔머 톰슨 (E.P. Thompson) 49
4. 페르낭 브로델 (Fernand Braudel) 49
5. 미셸 푸
|
|
 |
개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대
|
|
 |
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
?
|
|
메뉴펼치기
