Екатерина Бурмистрова

Образовательный невроз? Как выбрать школу и не сойти с ума


Скачать книгу

id="n_1">

      1

      Теория привязанности – психологическая модель долгосрочных и краткосрочных межличностных отношений, разработанная английским психоаналитиком Джоном Боулби. Согласно его модели, привязанность ребенка к «значимому взрослому» (матери) помогает ему адаптироваться в мире и дает ощущение безопасности. Теорию Боулби развил Гордон Ньюфелд, который разработал шесть уровней привязанности, сделав теорию применимой к людям всех возрастов, и понятие «поляризация привязанности».

      2

      Вальдорфская педагогика возникла в 1919 году, изначально базировалась на религиозно-мистическом учении Рудольфа Штайнера. В вальдорфских школах ребенку предоставляется возможность развиваться в комфортном для него темпе. Дети на уроках не заучивают информацию, а сами исследуют явления, и результат их работы – самостоятельно сделанные учебники. Умственная деятельность чередуется с физической активностью. Детям не ставят отметки и не заставляют их конкурировать друг с другом – успехи и неудачи каждого ребенка сравниваются только с его собственными достижениями.

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