Modelul de învățare Marge al lui Shimamura în acțiune

Evaluare:   (4.8 din 5)

Modelul de învățare Marge al lui Shimamura în acțiune (Nimish Lad)

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 40 voturi.

Titlul original:

Shimamura's Marge Model of Learning in Action

Conținutul cărții:

Modelul MARGE al lui Art Shimamura, descris ca o "Abordare a învățării întregului creier pentru elevi și profesori", creează legături între domeniile neuroștiinței, științei cognitive și practica profesorilor.

Prin discutarea ideilor-cheie din cadrul procesului de învățare - Motivare, Asistare, Relaționare, Generare și Evaluare - modelul MARGE al lui Shimamura este o perspectivă valoroasă prin care putem discuta despre învățare.

Această carte își propune să aducă modelul MARGE la viață prin utilizarea studiilor de caz scrise de profesori practicieni și a exemplelor luate din sălile de clasă în diferite faze.

Prin abordarea pe rând a fiecăruia dintre principiile MARGE, acest ghid practic îi ajută pe toți profesorii să înțeleagă mai bine cum își pot dezvolta practica și îmbunătăți impactul pe care îl au asupra elevilor pe care îi predau.

Prefața cărții este scrisă de Daniel Willingham.

Modelul de învățare MARGE este cea mai recentă adăugire la seria În acțiune, editată de Tom Sherrington.

Alte date despre carte:

ISBN:9781913622671
Autor:
Editura:
Legare:Copertă moale
Anul publicării:2021
Numărul de pagini:100

Cumpărare:

Disponibil în prezent, pe stoc.

Alte cărți ale autorului:

Modelul de învățare Marge al lui Shimamura în acțiune - Shimamura's Marge Model of Learning in...
Modelul MARGE al lui Art Shimamura, descris ca o...
Modelul de învățare Marge al lui Shimamura în acțiune - Shimamura's Marge Model of Learning in Action

Lucrările autorului au fost publicate de următorii editori:

© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)