Podrobno

Učenje z raziskovanjem v vrtcu : preteklost in kulturna dediščina : študijsko gradivo v e-obliki za integrirano prakso pri predmetu Otrok v družbi
ID Turnšek, Nada (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (789,82 KB)
MD5: 0CCC7D1CB942FF8A95925CFD66198BDD

Izvleček
Projekt Grad Fužine je zapis pristopov, tehnik in metod, s katerimi vzgojiteljice omogočajo predšolskim otrokom učenje o preteklosti oziroma zgodovini in jim pomagajo v dojemanju koncepta časa. Otroci opazujejo svet okrog sebe in skušajo razumeti zapletene družbene pojave in spremembe; tako se učijo - ko si skušajo osmisliti bivanje človeka na svetu, njegovo življenje in ustvarjanje. Kaj se je dogajalo včasih, nekoč, ko njih še ni bilo… , kako so živeli dinozavri, Mostiščarji na Barju in podobna vprašanja, vedno znova predstavlja izziv za otroke. Odrasli jim pomagamo prepoznati preteklost, ko jih učimo poiskati pisne in ustne vire, zgodovinske ostanke, predmete. Ko skušamo pojasniti preteklost, je pomembno zavedanje, da se s tem odmikamo od pravljičnega sveta fikcije k čim bolj verodostojni, znanstveni podobi, kot jo je mogoče pridobiti iz virov, ki so nam trenutno na voljo.

Jezik:Slovenski jezik
Tipologija:2.05 - Drugo učno gradivo
Organizacija:PEF - Pedagoška fakulteta
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:Pedagoška fakulteta
Leto izida:2013
PID:20.500.12556/RUL-68499 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:373.2
COBISS.SI-ID:9940041 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:10.07.2015
Število ogledov:3579
Število prenosov:232
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
TURNŠEK, Nada, 2013, Učenje z raziskovanjem v vrtcu : preteklost in kulturna dediščina : študijsko gradivo v e-obliki za integrirano prakso pri predmetu Otrok v družbi [na spletu]. Drugo učno gradivo. Ljubljana : Pedagoška fakulteta. [Dostopano 10 julij 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=68499
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. Computer Speech Recognition in Slovene Language
  2. Auto-contouring of organs-at-risk in medical images for radiotherapy planning
  3. Prediction of stress of Slovenian words with machine learning methods
  4. Deep models for image coloring
  5. Regression models for predicting cerebrospinal fluid biomarkers of Alzheimer's disease
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Predicting GPS tracks with deep neural networks
  2. Primerjalna študija algoritmov za napoved prodaje izdelkov
  3. Comparing adversarial example attacks on deep neural networks and defensive approaches
  4. Predicting the failures of products using deep learning methods
  5. Confidence estimation in deep neural networks

Nazaj