ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Rodzicielstwo bez awantur. Jak odzyskać spokój w rodzinie i wesprzeć rozwój dziecka Daniel Siegel, Tina Payne Bryson

Autorzy:
Daniel Siegel, Tina Payne Bryson
Wydawnictwo:
Wydawnictwo Mamania
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
336
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Ebook 31,02 zł najniższa cena z 30 dni

39,90 zł (-15%)
33,87 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

31,02 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl

Jak sprawić, aby trudna sytuacja stała się okazją do nauki i rozwoju? Jaki związek ma neurobiologia z naszą reakcją na niepokojące zachowania dziecka?
Dr Daniel J. Siegel, psychiatra, i dr Tina Payne Bryson, psychoterapeutka, w swojej bestsellerowej książce wychodzą od pierwotnego znaczenia słowa „dyscyplina” (łac. kształcenie) i pokazują, jak można przerwać błędne koło trudnych domowych sporów o zachowanie.
„Rodzicielstwo bez awantur” oferuje:
• fakty dotyczące rozwoju mózgu dziecka,
• sposoby na spokojną i pełną miłości relację z dzieckiem,
• wskazówki pomagające w ustalaniu i pokazywaniu granic,
• porady dotyczące napadów złości,
• skuteczne strategie pomagające przekierować zachowanie dziecka na właściwe tory.
Uzupełniona szczerymi historiami i zabawnymi ilustracjami książka pokazuje, jak pracować z rozwijającym się umysłem dziecka oraz pokojowo rozwiązywać konflikty.

Wybrane bestsellery

Daniel Siegel, Tina Payne Bryson - pozostałe książki

Wydawnictwo Mamania - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
33,87 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.