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신경과학이 우리의 미래를 바꿀 수 있을까?

신경과학이 우리의 미래를 바꿀 수 있을까?

(신경과학의 신화와 실제 사이의 과학적·사회학적 질문들)

힐러리 로즈, 스티븐 로즈 (지은이), 김동광 (옮긴이)
이상북스
16,000원

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신경과학이 우리의 미래를 바꿀 수 있을까?
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 신경과학이 우리의 미래를 바꿀 수 있을까? (신경과학의 신화와 실제 사이의 과학적·사회학적 질문들)
· 분류 : 국내도서 > 과학 > 뇌과학 > 뇌과학 일반
· ISBN : 9788993690668
· 쪽수 : 208쪽
· 출판일 : 2019-08-31

책 소개

신경과학자이자 사회학자인 스티븐 로즈와 힐러리 로즈는 오늘날 신자유주의 정치경제학의 일부로 발생한 ‘신경’이라는 접두사에 대한 과도한 기대의 거품을 걷어내고 실제 희망을 솎아낸다. 신경과학이라는 테크노사이언스가 제시하는 장밋빛 낙관보다는 정치와 사회 정책에 대한 신경과학의 남용을 날카롭게 분석한다.

목차

감사의 글
역자 서문

서론
1 신경과학의 발생과 성장 : 새로운 과학의 탄생
2 신경과학의 전성기 : 뇌의 수수께끼를 풀다
3 조기개입 : 정신 자본의 시대
4 뇌 기반 교육의 시대 : 신경과학이 미래를 바꿀 수 있을까?
결론


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저자소개

스티븐 로즈 (지은이)    정보 더보기
급진 마르크스주의 과학자라는 평을 듣는 영국의 신경과학자다. 기억 형성의 생물학적 과정과 알츠하이머병 치료에 중점을 두고 연구해 300여 편의 논문을 발표했다. 현재 브래드퍼드 대학의 사회정책 명예교수이며, 힐러리 로즈와 그레셤 대학의 유전학과사회 교수를 역임했다. 공저인 《우리 유전자 안에 없다》(Not in Our Genes), 《새로운 뇌과학》(The New Brain Sciences)과 《뇌의 미래》(The Future of the Brain) 등 다수의 책을 썼다.
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힐러리 로즈 (지은이)    정보 더보기
현재 브래드퍼드 대학의 사회정책 명예교수이고, 페미니즘 시각에서 과학사회학과 사회정책학을 연구하는 영국의 사회학자다. 스티븐 로즈와 그레셤 대학의 유전학과사회 교수를 역임했고, 유럽 여러 나라의 과학자들과 사회적 과학에 대한 연구를 진행했으며, 페미니즘 과학사회학에 기여한 공로로 스웨덴 웁살라 대학교에서 명예 박사학위를 받았다. ‘21세기 최고의 책 101권’에 선정된 《사랑, 권력, 지식》(Love, Power and Knowledge)을 비롯해 다양한 책을 썼다.
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김동광 (옮긴이)    정보 더보기
과학사회학자이자 과학 저술가. 고려대학교에서 과학기술사회학으로 박사 학위를 받았고, 과학기술학연구소 교수를 지냈다. 과학기술과 사회를 주제로 연구와 저술 활동을 하고 있다. 저서로는 『왜 과학이 문제일까?』, 『생명의 사회사』, 『생명은 어떻게 정보가 되었는가』 등이 있고, 역서로는 『유전자, 세포, 뇌』, 『판다의 엄지』, 『인간에 대한 오해』 등이 있다. 『20세기, 그 너머의 과학사』(공역)로 2023년 한국출판문화상(번역 부문)을 받았다.
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책속에서

신경과학의 상상은 분자생물학과 크게 다르다. 신경과학자들은 자신들의 지식이 우리로 하여금 우리의 뇌를 개조해 우리의 마음과 우리 자신을 바꿀 능력을 줄 수 있다고 주장하기 때문이 다. 신경과학의 인도를 받아 개인적인 노력을 기울이면 가난과 불평등이라는 상처를 극복할 수 있다는 것이다. 지난 반세기 동안 신경과학적 사고의 중심이었던 뇌의 특성인 가소성(可塑性)은 공공정책 담론에서 거의 마술과 같은 용어가 되었고, 아동 발달과 빈곤층의 교육 수행 능력과 같은 문제들에 완전히 새로운 해결책을 제공하고 자기계발 지침으로서 새로운 특효약임을 선언했다.


테크노사이언스와 오늘날의 신자유주의 정치경제학은 불가분의 관계를 가진다. 둘은 서로를 공동 구성한다. 정치경제학의 요 가 테크노사이언스의 발전을 형성하고, 다시 유전체학과 신경과학은 혁신의 강력한 원천이며, 따라서 자본주의가 유지되는 데 필수적인 경제 성장을 제공한다.


초기의 의도는 뇌의 연결과 화학에 대한 방대한 양의 기존 데이터를 대조하고, 그 결과를 재래식 컴퓨터 시스템에 공급해서 어떻게 뇌가, 예를 들어 시각이나 기억을 가능하게 작동하는지 알아내기 위한 모델을 만드는 것이었다. 여기에서 ‘뇌’는 사람의 뇌를 가정했지만, 실제로 많은 데이터가 실험동물들로부터 나왔다.


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