Skip to main content

Innocent Hearts organized Professional Development Programmes for the Teachers



Innocent Hearts conducted three workshops on โ€œProfessional Developmentโ€ and โ€œClassroom that Caresโ€ in the GMT branch. The main aim of these was to enable teachers to manage students in the changing mental and physical scenario of today.  The workshop on professional development was conducted by Ms. Nandita Mukerji. It was an interactive session where the teachers were encouraged to use DI โ€“ โ€œDifferential Instructionโ€ with the aim ofโ€ Enhancing Instructional skills through differentiation and Creative Teaching Techniquesโ€. Here it is emphasized that each child has needs and problems which are varied and require a different approach. The second workshop was conducted by Ms. Avneet Kaur  a noted Educational Psychologist from Delhi. She emphasized the need to make the classroom โ€œStudent friendlyโ€ making sure the teacher knows her students and finds a sympathetic solution to individual problems that the students encounter. The teachers must first love themselves and only then can they pass on the love and care to their students.  On the Third day, Psychologist Mrs. Himani Mittal shared tips on Effective Teaching with the teachers and motivated them to update them time to time to meet the demands of the students.  Vice Principal Ms. Sharmila Nakra presented a token of thankfulness to the resource persons. Director Principal Mr. Dheeraj Banati explained that the management organizes these workshops time to time to help the educators to stay in touch with the pulse of the future generation.

Popular posts from this blog

Business Statistics- Correlation Analysis

The correlation analysis refer to the techniques used measuring the closeness of the relationship between variables. "Correlation analysis deals with the association between two or more variables." 1. Positive and Negative Correlation: whether correlation is positive or negative would depend upon the direction of change. i.e if as one variable is increasing the other, on an average is also increasing or if one variable is decreasing the other, on an average is also decreasing, correlation said to be positive. If on the other hand one variable is increasing, the other is decreasing or vice versa it is said to be negative correlation. e.g 1. Positive correlation: X : 10   12   15   18 20                                                      X:  80   70    60   40   30 Y...

Business Statistics- Median, Quartiles, Percentiles, Deciles

  The median is defined as the middle value in an distribution, it is important to keep a note that before to calculate median one should arrange the frequency in ascending or in descending order for example the income of five employees is 900, 950,1020, 1200 & 1280. The mid value is   1020.  In the case of even number of series the income of six employees are 900, 950, 1020,1200, 1280, 1300. Now in the case of even values the middle values are 1020 and 1200 Median = 1020+1200/2 Median = 2220/2 Median =  1110 Q 1. Calculate median with Individual series  Q 2. Calculate median with Discrete series  Q 3. Calculate median with Continuous series  Q 4. Calculate Quartiles, Decilesand   &   Percentile   Assignment 1: DOS (14/5/21) Que 1 What is Primary data and Secondary Data and explain the difference between census and sampling  Que 2 Cal GM from the following Data  X          f 260...

เจ‡เฉฐเจจเฉ‹เจธเฉˆเจ‚เจŸ เจนเจพเจฐเจŸเจธ เจฆเฉ‡ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเจพ เจœเฉ‡.เจˆ.เจˆ. เจตเจฟเฉฑเจš เจถเจพเจจเจฆเจพเจฐ เจชเฉเจฐเจฆเจฐเจถเจจ

เจจเฉˆเจถเจจเจฒ เจŸเฉˆเจธเจŸเจฟเฉฐเจ— เจเจœเฉˆเจ‚เจ‚เจธเฉ€ เจฆเฉเจ†เจฐเจพ เจฒเจˆ เจ—เจˆ (เจœเฉ‡.เจˆ.เจˆ.) เจฎเฉ‡เจจเจธ เจฆเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ€เจ–เจฟเจ† เจตเจฟเฉฑเจš เจ‡เฉฐเจจเฉ‹เจธเฉˆเจ‚เจŸ เจนเจพเจฐเจŸเจธ เจฆเฉ‡ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจจเฉ‡ เจถเจพเจจเจฆเจพเจฐ เจชเฉเจฐเจฆเจฐเจถเจจ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจธเจ•เฉ‚เจฒ เจฆเจพ เจจเจพเจฎ เจฐเฉŒเจถเจจ เจ•เฉ€เจคเจพ เจนเฉˆเฅค เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเฉ‡ เจชเจฐเจธเฉ‡เจ‚เจจเจŸเจพเจˆเจฒ เจœเจพเจฐเฉ€ เจ•เฉ€เจคเฉ‡ เจนเจจเฅค เจตเฉˆเจญเจต เจฎเฉฑเจ•เฉœ เจจเฉ‡ (98.46), เจ—เฉเจฐเจœเฉ‹เจค เจจเฉ‡ (97.11), เจคเจพเจจเจฟเจ† เจจเฉ‡ (92.03), เจชเฉเจฐเจฟเจคเจฟเจถ เจจเฉ‡ (92.01), เจฐเจฟเจชเฉเจฆเจฎเจจ เจธเจฟเฉฐเจ˜ เจจเฉ‡ (92.00), เจฐเจธเจฒเฉ€เจจ เจจเฉ‡ (89.37), เจฆเจฟเจตเจฟเจ†เจ‚เจถเฉ‚ เจ•เจŸเจพเจฐเฉ€เจ† เจจเฉ‡ (88.31), เจ•เจจเจฟเจถเจ•เจพ เจจเฉ‡ (88.03), เจฆเฉ€เจชเจถเจฟเจ–เจพ เจจเฉ‡ (87.09), เจฆเจฟเจตเจฟเจ†เจ‚เจถเฉ€ เจจเฉ‡ (87.07), เจ‡เจถเจพเจจ เจจเฉ‡ (87.03), เจฆเฉ€เจชเจพเจฒเฉ€ เจ…เจ—เจฐเจตเจพเจฒ เจจเฉ‡ (85.97),เจชเฉ€เจฏเฉ‚เจถ เจจเฉ‡ (85.06), เจฏเจถเจฟเจ•เจพ เจจเฉ‡ (84.96), เจคเฉเจถเจฟเจคเจพ เจ•เจชเฉ‚เจฐ เจจเฉ‡ (84.05), เจฆเฉ€เจชเจพเจฒเฉ€ เจจเฉ‡ (82.39), เจ†เจถเจฎเจจ เจจเฉ‡ (82.07), เจฐเจพเจ˜เจต เจถเจฐเจฎเจพ เจจเฉ‡ (81.06), เจ•เฉเจถเจฒ เจจเฉ‡ (81.01), เจจเจฟเจ†เจธ เจธเจฏเจพเจฒ เจ…เจคเฉ‡ เจจเฉ€เจฒเฉ‡เจถ เจจเฉ‡ 80 เจชเจฐเจฎเฉ‡เจ‚เจจเจŸเจพเจˆเจจ เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เฉ€เจคเฉ€เฅค เจ‡เจนเจจเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจซเจพเจˆเจจเจฒ เจฐเฉˆเจ‚เจ• เจœเฉ‡.เจˆ.เจˆ. เจฆเฉ€ เจฆเฉ‚เจธเจฐเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ€เจ–เจฟเจ† เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ เจนเฉ€ เจœเจพเจฐเฉ€ เจนเฉ‹เจฃเจ—เฉ‡เฅค เจธเจ•เฉ‚เจฒ เจฆเฉ‡ เจกเจพเจ‡เจฐเฉˆเจ•เจŸเจฐ เจชเฉเจฐเจฟเฉฐเจธเฉ€เจชเจฒ  เจงเฉ€เจฐเจœ เจฌเจจเจพเจคเฉ€ เจจเฉ‡ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจ‰เจนเจจเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจ‡เจธ เจธเฉžเจฒเจคเจพ เจ‰เฉฑเจคเฉ‡ เจตเจงเจพเจˆ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจ…เจชเฉเจฐเฉˆเจฒ เจตเจฟเฉฑเจš เจนเฉ‹เจฃ เจตเจพเจฒเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ€เจ–เจฟเจ† เจตเจฟเฉฑเจš เจšเฉฐเจ—เฉ‡ เจชเฉเจฐเจคเฉ€เจถเจค เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เจฐเจจ เจฆเฉ‡ เจฒเจˆ เจถเฉเฉฑเจญ-เจ•เจพเจฎเจจเจพเจตเจพเจ‚ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€เจ†เจ‚เฅค เจ‡เฉฐเจจเฉ‹เจธเฉˆเจ‚เจŸ เจนเจพเจฐเจŸเจธ เจฆเฉ‡ เจธเฉˆเจ•เฉเจฐเฉ‡เจŸเจฐเฉ€ เจกเจพ. เจ…เจจเฉ‚เจช เจฌเฉŒเจฐเฉ€ เจจเฉ‡ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจ‰เจนเจจเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจฎเจพเจคเจพ-เจชเจฟเจคเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเฉ€ เจ‡เจธ เจธเฉžเจฒเจคเจพ เจ‰เฉฑเจคเฉ‡ เจตเจงเจพเจˆ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€ ...