Produkt zum Begriff Optimal-Learning-Environments-To:
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Border Environments
Border Environments , In den letzten 15 Jahren hat das Centre for Research Architecture am Goldsmiths, University of London, etablierte Wissenschaftler·innen und Nachwuchsforscher·innen zusammengebracht, die gemeinsam arbeiten und sich über ihre Vorstellungen und Erkenntnisse austauschen. Mit diesen Begegnungen wurde ein Raum für kritische Debatten geschaffen, um zu neuen Untersuchungsmethoden, erweiterten räumlichen Praktiken und spekulativen Überlegungen zu gelangen und so Antworten auf die drängenden politischen Realitäten unserer Zeit zu finden und zu Interventionen in diese zu kommen. Die Leser·innen dieser Reihe sind eingeladen, an diesem sich stetig weiterentwickelnden pädagogischen Zusammenhang teilzuhaben. Jeder Band widmet sich einem spezifischen Aspekt der Räumlichkeit mit einem heterogenen Spektrum von Materialien und Beiträgen. Der erste Band der Reihe, Border Environments, erkundet die Verflechtungen von Ökologie und Migration. Er untersucht das Zusammenspiel zwischen politischer Benachteiligung, neuen Technologien und Grenzpraktiken im Kontext (konstruierter) Natur, indem er eine Vielzahl von Interventionen, Untersuchungsverfahren, visuellen Projekten und Formen der Beobachtung präsentiert, die die Rolle von menschlichen und mehr-als-menschlichen Akteuren·innen in Grenzkonflikten im Blick haben. Damit ist das Buch auch eine Provokation, die durch die Verbindung von Fragen der Umwelt- und Mobilitätsgerechtigkeit dazu beitragen kann, neue Fronten aus- und aufzumachen. Riccardo Badano ist Architekt, Wissenschaftler und Herausgeber. Er leitet das MA-Programm City Design am Royal College of Art. Tomas Percival ist Künstler und Forscher. Derzeit unterrichtet er Research Architecture am Goldsmiths, University of London. Susan Schuppli ist Künstlerin, Forscherin und Direktorin des Centre for Research Architecture an der Goldsmiths University of London und Vorstandsvorsitzende der Forschungsagentur Forensic Architecture. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 202305, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Badano, Riccardo~Percival, Tomas~Schuppli, Susan, Seitenzahl/Blattzahl: 212, Keyword: Diskurs; Grenzpraktiken; Migration; neue Technologien; politische Benachteiligung; Ökologie, Fachschema: Migration (soziologisch)~Wanderung (soziologisch)~Zuwanderung~Politik / Politikwissenschaft~Politikwissenschaft~Politologie~Wirtschaft / Umwelt~Soziologie~Umwelt / Politik, Wirtschaft, Planung~Stadtplanung, Fachkategorie: Politikwissenschaft~Umweltökonomie~Soziologie~Stadtplanung und Architektur, Thema: Auseinandersetzen, Warengruppe: HC/Soziologie, Fachkategorie: Migration, Einwanderung und Auswanderung, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Spectormag GbR, Verlag: Spectormag GbR, Verlag: Spector Books OHG, Länge: 229, Breite: 158, Höhe: 12, Gewicht: 310, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 23.96 € | Versand*: 6.96 € -
Inside Other Spaces. Environments von Künstlerinnen 1956-1976
Inside Other Spaces. Environments von Künstlerinnen 1956-1976 , Als raumgreifende, oft begehbare Kunstwerke laden Environments zu einem aktiven Ausstellungsbesuch ein und ermöglichen an der Schnittstelle von Kunst, Architektur und Design einzigartige, immersive Erfahrungen. Bislang konzentriert sich die Forschung vor allem auf die aus Happenings und der Fluxus-Bewegung hervorgegangenen Arbeiten männlicher, westlicher Künstler. Die Ausstellung In anderen Räumen. Environments von Künstlerinnen 1956-1976 erweitert den Kanon: Mit 11 Künstlerinnen dreier Generationen aus Asien, Europa, Nord- und Südamerika - Judy Chicago, Lygia Clark, Laura Grisi, Aleksandra Kasuba, Lea Lublin, Marta Minujín, Tania Mouraud, Maria Nordman, Nanda Vigo, Faith Wilding und Tsuruko Yamazaki - verdeutlicht sie erstmals die elementare Rolle von Frauen für die Entwicklung dieser Kunstform. Angesichts ihres experimentellen Charakters wurden die meisten Environments direkt nach ihrer Präsentation abgebaut oder zerstört. Die detailgenauen und Repliken, die auf Archivfotos, Bauplänen und Materiallisten basieren, werden hier erstmals in einem Katalog vorgestellt. Die Publikation ist als grundlegendes Referenzwerk zur Geschichtsschreibung von Environments konzipiert und enthält eine Fülle von Materialien, die die Geschichte(n) des Begriffs nachzeichnen sowie Essays führender Wissenschaftler*innen und umfangreiche Bibliografien zu den Künstlerinnen und Environments, die in der Ausstellung gezeigt werden. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 50.00 € | Versand*: 0 €
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Wie können Environments dazu beitragen, die Lebensqualität und das Wohlbefinden in städtischen Gebieten zu verbessern? Welche Rolle spielen natürliche Environments für die psychische Gesundheit?
Environments können die Lebensqualität in städtischen Gebieten verbessern, indem sie Grünflächen, Parks und natürliche Elemente wie Bäume und Wasser integrieren. Diese Umgebungen fördern körperliche Aktivität, soziale Interaktion und Stressabbau. Natürliche Environments können auch die psychische Gesundheit positiv beeinflussen, indem sie Ruhe und Erholung bieten und das Wohlbefinden steigern.
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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Wie kann man eine E-Learning-Plattform optimal nutzen, um neue Kenntnisse und Fähigkeiten zu erwerben?
1. Regelmäßig an Kursen teilnehmen und sich aktiv beteiligen. 2. Zusätzliche Materialien wie Videos, Podcasts oder Quizze nutzen. 3. Die erlernten Inhalte praktisch anwenden und regelmäßig wiederholen.
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Visible Learning 2.0
Visible Learning 2.0 , Als das Original von Visible Learning im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, stellte es sich sofort als eine verlegerische Sensation heraus. Das Interesse an dem Buch war beispiellos und innerhalb weniger Tage war es ausverkauft. Im TES (Times Educational Supplement) wurde es als "der Heilige Gral des Unterrichts" bezeichnet. Die Forschung, auf die die vorliegende Weiterentwicklung von Visible Learning basiert, stützt sich inzwischen auf mehr als 2.100 Meta-Analysen (mehr als doppelt so viele wie in der ursprünglichen Veröffentlichung mit ca. 800 Meta-Analysen), die mehr als 130.000 Studien umfassen und an denen geschätzt mehr als 400 Millionen Lernende aus aller Welt teilgenommen haben. Dieses Buch ist jedoch mehr als nur eine Neuauflage: Es ist eine Weiterentwicklung, die das große Ganze beleuchtet, die Umsetzung von Visible Learning in den Schulen reflektiert, wie es verstanden - und manchmal auch missverstanden - wurde und welche Richtung die Forschung in Zukunft einschlagen sollte. Visible Learning 2.0 bekräftigt John Hatties Wunsch, nicht nur das in den Blick zu nehmen, was funktioniert, sondern auch und vor allem das, was am besten funktioniert, indem er entscheidende Fragen stellt wie: Warum ist die derzeitige Grammatik des Schulunterrichts in so vielen Klassenzimmern so fest verankert und wie können wir sie verbessern? Warum ist die Lernentwicklungskurve für Lehrpersonen nach den ersten Berufsjahren so flach? Wie können wir die Denkweise von Lehrpersonen so entwickeln, dass sie sich mehr auf das Lernen und Zuhören konzentrieren (und weniger auf das Lehren und Sprechen)? Wie können wir Forschungsergebnisse in die Diskussionen der Schulen und der Kollegien bringen? Zu den besprochenen Bereichen gehören: - Die Forschungsbasis und die Reaktionen auf Visible Learning - Das Visible Learning Modell - Die bewusste Abstimmung von Lern- und Lehrstrategien - Der Einfluss des Elternhauses, der Lernenden, der Lehrpersonen, der Klassenzimmer, der Schulen, der Lehrpläne auf die Lernleistung. - Der Einfluss von Technologie Aufbauend auf dem Erfolg des Originals erweitert diese mit Spannung erwartete Weiterführung John Hatties Modell des Lehrens und Lernens auf der Grundlage von Einflussgrößen und ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die im Bildungsbereich tätig sind - sei es als Forschende, Lehrpersonen, Lernende, Schulleitungen, Lehrerbildnerinnen und Lehrerbildner oder politische Entscheidungsträger. John Hattie ist emeritierter Professor an der Graduate School of Education der Universität von Melbourne, Australien. Er ist einer der weltweit bekanntesten und meistgelesenen Bildungsexperten. Seine Bücher zu Visible Learning wurden in 29 Sprachen übersetzt und über 2 Millionen Mal verkauft. Stephan Wernke vertrat die Professur für Schulpädagogik an der Universität Vechta und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Schulpädagogik und Allgemeinen Didaktik an der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Er hat an mehreren Übersetzungen von John Hatties Büchern mitgewirkt (u. a. Lernen sichtbar machen). Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg und Associated Research Fellow am Centre on Skills, Knowledge and Organisational Performance (SKOPE) der University of Oxford. Er hat bereits mehrere Bücher von John Hattie ins Deutsche übertragen (u. a. Lernen sichtbar machen) und auch auf Englisch mit ihm publiziert (u.a. 10 Mindframes for Visible Learning). , >
Preis: 32.00 € | Versand*: 0 € -
From Splendid Isolation to Global Engagement
From Splendid Isolation to Global Engagement , This publication aspires to clarify and illustrate the role of higher education in promoting internationalisation, especially Internationalization at Home (IaH). It aims to highlight higher education's three central roles: teaching, research, and community service, each in its global context. The anthology actively promotes change and development in the higher education sector and identifies strategies like online learning platforms and community partnerships that make higher education more accessible and enhance its benefits. The publication comprises two interconnected sections: the first addresses the evolving classroom dynamics due to IaH, focusing on curriculum adaptations for a varied student body. The second section delves into educational goals, emphasizing an international perspective. Targeted at educators and researchers, the anthology offers guidance on integrating international and intercultural perspectives into curricula and teaching methods, with a focus on social inclusivity. , >
Preis: 49.90 € | Versand*: 0 € -
Altaro VM Backup for Mixed Environments - Unlimited Plus Edition
Altaro VM Backup for Mixed Environments (Hyper-V and VMware) - Unlimited Plus Edition including 1Y of SMA Altaro VM Backup Mixed Unlimited Plus Edition - Lizenz + 1 Jahr Software Maintenance Agreement - 1 Host, unbegrenzte Anzahl an Anschlüssen, unbegrenzte CPUs, unbegrenzte VMs pro Host Kategorie: Netzwerkanwendungen - Netzwerksicherung Anzahl Lizenzen: 1 Host, unbegrenzte Anzahl an Anschlüssen, unbegrenzte CPUs, unbegrenzte VMs pro Host Lizenzpreise: Volumen / 1-999 Lizenzen Bundled Support: 1 Jahr Software Maintenance Agreement Plattform: Windows TECHNISCHE DETAILS Produktbeschreibung Altaro VM Backup Mixed Unlimited Plus Edition - Lizenz + 1 Jahr Software Maintenance Agreement - 1 Host, unbegrenzte Anzahl an Anschlüssen, unbegrenzte CPUs, unbegrenzte VMs pro Host Produkttyp Lizenz Kategorie Netzwerkanwendungen - Netzwerksicherung Anzahl Lizenzen 1 Host, unbegrenzte Anzahl an Anschlüssen, unbegrenzte CPUs, unbegrenzte VMs pro Host Lizenzpreise Volumen / 1-999 Lizenzen Bundled Support 1 Jahr Software Maintenance Agreement Plattform Windows Service & Support Update als neue Release-Fassung
Preis: 789.95 € | Versand*: 0.00 € -
Kerbaj, Mazen: Learning Deutsch
Learning Deutsch , Nachdem der experimentelle Musiker und bildende Künstler Mazen Kerbaj mit seiner Familie von Beirut nach Berlin gezogen war, sah er sich mit einer neuen Sprache, einer neuen Welt konfrontiert. Er beschloss, Deutsch auf seine Weise zu lernen: ein Wort pro Tag, 365 Tage lang, jedes Wort illustriert durch ein Selbstporträt. Learning Deutsc h ist Wort-Bilder-Buch und immerwährender Kalender zugleich: Wort für Wort folgen wir Mazen Kerbaj auf seiner Entdeckungsreise durch Eigenheiten der deutschen Sprache. Die von arabischen, englischen und deutschen Wörtern flankierten Zeichnungen entwickeln ein einzigartiges Lehrbuch zum Spracherwerb. Die Zeichnungen sind oft witzig, manchmal aber auch traurig und anrührend; sie illustrieren selten einfach nur die Worte, sondern sind das offene Tagebuch eines Künstlers aus dem Nahen Osten der seinen Weg im deutschen Alltag findet. MAZEN KERBAJ (*1975, Beirut) der in so unterschiedlichen Bereichen wie Musik, bildende Kunst, Comic oder Theater arbeitet, ist eine der Schlüsselfiguren der libanesischen Kunstszene nach dem Bürgerkrieg. Seine Arbeiten wurden in mehr als zehn Sprachen veröffentlicht und in Galerien, Museen und auf Kunstmessen in aller Welt ausgestellt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 €
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Wie können E-Learning-Inhalte optimal gestaltet werden, um die Lernenden bestmöglich zu unterstützen? Welche Methoden und Werkzeuge sind besonders effektiv für die Entwicklung von interaktiven E-Learning-Inhalten?
E-Learning-Inhalte sollten interaktiv, visuell ansprechend und praxisnah gestaltet sein, um das Engagement der Lernenden zu fördern. Methoden wie Gamification, Videos, Simulationen und interaktive Übungen sind besonders effektiv, um die Lernenden aktiv einzubeziehen und den Lernerfolg zu steigern. Tools wie Learning Management Systeme, Authoring-Tools und Virtual Reality können dabei helfen, hochwertige und interaktive E-Learning-Inhalte zu entwickeln.
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Wie priorisiert man effektiv seine To-Do-Liste, um den Tag optimal zu organisieren?
1. Beginne mit der Bewertung der Dringlichkeit und Wichtigkeit jeder Aufgabe. 2. Setze klare Prioritäten basierend auf Fristen und langfristigen Zielen. 3. Plane realistische Zeitblöcke für jede Aufgabe ein und halte dich an deine Prioritäten.
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Wann benutzt man im Englischen 'to be supposed to' und wann 'to be expected to'?
Im Englischen benutzt man "to be supposed to", um auszudrücken, was von jemandem erwartet wird oder was er tun sollte, basierend auf Regeln, Vereinbarungen oder Erwartungen. "To be expected to" wird verwendet, um auszudrücken, was wahrscheinlich oder erwartet wird, dass jemand tut, basierend auf der Situation oder den Umständen. Beide Ausdrücke beziehen sich auf Erwartungen, aber "to be supposed to" bezieht sich mehr auf externe Regeln oder Vereinbarungen, während "to be expected to" sich auf allgemeine Erwartungen oder Vorhersagen bezieht.
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Wie bildet man das Present Progressive bei "to be able to" und "to be allowed to"?
Um das Present Progressive bei "to be able to" zu bilden, verwendet man die entsprechende Form von "to be" (am, is, are) im Present Progressive und fügt dann "able to" hinzu. Zum Beispiel: "I am able to swim" oder "She is able to speak French". Bei "to be allowed to" bildet man das Present Progressive ebenfalls mit der entsprechenden Form von "to be" (am, is, are) im Present Progressive und fügt dann "allowed to" hinzu. Zum Beispiel: "We are allowed to park here" oder "He is allowed to stay out late".
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