Zur Produktliste »Bildung und Erziehung« Mit Nachbemerkungen zum Corona-Lockdown »Selbstgesteuertes Lernen« gilt seit Jahren als Favorit für eine oder gar die zukunftsfähige Reform des schulischen Unterrichts. Um das Konzept ist ein regelrechter Hype entstanden, der auch in der Aus- und Weiterbildung deutliche Spuren hinterlassen hat, beschleunigt durch die Forderung nach möglichst umfassender Digitalisierung. Die Beiträge des Bandes thematisieren aus der Sicht verschiedener Disziplinen die Widersprüche und Grenzen des Konzepts. Die Corona-Krise wird öffentlich vielfach als Nagelprobe für die Digitalisierung gedeutet. Der Band beschäftigt sich auch mit Erfahrungen und Berichten zum »selbstgesteuerten Lernen« während des COVID 19-Lockdowns. Produktdetails 1. Auflage 2020 Bindeart: Broschiert Format: 15 x 23 x 1, 668 Gewicht: 469g Schlagwörter Kategorien
»Selbstgesteuertes Lernen« gilt seit Jahren als Favorit für eine oder gar die zukunftsfähige Reform des schulischen Unterrichts. Um das Konzept ist ein regelrechter Hype entstanden, der auch in der Aus- und Weiterbildung deutliche Spuren hinterlassen hat, beschleunigt durch die Forderung nach möglichst umfassender Digitalisierung. Die Beiträge des Bandes thematisieren aus der Sicht verschiedener Disziplinen die Widersprüche und Grenzen des Konzepts. Die Corona-Krise wird öffentlich vielfach als Nagelprobe für die Digitalisierung gedeutet. Der Band beschäftigt sich auch mit Erfahrungen und Berichten zum »selbstgesteuerten Lernen« während des COVID 19-Lockdowns. Miller, Damian, Prof. Dr., absolvierte die Ausbildung zum Primarlehrer und zu Organisationsentwicklung. Dozent und Fachbereichsleiter an der Pädagogische Hochschule Thurgau (PHTG, Schweiz) und Lehrbeauftragter für quantitative Forschungsmethoden an der Universität Zürich. Jürgen Oelkers, Dr. phil., ist seit 2012 Professor Emeritus für Allgemeine Pädagogik an der Universität Zürich.
Auswahl des Analysematerials 234 13. Praxisempfehlungen zum selbstgesteuerten Lernen: ausgewählte Texte 235 13. Eigenverantwortung versus Fremdverantwortung: Lernziele und Unterrichtsgestaltung 239 13. Selbstevaluation versus Fremdbeurteilung: Leistung 241 13. Selbstgesteuertes Lernen als normative Setzung: Folgeprobleme 243 14 Selbsterfahrungen 250 14. Einleitung 14. SOL als Schülerin 14. SOL als Studentin 253 14. SOL an meiner Schule 254 14. Meine Sicht der Dinge 256 15 Die Mechanik schulischen Scheiterns 264 15. Verantwortlichkeiten 15. Der Bildungswettbewerb 265 15. Ein Spielball der Strukturen 268 15. Strukturelle Anomalien 272 15. Die Inkorporation der Strukturen 275 15. Die erfolgreiche Individualisierung des Bildungserfolgs 277 16 COVID-19 oder zwei Monate im Ausnahmezustand. Nachbemerkungen zum Schulbetrieb in Zeiten der Coronakrise 281 17 Autorinnen und Autoren 297
Inhaltsverzeichnis 1. Selbstgesteuertes Lernen im aktuellen Diskurs 2. Selbstgesteuertes Lernen in Organisationen 2. 1 Was bedeutet "selbstgesteuertes Lernen"? 2. 2 Selbstgesteuertes Lernen in der Kritik 2. 2. 1 Lerntheoretische Ansätze 2. 2 Lebenslanges Lernen als Herausforderung im Erwachsenenalter 2. 3 Selbstgesteuertes Lernen in der Volkshochschule Konstanz-Singen 2. 3 Anforderungen an die pädagogische Praxis 2. 3. 1 Der Lernende 2. 2 Lehrende als Lernprozessbegleiter 2. 3 Institutionelle Rahmenbedingungen 3. Fazit 4. Quellenverzeichnis Die Thematik des selbstgesteuerten Lernens ist kein neues Phänomen des 21. Jahrhunderts. Zwar ging man lange Zeit davon aus, dass der individuelle Lernerfolg auf kognitiven Fähigkeiten, wie z. B. Intelligenz oder Gedächtnis, oder auch der Lernatmosphäre beruhen. Allerdings stellte man Mitte des 20. Jahrhunderts bei einer Gruppe an Studierenden fest, dass Lernziele trotz vorhandener kognitiver Strukturen nicht erreicht wurden. Erfolgversprechend erwiesen sich dabei jedoch persönliche Kompetenzen der Selbstorganisation und -initiative, die eine förderlich Auswirkung auf den individuellen Lernerfolg haben.
Das Kapitel schließt mit Anregungen für Eltern, wie diese den selbstregulierten Lernprozess konstruktiv begleiten können. Schlüsselwörter Selbstreguliertes Lernen Selbstgesteuertes Lernen Prozessmodell Selbstorganisiertes Lernen Motivation Individuelle Förderung
Diese Lernform ist enorm betreuungsintensiv und damit teuer. Irgendeiner muss dafür bezahlen: die Eltern oder die Lehrer mit Gehaltseinbußen. Dass der dabei natürlich vorausgesetzte Idealismus unterschwellig wirkt, das nehme ich stark an. Ist der Lehrer noch gewollt? Der in der Presse ausgetragene Konflikt über das »selbstgesteuerte Lernen« deutet auf eine soziokulturelle Bruchstelle hin. Wollen wir in Zukunft eine Schule, die auf alles »Unwägbare« der Lehrer-Schülerbeziehung verzichtet und deren Personal aus dem Hausmeister und Softwareadministrator besteht? In der Konsequenz ist dann auch der Hausmeister überflüssig, weil der PC oder das Tablet auch im Kinderzimmer stehen kann. Die Security für den Pausenhof erübrigt sich dann sowieso. Ansätze zu einer derartigen Entwicklung sind sichtbar. Oder markieren diese Entwicklungen einen Wendepunkt zu einer Art konservativen pädagogischen Revolution und die »Werkstätten« landen auf dem Müllhaufen der Pädagogikgeschichte, wie die Mengenlehre in der Grundschule und das Schreiben nach Gehör?
Prognostische und prädiktive Faktoren invasiver Mammakarzinome Decker, T. ; Hungermann, D. ; Böcker, W. 2009-01-29 00:00:00 Prognosefaktoren geben Informationen über den Krankheitsverlauf (Rezidivfreiheit und Gesamtüberleben), die unabhängig von der Therapie sind. Prädiktive Analysen – TRIAL MAGAZIN. Zu ihnen gehören der axilläre Lymphknotenstatus, Tumordurchmesser und histologischer Differenzierungsgrad, Lymph- und Blutgefäßinvasion sowie das Staging – Faktoren, die alle durch den Pathologen bestimmt werden. Der "Nottingham Prognostic Index" (NPI) vereint die stärksten Prognosefaktoren und ist nach Studienergebnissen als Modell für die Brustkrebsprognose geeignet. Der Pathologe Springer Journals
In der Vergangenheit war als wichtige Problematik zudem der hohe Implementierungsaufwand eingeschätzt worden. Dies ist nach wie vor die größte "nicht-technische" Herausforderung und liegt mit 39 Prozent an vierter Stelle. Als Erfolgsfaktor gilt jetzt die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit Die wichtigsten Erfolgsfaktoren für die Implementierung von Predictive Maintenance haben sich in den letzten drei Jahren gewandelt. Gastkommentar: Beginn der prädiktiven Ära. Denn es wurden bereits zahlreiche Vorhaben umgesetzt, die den Fokus auf "Sensorik, Vernetzung & Integration" sowie "IT-Infrastruktur" hatten. Erste Erfahrungen und Know-how zum Thema konnte in den Firmen inzwischen aufgebaut werden, sodass die gezielte Kompetenzentwicklung nur noch von 42 Prozent als (sehr) wichtig eingestuft wird (2017 waren es noch 72 Prozent). Heute stehen vor allem Faktoren wie die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit im Unternehmen (58 Prozent), die IT-Sicherheit (56 Prozent) und die Verfügbarkeit von (Echtzeit-)Daten (55 Prozent) im Fokus. "Die technischen Hürden der Maschinenanbindung im Umfeld der Predictive-Maintenance-Projekte scheinen überwunden worden zu sein.
Funktionen in der prädiktiven Modellierung: 1. Datenanalyse und -manipulation Extrahieren Sie nützliche Daten mithilfe von Datenanalysetools. Wir können auch Daten ändern, neue Daten erstellen, Daten zusammenführen oder einen Filter auf die Daten anwenden, um die Ergebnisse vorherzusagen. sualisierung: Es stehen Tools zur Verfügung, um Berichte in Form von interaktiven Grafiken zu generieren. Ein Ultimativer Leitfaden Für Psychometrische Tests. atistik: Zur Bestätigung der Vorhersage mithilfe des Statistikwerkzeugs kann die Beziehung zwischen Variablen in den Daten angezeigt werden. Vergleichstabelle von Predictive Modeling und Predictive Analytics Unten finden Sie die Vergleichstabelle zwischen Predictive Modeling und Predictive Analytics Vorausschauende Modellierung Predictive Analytics Der Geschäftsprozess umfasst: Datenerfassung, Transformation, Erstellung eines Modells und Bewertung / Inferenz des Modells zur Vorhersage des Ergebnisses Der Geschäftsprozess umfasst: Definieren Sie Projekt, Datenerfassung, Statistik, Modellierung, Bereitstellung und Modellüberwachung.
Head-to-Head-Vergleich Predictive Modeling vs Predictive Analytics Nachfolgend finden Sie den Top 6-Vergleich zwischen Predictive Modeling und Predictive Analytics Schauen wir uns die detaillierte Beschreibung von Predictive Analytics vs. Predictive Modeling an: Predictive Analytics Predictive Analytics wird verwendet, um das Ergebnis unbekannter zukünftiger Ereignisse vorherzusagen. Predictive analyse übertreffen model. Dabei werden Techniken aus den Bereichen Data Mining, Statistik, Datenmodellierung und KI verwendet, um Daten zu analysieren und zu aktualisieren und Prognosen über zukünftige Probleme zu erstellen. Es vereint das Management-, Informations- und Modellierungsgeschäft, um Risiken und Chancen für die nahe Zukunft zu identifizieren. Predictive Analytics für Big Data ermöglicht es einem Benutzer, Muster und Beziehungen in strukturierten und unstrukturierten Daten aufzudecken, und ermöglicht es der Organisation, proaktiv zu werden. Analysetechniken zur Durchführung prädiktiver Analysen sind hauptsächlich Regressionstechniken und Techniken des maschinellen Lernens.
Iterativer Prozess und führt mindestens einen Algorithmus für Datensätze aus Prozess der Analyse von historischen und Transaktionsdaten durch Statistik und Data Mining zur Vorhersage eines Ergebnisses Grundsätzlich gibt es zwei Klassen von Vorhersagemodellen: 1. Parametrisches Modell 2. Nicht parametrisches Modell Arten von Predictive Analytics: Vorhersagemodelle Beschreibende Modelle Entscheidungsmodelle Ein Modell ist wiederverwendbar (Regressionsmodell) Verwenden Sie Techniken aus Data Mining, Modellierung, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz Anwendungen: Es wird in der Archäologie, in der Autoversicherung, im Gesundheitswesen usw. verwendet. Anwendungen: Es wird im Projektrisikomanagement verwendet, Betrugserkennung, Sammlungsanalyse usw. Arten der Modellkategorie: Vorhersagemodell, Beschreibungsmodell und Entscheidungsmodell. Predictive analyse übertreffen van. Arten von Analysen: Regressionstechnik, Maschinelles Lernen Zusammenfassung - Predictive Modeling vs. Predictive Analytics Zusammenfassend ist die Idee hinter Predictive Modeling vs Predictive Analytics, dass Daten, die täglich generiert werden, oder historische Daten Informationen für das heutige Geschäft enthalten können, um ein maximales Ergebnis mit Präzision zu erzielen.
Das verfahrenstechnische Grundproblem wurde auf den PC zu Hause verlagert – dank dramatisch gesunkener Preise bei der Computertechnik. Ähnliche Kräfte sind bei der Vorhersage wirksam. Da im nächsten Jahrzehnt die Computer- und Speicherpreise weiter fallen und prädiktive Techniken, wie maschinelles Lernen, immer besser werden, eröffnen sich für die Vorhersage-"Toolbox" ungeahnte Anwendungsmöglichkeiten. Noch vor wenigen Jahren konnten wir uns selbstfahrende Autos nur in sehr kontrollierten Umgebungen wie einem Lagerhaus vorstellen, wo sich jedes mögliche Szenario deterministisch (nicht prädiktiv) programmieren ließ. Heute erlauben exakte Vorhersagen das Testen selbstfahrender Autos in "normalen" Umgebungen einschließlich Fußgängern, angetrunkenen Fahrern und beschädigten Verkehrszeichen. Probleme, die mittels "Brute-Force" gelöst werden mussten, lassen sich jetzt taktisch auf probabilistische (prädiktive) Weise angehen. Da die Kosten für Vorhersagen weiter sinken, werden Vorhersagen an jedem neuen Ort anwendbar.