Produkt zum Begriff Visible Learning:
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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 € -
Hattie, John: Visible Learning Unterrichtsplanung
Visible Learning Unterrichtsplanung , Als im Jahr 2009 "Visible Learning" erschien, zählte es mit einem Datensatz von über 800 Meta-Analysen zu einer der umfangreichsten Forschungsleistungen der empirischen Bildungsforschung. Diese Synthese von Meta-Analysen wurde in den letzten Jahren weitergeführt, so dass heute über 1.400 Meta-Analysen die Datengrundlage von "Visible Learning" bilden. Neben dieser Erweiterung war und ist es immer wieder ein zentrales Anliegen, die so gewonnenen Einsichten der empirischen Bildungsforschung in die Klassenzimmer zu bringen. Im vorliegenden Buch gehen John Hattie und Klaus Zierer dieser Herausforderung nach. Mit "Visible Learning Unterrichtsplanung" legen sie ein Werk vor, das im Vergleich zu allen anderen "Visible Learning" Büchern den praktischsten Ansatz verfolgt: Ausgehend von einer konkreten Unterrichtsstunde wird Schritt für Schritt erläutert, wie Evidenz genutzt werden kann, um einen möglichst großen Lernerfolg für alle Schülerinnen und Schüler zu erreichen. Das Buch - verbindet den bisher größten Forschungsfundus der empirischen Bildungsforschung mit der alltäglichen Aufgabe der Unterrichtsplanung, - umfasst empirische Forschungen zum Lehren und Lernen ebenso wie theoretische Studien zur Unterrichtsplanung, - orientiert sich an den Phasen der Analyse, der Planung, der Durchführung und der Auswertung einer Unterrichtsstunde, - veranschaulicht theoretische Grundlagen und empirische Forschungsergebnisse anhand einer konkreten Unterrichtsstunde, - gibt Hinweise für Lernende, Eltern, Schulleitungen und Lehrpersonen, - bietet durch Vertiefungsaufgaben auf den Niveaus des Oberflächenverständnisses und des Tiefenverständnisses zahlreiche Möglichkeiten der Sicherung und - folgt damit selbst evidenzbasierten Kriterien einer erfolgreichen Professionalisierung von Lehrpersonen. "Visible Learning Unterrichtsplanung" ist der evidenzbasierte Leitfaden für die Analyse, Planung, Durchführung und Auswertung von Unterricht und geeignet für Studierende und Lehrpersonen aller Schularten. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 25.00 € | Versand*: 0 € -
Hattie, John: Visible Learning: The Sequel
Visible Learning: The Sequel , When the original Visible Learning published in 2008 it instantly became a publishing sensation. Interest in the book was unparalleled; it sold out in days and was described by the TES as revealing 'teaching's Holy Grail'. Now John Hattie returns to this ground-breaking work, with Visible Learning: The Sequel. , >
Preis: 27.80 € | 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 , >
Preis: 49.28 € | Versand*: 0 €
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Wo befinden sich die Spektrallinien in der Ultraviolett-Visible-Spektroskopie?
Die Spektrallinien in der Ultraviolett-Visible-Spektroskopie befinden sich im ultravioletten und sichtbaren Bereich des elektromagnetischen Spektrums. Im UV-Bereich liegen die Linien bei kürzeren Wellenlängen als im sichtbaren Bereich. Die genaue Position der Linien hängt von den spezifischen Eigenschaften des untersuchten Materials ab.
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Welche Vorteile bietet E-Learning im Vergleich zu herkömmlichen Unterrichtsmethoden?
E-Learning bietet flexible Lernzeiten und -orte, was es den Lernenden ermöglicht, ihren eigenen Zeitplan zu erstellen. Es ermöglicht auch eine individualisierte Lernerfahrung, da die Lernenden in ihrem eigenen Tempo arbeiten können. Darüber hinaus bietet E-Learning Zugang zu einer Vielzahl von Ressourcen und interaktiven Lernmaterialien.
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Was sind die Vorteile von E-Learning gegenüber traditionellen Unterrichtsmethoden?
Die Vorteile von E-Learning gegenüber traditionellen Unterrichtsmethoden sind Flexibilität, da Lernende ihren eigenen Zeitplan erstellen können, Zugänglichkeit, da Lerninhalte von überall aus abgerufen werden können, und Kostenersparnis, da keine Reise- oder Unterkunftskosten anfallen.
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Was sind die Vorteile von Blended Learning gegenüber herkömmlichen Unterrichtsmethoden?
Blended Learning ermöglicht flexibles Lernen durch die Kombination von Online- und Präsenzunterricht. Es fördert die Selbstständigkeit der Lernenden und ermöglicht individuelles Lerntempo. Zudem bietet es vielfältige Möglichkeiten zur Interaktion und Zusammenarbeit.
Ähnliche Suchbegriffe für Visible Learning:
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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
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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 € -
Nuk Easy Learning Esslernschale
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Nuk Easy Learning Fütterlöffel
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Was sind die main Vorteile des distance learning im Vergleich zu traditionellen Unterrichtsmethoden?
Die Hauptvorteile des Distance Learning im Vergleich zu traditionellen Unterrichtsmethoden sind die Flexibilität, die es den Lernenden ermöglicht, ihren eigenen Zeitplan zu gestalten. Außerdem bietet es Zugang zu einem breiteren Spektrum an Kursen und Lehrern aus der ganzen Welt. Zudem kann Distance Learning Kosten sparen, da keine Reise- oder Unterkunftskosten anfallen.
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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 sind die Vorteile und Herausforderungen des Distance Learning in Bezug auf die Schülerleistung und -beteiligung?
Die Vorteile des Distance Learning sind Flexibilität, Selbstständigkeit und individuelles Lerntempo für die Schüler. Die Herausforderungen liegen in der Motivation, Disziplin und sozialen Interaktion der Schüler. Es kann zu einer Verbesserung der Schülerleistung führen, aber auch zu einer Verringerung der Beteiligung am Unterricht.
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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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