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Offene Bildungsmaterialien (OER) für die digitale Unterrichtsgestaltung
Diese anwendungsorientierte Fortbildung hat das Ziel, Lehramtsstudierende, Lehramtsanwärter:innen und Lehrkräfte für das Thema OER im Schulkontext zu
Merkblatt
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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Classroom Management und digitale Medien. Liegt die Zukunft des Classroom Managements in digitalen Medien?
Gelingendes Classroom Management ist eine zentrale Voraussetzung für guten Unterricht. Ein Systematic Review von Cho et al. (2018) zeigt, wie digitale
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
Sonstiges
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
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C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“ wird die Kreuzvalidierung am Beispiel des Parametertuning für einen
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Fehlerbeseitigung in der elektrischen Anlage der Kantine eines Bürokomplexes
Die Datei enthält eine Lernsituation aus dem Lernfeld 6: In einer Kantine eines Bürokomplexes löst die RCD für den Stromkreis einer
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
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Fadenscheinig. Textile Kunst aus alter Kleidung. Digitale und analoge Strategien für kreative Nachhaltigkeitsskills
In dieser Handreichung wird anhand eines Beispiels für Stationenarbeit vorgestellt, wie das Thema Textil-Kunst im Unterricht mit digitalen und
Entdeckendes Lernen
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Digitale Souveränität im Umgang mit KI im Literaturunterricht
In dieser Fortbildung lernen die Teilnehmenden, welche Möglichkeiten generative KI wie ChatGPT oder die in Bildungskontexten häufig eingesetzten
Präsentation
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Einführung – Modul in „Einsatz digitaler Medien im Physikunterricht“
Das Einführungsmodul ist Teil eines umfassenderen Online-Fortbildungskurses zum Thema Einsatz digitaler Medien im Physikunterricht und stellt eines
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