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DigiProSMK | Mobile-Eye-Tracking – Sehen und Verstehen ungegenständlicher Skulptur und Plastik im Kunstunterricht
Was passiert eigentlich, wenn Schüler:innen eine ungegenständliche Plastik betrachten? Man würde denken: Alle sehen doch ungefähr dasselbe. Mobile Eye
Sonstiges, Text
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Rundfunk-Empfangsanlage für ein Mehrfamilienhaus planen
Diese Lernsituation ist Bestandteil einer Sammlung von Lernsituationen für die elektrotechnischen Handwerksberufe gemäß der Rahmenlehrpläne
Unterrichtsplanung, Kurs
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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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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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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
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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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Mechanische Schwingungen 3 | Harmonische Schwingung eines Federpendels
Im Teil 3 unserer Reihe zu mechanischen Schwingungen beschäftigen wir uns mit der harmonischen Schwingung des Fedependels, mit der Kreisfrequenz und
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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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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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Wechsel von Winter- auf Sommerräder
Die Schülerinnen und Schüler wählen unterschiedliche Informationsquellen zur Sammlung von Daten aus und wenden diese an, verwenden den Fahrzeugschein
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C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn“ wird gezeigt, wie man in der Praxis den Abstand (die
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Klassifikation mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
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Digitaler Escape Room zum Wirtschaftskreislauf
Der Wirtschaftskreislauf in seinen unterschiedlich komplexen Formen ist ein zentrales Modell der Wirtschaftswissenschaften. Vom Einfachen bis zum
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Set aus 32 taktilen Linealen (30 cm) (zip-Datei)
Dies ist eine zip-Datei mit einer Druckdatei zu einem 30 cm langem Lineal, welches in 0,5 cm und 1 cm Einheiten gegliedert ist. Punkte markieren die
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