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Quellen für OER-Unterrichtsmaterialien – Open Educational Resources für Schule und Nachhilfe
Im Internet gibt es unüberschaubar viele Materialien für den Unterricht, sowohl für Lehrer*innen als auch zur direkten Nutzung durch die Schüler*innen
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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
Sonstiges
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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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butterfly life cycle (zip-Datei)
This is a 3D print file for a tactile model of the butterfly life cycle. The set includes four sections and a base, representing the different stages
Entdeckendes Lernen
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D9 Zusammenfassung des Lernmoduls - Pythonkurs
Damit schließen wir das dritte Lernmodul ab und sollten an dieser Stelle ein noch ausgereifteres Verständnis von Datenstrukturen und List
Unterrichtsbaustein
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Online Fortbildung: Digital Literacy von Lehrkräften in wirtschaftsberuflichen und ökonomischen Bildungskontexten fördern
Digital kompetent unterrichten – flexibel, praxisnah und evidenzbasiert. Die Fortbildung unterstützt Lehrkräfte in wirtschaftsberuflichen und
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Quellen zum Thema OER – als OER! Informationsangebote über Open Educational Resources
Open Educational Resources (OER) sind Lehr-Lern-Materialien, die offen und frei geteilt werden – ein Thema, das vor 10 Jahren noch kaum jemand auf dem
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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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Förderung eines kritischen Umgangs mit Videos im Chemieunterricht
Das didaktische Konzept „Kritischer Umgang mit Videos im Chemieunterricht (KriViNat)“ zielt auf Lerngelegenheiten im Chemieunterricht ab, bei denen
Präsentation
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DigCompEduObserve: Hauswirtschaft
Kokon ist ein Verbundprojekt aus dem Kompetenzverbund lernen:digital, welches sich mit digitaler Schul- und Unterrichtsentwicklung in
Webseite
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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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DiKoViNa - Digital kompetent durch Videos zur Nachhaltigkeit
DiKoViNa arbeitet mit Ausschnitten authentischer Unterrichtsvideos (sogenannten Vignetten) als Anschauungsmaterial. Diese sind in Aufgaben eingebunden
Webseite
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Diversitätssensible Unterrichtsgestaltung mit digitalen Medien im Sportunterricht
Dieses Fortbildungsmodul fokussiert die methodisch-didaktische Qualifizierung für einen diversitätssensiblen und kritisch-konstruktiven Einsatz
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Politische Medienkompetenz stärken! Wege zur Auseinandersetzung mit Fake News im Politikunterricht
Jugendliche erreichen Nachrichten heute hauptsächlich über Soziale Medien, wo ihnen alltäglich auch politische Desinformation begegnet. Zum Erkennen
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: 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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