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Produkte zum Begriff Online Learning In Mathematics:

Online Learning In Mathematics Education  Kartoniert (TB)
Online Learning In Mathematics Education Kartoniert (TB)

This book brings together research from mathematics education and instructional design to describe the development and impact of online environments on prospective and practicing teachers' learning to teach mathematics. The move to online learning has steadily increased over the past decade. Its most rapid movement occurring in 2020 with most instruction taking place remotely. Chapters in this book highlight issues related to teacher learning in three main contexts: formal informal and experiential or practice-based. This volume brings together researchers from the different but related fields of instructional design and mathematics education to engage in dialogue around how we design and study the impacts of online learning in general and online mathematics education more specifically. The book is very timely with most instruction taking place online and mathematics educators addressing challenges related to supporting teachers' formal informal and experiential learning online. A chapter in each section will synthesize ideas presented by instructional designers and mathematics educators as it relates to teacher learning in each context. At the end of each section a retrospective chapter is presented to reflect on what the different perspectives offer to better understand mathematics teacher learning in online environments. This book is of interest to mathematics educators researchers teacher educators professional development providers and instructional designers.

Preis: 181.89 € | Versand*: 0.00 €
Distance Learning  E-Learning And Blended Learning In Mathematics Education  Kartoniert (TB)
Distance Learning E-Learning And Blended Learning In Mathematics Education Kartoniert (TB)

This book builds on current and emerging research in distance learning e-learning and blended learning. Specifically it tests the boundaries of what is known by examining and discussing recent research and development in teaching and learning based on these modalities with a focus on lifelong mathematics learning and teaching. The book is organized in four sections: The first section focuses on the incorporation of new technologies into mathematics classrooms through the construction or use of digital teaching and learning platforms. The second section presents a wide range of perspectives on the study and implementation of different tutoring systems and/or computer assisted math instruction. The third section presents four new innovations in mathematics learning and/or mathematics teacher education that involve the development of novel interfaces' for communicating mathematical ideas and analyzing student thinking and student work. Finally the fourth section presents the latest work on the construction and implementation of new MOOCs and rich media platforms developed to carry out specialized mathematics teacher education.

Preis: 90.94 € | Versand*: 0.00 €
Privacy and Safety in Online Learning
Privacy and Safety in Online Learning

Privacy and Safety in Online Learning , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 24.08 € | Versand*: 0 €
Biometric Authentication in Online Learning Environments
Biometric Authentication in Online Learning Environments

Biometric Authentication in Online Learning Environments , "This book examines the use of various biometric based techniques, tools, and methods in online education authentication to achieve more personalization and propose a framework for more general system architecture of online learning systems"-- , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 156.98 € | Versand*: 0 €

Wie soll man die Übersetzung von "mathematics" ins Deutsche verstehen?

Die Übersetzung von "mathematics" ins Deutsche ist "Mathematik". Es handelt sich um die wissenschaftliche Disziplin, die sich mit...

Die Übersetzung von "mathematics" ins Deutsche ist "Mathematik". Es handelt sich um die wissenschaftliche Disziplin, die sich mit Zahlen, Mengen, Strukturen und Veränderungen beschäftigt. Mathematik umfasst verschiedene Teilgebiete wie Algebra, Geometrie, Analysis und Statistik.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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, an...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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 da...

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.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist Python Machine Learning?

Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei...

Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Online Machine Learning
Online Machine Learning

Online Machine Learning , A Practical Guide with Examples in Python , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 50.27 € | Versand*: 0 €
Learning Mathematics in the Context of 3D Printing
Learning Mathematics in the Context of 3D Printing

Learning Mathematics in the Context of 3D Printing , Proceedings of the International Symposium on 3D Printing in Mathematics Education , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 39.19 € | Versand*: 0 €
Applied Mathematics and Machine Learning
Applied Mathematics and Machine Learning

Applied Mathematics and Machine Learning , The simultaneous availability of large datasets and high-performance computing capability in recent years has enabled the rapid development of powerful machine learning algorithms. On the one hand, state-of-the-art machine learning techniques have transformed many areas of science and engineering; on the other hand, theoretical discoveries in mathematical algorithms, differential equations, and statistical inferences, to name a few, have provided the foundation for the exploration of new multidisciplinary models for solving practical problems. This Special Issue endeavors to continue the journey that started in our previous Special Issue (Applied Mathematics and Computational Physics) by providing a platform for researchers from both academia and industry, as well as government, to present their new computational methods that have engineering and physics applications. We publish papers from all areas of mathematics and engineering, and especially those that showcase novel machine learning techniques that leverage subject matter expertise. We aim to foster the communication of the latest research results in the areas of applied and computational mathematics. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 80.03 € | Versand*: 0 €
Early Mathematics Learning  Kartoniert (TB)
Early Mathematics Learning Kartoniert (TB)

Gathering current research in early childhood mathematics education this book focuses on tension between instruction and construction of knowledge. Covers development of mathematical thinking the impact of social setting and professionalization of teachers.

Preis: 106.99 € | Versand*: 0.00 €

Wie beeinflusst die Verwendung von Bewegtbildern die Wirksamkeit von Marketingkampagnen in den Bereichen Online-Werbung, soziale Medien und E-Learning?

Die Verwendung von Bewegtbildern in Marketingkampagnen erhöht die Aufmerksamkeit und das Engagement der Zielgruppe, da Videos visu...

Die Verwendung von Bewegtbildern in Marketingkampagnen erhöht die Aufmerksamkeit und das Engagement der Zielgruppe, da Videos visuell ansprechend und unterhaltsam sind. Zudem ermöglichen Bewegtbilder eine effektive Vermittlung von komplexen Informationen und Botschaften, was die Wirksamkeit von E-Learning-Kampagnen verbessert. In sozialen Medien werden Videos häufiger geteilt und kommentiert, was die Reichweite und Interaktion der Kampagne erhöht. Darüber hinaus können Bewegtbilder Emotionen besser transportieren und somit eine stärkere Bindung zwischen Marke und Konsumenten schaffen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie kann man einen Einstieg in Machine Learning finden?

Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerbe...

Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerben. Anschließend kann man sich mit den verschiedenen Algorithmen und Techniken des Machine Learning vertraut machen, indem man Bücher liest, Online-Kurse besucht oder an Projekten arbeitet. Es ist auch hilfreich, praktische Erfahrungen zu sammeln, indem man eigene Daten analysiert und Modelle trainiert.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen,...

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wann verwendet man "learned" und "learning" in der englischen Sprache?

"Learned" wird als Adjektiv verwendet, um jemanden zu beschreiben, der viel Wissen oder Bildung hat. "Learning" wird als Substanti...

"Learned" wird als Adjektiv verwendet, um jemanden zu beschreiben, der viel Wissen oder Bildung hat. "Learning" wird als Substantiv verwendet, um den Prozess des Lernens oder die Aktivität des Lernens zu beschreiben. Es kann auch als Adjektiv verwendet werden, um auf etwas hinzuweisen, das lehrreich oder informativ ist.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments
Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments

Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments , Amidst the escalating demand for online education, the issue of inclusivity in digital learning environments has become increasingly prominent. The main challenge is to guarantee equitable access to effective educational experiences for learners with diverse backgrounds, abilities, and learning preferences. Traditional educational approaches prove inadequate in addressing the varied needs of students in the digital age, signaling an urgent need for a transformative shift. It's in this context that Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments emerges as a guide, poised to confront these challenges and pave the way for a more inclusive educational landscape. Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments not only highlights challenges but provides its readers with a variety of solutions. Each chapter unveils real case studies, research findings, and best practices, from historical contexts and the evolution of UDL to addressing diverse learner needs in the digital age. The book also doesn't shy away from challenges, offering solutions for overcoming resistance and barriers. It concludes with a visionary outlook on the future of UDL in online education, compelling readers to reflect on their UDL journey and take a resounding call to action for inclusive online education. The book is the roadmap to a more equitable and engaging online education landscape. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 248.27 € | Versand*: 0 €
Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments
Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments

Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments , Amidst the escalating demand for online education, the issue of inclusivity in digital learning environments has become increasingly prominent. The main challenge is to guarantee equitable access to effective educational experiences for learners with diverse backgrounds, abilities, and learning preferences. Traditional educational approaches prove inadequate in addressing the varied needs of students in the digital age, signaling an urgent need for a transformative shift. It's in this context that Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments emerges as a guide, poised to confront these challenges and pave the way for a more inclusive educational landscape. Unlocking Learning Potential With Universal Design in Online Learning Environments not only highlights challenges but provides its readers with a variety of solutions. Each chapter unveils real case studies, research findings, and best practices, from historical contexts and the evolution of UDL to addressing diverse learner needs in the digital age. The book also doesn't shy away from challenges, offering solutions for overcoming resistance and barriers. It concludes with a visionary outlook on the future of UDL in online education, compelling readers to reflect on their UDL journey and take a resounding call to action for inclusive online education. The book is the roadmap to a more equitable and engaging online education landscape. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 187.76 € | Versand*: 0 €
Online Distance Learning Course Design and Multimedia in E-Learning
Online Distance Learning Course Design and Multimedia in E-Learning

Online Distance Learning Course Design and Multimedia in E-Learning , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 171.80 € | Versand*: 0 €
Online Teaching and Learning in Higher Education
Online Teaching and Learning in Higher Education

Online Teaching and Learning in Higher Education , This edited volume explores current practices in African higher education during and post the global pandemic. It fills a gap in the existing literature by focusing on student engagement and online learning in South Africa and examines how pandemic restrictions amplified pre-existing inequalities within the higher education sector. The book is divided into 3 sections: The first section discusses various methods of instruction and the use of online tools for facilitating learning; succeeded by a section focusing on the resource implications of moving to online learning platforms from a social justice perspective; and finally the last section considers issues and concerns about online assessments and quality assurance. Drawing on lessons from the experiences of South African educators and students during the pandemic, this book provides a knowledge base essential for the effective management of online teaching and learning in Africa. It is intended for academic stakeholders, to develop and engender an improved higher education climate. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 125.70 € | Versand*: 0 €

Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?

Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinel...

Das kann ich nicht beurteilen, da ich nicht weiß, was du über Deep Learning weißt. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie funktioniert die Gesichtserkennung mit Deep Learning?

Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickel...

Die Gesichtserkennung mit Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken, die speziell für die Verarbeitung von Bildern entwickelt wurden. Das Modell wird mit einer großen Menge an Bildern von Gesichtern trainiert, um Muster und Merkmale zu erkennen. Anschließend kann das Modell verwendet werden, um Gesichter in neuen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dabei werden verschiedene Schichten des neuronalen Netzwerks genutzt, um die Merkmale des Gesichts zu extrahieren und zu analysieren.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Habe ich Deep Learning so richtig verstanden?

Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen...

Um das zu beurteilen, müsste ich wissen, was du über Deep Learning weißt. Grundsätzlich handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen und zu lernen. Es wird oft für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Ist AWS der Standard im Machine Learning?

AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette...

AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette von ML-Diensten und Tools wie Amazon SageMaker und Amazon Rekognition, die von vielen Unternehmen genutzt werden. Obwohl AWS als Standard angesehen werden kann, gibt es auch andere Anbieter wie Google Cloud und Microsoft Azure, die ebenfalls starke ML-Funktionen bieten. Die Wahl des richtigen Anbieters hängt von den spezifischen Anforderungen und Präferenzen des Unternehmens ab.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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