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Titlebook: Handwerkliches für den Mathematikunterricht; Für Lehramtsstudiere Rolf J. Neveling Book 2019 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil v

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发表于 2025-3-21 19:55:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
书目名称Handwerkliches für den Mathematikunterricht
副标题Für Lehramtsstudiere
编辑Rolf J. Neveling
视频video
概述Lernmotivation durch Verstehen und Mitmachen.Gestaltung von Einzelstunden.Beurteilung von Schülerleistungen
丛书名称essentials
图书封面Titlebook: Handwerkliches für den Mathematikunterricht; Für Lehramtsstudiere Rolf J. Neveling Book 2019 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil v
描述Rolf J. Neveling stellt angehenden Lehrerinnen und Lehrern das Handwerkszeug für einen guten Mathematikunterricht vor. Im Zentrum seines .essentials. steht der reguläre, unspektakuläre Unterricht. Der Autor erläutert die Gestaltung von Stunden, die Motivation im schulischen Alltag, die Vorbereitung und das Schreiben von Klausuren, die Vorbereitung schriftlicher und mündlicher Prüfungen, die Notengebung sowie die Verwendung von Medien. Didaktische Vorstellungen spielen dabei natürlich eine Rolle, sie stehen aber zugunsten der praktischen Beispiele und Tipps im Hintergrund..Der Autor:..Dr. Rolf J. Neveling. unterrichtete viele Jahre an einem Gymnasium in Wuppertal; er arbeitete einige Jahre als Lehrer im Hochschuldienst an der Technischen Universität Dortmund und führte Lehraufträge an der Universität Siegen durch. Lange gehörte er zudem der Redaktion des Mathetreffs der Bezirksregierung Düsseldorf an. Der Einsatz von Rechnern in mathematischen Lernprozessenist eines seiner Interessengebiete und war auch Thema seiner Promotion..
出版日期Book 2019
关键词Mathematikunterricht; Unterrichtsgestaltung; Lernmotivation durch Mitmachen; Drei-Phasen-Modell; Umgang
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-25116-1
isbn_softcover978-3-658-25115-4
isbn_ebook978-3-658-25116-1Series ISSN 2197-6708 Series E-ISSN 2197-6716
issn_series 2197-6708
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019
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发表于 2025-3-21 20:19:56 | 显示全部楼层
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Rolf J. Nevelingtiple state-of-the-art convolutional neural network models (VGG, ResNet, MobileNet) on our dataset for multi-label image classification. Our solution has a total accuracy of 98.1% on the test dataset and a low false positive rate of 0.8%.
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发表于 2025-3-22 20:25:24 | 显示全部楼层
2197-6708 aufträge an der Universität Siegen durch. Lange gehörte er zudem der Redaktion des Mathetreffs der Bezirksregierung Düsseldorf an. Der Einsatz von Rechnern in mathematischen Lernprozessenist eines seiner Interessengebiete und war auch Thema seiner Promotion..978-3-658-25115-4978-3-658-25116-1Series ISSN 2197-6708 Series E-ISSN 2197-6716
发表于 2025-3-22 23:41:47 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 04:31:43 | 显示全部楼层
Rolf J. Nevelingy the network architecture but also the preprocessing of the input image. Extracting or enhancing the meaningful features of the input image in the preprocessing stage can help to improve the CNN performance. In this paper, we focus on the use of the well-known image processing filters, such as the
发表于 2025-3-23 07:39:27 | 显示全部楼层
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