In dieser Arbeit wurde eine Learning Progression für das Konzept der chemischen Reaktion im Chemieunterricht der Sekundarstufe I entwickelt. Dabei wurden die beiden Progressionsvariablen "Struktur der Materie" und "Chemische Reaktion" mit je drei Progressionsstufen angenommen. Es wurden Annahmen über die Abfolge des Erwerbs einzelner Fähigkeiten getroffen und so eine feinkörnige Learning Progression entworfen. Im Anschluss an ein Expertenrating der Learning Progression wurden die Fähigkeiten in Testitems operationalisiert. Die Testitems wurden von 590 Schülerinnen und Schüler der Jahrgangsstufen 7 bis 9 an nordrhein-westfälischen Gymnasien bearbeitet. Mittels Rasch-Modellierung und Klassischer Testtheorie wurden die Daten zur Validierung der Learning Progression analysiert.
Die Ergebnisse bestätigen die Progressionsvariablen, aber nur zwei Progressionsstufen. Mit Hilfe von Bayes'schen Netzen konnten die angenommenen Zusammenhänge zwischen den zu erwerbenden Fähigkeiten der Learning Progression weitestgehend gestützt werden.
Aktualisiert: 2023-05-15
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In dieser Arbeit wurde eine Learning Progression für das Konzept der chemischen Reaktion im Chemieunterricht der Sekundarstufe I entwickelt. Dabei wurden die beiden Progressionsvariablen "Struktur der Materie" und "Chemische Reaktion" mit je drei Progressionsstufen angenommen. Es wurden Annahmen über die Abfolge des Erwerbs einzelner Fähigkeiten getroffen und so eine feinkörnige Learning Progression entworfen. Im Anschluss an ein Expertenrating der Learning Progression wurden die Fähigkeiten in Testitems operationalisiert. Die Testitems wurden von 590 Schülerinnen und Schüler der Jahrgangsstufen 7 bis 9 an nordrhein-westfälischen Gymnasien bearbeitet. Mittels Rasch-Modellierung und Klassischer Testtheorie wurden die Daten zur Validierung der Learning Progression analysiert.
Die Ergebnisse bestätigen die Progressionsvariablen, aber nur zwei Progressionsstufen. Mit Hilfe von Bayes'schen Netzen konnten die angenommenen Zusammenhänge zwischen den zu erwerbenden Fähigkeiten der Learning Progression weitestgehend gestützt werden.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Grundlegende Kenntnisse statistischer Denk- und Argumentationsweisen sowie Techniken der quantitativen Datenanalyse gelten mittlerweile in nahezu allen Berufsfeldern als wichtige Qualifikation mit Schlüsselcharakter - dies gilt ebenso für die sprachdominierten juristischen Berufe. Sowohl die Methoden der Statistik als auch die der Rechtswissenschaft stellen darauf ab, die Unsicherheit in Entscheidungsprozessen möglichst zu verringern. Nicht nur aufgrund dieser Tatsache finden statistische Verfahren immer mehr Eingang in die Rechtsprechung. Daran schließt sich die Folgerung an, dass quantitative statistische Verfahren Bestandteil der juristischen Ausbildung sein sollten, um dieses rechtsexterne Wissen korrekt anwenden und deren Ergebnisse eindeutig interpretieren zu können. Der juristische Entscheidungsprozess erhält somit die Möglichkeit einer Aufwertung, während sich die Rechtswissenschaft für den Import von Wissen anderer Disziplinen öffnet.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Grundlegende Kenntnisse statistischer Denk- und Argumentationsweisen sowie Techniken der quantitativen Datenanalyse gelten mittlerweile in nahezu allen Berufsfeldern als wichtige Qualifikation mit Schlüsselcharakter - dies gilt ebenso für die sprachdominierten juristischen Berufe. Sowohl die Methoden der Statistik als auch die der Rechtswissenschaft stellen darauf ab, die Unsicherheit in Entscheidungsprozessen möglichst zu verringern. Nicht nur aufgrund dieser Tatsache finden statistische Verfahren immer mehr Eingang in die Rechtsprechung. Daran schließt sich die Folgerung an, dass quantitative statistische Verfahren Bestandteil der juristischen Ausbildung sein sollten, um dieses rechtsexterne Wissen korrekt anwenden und deren Ergebnisse eindeutig interpretieren zu können. Der juristische Entscheidungsprozess erhält somit die Möglichkeit einer Aufwertung, während sich die Rechtswissenschaft für den Import von Wissen anderer Disziplinen öffnet.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Grundlegende Kenntnisse statistischer Denk- und Argumentationsweisen sowie Techniken der quantitativen Datenanalyse gelten mittlerweile in nahezu allen Berufsfeldern als wichtige Qualifikation mit Schlüsselcharakter - dies gilt ebenso für die sprachdominierten juristischen Berufe. Sowohl die Methoden der Statistik als auch die der Rechtswissenschaft stellen darauf ab, die Unsicherheit in Entscheidungsprozessen möglichst zu verringern. Nicht nur aufgrund dieser Tatsache finden statistische Verfahren immer mehr Eingang in die Rechtsprechung. Daran schließt sich die Folgerung an, dass quantitative statistische Verfahren Bestandteil der juristischen Ausbildung sein sollten, um dieses rechtsexterne Wissen korrekt anwenden und deren Ergebnisse eindeutig interpretieren zu können. Der juristische Entscheidungsprozess erhält somit die Möglichkeit einer Aufwertung, während sich die Rechtswissenschaft für den Import von Wissen anderer Disziplinen öffnet.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Beim Umgang mit Erfahrungssätzen vor Gericht besteht die Gefahr, den wahrscheinlichkeitstheoretischen Fehlschluss der „Inverse Fallacy“, das Vertauschen bedingter Wahrscheinlichkeiten, zu begehen. Ein solcher Fehlschluss kann in der juristischen Entscheidungsfindung schwerwiegend sein. In der Arbeit wird mithilfe empirischer Methoden gezeigt, dass dieser Fehlschluss in zivilprozessualen Gerichtsentscheidungen, in denen ein Anscheinsbeweis herangezogen wird, zu beobachten ist und erhebliche Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben kann. Die Arbeit ist an der Forschungsstelle „Statistik vor Gericht“ der Professur für empirische Wirtschaftsforschung und angewandte Statistik an der Universität Bremen entstanden.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Das Fachbuch „Künstliche Intelligenz“ ist eine Einführung für Unternehmen, die Grundlagen, Anwendungsfelder und Umsetzungsstrategien von KI aufzeigt.
Aktualisiert: 2022-02-17
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Beim Umgang mit Erfahrungssätzen vor Gericht besteht die Gefahr, den wahrscheinlichkeitstheoretischen Fehlschluss der "Inverse Fallacy", das Vertauschen bedingter Wahrscheinlichkeiten, zu begehen. Ein solcher Fehlschluss kann in der juristischen Entscheidungsfindung schwerwiegend sein. In der Arbeit wird mithilfe empirischer Methoden gezeigt, dass dieser Fehlschluss in zivilprozessualen Gerichtsentscheidungen, in denen ein Anscheinsbeweis herangezogen wird, zu beobachten ist und erhebliche Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben kann. Die Arbeit ist an der Forschungsstelle "Statistik vor Gericht" der Professur für empirische Wirtschaftsforschung und angewandte Statistik an der Universität Bremen entstanden.
Aktualisiert: 2023-02-14
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Beim Umgang mit Erfahrungssätzen vor Gericht besteht die Gefahr, den wahrscheinlichkeitstheoretischen Fehlschluss der „Inverse Fallacy“, das Vertauschen bedingter Wahrscheinlichkeiten, zu begehen. Ein solcher Fehlschluss kann in der juristischen Entscheidungsfindung schwerwiegend sein. In der Arbeit wird mithilfe empirischer Methoden gezeigt, dass dieser Fehlschluss in zivilprozessualen Gerichtsentscheidungen, in denen ein Anscheinsbeweis herangezogen wird, zu beobachten ist und erhebliche Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben kann. Die Arbeit ist an der Forschungsstelle „Statistik vor Gericht“ der Professur für empirische Wirtschaftsforschung und angewandte Statistik an der Universität Bremen entstanden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Der Anwendungsbereich „Computational Intelligence“ der Informatik erlangt durch viele erfolgreiche industrielle Produkte immer mehr an Bedeutung. Dieses Buch behandelt die zentralen Techniken dieses Gebiets und bettet sie in ein didaktisches Konzept ein, welches sich gezielt an Studierende und Lehrende der Informatik wendet. Zusatzmaterialien wie Aufgaben, Lösungen und Foliensätze für Vorlesungen sowie Beispiele aus der industriellen Anwendung betonen den praktischen Charakter des Buches.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2023-04-02
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Grundlegende Kenntnisse statistischer Denk- und Argumentationsweisen sowie Techniken der quantitativen Datenanalyse gelten mittlerweile in nahezu allen Berufsfeldern als wichtige Qualifikation mit Schlüsselcharakter - dies gilt ebenso für die sprachdominierten juristischen Berufe. Sowohl die Methoden der Statistik als auch die der Rechtswissenschaft stellen darauf ab, die Unsicherheit in Entscheidungsprozessen möglichst zu verringern. Nicht nur aufgrund dieser Tatsache finden statistische Verfahren immer mehr Eingang in die Rechtsprechung. Daran schließt sich die Folgerung an, dass quantitative statistische Verfahren Bestandteil der juristischen Ausbildung sein sollten, um dieses rechtsexterne Wissen korrekt anwenden und deren Ergebnisse eindeutig interpretieren zu können. Der juristische Entscheidungsprozess erhält somit die Möglichkeit einer Aufwertung, während sich die Rechtswissenschaft für den Import von Wissen anderer Disziplinen öffnet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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In dieser Arbeit wurde eine Learning Progression für das Konzept der chemischen Reaktion im Chemieunterricht der Sekundarstufe I entwickelt. Dabei wurden die beiden Progressionsvariablen "Struktur der Materie" und "Chemische Reaktion" mit je drei Progressionsstufen angenommen. Es wurden Annahmen über die Abfolge des Erwerbs einzelner Fähigkeiten getroffen und so eine feinkörnige Learning Progression entworfen. Im Anschluss an ein Expertenrating der Learning Progression wurden die Fähigkeiten in Testitems operationalisiert. Die Testitems wurden von 590 Schülerinnen und Schüler der Jahrgangsstufen 7 bis 9 an nordrhein-westfälischen Gymnasien bearbeitet. Mittels Rasch-Modellierung und Klassischer Testtheorie wurden die Daten zur Validierung der Learning Progression analysiert.
Die Ergebnisse bestätigen die Progressionsvariablen, aber nur zwei Progressionsstufen. Mit Hilfe von Bayes'schen Netzen konnten die angenommenen Zusammenhänge zwischen den zu erwerbenden Fähigkeiten der Learning Progression weitestgehend gestützt werden.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Grundlegende Kenntnisse statistischer Denk- und Argumentationsweisen sowie Techniken der quantitativen Datenanalyse gelten mittlerweile in nahezu allen Berufsfeldern als wichtige Qualifikation mit Schlüsselcharakter - dies gilt ebenso für die sprachdominierten juristischen Berufe. Sowohl die Methoden der Statistik als auch die der Rechtswissenschaft stellen darauf ab, die Unsicherheit in Entscheidungsprozessen möglichst zu verringern. Nicht nur aufgrund dieser Tatsache finden statistische Verfahren immer mehr Eingang in die Rechtsprechung. Daran schließt sich die Folgerung an, dass quantitative statistische Verfahren Bestandteil der juristischen Ausbildung sein sollten, um dieses rechtsexterne Wissen korrekt anwenden und deren Ergebnisse eindeutig interpretieren zu können. Der juristische Entscheidungsprozess erhält somit die Möglichkeit einer Aufwertung, während sich die Rechtswissenschaft für den Import von Wissen anderer Disziplinen öffnet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Kreuzungen im urbanen Straßenverkehr sind Unfallschwerpunkte, die im Fokus der Fahrerassistenzforschung stehen. In dieser Arbeit wird ein System vorgestellt, das mit Hilfe einer probabilistischen Situationsanalyse eine Kollisionswarnung an Kreuzungen ermöglicht. Hierzu werden Verfahren zur Fahrerwarnung verwendet, die eine entwickelte Fahrerintentionsvorhersage zur Erhöhung der Prädiktionsgüte nutzen. Die Intentionen des eigenen Fahrers und von Fahrern anderer Fahrzeuge im Kreuzungsbereich werden mit einem probabilistischen Netz prädiziert. Dieses Netz verwendet Informationen eines graphenbasierten Umfeldmodells, Fahrdynamikdaten sowie Fahrereingaben. Die Intentionsprädiktion wird in dieser Arbeit mit Studiendaten aus Realfahrten evaluiert. Die Fahrerintentionsvorhersage sowie die Informationen des Umfeldmodells und Fahrdynamikdaten werden genutzt, um mehrere zukünftige Entwicklungen einer Szene mit probabilistischen Erreichbarkeitsmengen zu bestimmen. Diese beschreiben alle Orte, die ein Fahrzeug zu einem bestimmten Zeitpunkt mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit erreichen kann. Diese Mengen werden für relevante Fahrzeuge im Kreuzungsbereich ermittelt und überlagert, um Kollisionswahrscheinlichkeiten abzuleiten. Ferner wird die prototypische Integration des Systems in ein Versuchsfahrzeug dargestellt. Neben der verwendeten Sensorik werden das genutzte HMI-Konzept sowie die entwickelte Systemarchitektur beschrieben.
Aktualisiert: 2019-12-12
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Fahrerassistenzsysteme tragen heute bereits dazu bei, den Fahrkomfort und die Verkehrssicherheit zu steigern. Dabei sind die von Assistenzsystemen adressierten Bereiche der Fahraufgabe klar voneinander getrennt. Durch die modulare Entwicklung und Vermarktung solcher Systeme ist der Umfang der jeweils zugrunde liegenden Sensorik zur Umgebungserfassung gering und der Datenaustausch der Umfeldinformationen zwischen den Systemen noch minimal. Die zunehmende Verbreitung von Assistenzsystemen wird jedoch zu Integration bzw. steigender Vernetzung führen, sodass ein tieferes maschinelles Verständnis der Fahrsituation ermöglicht wird. Einen Beitrag dazu liefert diese Arbeit, in der Daten des Fahrzeugumfelds und des Fahrzeugs sowie des Fahrers zur Interpretation der Verkehrssituation in Verbindung gebracht werden. Ziel dieser Situationsanalyse ist es, Fahrmanöver des Fahrers zu erkennen und damit das Verhalten von Assistenzsystemen anzupassen. Dazu wird ein allgemeines Modell zur Erkennung von Fahrmanövern erarbeitet und am Beispiel einer automatisierten Längsführung für Fahrstreifenwechsel konkretisiert. Zur Qualitätssicherung werden automatische Softwaretests eingesetzt, mit denen die Auswirkungen von Änderungen effizient, automatisiert und wiederholbar überprüft werden können. Die hierfür notwendige Infrastruktur wird im Rahmen dieser Arbeit bereitgestellt. Die Erkennung von Fahrstreifenwechseln wird abschließend in realen Versuchsfahrten untersucht. Das veränderte Verhalten des Längsführungssystems wird für verschiedene Ausprägungen eines Fahrstreifenwechsels in Simulationen demonstriert.
Aktualisiert: 2019-12-12
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Aktualisiert: 2023-04-04
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