Aktualisiert: 2023-06-30
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Handbuch Körperschaften
Schlüsselwort: Gruppenstruktur
Handbuch Körperschaften
Handbuch Körperschaften
Das MAI-Tool als Untersuchungsinstrument von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren
Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Das MAI-Tool als Untersuchungsinstrument von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren
Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Das MAI-Tool als Untersuchungsinstrument von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren
Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Das MAI-Tool als Untersuchungsinstrument von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren
Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Level 4 – Die Stadt der Kinder
Grundlagen der Sozialpsychologie
Zur Neuauflage: Die außerordentlich dynamische Entwicklung der Sozialpsychologie in den letzten Jahren hat es notwendig gemacht, dieses Lehrbuch gründlich zu überarbeiten und teilweise völlig neu zu gestalten. Diese neueren Entwicklungen betreffen v.a. die folgenden Bereiche: Soziale Kognition als Konzeptualisierung sozialpsychologischer Themen in Modellvorstellungen der Informationsverarbeitung; die Entwicklungen der Evolutionären Psychologie; das Thema der Emotionen und eine stärkere Beachtung der Zwei-Prozess-Modelle. Die vorliegende dritte Auflage dieses Lehrbuches ist jedoch nicht allein durch neue Entwicklungen der Sozialpsychologie veranlasst, sondern auch durch den Umstand, dass die Autoren im Rahmen einer Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät angesiedelt sind und insofern die Verbindungslinien zwischen Sozialpsychologie und Wirtschaftspsychologie besonders betonen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Sozialpsychologie
Das Buch behandelt schwerpunktmäßig Beziehungen in Dyaden, in und zwischen Gruppen, Organisationen und Kulturen. Es führt in relevante sozialpsychologische Theorien ein und illustriert den Gegenstandsbereich durch empirische Ergebnisse. Es werden die für soziale Interaktionen wichtigen sozialpsychologischen Theorien dargestellt (u. a. die Austausch- und Interdependenztheorie, die Theorie der sozialen Vergleiche, Attributionstheorien, Gerechtigkeitstheorien, Kommunuikationstheorien, Bindungstheorien) und ihre Anwendung in verschiedenen Interaktionskontexten diskutiert. Aus dem Bereich sozialer Motive werden theoretische Konzepte und empirische Ergebnisse u. a. zu den Motiven soziale Macht, Aggressioin, Affiliation und prosoziales Verhalten vorgestellt. Im Kapitel über die Beziehungen in Gruppen liegt der Schwerpunkt auf den Themen Gruppenbildung und Gruppenstrukturen, sozialer Einfluss und Gruppenleistung. Soziale Interaktionen in Organisationen werden unter den Aspekten Führung, Kooperation und Innovation strukturiert. Weitere Themen des Buches sind Stereotype,Vorurteile, Diskrimierung und Infrahumanisierung - ihre Entstehung und ihre Konsequenzen für Intergruppenbeziehungen. Akkulturationsprozesse und interkulturelle Kompetenz bilden zwei Schwerpunkte in der Behandlung von Beziehungen zwischen Kulturen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Grundlagen der Sozialpsychologie
Zur Neuauflage: Die außerordentlich dynamische Entwicklung der Sozialpsychologie in den letzten Jahren hat es notwendig gemacht, dieses Lehrbuch gründlich zu überarbeiten und teilweise völlig neu zu gestalten. Diese neueren Entwicklungen betreffen v.a. die folgenden Bereiche: Soziale Kognition als Konzeptualisierung sozialpsychologischer Themen in Modellvorstellungen der Informationsverarbeitung; die Entwicklungen der Evolutionären Psychologie; das Thema der Emotionen und eine stärkere Beachtung der Zwei-Prozess-Modelle. Die vorliegende dritte Auflage dieses Lehrbuches ist jedoch nicht allein durch neue Entwicklungen der Sozialpsychologie veranlasst, sondern auch durch den Umstand, dass die Autoren im Rahmen einer Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät angesiedelt sind und insofern die Verbindungslinien zwischen Sozialpsychologie und Wirtschaftspsychologie besonders betonen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Level 4 – Die Stadt der Kinder
Irgendetwas läuft schief in Level 4
Ben liebt Computerspiele über alles und besonders seine Neuerwerbung ›Die Stadt der Kinder‹. Doch irgendetwas läuft schief im 4. Level. Was eigentlich nur auf dem Bildschirm passieren sollte, wird unheimliche Realität: Alle Erwachsenen verschwinden aus der Stadt!
Zunächst sind die Kinder davon begeistert. Endlich können sie all das tun, was sie schon immer mal machen wollten. Doch Ben und seine Freunde sind als Erste ernüchtert und überlegen, wie es weitergehen soll – so ganz ohne Erwachsene. Die Ernsthaftigkeit ihrer Lage wird ihnen bewusst...
»Level 4 markiert eine Grenzüberschreitung, bei der Kindern Verantwortung und Solidarität zugetraut werden. Ein Highlight für Schmöker- und PC-Freaks.« Wochenpost
Aktualisiert: 2023-05-26
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Level 4 – Die Stadt der Kinder
Irgendetwas läuft schief in Level 4
Ben liebt Computerspiele über alles und besonders seine Neuerwerbung ›Die Stadt der Kinder‹. Doch irgendetwas läuft schief im 4. Level. Was eigentlich nur auf dem Bildschirm passieren sollte, wird unheimliche Realität: Alle Erwachsenen verschwinden aus der Stadt!
Zunächst sind die Kinder davon begeistert. Endlich können sie all das tun, was sie schon immer mal machen wollten. Doch Ben und seine Freunde sind als Erste ernüchtert und überlegen, wie es weitergehen soll – so ganz ohne Erwachsene. Die Ernsthaftigkeit ihrer Lage wird ihnen bewusst...
»Level 4 markiert eine Grenzüberschreitung, bei der Kindern Verantwortung und Solidarität zugetraut werden. Ein Highlight für Schmöker- und PC-Freaks.« Wochenpost
Aktualisiert: 2023-05-26
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Level 4 – Die Stadt der Kinder
Das MAI-Tool als Untersuchungsinstrument von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren
Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-05-25
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Level 4 – Die Stadt der Kinder
Das MAI-Tool als Untersuchungsinstrument von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren
Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-05-25
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Handbuch Körperschaften
Handbuch Körperschaften
Das MAI-Tool als Untersuchungsinstrument von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren
Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-05-10
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