Seminar: Gmünder Modell zur Gesprächsführung mit Eltern (TNB) - Details You are not logged into Course name Seminar: Gmünder Modell zur Gesprächsführung mit Eltern (TNB) Course number PÄPB 300 Semester WS 2018/2019 Current number of participants 8 maximum number of participants 30 Home institute Institut Kindheit, Jugend und Familie Courses type Seminar in category Teaching First date Thu., 18. Training von Multiplikatorinnen und Multiplikatoren nach dem Gmünder Modell zur Gesprächsführung mit Eltern (GMG). Disseminierung und Evaluation eines integrierten Konzepts für ein landesweites Lehrertraining. 10. 2018 08:00 - 10:00 Participants GS und SEK PO 2011, Modul 3 Psychologie Erweiterungsstudiengang Beratung PO 2011 Performance record Präsentation als Leistungsnachweis im Erweiterungsstudiengang Beratung PO 2011 Gernot Aich Claudia Scheurenbrand n. a. Thursday: 08:00 - 10:00, weekly(14x) Fakultät 2 Siehe LSF-Angaben; 4 ECTS im ERW-BER 2011 sowie im GS und SEK; 2 ECTS im M3 Psychologie PO 2011; The course is part of admission "WS1819_Gmünder Modell zur Gesprächsführung mit Eltern (TNB) 1_2_3".
Hierfür sind ausgewählte Lehrkräfte in einem Zeitraum von fünf Monaten zu Multiplikator*innen (Multis) des GMG geschult worden, die anschließend das Training an den staatlichen Schulämtern des Landes Baden-Württemberg durchführen (Aich, Kuboth & Behr, 2017b). Diese Schulung der Multiplikator*innen (Multis) wurde evaluiert (Kuboth & Aich, unter Begutachtung... Bei schulinternen Lehrkräftefortbildungen (SchiLF) handelt es sich um Veranstaltungen, die in der Verantwortung der Einzelschule liegen und im Gegensatz zu externen Fortbildungen auf gemeinsame Lernpro-zesse des Kollegiums abzielen (Wenzel & Wesemann, 1990). Schulen haben mit SchiLF die Möglichkeit, selbstständig auf Problemlagen zu reagieren und aktiv gemeinschaftliche Lerngelegenheiten zu schaffen. Auf diese Weise können in der Folge schulische Entwicklungsprozes-se angestoßen werden. Gmünder Modell zur Gesprächsführung (GMG) mit Eltern - Schwäbisch Gmünd. Die Einzelschule verfügt bei der Auswahl und Gestaltung von SchiLF über inhaltliche und organisatorische Freiheit, wobei bundesweit alle Schulen verpflichtet sind, einen internen Fort-bildungsplan zu erstellen (Richter, 2016).
Der Rahmen deiner Arbeit Einleitung und Schlusskapitel bzw. Fazit bildet zusammen den Rahmen deiner Arbeit. Das Fazit steht dabei im direkten Zusammenhang mit der Einleitung, denn im Fazit werden die in der Einleitung formulierten Forschungsfragen beantwortet. Die Länge deines Fazits ist abhängig vom Umfang deiner Arbeit. Meistens ist das Fazit einer Bachelorarbeit mit 20-30 Seiten eine bis eineinhalb Seiten lang. Im Fazit werden die Ergebnisse deiner Arbeit zusammengefasst dargestellt. Das einfachste Vorgehen dabei ist, wenn du dir noch einmal alle deine Kapitel ansiehst und jedes mit ein bis drei Sätzen zusammenfasst. Anschließend an diese Zusammenfassung muss deine Forschungsfrage klar beantwortet werden. Masterarbeit schreiben: Besonderheiten und Hilfe - Zwicky. Vernachlässige das Fazit nicht Der Schlussteil deiner Arbeit sollte auf keinen Fall vernachlässigt werden, da zuletzt gelesene Textteile den Leser/innen immer am stärksten in Erinnerung bleiben. Eine sehr gute Bachelorarbeit könnte also durch ein unordentliches Schlusskapitel wieder abgewertet werden.
Unter der Annahme, dass Wörter mit ähnlicher Bedeutungen in ähnlichen Kontexten vorkommen, verstehen Computer Sprache. Detailliert habe ich das in meinem Online-Projekt erklärt. Aus Sicht der Maschinen sind Minderheiten mit Hass assoziiert Wo sich Hass gegen Minderheiten richten, tauchen in Hasskommentaren oft Wörter auf, die diese Minderheiten beschreiben. Das perfekte Fazit für Deine Abschlussarbeit. Daher sind etwa Begriffe wie "schwarze Frau" in der Welt der Maschinen negativ assoziiert. Wenn jetzt "schwarze Frau" in einem Kommentar auftaucht, dann ist der Toxicity-Score höher als für "deutsche Frau" – egal, ob der Kommentar tatsächlich toxisch ist oder nicht. Aus Sicht der Maschinen sind Minderheiten mit Hass assoziiert. Es liegt also in der Natur der Sache, dass Machine-Learing-basierte Filtersystem rassistische Muster reproduzieren. Es gibt bereits Bemühungen, diesen Bias – den Fehler – zu entfernen. Nach dem Training wird das Modell manuell so geändert, das Unterschiede mit Bezug zu Geschlecht oder Ethnizität verschwinden.
Hierbei ist wichtig, sich bewusst zu sein, dass beim Verfassen des Fazits die wissenschaftliche Arbeit noch nicht in Stein gemeißelt ist. Überprüfen Sie die Formulierung der Forschungsfragen und passen Sie diese gegebenenfalls an Ihre Resultate an. Auch widerlegte Hypothesen sind ein Forschungsergebnis. Lassen Sie sich nicht davon verunsichern, sondern formulieren Sie alle Resultate konkret und ehrlich. Fazit masterarbeit schreiben. Um den Lesenden so verständlich wie möglich Ihre Ergebnisse präsentieren zu können, ist es hilfreich, gedanklich die Position der potentiellen Rezipientengruppe einzunehmen. Insgesamt sollten Sie darauf achten, keine neuen Informationen in das Fazit einzubringen. Hier geben Sie nur wieder, was Sie im Text bereits ausformuliert haben. Diese Artikel könnten Sie auch interessieren: Rekapitulation und Ausblick: Ihr Appell an die Forschung Nun ist es an der Zeit, Ihre eigene Arbeit zu reflektieren. Stellen Sie sich Fragen wie: "War es leicht, relevante Literatur zu finden? " oder sind Sie auf gewisse Probleme während der Literaturrecherche oder der Durchführung einer Forschung gestoßen?
Um zu verstehen, woran das liegt, muss man sich die Grundlagen automatisierter Moderation anschauen. Computer versuchen, Entscheidungen von Menschen zu imitieren Unter dem Begriff "Künstliche Intelligenz" versteht man heutzutage meistens maschinelles Lernen, Machine Learning. Bei diesen lernt ein Computerprogramm – die Maschine – von Entscheidungen aus alten Daten, Entscheidungen für neue Daten zu fällen. Dafür wird ein Machine-Learning-Modell trainiert, eine Sammlung von Einstellungen für ein spezifisches Programm. Für ein solches Training benötigt man zunächst die sogenannte "Ground Truth", also die Wahrheit über einen Sachverhalt. Im Bereich von Hasskommentaren ist dies beispielsweise eine Liste von Kommentare und eine Wertung, ob es sich um einen Hasskommentar handelt oder nicht. Diese Kommentaren werden händisch annotiert und das Machine-Learning-Modell wird mit diesen Daten gefüttert. Die Maschine versucht anschließend, die Entscheidungen der Menschen zu imitieren. Damit die Maschine mit dem Text umgehen kann, werden mittels mathematischer Verfahren aus der Computerlinguistik aus Wörtern Zahlen.