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Forschungsmethoden in der Fremdsprachendidaktik
Forschungsmethoden in der Fremdsprachendidaktik , Das bewährte Handbuch wurde für die 2. Auflage um neue Kapitel erweitert sowie überarbeitet und aktualisiert. Ausgehend von Grundsatzfragen zu Forschungstraditionen, zu historischer, theoretischer und empirischer Forschungsausrichtung und zur Forschungsethik werden die unterschiedlichen Verfahren der Erhebung, Auswertung und Analyse von ausgewiesenen Expert:innen erläutert. Die Darstellungen individueller Forschungsverfahren beziehen sich auf Referenzarbeiten, in denen diese Verfahren eingesetzt werden. Grafische Darstellungen und Literaturempfehlungen liefern zusätzliche Hilfen. Fremdsprachendidaktische Forschung wird im Handbuch aus mehreren Perspektiven thematisiert: Es geht um die Gestaltung des Forschungsprozesses von der Ideenfindung über die Literaturrecherche und Erarbeitung des Designs bis zur Publikation. Dies schließt Hilfen und Handlungsempfehlungen für die Betreuung wissenschaftlicher Arbeiten ein. Zudem behandelt der Band die Entwicklung fremdsprachendidaktischer Forschung und ihre Positionierung im aktuellen wissenschaftlichen und (bildungs-)politischen Kontext. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20220321, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Caspari, Daniela~Klippel, Friederike~Legutke, Michael K.~Schramm, Karen, Auflage: 22002, Auflage/Ausgabe: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 530, Keyword: Auswertung; Betreuung; Empirie; Erhebung; Forschungsausrichtun; Forschungsentscheidung; Forschungsethik; Forschungsmethode; Forschungsprozess; Forschungstradition; Forschungsverfahren; Fremdsprachendidaktik; Fremdsprachendidaktische Forschung; Handlungsempfehlung; Ideenfindung; Literaturrecherche; Referenzarbeit, Fachschema: Fremdsprache / Didaktik, Methodik, Fachkategorie: Fremdsprachendidaktik: Theorie und Methoden, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Moderne Sprachen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: VIII, Seitenanzahl: 530, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Narr Dr. Gunter, Verlag: Narr Dr. Gunter, Verlag: Narr Francke Attempto Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 238, Breite: 173, Höhe: 40, Gewicht: 970, Produktform: Klappenbroschur, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 2447099, Vorgänger EAN: 9783823368397, eBook EAN: 9783823303497 9783823394327, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1943040
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Der Fragebogen (Steiner, Elisabeth~Benesch, Michael)
Der Fragebogen , Wie plant man eine empirische Erhebung? Wie setzt man die Idee um? Wie werden die Daten analysiert und interpretiert? In gut nachvollziehbaren Schritten bietet dieses Lehrbuch in mittlerweile 6., aktualisierter und überarbeiteter Auflage einen Leitfaden für die Umsetzung wissenschaftlicher Erhebungen: von der Forschungsidee über die Konstruktion eines Fragebogens bis hin zu den wichtigsten Auswertungsschritten mit dem Statistikprogramm SPSS, Version 26, in unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden. Ein durch viele Beispiele sehr anschauliches und gut verständliches Lehrbuch! Mit Übungsdatensatz zum Nachrechnen der Beispiele! , Fachbücher, Lernen & Nachschlagen > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 6. aktual. und überarb. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210329, Produktform: Kartoniert, Autoren: Steiner, Elisabeth~Benesch, Michael, Edition: REV, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6. aktual. und überarb. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 197, Keyword: Datenanalyse; Datenaufbereitung; Datenerhebung; Fragebogen erstellen; Inferenzstatistik; Intervallskala; Korrelation; Korrelationen; Lehrbuch; Nominalskala; Ordinalskala; Population; Psychologie; SPSS; SPSS-Auswertung; Skalenarten; Sozialwissenschaften; Soziologie; Statistik; Statistische Tests; Stichprobe; Untersuchungsplanung; Varianz; Varianzanalyse; Varianzanalysen; Verhältnisskala; Zufallsstichproben; computerunterstützte Datenaufbereitung; deskriptive Statistik; empirische Erhebung; empirische Forschung; lineare Regression; schriftliche Befragung; statistische Auswertungsberichte; statistische Datenanalyse; statistische Tests, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung~Erhebung - Datenerhebung ~Fragebogen~Mathematik / Statistik~Demoskopie~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Meinungsforschung~Meinungsforschung~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~SPSS~Statistik / SPSS~Stochastik~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Beruf / Karriere~Karriere, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Ratgeber: Karriere und Erfolg, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Soziologie, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Co-Verlag: facultas.wuv Universitäts, Co-Verlag: facultas.wuv Universitäts, Länge: 240, Breite: 169, Höhe: 20, Gewicht: 388, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783838587882, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 170898
Preis: 22.00 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 €
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Was sind die Schlüsseltechniken für die Informationsextraktion aus unstrukturierten Datenquellen?
Die Schlüsseltechniken für die Informationsextraktion aus unstrukturierten Datenquellen sind Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning. Text Mining ermöglicht die Identifizierung von relevanten Informationen in unstrukturierten Texten. Natural Language Processing hilft bei der Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache. Machine Learning ermöglicht die Automatisierung von Extraktionsprozessen durch das Trainieren von Algorithmen auf vorhandenen Daten.
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Was sind die gängigsten Programmierschnittstellen zum Zugriff auf externe Datenquellen?
Die gängigsten Programmierschnittstellen zum Zugriff auf externe Datenquellen sind RESTful APIs, SOAP APIs und ODBC/JDBC. RESTful APIs sind leicht zu implementieren und weit verbreitet, SOAP APIs bieten eine standardisierte Kommunikationsschnittstelle und ODBC/JDBC ermöglichen den Zugriff auf relationale Datenbanken.
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Welche verfügbaren Datenquellen könnten für die Analyse des Klimawandels genutzt werden?
Satellitendaten, Wetterstationen und Ozeanbeobachtungen sind wichtige Datenquellen für die Analyse des Klimawandels. Zudem können auch historische Aufzeichnungen, Eisbohrkerne und Baumringe genutzt werden, um langfristige Trends zu untersuchen. Modelle und Simulationen basierend auf diesen Datenquellen helfen Wissenschaftlern, den Klimawandel besser zu verstehen.
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Welche Vorteile bietet die Verknüpfung von verschiedenen Datenquellen in einer digitalen Infrastruktur?
Die Verknüpfung von verschiedenen Datenquellen ermöglicht eine umfassendere Analyse und Interpretation der Daten. Dies kann zu neuen Erkenntnissen und Einsichten führen. Zudem können Prozesse effizienter gestaltet und Entscheidungen auf fundierten Informationen basieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenquellen:
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Konrad, Franz-Michael: Forschungsmethoden der Erziehungswissenschaft
Forschungsmethoden der Erziehungswissenschaft , Die Literatur zu den etablierten Methoden der sozialwissenschaftlichen Forschung ist zahlreich. Was bislang fehlt, ist eine Grundlegung dieser Forschungsmethoden mit Blick auf die spezifischen Gegebenheiten und Bedürfnisse der Erziehungswissenschaft. In diesem Band wird auf aktuellstem Stand in alle gängigen Forschungsmethoden der Erziehungswissenschaft eingeführt. Knappe wissenschaftsgeschichtliche und wissenschaftstheoretische Hinweise erleichtern die Einordnung. Das Buch stellt die texthermeneutischen Methoden ebenso vor wie die qualitativ- und die quantitativ-empirischen Methoden. Die zahlreich eingestreuten Beispiele stammen alle aus der erziehungswissenschaftlichen Forschung. Ziel ist es, dass nach der Lektüre kleine Forschungsprojekte eigenständig geplant und durchgeführt werden können - von der Problemstellung über die Hypothesenbildung und Datengewinnung bis zur Auswertung und Interpretation der Daten. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 36.00 € | Versand*: 0 € -
Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler
In der Neuauflage wurden diverse neuere Entwicklungen mit aufgenommen. So wurden u.a. der Mehrebenenanalyse, Bootstrap-Verfahren und Randomisierungstests, dem Bayesianischen Ansatz sowie dem Kritischen Rationalismus als derzeit wohl wichtigstem wissenschaftstheoretischen Ansatz deutlich mehr Platz eingeräumt. Neu hinzugekommen sind zudem Kapitel zu Problemen der klassischen Inferenzstatistik in der Forschungspraxis, zu Replikation, Präregistrierung, Open Science sowie zur Experimentellen Einzelfallanalyse.
Preis: 49.95 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 34.95 € | Versand*: 0 €
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Wie kann Informationsextraktion in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Datenanalyse und der Informationstechnologie eingesetzt werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren und zu nutzen?
Informationsextraktion kann in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, Datenanalyse und Informationstechnologie eingesetzt werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren und zu nutzen, indem sie fortschrittliche Algorithmen und Techniken verwendet, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) können unstrukturierte Textdaten analysiert und relevante Informationen extrahiert werden, um beispielsweise Kundenfeedback, Markttrends oder Wettbewerbsanalysen zu generieren. Die extrahierten Informationen können dann in verschiedenen Anwendungen wie Chatbots, automatisierten Berichterstellungen oder Entscheidungsunterstützungssystemen genutzt werden, um die Effizienz und Genauigkeit von Geschäftsprozessen zu verbessern. Darüber
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Wie kann der Abgleich von Datenquellen zur Optimierung von Prozessen und Ergebnissen genutzt werden?
Durch den Abgleich von verschiedenen Datenquellen können Inkonsistenzen und Fehler identifiziert werden, um die Datenqualität zu verbessern. Dies ermöglicht eine genauere Analyse und Bewertung von Prozessen, um Optimierungspotenziale zu erkennen. Durch die Nutzung von konsistenten und zuverlässigen Daten können Entscheidungen auf einer soliden Grundlage getroffen werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
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Wie kann Informationsextraktion in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Datenanalyse und der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren und zu analysieren?
Informationsextraktion kann in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, Datenanalyse und natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren und zu analysieren, indem sie Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen identifiziert. Durch die Anwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen kann Informationsextraktion automatisch relevante Informationen aus unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern oder Videos extrahieren, um sie für weitere Analysen zugänglich zu machen. Dies ermöglicht es, wichtige Erkenntnisse und Trends zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung und die Entwicklung neuer Geschäftsstrategien von entscheidender Bedeutung sind. Darüber hinaus kann Informationsextraktion dazu beitragen, die Effizienz von
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Wie kann Informationsextraktion in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, der Datenanalyse und der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren und zu analysieren?
Informationsextraktion kann in den Bereichen der künstlichen Intelligenz, Datenanalyse und natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren und zu analysieren, indem sie Muster und Zusammenhänge in den Daten identifiziert. Durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen kann Informationsextraktion automatisch relevante Informationen aus großen Datenmengen extrahieren, was Zeit und Ressourcen spart. Die extrahierten Informationen können dann für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie zum Beispiel zur Erstellung von Berichten, zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen oder zur Verbesserung von Suchmaschinen. Insgesamt ermöglicht Informationsextraktion eine effiziente und präzise Analyse unstrukturierter Datenquellen, um wertvolle
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