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Umweltbewusstsein im Geschichtsunterricht
Umweltbewusstsein im Geschichtsunterricht , Die Curricula zum Geschichtsunterricht in Deutschland sehen bislang keine vertiefte Auseinandersetzung mit den Zielen der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) vor. Dem will dieser Band entgegenwirken und bietet für verschiedene Schulstufen von der Primar- bis zur Sekundarstufe II einzelne, konkrete Unterrichtsvorschläge, sich mit BNE im Geschichtsunterricht zu beschäftigen. Nach einem theorieorientierten Beitrag über die Folgen der Klimakrise für den Menschen fokussieren fünf Beiträge jeweils spezifische Themen in Bezug auf Ökologie und Nachhaltigkeit sowie Verschwörungserzählungen und präsentieren entsprechende Unterrichtsmaterialien. , Frontscheinwerfer > Lichter & Leuchten , Erscheinungsjahr: 202411, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Lorenz, Tobias, Edition: NED, Seitenzahl/Blattzahl: 110, Keyword: BNE; Bildung für Nachhaltige Entwicklung; Geschichtsdidaktik; Klimawandel; Schulpädagogik; Unterrichtsvorschläge für BNE; historische Kompetenzen; Ökologie im Unterricht; ökologische Kompetenzen, Fachschema: Bildungspolitik~Politik / Bildung, Fachkategorie: Bildungsstrategien und -politik~Fachspezifischer Unterricht, Warengruppe: TB/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 210, Breite: 148, Höhe: 9, Gewicht: 164, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft,
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Cross-device Federated Recommendation, Fachbücher von Xiangjie Kong
Das Buch "Cross-device Federated Recommendation" bietet eine umfassende Einführung in die aktuellen Bereiche der Empfehlungssysteme und des geräteübergreifenden föderierten Lernens. Es beleuchtet die neuesten Fortschritte und Perspektiven in Bezug auf die föderierte Empfehlung, die als datenschutzorientiertes, verteiltes Rechenparadigma fungiert. Dieses Konzept ermöglicht eine kollaborative Intelligenz über mehrere Geräte hinweg, während die Sicherheit lokaler Daten gewährleistet bleibt. In diesem Kontext sind allgegenwärtige Empfehlungsdienste eine wesentliche Anwendung der KI auf Geräteebene. Das Buch ist so strukturiert, dass jedes Kapitel unabhängig verstanden werden kann, und organisiert bestehende Bemühungen in der föderierten Empfehlung aus drei verschiedenen Perspektiven: Lernparadigmen, Datenschutz-Computing und föderierte Herausforderungen. Die Perspektive der Lernparadigmen umfasst statistisches maschinelles Lernen, tiefes Lernen, verstärkendes Lernen und Meta-Lernen, während die Datenschutz-Perspektive Techniken wie homomorphe Verschlüsselung und differenzielle Privatsphäre behandelt. Die Diskussion über föderierte Probleme umfasst Kommunikationsoptimierung und Fairnesswahrnehmung, die in der geräteübergreifenden verteilten Umgebung von grosser Bedeutung sind. Am Ende werden potenzielle Herausforderungen und vielversprechende Richtungen für zukünftige Forschungen erörtert.
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