Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
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 mitMachine 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.