Katalog der Deutschen Nationalbibliothek

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Neuigkeiten Die Lesesäle für Geisteswissenschaften, Naturwissenschaften, der Alte Lesesaal Technik und der Anne-Frank-Shoah-Lesesaal in Leipzig schließen am 04.02.2026 wegen einer Veranstaltung bereits um 15 Uhr. Die weiteren Lesesäle sowie die Servicetheke sind zu den regulären Zeiten geöffnet. //
The humanities reading room, the natural science reading room, the old technology reading room and the reading room of the Anne-Frank-Shoah-Library will close at 15:00 on 4 February 2026 due to an event. The other reading rooms and the service desk will be open during regular hours.
 
 

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Online Ressourcen
Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1358193436
Titel Applying Machine Learning in Science Education Research : When, How, and Why? / edited by Peter Wulff, Marcus Kubsch, Christina Krist
Person(en) Wulff, Peter (Herausgeber)
Kubsch, Marcus (Herausgeber)
Krist, Christina (Herausgeber)
Organisation(en) SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Ausgabe 1st ed. 2025
Verlag Cham : Springer Nature Switzerland, Imprint: Springer
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2025
Umfang/Format Online-Ressource, XIII, 369 p. 57 illus., 38 illus. in color. : online resource.
Andere Ausgabe(n) Printed edition:: ISBN: 978-3-031-74226-2
Printed edition:: ISBN: 978-3-031-74228-6
Printed edition:: ISBN: 978-3-031-74229-3
Inhalt Introduction -- Part I:Theoretical background -- Basics of machine learning -- Data in science education research -- Applying supervised ML -- Applying unsupervised ML -- Sequencing unsupervised and supervised ML -- Natural language processing and large language models -- Human-machine interactions in machine learning modeling: The role of theory -- Part II:Hands-on case studies.-Working with data getting started -- Automation Supervised Machine Learning -- Pattern Recognition – Unsupervised Machine Learning -- Automation and explainability: Supervised machine learning with text data -- Unsupervised ML with language data -- Unsupervised ML with text data -- Triangulating Computational and Qualitative Methods to Measure Scientific Uncertainty -- Part III:Future directions -- Risks and ethical considerations in the context of machine learning research in science education -- Future directions -- Conclusions
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:101:1-2503010308155.242679256065
DOI: 10.1007/978-3-031-74227-9
URL https://doi.org/10.1007/978-3-031-74227-9
ISBN/Einband/Preis 978-3-031-74227-9
Sprache(n) Englisch (eng)
Beziehungen Springer Texts in Education
Sachgruppe(n) 370 Erziehung, Schul- und Bildungswesen

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