Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/133764210X |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Grundlagenwissen zu Künstlicher Intelligenz von angehenden Lehrkräften. Modellbasierte Testentwicklung und Validierung |
| Person(en) | Schmidt, Jacqueline Marie-Charlotte (Verfasser) |
| Verlag | Frankfurt : DIPF Leibniz Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (html) |
| Hochschulschrift | Dissertation, Universität Leipzig, 2023 |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-302358 DOI: 10.25656/01:30235 |
| URL |
https://www.pedocs.de/frontdoor.php?source_opus=30235 (kostenfrei zugänglich) https://www.pedocs.de/volltexte/2024/30235/pdf/Schmidt_2024_Grundlagenwissen_zu_Kuenstlicher.pdf (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Beziehungen | Berufsbildung, Arbeit und Innovation - Dissertationen / Habilitationen ; 79 |
| Anmerkungen | Bielefeld : wbv Publikation 2024, 236 S. - (Berufsbildung, Arbeit und Innovation - Dissertationen / Habilitationen; 79) - (Dissertation, Universität Leipzig, 2023). ISBN 978-3-7639-7653-9; 978-3-7639-7652-2 |
| Schlagwörter | Berufsschullehrer ; Lehrerbildung ; Künstliche Intelligenz ; Fachwissen |
| DDC-Notation | 370.711 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 370 Erziehung, Schul- und Bildungswesen |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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