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  1. Stojanovic, N.: Ontology-based Information Retrieval : methods and tools for cooperative query answering (2005) 0.07 
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    Content
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  2. Axelos, C.; Flasch, K.; Schepers, H.; Kuhlen, R.; Romberg, R.; Zimmermann, R.: Allgemeines/Besonderes (1971-2007) 0.07 
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    Footnote
    DOI: 10.24894/HWPh.5033. Vgl. unter: https://www.schwabeonline.ch/schwabe-xaveropp/elibrary/start.xav#__elibrary__%2F%2F*%5B%40attr_id%3D%27verw.allgemeinesbesonderes%27%5D__1515856414979.
  3. Franken, S.: Fördernd oder hemmend? : Wissenskultur als Voraussetzung für Lernen und Innovation (2005) 0.07 
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    Date
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  4. ¬The digital university : building a learning community (2002) 0.06 
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    Abstract
    University education continues to be revolutionized by the use of Web-based teaching and learning systems. Following on from "The Digital University: Reinventing the Academy", this book provides a fully up-to-date and practical guide to using and implementing this important technology. Looking specifically at asynchronous collaboration, it covers:- policies- management of collaboration- distance learning- support for authoring- course design- educational metadata schemaand will be an essential buy for managers, lecturers, administrators, department heads and researchers.It includes a foreword by Ben Shneiderman, Director of the HCI Laboratory at the University of Maryland, USA.
    Date
    22. 3.2008 14:43:03
    RSWK
    Computerunterstütztes Lernen / Hochschule / Aufsatzsammlung
    Neue Medien / Hochschule / Computerunterstütztes Lernen / Aufsatzsammlung (BVB)
    Subject
    Computerunterstütztes Lernen / Hochschule / Aufsatzsammlung
    Neue Medien / Hochschule / Computerunterstütztes Lernen / Aufsatzsammlung (BVB)
  5. Becker, R.: Machine / Deep Learning : wie lernen künstliche neuronale Netze? (2017) 0.06 
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    Abstract
    Ein wichtiges Merkmal von Systemen mit künstlicher Intelligenz ist die Fähigkeit, selbständig zu lernen. Anders als bei klassischer Software, die Probleme und Fragen auf Basis von vorher festgelegten Regeln abarbeitet, können selbstlernende Machine Learning Algorithmen die besten Regeln für die Lösung bestimmter Aufgaben selber lernen. In diesem Artikel wird am Beispiel von künstlichen neuronalen Netzen erklärt, was "lernen" in diesem Zusammenhang heißt, und wie es funktioniert. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus vielen einzelnen Neuronen, die meistens in mehreren miteinander verbundenen Schichten (Layern) angeordnet sind. Die Zahl der Layer bestimmt unter anderem den Grad der Komplexität, den ein künstliches neuronales Netz abbilden kann. Viele Layer machen ein neuronales Netz "tief" - daher spricht man in diesem Zusammenhang auch vom Deep Learning als einer Unterkategorie des Machine Learning (Maschinenlernen bzw. maschinelles lernen).
    Source
    https://jaai.de/machine-deep-learning-529/
  6. Vidyasagar, M.: ¬A theory of learning and generalization : with applications to neural networks and control systems (1997) 0.06 
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    LCSH
    Machine learning
    RSWK
    Neuronales Netz / Maschinelles Lernen (21)
    Regelungssystem / Maschinelles Lernen (21)
    Subject
    Machine learning
    Neuronales Netz / Maschinelles Lernen (21)
    Regelungssystem / Maschinelles Lernen (21)
  7. Spitzer, M.: Lernen : Gehirnforschung und die Schule des Lebens (2002) 0.06 
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    Abstract
    Wenn es etwas gibt, was Menschen vor allen anderen Lebewesen auszeichnet, dann ist es die Tatsache, dass wir lernen können und dies auch zeitlebens tun. Wir lernen Trinken, Laufen, Sprechen, Essen, Singen, Lesen, Radfahren, Schreiben, Rechnen, Englisch und uns zu benehmen - mit mehr oder weniger Erfolg. Später lernen wir einen Beruf, jemanden kennen, Kinder zu erziehen und Vorgesetzter zu sein. Wieder mit unterschiedlichem Erfolg. Noch später lernen wir, vor allem für andere da zu sein, uns nicht mehr so wichtig zu nehmen, mit der Rente auszukommen und mit Anstand abzutreten (zu den Erfolgsaussichten wage ich keine Vermutung). Wir lernen, indem wir einfach so herumprobieren (wie beim Trinken an der Mutterbrust oder beim Laufen), indem wir zusehen, zuhören und die anderen nachmachen (wie beim Singen, Essen oder Sprechen) oder auch, indem wir Vokabeln pauken. Für viele Menschen ist Lernen identisch mit Pauken und vor allem damit, dass es keinen Spaß macht. Aber auch dies ist gelernt! Lernen findet nicht nur in der Schule statt. Im Gegenteil: Non scholae sed vitae discimus bezieht sich nicht nur darauf, wofür wir lernen (nämlich für das Leben und nicht für die nächste Klassenarbeit), son dern auch darauf, wo gelernt wird: im Leben und durch das Leben (und manchmal sogar selbst dann, wenn sich dieses in der Schule abspielt!). Lernen findet im Kopf statt. Was der Magen für die Verdauung, die Beine für die Bewegung oder die Augen für das Sehen sind, ist das Gehirn für das Lernen. Daher sind die Ergebnisse der Erforschung des Gehirns für das Lernen etwa so wichtig, wie die Astrophysik für die Raumfahrt oder die Muskel- und Gelenkphysiologie für den Sport. Die Wissenschaft von den Nervenzellen und dem Gehirn, die Neurobiologie, hat in den letzten Jahren einen beispiellosen Aufschwung durchgemacht und zu noch vor wenigen Jahren ungeahnten Ergebnissen geführt. In diesem Buch geht es darum, mit Hilfe der Gehirnforschung das Lernen besser zu verstehen. Das daraus folgende vertiefte Verständnis des Lernens bleibt nicht im Elfenbeinturm der Wissenschaft, sondern geht uns alle an, denn wir alle lernen dauernd, ob wir wollen oder nicht.
    Classification
    CP 5000 Psychologie / Allgemeine Psychologie / Lernen und Gedächtnis
    Content
    Spitzer, Psychologe, Philosoph, Mediziner und Professor für Psychiatrie (vgl. auch ID 47/02, 15/00 und 43/96), geht der Frage nach, wie Lernern im Gehirn ermöglicht wird, wie Aufmerksamkeit, Motivation und Emotionen das Lernen beeinflussen, wie Lernen in unterschiedlichen Lebensabschnitten stattfindet u.a.m. Mit vielen anchaulichen Erläuterungen, Beispielen, Geschichten und Anekdoten, unterstützt durch zahlreiche Abbildungen, vermittelte er neuere Erkenntnisse der Gehirnforschung und zieht praktische Schlüsse aus diesen Forschungsergebnissen, für jedermanns Alltag, für das Lernen in der Schule und für eine menschengerechtere Gesellschaft. Ein Sachbuch im besten Sinne, das eine komplexe Materie gut verständlich und anregend aufbereitet. - Für Lehrer, Eltern und ein breites Publikum. (2 S)
    LCSH
    Learning ; Cognition
    RSWK
    Lernen / Hirnfunktion
    Lernen / Hirnforschung (SWB)
    Gehirn / Lernen / Gehirnforschung (ÖVK)
    Gehirnforschung / Lernen (ÖVK)
    RVK
    CP 5000 Psychologie / Allgemeine Psychologie / Lernen und Gedächtnis
    Subject
    Lernen / Hirnfunktion
    Lernen / Hirnforschung (SWB)
    Gehirn / Lernen / Gehirnforschung (ÖVK)
    Gehirnforschung / Lernen (ÖVK)
    Learning ; Cognition
  8. Laßmann, G.: Asimovs Robotergesetze : was leisten sie wirklich? (2017) 0.06 
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    Abstract
    In Simulationen treten bei Robotern innere Zustände immer dann auf, wenn Katastrophen wie der eigene Totalausfall drohen. Die bekannten Robotergesetze von Isaac Asimov sind schon mehr als 75 Jahre alt. Systematisch untersucht wurden sie bislang nicht, obgleich durch die technische Entwicklung in der Computertechnik das Erstellen von Regeln für Roboter immer drängender wird: Autonome Fahrzeug fahren auf unseren Straßen, das EU-Parlament diskutiert Roboterrechte und nicht nur der Deutsche Ethikrat befasst sich mit Pflegerobotern. Gunter Laßmann hat in seinem eBook Asimovs Robotergesetze philosophisch und technisch untersucht: Asimovs Robotergesetze. Was leisten sie wirklich?" Er erörtert, was ein Roboter ist und wie ein solcher Roboter nach dem heutigen Stand der Technik "denken" würde. Diskutiert wird, inwieweit Roboter individuell sein könnten und wer die Verantwortung für den Roboter trägt. Alle drei Robotergesetze werden erstmals simuliert, was teilweise zu unerwarteten Ergebnissen führt. Die Roboter werden durch Hinzunahme von Lernen weiterentwickelt, es werden die Unterschiede zwischen regelbasiertem Lernen und Deep Learning dargestellt und am aktuellen Beispiel erläutert.
    Date
    21. 1.2018 19:02:22
  9. Historisches Wörterbuch der Philosophie (1971-2007) 0.06 
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    Footnote
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  10. Shatz, C.J.; Selkoe, D.J.; Freeman, W.J.: Gehirn und Bewußtsein (1994) 0.06 
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    Entwicklung / Altern / Sprache / Geschlechtsunterschiede / Angst / Autismus / Lernen / Neuronale Netze / Künstliche Intelligenz / Neurophilosophie
    Date
    22. 7.2000 18:22:14
  11. Lernen neu denken : Das Hagener Manifest zu New Learning (2020) 0.06 
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    Abstract
    Der digitale Wandel transformiert Gesellschaft und Arbeitswelt tiefgreifend. Im Bildungssystem, in der Bildungspolitik und in der Gesellschaft fehlt jedoch ein angemessenes Verständnis dafür, wie die Digitalisierung auch das Lernen von Grund auf verändert hat - und weiter verändern wird. Schon seit Jahren fordern Bildungsexpert*innen: Unsere Vorstellung vom Lernen, unser Lernbegriff muss sich wandeln. Wir halten es deshalb für überfällig, ein grundlegend neues Verständnis vom Lernen zu entwickeln.
  12. Herb, U.; Beucke, D.: ¬Die Zukunft der Impact-Messung : Social Media, Nutzung und Zitate im World Wide Web (2013) 0.05 
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    Content
    Vgl. unter: https://www.leibniz-science20.de%2Fforschung%2Fprojekte%2Faltmetrics-in-verschiedenen-wissenschaftsdisziplinen%2F&ei=2jTgVaaXGcK4Udj1qdgB&usg=AFQjCNFOPdONj4RKBDf9YDJOLuz3lkGYlg&sig2=5YI3KWIGxBmk5_kv0P_8iQ.
  13. Nielsen, M.: Neuronale Netze : Alpha Go - Computer lernen Intuition (2018) 0.05 
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    Vgl. auch den Beitrag: Sokol, J.: Spielend lernen. In: Spektrum der Wissenschaft. 2018, H.11, S.72-76.
    Source
    Spektrum der Wissenschaft. 2018, H.1, S.22-27
  14. Helbig, F.: Mit dem Zweiten lernt man besser : Was taugt die Internet-Palttform "Second Life" für die Hochschullehre? (2008) 0.05 
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    Content
    "Fast ist sie schon totgesagt, die schöne neue Welt. Zu kommerziell, eigentlich nur ein Hort menschlicher Abgründe: Gewalt und Porno. Markus Walber aber bezweifelt das. Denn der US- Unternehmensberatung Gartner zufolge dürfte sich das Potenzial der Internet-Plattform Second Life erst jetzt zeigen, nach dem Hype. Markus Walber sitzt in Gebäudetrakt S der Bielefelder Universität, einer Betonhochhausburg, deren brachiale Ästhetik es nicht annähernd aufnehmen kann mit der luftigen Residenz, die Walber nun im Second Life eröffnet hat. Dort will der auf E-Learning spezialisierte Erziehungswissenschaftler erforschen, wie Wissenschaftler die Internetplattform für die akademische Lehre nutzen können. Vor einigen Tagen hat Walber deshalb ein Impulsreferat gehalten, ohne dafür sein Büro zu verlassen. Es war die Auftaktveranstaltung des Fachbereichs im Second Life; etwa 20 Minuten lang sprach Walber in einem virtuellen Seminarraum über Chancen und Risiken des umstrittenen Mediums für die Hochschullehre. Im Halbrund saßen ihm dort Studenten wie Forscher gegenüber, etwa 30 Gäste waren gekommen, "im Schnitt", wie Walber lachend sagt, denn natürlich seien zwischendurch ein paar aufgestanden - und einfach weggeflogen. In die neue Residenz geschickt hatten alle Teilnehmer nur ihre Avatare. Und die können einiges mehr als ihre leibhaftigen Vorbilder.
    Aus Sicht der Bielefelder ist das der große Vorteil der virtuellen Welt gegenüber konventionellen E-Learning-Angeboten. Weltweit können Nutzer vom Computer aus die 3D-Welt erkunden und ihre virtuellen Abbilder dort bauen, handeln und diskutieren lassen. Was Walber vor allem interessiert: Sie können auch lernen. Wie bei der Auftaktvorlesung der Bielefelder Wissenschaftler auf "University Island", wo die Uni gleich neben der Mannheimer Berufsakademie ihre Residenz eröffnet hat und manche studentischen Avatare im Halbrund noch verrücktere Frisuren oder Hüte trugen als sonst. "Der Nutzen von E-Learning nimmt ab, je weniger soziale Kontakte vorhanden sind", sagt Walber. Während bei Online-Kursen und erst recht beim Lernen mit CD-Rom das klassische E-Learning schnell an Grenzen stoße, schaffe Second Life eine direkte und unkomplizierte Kommunikation. Auf der Plattform werde es für Teilnehmer möglich, direkt miteinander zu sprechen. Den konkreten Nutzen für die Lehre erforschen Walber und seine Kollegen nun empirisch. "Wir wollen wissen, inwieweit die traditionelle Lehre zum Beispiel durch virtuelle Studiengruppen oder Begleitseminare erweitert werden kann."
    Angst vor Spielhölle und Bordell Second Life liefere neue Möglichkeiten, E-Learning zu gestalten, weil verschiedene Medien eingebunden werden könnten und sich unterschiedliche Lernsituationen, in Seminaren oder Konferenzen, herstellen ließen. Natürlich gebe es auch Nachteile: Jederzeit könnten Teilnehmer Namen und Aussehen ändern. Zudem setze Lernen im Second Life eine hohe Medienkompetenz voraus. Hinzukommen Vorurteile über die schöne neue Welt und ihre exzentrischen Bewohner, über die Kritiker sagen, dass sie zuerst Bordelle und Spielhöllen gebaut hätten. "Je mehr produktive Nutzer die Plattform verlassen, desto größer wird der Anteil der Perversen", sagt Walber, "das ist ja klar." Das Kommerzargument, wonach die Plattform eigentlich nur aus Reklame bestehe, hält Walber für "überschätzt". Dennoch schützen die Bielefelder ihre Residenz auf "University Island". Es ist dort untersagt, zu verkaufen und zu vermarkten, die Teilnehmer müssen ihre virtuellen Abbilder, wenn schon mit irrer Haarpracht, dann wenigstens mit realem Namen und echter Email-Adresse anmelden. "Außerdem haben wir abgeschlossene Lernräume in den Wolken und einen Konferenzraum unter Wasser gebaut, die niemand sehen kann", sagt Walber. Dort können die Studenten ungestört und von der virtuellen Außenwelt abgeschirmt lernen. So werde verhindert, dass "andauernd irgendwelche Nackten reingeflogen kommen". Die Erziehungswissenschaftler gehen davon aus, das Angebot während des Sommersemesters um virtuelle Sprechstunden erweitern und die Abläufe genauer erforschen zu können. Bis jetzt erfüllen sich ihre Erwartungen; schon die Auftaktveranstaltung hätten auch Flensburger Studenten verfolgt. Anschließend standen die Teilnehmer noch eine Weile beisammen und diskutierten bei einer Tasse Kaffee, die gar nicht erst gekocht werden musste. Virtueller Kaffee. Und Markus Walber saß noch immer bequem an seinem Schreibtisch."
    Date
    5. 1.1997 9:39:22
    10. 2.2008 9:22:41
  15. Cognition, education and multimedia : exploring ideas in high technology (1990) 0.05 
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    Experiential learning
    RSWK
    Erfahrungsorientiertes Lernen / Computerunterstützter Unterricht / Aufsatzsammlung (BVB)
    Computerunterstützter Unterricht / Erfahrungsorientiertes Lernen (BVB)
    Multimedia / Computerunterstütztes Lernen / Aufsatzsammlung (SWB)
    Subject
    Erfahrungsorientiertes Lernen / Computerunterstützter Unterricht / Aufsatzsammlung (BVB)
    Computerunterstützter Unterricht / Erfahrungsorientiertes Lernen (BVB)
    Multimedia / Computerunterstütztes Lernen / Aufsatzsammlung (SWB)
    Experiential learning
  16. Neunzert, H.: Mathematische Modellierung : ein "curriculum vitae" (2012) 0.05 
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    Content
    Vortrag auf der Tagung "Geschichte und Modellierung", Jena, 3. Februar 2012. Vgl. unter: http://www.fmi.uni-jena.de/Fakult%C3%A4t/Institute+und+Abteilungen/Abteilung+f%C3%BCr+Didaktik/Kolloquien.html?highlight=neunzert.
  17. Dirks, H.: Lernen im Internet oder mit Gedrucktem? : Eine Untersuchung zeigt: Fernunterrichts-Teilnehmer wollen beides! (2002) 0.05 
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    Date
    11. 8.2002 15:05:22
  18. Goodman, C.S.; Bastiani, M.J.; Stent, G.S.: Gehirn und Kognition (1992) 0.05 
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    Content
    Physikalische Reize und neuronale Signale / Tastsinn / Farbsehen / Sprachwahrnehmung / Neuronale Plastizität / Lernen / Gedächtnis
    Date
    22. 7.2000 18:21:45
  19. Pfister, H.-R.: Eröffnung des CSCL-Kompetenzzentrums am GMD-IPSI in Darmstadt : Kooperatives computerunterstütztes Lernen (CSCL) - Was ist das und wozu nützt es? (2000) 0.05 
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    Date
    22. 6.2000 13:32:20
  20. Sieglerschmidt, J.: Wissensordnungen im analogen und im digitalen Zeitalter (2017) 0.05 
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    Content
    Vgl. unter: https://books.google.de/books?hl=de&lr=&id=0rtGDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA35&dq=inhaltserschlie%C3%9Fung+OR+sacherschlie%C3%9Fung&ots=5u0TwCbFqE&sig=GGw3Coc21CINkone-6Lx8LaSAjY#v=onepage&q=inhaltserschlie%C3%9Fung%20OR%20sacherschlie%C3%9Fung&f=false.

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