Knihobot

Tim Zimmermann

    Regular Expression Learning Verfahren
    Demokratie Start - Saarland (AV)
    • Demokratie Start - Saarland (AV)

      Wirtschafts- und Sozialkunde für die Arbeitsvorbereitung (AV) im Saarland

      • 100 stránek
      • 4 hodiny čtení

      Demokratie Start ist ein modernes, kompetenzorientiertes Arbeitsheft für das Fach Wirtschafts- und Sozialkunde an der einjährigen Schulform Ausbildungsvorbereitung (AV) im Saarland. Demokratie Start wurde nach dem Lehrplan Wirtschafts- und Sozialkunde von 2020 verfasst. Die Themenauswahl und der Aufbau spiegeln das Ziel wider, den Schülerinnen und Schülern Orientierung, Mitarbeit und Integration in Schule und Berufswelt zu ermöglichen. Dieses Arbeitsheft unterstützt als Teil dieses handlungs- und kompetenzorientierten Unterrichts eine problemorientierte Auseinandersetzung mit wirtschaftlichen und sozialen Themen aus der Lebenswelt der Jugendlichen. Zudem bietet das Arbeitsheft einen grundlegenden Einblick in politische Themen. So entwickelt sich eine gesellschaftliche Handlungskompetenz, die dazu beitragen soll, Demokratie zu erleben und aktiv mitzugestalten. Dem fortwährenden gesellschaftlichen Wandel wurde bei der Aufgabenauswahl und bei der methodischen Konzeption Rechnung getragen. Die Aufgaben sind durch die Integration digitaler Lernangebote so konzipiert, dass ein flexibles Unterrichten möglich ist. Unter www.sowibrd.eu finden Sie einen Online-Support für Lehrer .

      Demokratie Start - Saarland (AV)
    • Regular Expression Learning Verfahren

      Für die Überprüfung von Merkmalsausprägungen

      • 96 stránek
      • 4 hodiny čtení

      In einem Data Warehouse ist schlechte Datenqualität ein häufig auftretendes Problem. Die Erstellung einer Regel zur Überprüfung von Merkmalsausprägungen ist auch unter Verwendung von Expertenwissen aufgrund der Komplexität zeitaufwendig und fehleranfällig, gerade dann, wenn diese Regel möglichst exakt sein soll. Solche Regeln werden üblicherweise durch reguläre Ausdrucke dargestellt. In dieser Arbeit werden Regular Expression Learning Verfahren betrachtet und evaluiert, sowie ein Vorgehen konzipiert, um einen regulären Ausdruck anhand von Beispieldaten automatisch erstellen zu lassen. Der reguläre Ausdruck hat den Anspruch durch das Training mit den Beispieldaten die jeweilige Struktur eines Merkmals approximiert zu beschreiben, um Vorhersagen bezüglich der Zugehörigkeit für unbekannte Merkmalsausprägungen der jeweiligen Merkmale zu treffen. Abschließend werden die Evaluationsergebnisse zusammengefasst und es erfolgt eine Empfehlung für eine Vorgehensweise mittels einer Konzeption und Modifikation zweier vorgestellten Algorithmen. Zusätzlich erfolgt eine prototypischen Umsetzung dieser Konzeption für einen Algorithmus, sowie exemplarischer Tests anhand dieses Prototyps.

      Regular Expression Learning Verfahren