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Profil

Beitrittsdatum: 2. Okt. 2023

Info

Hallo und herzlich willkommen bei studybreak! Mein Name ist Andreas, und ich führe dieses Projekt. Ich wurde 1988 in Flensburg geboren und lebe seit 2020 in Dülmen. Aktuell studiere ich Wirtschaftswissenschaften mit Lehramtsoption an der Universität Essen-Duisburg.


Im Oktober 2015 habe ich das Projekt studybreak ins Leben gerufen, fast wie durch Zufall. Aufgrund meiner langjährigen Aktivität auf YouTube seit 2010 kam mir die Idee, Lernen und Videoproduktion miteinander zu verbinden.


Ursprünglich hatte ich keine großen Erfolgserwartungen, aber mein Projekt fand bei meinen Zuschauern großen Anklang. Ich produziere Videos, um die Inhalte für mich selbst zu komprimieren. Heute erkenne ich ein erhebliches Potenzial in studybreak. Deshalb möchte ich gemeinsam mit dir dieses Projekt weiterentwickeln und groß machen.


Deine Meinung ist mir sehr wichtig! Ich freue mich über deine Anregungen und Kritik. Du kannst dazu ganz einfach die angegebenen Kontaktmöglichkeiten nutzen. Nun habe ich mich kurz vorgestellt, und ich würde mich freuen, wenn auch du dich im Forum vorstellst.


Falls du Fragen an mich hast, zögere nicht, dich hier bei mir zu melden.


Mit besten Grüßen, dein Admin 😊

Überblick

Universität/Hochschule
Universität Duisburg-Essen
Studiengang
Wirtschaftswissenschaften mit Lehramtsoption
Abschluss
Master of Education
Berufsausbildung
Kaufmann im Einzelhandel

Beiträge (5285)

16. Jan. 20261 Min.
Referendariat - 31. Schultag
Am heutigen Schultag im Referendariat habe ich erneut im Einzelhandel unterrichtet und den Schülerinnen und Schülern den verminderten Grundwert erklärt. Die Klasse wirkte leider ab der dritten Stunde etwas unruhig, was sich am Geräuschpegel zeigte. Mit einem Teil der Klasse konnte ich die Aufgaben vervollständigen; diese Schüler haben ihre Ergebnisse am Activeboard festgehalten. Insgesamt wurde ich erstmals mit Unterrichtsstörungen konfrontiert, die meinen Unterricht eingeschränkt haben.

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16. Jan. 20261 Min.
Inhaltsbasierte Recommender Systeme
Inhaltsbasierte Recommender Systeme schlagen Nutzern Produkte oder Dienstleistungen vor, die ähnliche Eigenschaften wie zuvor positiv bewertete oder genutzte Items haben. Dabei werden Profile der Nutzer und Merkmale der Produkte analysiert. (vgl. Steur 2022, S. 78 ff.) Beispiel: Amazon empfiehlt einem Nutzer ein Buch, weil es ähnliche Themen oder Autoren wie zuvor gekaufte oder in der Wunschliste markierte Bücher hat. Steur, A. (2022): Digitale Plattformen erfolgreich aufbauen und steuern....

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16. Jan. 20261 Min.
Kollaborative Recommender Systeme
Kollaborative Recommender Systeme sind Empfehlungssysteme, die Produkte oder Dienstleistungen auf Basis von Bewertungen und Präferenzen ähnlicher Nutzer vorschlagen. Sie nutzen dabei entweder die Ähnlichkeit zwischen Nutzern (nutzendenbasiert) oder zwischen Produkten (itembasiert). (vgl. Steur 2022, S. 78 ff.) Beispiel: Yelp prognostiziert fehlende Restaurantbewertungen, indem es das Bewertungsverhalten ähnlicher Nutzer:innen analysiert und Restaurants empfiehlt, die von diesen positiv...

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Andreas Armster

Andreas Armster

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