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Nutze den folgenden HTML-Code, um den Kartensatz in andere Webseiten einzubinden. Die Dimensionen können beliebig angepasst werden.
Bei der Voreinstellung im Upload-Formular müsste eine Zeile in der CSV-Datei so aussehen:
"Frage","Antwort"
Falls das in Deiner Datei NICHT so ist, korrigiere bitte die Voreinstellung in den folgenden Feldern.
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Wähle das Format der einzelnen Karten auf dem Papier:
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Erstelle Vokabeltests oder Aufgabenblätter zum Ausdrucken.
Wähle ein Layout, das zum Inhalt der Karteikarten passt. Verwende das erstellte Dokument als Basis zur Weiterverarbeitung.
Layout:
Anzahl Karten
Lernzieldatum festlegen
Wenn dieses Datum festgelegt ist, werden (optional - in den Einstellungen aktivieren!) zu Beginn jeder Abfrage im Lernplan-Modus neue Karten hinzugefügt, um sicherzustellen, dass Du alle Karten rechtzeitig abgefragt hast.
Kartensatz:
Zurücksetzen
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Willst du den ausgewählten Kartensatz wirklich löschen?
Zuletzt bearbeitet: 18.12.2018 14:33:21 von Baba28
Zuletzt abgefragt: 30.11.-0001 00:00:00
Was wissen wir über die Funktionen der neuronalen Kommunikation?
Was wissen wir über die Funktionen der neuronalen Kommunikation?
Was wissen wir über die Funktionen der neuronalenKommunikation?
Nachbau in künstlichen Netzwerken (neural networks) -verschiedene Architekturen möglich und bekannt, von supervised learning (McClelland) bis zu Selbstorganisation (Kohonen Netze)
Prinzip der „constraint satisfaction(Hopfield Netze)
Hebb-Regel: mehrmaliger Aktivierung verstärkt Leistung (empirisch bestätigt nach mehr als 50 Jahren) ⇒ Neuroplastizität (wichtig für VM)
Komplexität und Aufbau des Nervensystems erlaubt alle vorstellbaren Repräsentationen und logische Schlüsse (multilayer backpropagation Netzwerke)
„Winner takes all" Prinzip wichtig für den experimentellen Nachbau von sensorischen Leistungen
Netzwerke fungieren einerseits als komplexe Filter -es sind komplexe Systemzustände, welche bei Aktivierung bestimmte, unverwechselbare Eigenschaften aufweisen und chaotischen Ordnungszuständen gleichen (Forschungen von Freedman am Bulbus Olfactoris)
Nachbau in künstlichen Netzwerken (neural networks) -verschiedene Architekturen möglich und bekannt, von supervised learning (McClelland) bis zu Selbstorganisation (Kohonen Netze)
Prinzip der „constraint satisfaction(Hopfield Netze)
Hebb-Regel: mehrmaliger Aktivierung verstärkt Leistung (empirisch bestätigt nach mehr als 50 Jahren) ⇒ Neuroplastizität (wichtig für VM)
Komplexität und Aufbau des Nervensystems erlaubt alle vorstellbaren Repräsentationen und logische Schlüsse (multilayer backpropagation Netzwerke)
„Winner takes all" Prinzip wichtig für den experimentellen Nachbau von sensorischen Leistungen
Netzwerke fungieren einerseits als komplexe Filter -es sind komplexe Systemzustände, welche bei Aktivierung bestimmte, unverwechselbare Eigenschaften aufweisen und chaotischen Ordnungszuständen gleichen (Forschungen von Freedman am Bulbus Olfactoris)
Nachbau in künstlichen Netzwerken (neural networks) -verschiedene Architekturen möglich und bekannt,von supervised learning (McClelland) bis zu Selbstorganisation (Kohonen Netze) Prinzip der „constraint satisfaction(Hopfield Netze) Hebb-Regel: mehrmaliger Aktivierung verstärkt Leistung (empirisch bestätigt nach mehr als 50 Jahren) ⇒ Neuroplastizität (wichtig für VM) Komplexität und Aufbau des Nervensystems erlaubt alle vorstellbaren Repräsentationen und logische Schlüsse (multilayer backpropagation Netzwerke) „Winner takes all" Prinzip wichtig für den experimentellen Nachbau von sensorischen Leistungen Netzwerke fungieren einerseits als komplexe Filter -es sind komplexe Systemzustände, welche bei Aktivierung bestimmte, unverwechselbare Eigenschaften aufweisen und chaotischen Ordnungszuständen gleichen (Forschungen von Freedman am Bulbus Olfactoris)
Stichworte
Mit Repetico PRO kannst du der Karte Stichworte zuordnen. Stichworte können verwendet werden, um Karten zu einem bestimmten Thema auch Kartensatz-übergreifend zu lernen.
