HERZLICH Statistik WILLKOMMEN !!
Wirtschafts-STATISTIK - Modul EFA 1. Semester |
Ergänzende
Hinweise:
Wir arbeiten im Unterricht mit meinem Lehr- und
Arbeitsbuch "Statistik
schrittweise verstehen":
Die Prüfungsform dieses Moduls ist ein Portfolio.
AULIS, der E-Learning-Plattform der Hochschule Bremen.
|
Übersicht über Vorlesungs- und Übungsfortschritt:
Planung = einzelne Termine / Inhalte können sich abhängig
von unserem Fortschritt ggf. verschieben. Die Modulübung
(MÜ) ist zeitlich in die Lehrveranstaltung integriert.
Flipped Classroom: Dieser Zeit- und
Inhaltsplan dient dazu, dass Sie die entsprechenden Inhalte VORBEREITEN
und dann Ihre Fragen dazu im Unterricht stellen! Sie sind aufgefordert, sich
die Inhalte VORHER mittels des Buches und der Videos anzueignen.
Ich stelle keine Themen (noch einmal) vor, sondern wir werden im Unterricht
Ihre Fragen beantworten sowie die von Ihnen vorbereiteten Inhalte anweden
und darüber sprechen.
Wir haben in diesem Jahr einen unglücklichen Stundenplan, in dem alle
6 Unterrichtsstunden (inkl.der beiden Übungsstunden) an einem Tag stattfinden
(Do, 14:30-19:30), wir können das leider nicht ändern. Eigentlich
ist mein Lehrkonzept darauf ausgerichtet, dass 2 Stunden an einem anderen
Tag stattfinden, so dass für jeden Unterrichtstag ca. 3-4 Videos vorbereitet
werden sollen. In diesem Jahr sind es nun die doppelte Menge, so dass ich
nachdrücklich empfehle, die Vorbereitung über mehrer Tage durchzuführen
und sich nicht am Mittwochabend 8 Videos "reinzuziehen". Der am
Ende des o.a. Dokumentes beschriebene Zeitplan der Sitzungen berücksichtigt
dies und lässt auch während der Unterrichtszeit Freiräume für
die persönliche und Gruppen-Arbeit sowie Vorbereitung.
ACHTUNG,
ZEIT-ÄNDERUNG: Die Tests finden online jeweils montags von 8:10-8:30
statt, nähere Erläuterung
im o.a. Dokument. Nur für diesen Zeitraum ist
der Dozent in einer Zoom-Sitzung anwesend (ab 8:00; Link in AULIS).
Nr |
Woche |
Datum |
Lernschritte = Inhalte | Videos
(zum VORBEREITEN !!!) |
Material |
1 |
1 |
21.10. |
Vorstellung: Fach, Gliederung, Vorgehen, Dozent; Organisatorisches ... Schritt A - Ablauf einer statistischen Untersuchung |
Orientieren Sie sich auf der Seite Statistikschritte.de und dort v.a. bei II Videos. Bitte entnehmen Sie die Zuordnung der Videos auch direkt den Playlists zu den einzelnen Kapiteln. Siehe auch :Überblick: Gliederungspunkten & Lernschritte - YouTube Kanal Statistikschritte - die Überschriften unten sind Links zu den Kapitel-Playlists |
Gliederung, Fallstudie und Literatur (Übersicht aus 1. Sitzung) Neben den dort genannten Literaturhinweisen sei als Quelle beispielhaft bookboon genannt, die kostenlose eBooks anbieten, z.B. auch zum Thema Statistik
Ich freue mich über ein paar Daumen und Kommentare in unserem YouTube Channel Statistikschritte |
2 |
1 |
-"- |
MATERIAL
/ DATEN: Ein
guter Weg, sich in Pivot-Tabellen und andere Excel-Möglichkeiten
einzuarbeiten sind Video-Tutorials. Als Material zum Buch entstehen erläuternde Videos, die während des Semesters jeweils hier hochgeladen werden, siehe rechte Spalte: Schritt
B: Häufigkeiten -> ALLE Mitglieder der Houses müssen sich in AULIS eintragen, damit klar ist, wer zu welchem House gehört ("House Building") |
Einleitung: die StudierBar, didaktisches Konzept und Inhaltsüberblick A 1
Worum geht’s? Allgemeine Grundlagen und Fallbeispiel
(Link zur YouTube-Playlist für dieses Kapitel) A 1.2.1 Planung und Durchführung einer statistischen Untersuchung |
Videos zu Excel: 1. Teil (Vorbereitungsphase): Excel-Einführung (kommentierte Excel-Datei)
|
3 |
2 |
28.10. |
Zur heutigen Sitzungen bereiten die Houses die Präsentationen Ihrer Themen zur Befragung der letzten Woche vor! Beschreibung Eindimensionaler (= univariater) Daten (= ein Merkmal)
Schritt C:
Häufigkeitskonzepte: Absolute und relative Häufigkeiten,
|
2 Einzelne Merkmale: Auswertung und Darstellung (Link zur YouTube-Playlist für dieses Kapitel)
B Einführung
in das 2. Kapitel
C
2.1.3 Tab 4 Klassen, Häufigkeiten,
Summenhäufigkeiten* |
2. Teil (Vorbereitungsphase): Excel-Datei mit Ihren Befragungsdaten Die Excel-Datei zum Arbeitsmaterial Aufgaben / Arbeitsmaterial für die heutige Sitzung (Word) Ausblick
für Interessierte: |
4 |
2 |
-"-
Mo,
1.11.: Test 1 |
Schritt
D: Lagemaße:
|
Übung
im Unterricht: |
|
5 |
3 |
4.11. |
Schritt D:
Lagemaße: |
Hinweis auf Selbststests in AULIS Übung
im Unterricht: |
|
6 |
3 |
-"-
|
Schritt E
: Streuungsmaße |
Übung
im Unterricht: - Ermitteln Sie das durchschnittliche Alter und die Standardabweichung der COVID 19 Erkrankten in den Städten (nach Gruppen-Nummern): 1 Berlin 2 Hamburg 3 Bremen 4 Köln 5 Stuttgart 6 München |
|
7 |
4 |
11.11. |
Bis heute (11.11.21 13:00) müssen sich die TEAMs zusammengefunden und in AULIS ("Empirisches Projekt") registriert haben ("Teambildung") 3. Beschreibung
mehrdimensionaler (= Multivariater) Daten |
3
Mehrere Merkmale im Verhältnis: mehrdimensionale Daten
(Link zur YouTube-Playlist für dieses Kapitel) F Einführung in das 3. Kapitel F 3.1 Tab 11 Zweidimensionale Häufigkeiten - Kontingenztabelle* F 3.2.1. Abb 5 Korrelationen* |
|
8 |
4 |
Mo,
15.11.: |
3. Beschreibung
mehrdimensionaler (= Multivariater) Daten Schritt G
: Einführung in die Regessionsanalyse |
F 3.2.1 Tab 12 Korrelationskoeffizient r - Preise von Torten der Wahrheit* G
3.2.2 Tab 14 Regression - Preise von Torten der Wahrheit: |
Beispiel für Empirisches Projekt: -
Hedonic regression for used cars |
9 |
5 |
18.11. |
Schritt G
: Regessionsanalyse |
G
3.2.2 Tab 14
Regression - Preise von Torten der Wahrheit: - Teil 2:, Gütemaß R²)* |
|
10 |
5 |
Mo,
22.11.: |
Schritt H : Vertiefung der Regressionsanalyse: Nichtlineare und Mehrfachregression sowie Rangkorrelation für ordinal skalierte Merkmale |
H
3.2.3
Abb 9 Mehrfach-Regression / Abb 18/19 Ergebnisse Multiple Regression* (beinhaltet 8.4.4 Abbildung 9 & 18/19 Multiple Regression und 8.4.4 Ergebnisse der Multiplen Regression - Kaffeeabsatz in Uni-Bars) H 3.2.3 Abb 10 Nichtlineare Regression* H 3.3 Rangkorrelation der Torten-Vorlieben* |
Mehrfachregressionen
sind ein geeignetes statistisches Maß für Ihre empirischen
Projekte, denn sie verbinden die Anforderungen "mehrdimensionale
Auswertungen" und "statistische Tests / Konfidenzintervalle".
Da wir letztere erst ab Woche 10 besprechen, erfolgt in dieser Sitzung ein Vorblick, wie diese in Mehrfachregressionen durchgeführt und interpretiert werden. |
6 | 25.11. (+ 26.11.!) | kein
Statistik-Unterricht, alle nehmen teil am ---->
|
|||
11 |
7 |
2.12. |
Schritt I : Kontigenzanalyse: Zusammenhänge zwischen nominal skalierten Merkmalen (Enführung)
Schritt J : Einführung in die Zeitreihenanalyse |
I
3.4 Kontigenzkoeffizient
4
As Time goes by: Zeitreihenanalyse (Link zur YouTube-Playlist
für dieses Kapitel) |
Absolute und relative Häufigkeiten: Schlagzeile
in der B....-Zeitung: |
12 |
7
|
-"- Mo,
6.12.: |
Zeitreihenanalyse: Glättung mit linearer Trendfunktion, Saisonbereinigung und Prognosen. |
Zeitreihe Corona-Infektionen:
|
|
13 |
8 |
9.12. |
Empirische Projekte:
Schritt K:
Saisonbereinigung und Prognosen. |
Ich freue mich über Ihre Bewertung des Buches und der Formelsammlung bei Amazon und anderen Portalen. Übung
im Unterricht: |
|
14 |
8 |
-"- Mo,
13.12.: |
Schritt L: Verhältniszahlen, Messziffern, Indexzahlen Rückblick
und Vertiefung, Ihre Fragen |
5
Alles in Maßen – Maß- und Indexzahlen
(Link zur YouTube-Playlist für dieses Kapitel) L 5.1 Messziffern oder Messzahlen L 5.1 Reihen und Umbasieren von Indexzahlen L 5.2 Ermittlung von Preisindizes L 5.2 Praktische Beispiele für (Preis-) Indizes |
Ich freue mich über ein paar Daumen und Kommentare in unserem YouTube Channel Statistikschritte -
"Was
ist Inflation", Warenkorb, HVPI usw. bei der EZB |
15 |
9 |
16.12. |
Schritt
M: Einführung
in die schließende Statistik, Kombinatorik
Schritt N: Grundbegriffe und Definitionen der Wahrscheinlichkeitsrechnung Schritt O:
Wahrscheinlichkeitsrechnung |
6 (Wie) viele Möglichkeiten? Kombinatorik & Wahrscheinlichkeitsrechnung (Link zur YouTube-Playlist für dieses Kapitel) M
6.1 Permutationen von Torten
im Tresen |
Erinnerung:
Bitte entnehmen Sie die Zuordnung der Videos auch der Webseite statistikschritte.de,
von wo Sie direkt auf die Playlists
zu den einzelnen Kapiteln
zugreifen können. Zum Ziegen-Problem:
Hinweis: Unter
http://www.wilhelmlorenz.de/etc/ziege/ziegenproblem.htm
finden Sie |
16 |
9 |
Mo,
20.12.: |
Schritt
O: Wahrscheinlichkeitsrechnung
|
O 6(.3) Praktische Anwendungen: "Ziegenproblem", "Geburtstagsparadox" -> Links hier & im Kommentar zum Video (Excel-Datei zum Geburtstagsparadox) 7
Die Basis – Theoretische Verteilungen (Link zur
YouTube-Playlist für dieses Kapitel) |
(Interaktive Grafiken zum selbst Ausprobieren z.B. unter http://elsenaju.info/Funktionen/Gauss-Plotter.htm oder https://matheguru.com/stochastik/normalverteilung.html usw.) |
17 |
10 |
6.1. |
*** Diese Veranstaltung
findet ONLINE statt,
Ich wünsche Ihnen
ein frohes, Schritt Q: Diskrete Verteilungen Schritt R: Stetige Verteilungen Keine
Vorstellungen empirischer Projekte |
Q
7.2.1 Diskrete Verteilungen
- Teil 1: Binomialverteilung
|
. Hier
finden Sie eine Excel-Datei, in der Sie eine Normalverteilung
in Abhängigkeit von deren Elegant dargestellt bei Matheguru (Interaktiv unten auf der Seite) |
18 |
10 |
-"-
Mo,
10.1.: |
Schritt R: Stetige Verteilungen |
Was haben Sie über William Sealy Gosset herausgefunden? In der Modulübung können wir uns mit den Aufgaben 7-22 ff befassen und damit das Thema praktisch einüben zum Mitzeichnen ist diese Skizze einer Normalverteilung mit x- und z-Achse nützlich) |
|
19 |
11 |
13.1. |
*** Diese Veranstaltung
findet ONLINE statt, Schritt S: Zentraler Grenzwertsatz und Approximationen von Verteilungen Vorstellungen
der empirischen Projekte (17:30 und 18:00): |
Bitte
WÜRFEL mitbringen / bereitlegen Experimentelles_Wuerfeln.xls |
|
20 |
11 |
-"- Mo,
17.1.: |
*** Diese Veranstaltung
findet ONLINE statt, Schritt T: Einführung in die Schätztheorie und Konfidenzintervalle |
8
Zum guten Schluss … von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit
(Link zur YouTube-Playlist für dieses Kapitel) T 8.1 Schätztheorie T 8.2.1 Konfidenzintervalle für den Mittelwert |
|
21 |
12 |
20.1. |
Schritt
T: Einführung in die Schätztheorie und Konfidenzintervalle
Vorstellungen
der empirischen Projekte (17:30 und 18:00): |
Wir starten mit
den Übungsaufgaben 8-8 und 8-10, um uns die Konfidenzintervalle
gründlich zu erarbeiten. |
|
22 |
12 |
-"- Mo,
24.1.: |
*** Diese Veranstaltung findet ONLINE
statt, Schritt U: Hypothesentests allgemein Schritt V: Parametrische Tests: Mittelwerte und Anteilswerte |
V 8.4 Parametrische
Tests (praktische Durchführung - zum Mitzeichnen ist diese Skizze
einer Normalverteilung mit x- und z-Achse nützlich): |
|
23 |
13 |
27.1. |
Schritt
V: Parametrische Tests: Mittelwerte und Anteilswerte Vorstellungen
der empirischen Projekte (17:30 und 18:00): |
||
24 |
13 |
-"- Mo,
31.1. |
*** Diese Veranstaltung findet ONLINE
statt, Schritt W: Erweiterung der parametrischen und nicht-parametrische Tests |
Ich freue mich über ein paar Daumen und Kommentare in unserem YouTube Channel Statistikschritte | |
25 |
14 |
3.2. |
Überblick und praktische Anwendungen | Praktische
Übungen mit
Ihren Befragungsdaten: - Zweistichrobentest: Unterscheidet sich die gewünschte Menge/Woche von 1) Kaffee, 2) Tee, ... 6) Torten (Gruppennummer verwenden) nach Geschlecht? - Multiple Regression: Hängt das Einkommen ab von: Alter, Geschlecht, Berufsausbildung*, Berufstätigkeit (Arbeit)*, Entfernung von der HS? |
Wiederholungsfragen Kapitel 9 |
26 |
14 |
-"-
|
Rückblick
(dieses Jahr nicht relevant) Reservetermin,
Wiederholungen, Fragen, ggf. Übungen zur Klausur-Vorbereitung |
Wir werfen einen Blick in das "Paper": "Safety and efficacy of the ChAdOx1 nCoV-19 vaccine (AZD1222) against SARS-CoV-2: an interim analysis of four randomised controlled trials in Brazil, South Africa, and the UK"
Evaluation |
Überblick der behandelten Themen und deren Relevanz: Gliederung-Themenüberblick-WS19/20.doc
(Da in diesem Jahr keine Abschlussklausur stattfindet, sind nicht alle in dieser Zeile genannten Themen relevant - aber der Test findet natürlich statt) |
Übung: Gruppen und Aufgaben
Die folgenden Houses dienen vor allem für den House
Cup und die Aufgaben der ersten beiden Wochen (die Teams
für Ihr empirisches Projekt bilden Sie selbst).
Die Houses bilden sich in der ersten Gruppenarbeit vor Ort (und tragen sich
während der Sitzung
in der AULIS-Gruppe ein)
die Idee ist,
dass Sie die Aufgaben VORBEREITEN, wir haben im Unterricht
nicht genug Zeit, alle gemeinsam zu rechnen. Aus diesem Grunde, werden hier
konkrete Teams eingeladen, bestimmte Aufgaben in dem Sinne vorzubereiten,
dass sie deren Bearbeitung im Unterricht moderieren können, wenn wir
diese gemeinsam besprechen.
House: |
Alle |
Alfa |
Bravo |
Charlie |
Delta |
Echo |
Foxtrot |
Houses gebildet am 21.10. | Mitglieder: (Namen
werden eingetragen) |
Gerrit Lasse Mattis Tom W. Leonie |
Kunal Ole Timo Tom N. Berke |
Fabian Gina Maximilian Tomes Tugba |
Anna Edmund Tarek Usama Zeki |
Akin |
Emily Fynn Jenish Joline Kilian |
Erste Sitzung im Unterricht | Ü
1-1 Aufgaben für alle: Planung StudierBar, alle Fragen, insbesondere --> |
Heißgetränke | Kaltgetränke | Snacks | Kuchen und Torten | Öffnungszeiten | Produkte |
28.10. | Abschlusspräsentation
= Werten Sie ALLE Fragen aus, besonders intensiv jedoch das Merkmal ... |
Torten (der Wahrheit) Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt. |
Brötchen/Snacks Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt. |
Softgetränke Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt. |
Mineralwasser Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt. |
Tee Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt. |
Kaffee Bitte verwenden Sie Pivot-Tabellen, um die entsprechenden Merkmale "mehrdimensional" zu analysieren, wie im Unterricht vorgeführt. |
4.11. | 1-3;
1-5 |
1-5
(für Altersgruppe, Geburtsort und noch zwei weitere Merkmale)
|
2-4 |
2-1 |
2-2 |
2-3 |
|
11.11. |
2-7 |
2-6,
2-8 |
2-10,
2-12 |
2-14 |
2-15 |
2-16 |
|
18.11. | 2-17 |
2-18 |
2-20 |
2-21 |
2-25,
2-27 |
2-26 |
|
(25.11. -> | Eigenarbeit, da kein Unterricht) | 3-3 |
3-4 |
3-6 |
3-7 bis 3- 8 |
3-9 und 3-10 |
3-11 bis 3-12 |
2.12. | 3-14,
3-15 |
3-16,
3-17 |
3-20,
3-28 |
3-18
+ 3-21 |
3-29
+ 3-31 |
3-23,
3-25, 3-27 |
|
9.12. | 4-9
4-10 |
4-8 4-11 |
4-7
4-12, 4-13 |
4-4
- 4-5 5-1 - 5-3 |
4-1
- 4-3 5-5 - 5-8 |
3-38
- 3-41 5-9 |
|
16.12. | 6-11,
6-12 |
6-8,
6-9 |
6-5,
6-7 |
6-3,
6-6 |
6-1
- 6-2 |
5-10
- 5-11 |
|
6.1. |
7-4, 7-6 |
7-3, 7-5 |
6-19,
6-22 |
6-17,
6-18 |
6-15, 6-16 |
6-13,
6-14 |
|
13.1. | 7-17 7-22 |
7-15,
7-16 7-23 |
7-14 7-26 |
7-13 7-27 Aufgabe 27 (t-Verteilung) |
7-11,
7-12 7-30 (vgl. Aufg. 4 dieser Klausur) und 7-31 |
7-8,
7-9 7-32 |
|
20.1. | Beachten
Sie auch |
8-11
- 8-12 |
8-9
- 8-10 |
8-7
- 8-8 |
8-5
- 8-6 |
8-3
- 8-4 |
8-1
- 8-2 |
27.1. | frühere
Klausuraufgaben |
8-13 |
8-14 |
8-15 |
8-16 |
8-17 |
8-18 |
3.2. | (->
Klausuren) |
8-19 |
8-20 |
8-21 |
8-27 |
8-28 |
8-29 |
Didaktisches Konzept der Veranstaltung
Die Veranstaltung besteht aus zwei
Einheiten (je 90 Min.) "seminaristischem Unterricht" pro
Woche zuzüglich einer Modulübung (MÜ - Termine s.u.).
|
|
AULIS, der E-Learning-Plattform der Hochschule Bremen.
|
Gruppeneinteilung
und Modul-Übungen Die Modulübungen funktionieren so, dass die in der ersten Woche eingeteilten Gruppen jeweils Aufgaben bekommen, die sie vorbereiten und in der Modulübung (MÜ) den anderen Teilnehmer die Lösung präsentieren. Die MÜ wird von IHNEN durchgeführt, ich moderiere lediglich und antworte auf konkrete Fragen - ich werde aber keine unvorbereiteten Aufgaben für Sie lösen! Das Beste ist es, wenn Sie die Lösungen rechtzeitig (=bis Samstag mittag) in die AULIS-Gruppe hochladen, so dass alle drauf zugreifen können. Für die Präsentation in der MÜ kann dann entweder auf Aulis zugegriffen werden, Sie können auch einen USB-Stick mitbringen (keine Disketten), die Kommilitonen werden aber trotzdem Ihre Ergebnisse in binärer Form haben wollen. |
Allgemeine Materialien
Unterlagen zur Veranstaltung:
. Lehr- und Arbeitsbuch "Statistik schrittweise verstehen"
|
In dieser Lehrveranstaltung wird die bei UTB erschienene Formelsammlung "Statistik Formeln" verwendet. Es wird empfohlen, diese zu erwerben. Sie ist für die Benutzung in der Klausur zugelassen, solange keine handschriftlichen Erläuterung ergänzt wurden. |
Im Mathe-Unterricht (2. Semester) sind nur die hier genannten Taschenrechner erlaubt, wir werden uns in dieser Veranstaltung ebenfalls an diesem Standard orientieren.
Artikel über Betriebsstatistik, der einen Überblick über die gesamte deskriptive Statistik (Statistik I) gibt als pdf-Datei (155 kB) und die im Text erwähnten Excel-Dateien Betriebsstatistik.xls (157 kB) und Excel-Einführung.xls (176 kB) oder alle drei Dateien in einem zip-Archiv (292 kB).
Früheres
Fallbeispiel bis 2016 -> der
verwendete Fragebogen (2017)
-->
Excel-Datei mit Befragungsdaten aus
WS 2017/18 und älteren (466 Datensätze, davon
37 aus dem Jahrgang 2016).
Die Datei öffnet sich im Datenbalatt "Roh-Daten", das wir
im Unterricht kennenlernen und bearbeiten.
Englische Videos (data handling & analysis
in XL (.swf):
- 1_Orientation
in Excel (6:51)
- 2_Basic
data Analysis in Excel (12:30)
- 3_Filtering
Data in Excel (10:14)
- 4_Pivot
Tables in Excel (16:09)
- 5_Pivot
2 - several variables in 1 question (5:26)
or in my YouTube
channel (.avi)
Daten dazu:
- Case Study: surveys in a museum (different data sets):
- Questionnaire
- Dataset in
Excel and in SPSS format
Erstellung
von Fragebogen
- Technische Hinweise (Word-Datei)
- Fragebogenbeispiel (Zusatz-Befragung
in einem Bremer Museum)
- Excel-Datei zur Auswertung
dieser Fragebogendaten
Normalverteilung
Ein bekanntes Portrait des Erfinders
der Normalverteilung ;-)
.... der übrigens ganz in
der Nähe wirkte.
Hier finden Sie
eine Excel-Datei, in der Sie eine Normalverteilung
in Abhängigkeit von deren
- Lageparameter (Mittelwert) (Zelle C2) und ihrem
- Streuungsparameter (Standardabweichung) (Zelle C3)
betrachten und selbst verändern können .... Just try it
& have fun". Sie können in die genannten Zellen entweder selbst
Werte eintragen oder die vorhandenen Werte durch die Laufleisten neben diesen
Feldern verändern.
Hier finden Sie eine Excel-Datei, in der Sie eine Binomialverteilung (und anderer Verteilungen) betrachten und deren Parameter verändern können .... Just try it & have fun". (Alternative Darstellung der Binomialverteilung).
Und alles noch viel interaktiver bei http://www.uni-konstanz.de/FuF/wiwi/heiler/os/vt-index.html
Hinweise/Beispiele zur Lernmethodik:
- Arbeiten mit
Karteikarten (Erläuterung und Beispiele als Word-Datei)
- Beipspiel
für eine Mind-Map
Nach
oben (Übersicht)
Auf
dieser Seite sind Sie BesucherIn Nummer: