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Titlebook: Handbuch Mobile Learning; Claudia de Witt,Christina Gloerfeld Book 2018 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:02:11 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Handbuch Mobile Learning
編輯Claudia de Witt,Christina Gloerfeld
視頻videohttp://file.papertrans.cn/424/423049/423049.mp4
概述Umfassende Darstellung und Zusammenfassung der Grundlagen.Strukturierter Zugang zu einem komplexen Themenfeld.Innovatives Handbuch zur Forschung und Entwicklung von Mobile Learning in Deutschland
圖書封面Titlebook: Handbuch Mobile Learning;  Claudia de Witt,Christina Gloerfeld Book 2018 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2
描述.Das Handbuch stellt Grundlagen, Anwendungen und Perspektiven digitalisierten Lernens und Lehrens mit mobilen Endger?ten vor. Es behandelt theoretische Bezüge von Mobile Learning ebenso wie praktische Eins?tze mobiler Endger?te. Technologische Grundlagen, didaktische Designs mit Lernimplikationen und Einsatzm?glichkeiten von Mobile Learning in den verschiedenen Bildungskontexten – Schule, Hochschule, Aus- und Weiterbildung – werden erl?utert genauso wie grundlegende Bestimmungen des Datenschutzes und des Copyrights. Das Handbuch spannt damit einen Bogen von der historischen Entwicklung bis hin zu zukünftigen Aussichten von Mobile Learning. Die Beitr?ge von 91 Autorinnen und Autoren fassen die zentralen wissenschaftlichen und für die Praxis relevanten Erkenntnisse über Mobile Learning zusammen, machen Potenziale und Ver?nderungen durch die zunehmende digitale Mobilit?t deutlich und geben Impulse für zukünftige Gestaltungsaufgaben hinsichtlich der Digitalisierung im Bildungsbereich..?.
出版日期Book 2018
關(guān)鍵詞Medienbildung; Medienp?dagogik; Geschichte; Lernform; Didaktik; Wissenskommunikation; mobile Medien; Techno
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-19123-8
isbn_ebook978-3-658-19123-8
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018
The information of publication is updating

書目名稱Handbuch Mobile Learning影響因子(影響力)




書目名稱Handbuch Mobile Learning影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Handbuch Mobile Learning網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Handbuch Mobile Learning網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Handbuch Mobile Learning被引頻次




書目名稱Handbuch Mobile Learning被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Handbuch Mobile Learning年度引用




書目名稱Handbuch Mobile Learning年度引用學(xué)科排名




書目名稱Handbuch Mobile Learning讀者反饋




書目名稱Handbuch Mobile Learning讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:19:59 | 只看該作者
new access methods are being proposed, because new data types appear in diverse application domains. For example, as explained in previous section, the traditional B-tree approach does not guarantee satisfactory performance as a method to index spatial data (e.g. rectangles, polygons, etc.)
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 04:28:49 | 只看該作者
Einleitung,n technologiebasierten Lernformate bleiben. Der mittlerweile etablierte Begriff steht für ein Lernen und Lehren mit mobilen Endger?ten, welches alle Bildungskontexte erreicht hat und aufgrund der st?ndigen technologischen Weiterentwicklungen kontinuierlich insbesondere didaktische Innovationen herausfordert.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 08:16:57 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 08:46:13 | 只看該作者
Claudia de Witt,Christina GloerfeldUmfassende Darstellung und Zusammenfassung der Grundlagen.Strukturierter Zugang zu einem komplexen Themenfeld.Innovatives Handbuch zur Forschung und Entwicklung von Mobile Learning in Deutschland
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:11:53 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:36:04 | 只看該作者
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:51:14 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:00:31 | 只看該作者
Claudia de Witt,Christina Gloerfeldhe explosive use of smartphones. Consequently, modern social networks have reached a significant number of users, making their size huge. Thereby scaling over such large data remains a challenging task. Reducing social networks’ size is a key task in social network analysis to deal with this data co
10#
發(fā)表于 2025-3-23 05:39:08 | 只看該作者
he explosive use of smartphones. Consequently, modern social networks have reached a significant number of users, making their size huge. Thereby scaling over such large data remains a challenging task. Reducing social networks’ size is a key task in social network analysis to deal with this data co
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