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Vorwort zum Modul "Differentielle und Persönlichkeitspsychologie im Kontext der Schule"
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Hintergrundinformationen zur Entstehung des Moduls
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Einführung
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Lehreinheit 1
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Karin Schweizer & Daniel Paasch, Nürnberg
Einführung, Fächer der Psychologie, Abgrenzung Allgemeine/Differentielle Psychologie
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Lehreinheit 2
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Eva Michel & Wolfgang Lenhard, Würzburg
Komponenten der Schulleistung, Schülerpersönlichkeit, Persönlichkeit und Leistung, ATI-Forschung
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Lehreinheit 3
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Gottfried Spangler & Klaudia Kramer, Erlangen,...
Intelligenz I: Begriff und Modelle, Geschichte und aktuelle Bedeutung der Intelligenzmessung
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Lehreinheit 4
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Gottfried Spangler, Erlangen
Intelligenz II: Anlage/Umwelt
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Lehreinheit 5
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Nicole von der Linden, Würzburg
Kreativität
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Lehreinheit 6
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Nicole Berger, Würzburg
Hochbegabung
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Lehreinheit 7
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Wolfgang Lenhard & Hans-Peter Trolldenier, Wür...
Minderbegabung, entsprechende Begabungs- und Leistungsgförderung
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Lehreinheit 8
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Nicole Berger, Würzburg
Modelle der Persönlichkeit, Entwicklung der Persönlichkeit
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Lehreinheit 9
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Gabriele Steuer, Michaela Fasching & Markus Dr...
Lern- und Leistungsmotivation I: Grundlagen und Komponenten
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Lehreinheit 10
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Michaela Fasching, Gabriele Steuer & Markus Dr...
Lern- und Leistungsmotivation II: Umwelteinflüsse, Entwicklung und Förderung
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Lehreinheit 11
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Klaudia Kramer, Erlangen
Lern-/Leistungsemotionen (z.B. Lernfreude und Prüfungsangst), Neugier und Interesse
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Lehreinheit 12
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Karin Schweizer & Britt Tönjes, Nürnberg, mit ...
Lehrerinnen und Lehrer im Beruf, Burnout, Lehrergesundheit, Lehrerpersönlichkeit, Mobbing: Selbstkonzept
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Kursbegleitende Materialien
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Folien der Kick-off-Veranstaltung
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SS23_mNLP
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Exercise 04
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Lecture 1: Language Diversity (+Course Organization)
Lecture 2: Neural Language Modeling & Tokenization
Lecture 3: Training Deep NNs
Lecture 4: Transformer
Lecture 5: Cross-Lingual Word Embeddings
Lecture 6: Cross-Lingual Transfer
Lecture 7: Curse of Multilinguality
Lecture 8: Word Alignment and Label Projection
Lecture 8 (Word alignment): Recording
Lecture 9: Text Generation (with NMT focus)
Lecture 10: (Multilingual) Sentence Encoders
Submission project presentation and code
Exercise 01
Exercise 02
Exercise 03
Projects
Exercise 05 - Parameter-Efficient Fine-Tuning
Exercise 05 - Parameter-Efficient Fine-Tuning - Solutions
Exercise 06 - Token-Level Transfer
Exercise 06 - Token-level Transfer - Solutions
Exercise 07 - Neural Machine Translation
Exercise 07 - Neural Machine Translation - Solutions
Exercise 08 - Sentence Representation Learning
Exercise 08 - Sentence Representation Learning - Solutions
Exam Results (Klausur, 20.7.2023)
Projects ►
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