Scandura | Structural Learning (Volume 2) | Buch | 978-0-415-78923-3 | sack.de

Buch, Englisch, 354 Seiten, Format (B × H): 235 mm x 156 mm, Gewicht: 554 g

Reihe: Routledge Library Editions: Psychology of Education

Scandura

Structural Learning (Volume 2)

Issues and Approaches
1. Auflage 2019
ISBN: 978-0-415-78923-3
Verlag: Taylor & Francis Ltd

Issues and Approaches

Buch, Englisch, 354 Seiten, Format (B × H): 235 mm x 156 mm, Gewicht: 554 g

Reihe: Routledge Library Editions: Psychology of Education

ISBN: 978-0-415-78923-3
Verlag: Taylor & Francis Ltd


Originally published in 1976, this title is an edited volume and reflects the major approaches being taken in structural learning at the time. Chapter 1 deals with the basic question of whether competence (knowledge) should be characterized in terms of rules (automata), on the one hand, or associations on the other. The bulk of Chapter 2 is devoted to a series of earlier experiments on rule learning by the editor and his associates. The two contributions in Chapter 3 deal with graph theoretical models. Piagetian models constitute the subject of Chapter 4. Chapter 5 deals with attempts to stimulate human behaviour with a computer. Chapter 6 ranges over a wide variety of competence models, with particular reference to logic and mathematics. In Chapter 7 the editor proposes a new theory of structural learning, together with some empirical results.

Scandura Structural Learning (Volume 2) jetzt bestellen!

Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Preface. 1. Basic Unit in Structural Learning: Association or Automaton (Rule)? 2. New Directions for Research on Rule Learning 3. Graph Theoretic Models 4. Piagetian Models 5. Simulation Models 6. Competence Models in Mathematics 7. A Theory of Structural Learning. Bibliography. Author Index. Subject Index.


Joseph M. Scandura



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.