Sökning: "problemområde skolan"

Visar resultat 1 - 5 av 56 uppsatser innehållade orden problemområde skolan.

1. 1. Digitala verktyg för andraspråksutveckling : Möjligheter och utmaningar i användning av digitala verktyg i andraspråksundervisning för elever i lågstadiet

   Uppsats för yrkesexamina på grundnivå, Linköpings universitet/Institutionen för beteendevetenskap och lärande; Linköpings universitet/Utbildningsvetenskap

   Författare :Cynthia Bedros; Josefine Kirs; [2023]
   Nyckelord :andraspråks utveckling; digitala verktyg; andraspråkselever; annat modersmål; svenska som andra språk; flerspråkighet; transspråkande;

   Sammanfattning : Digitala verktyg utgör en central del i dagens undervisning eftersom skolan digitaliserar sig i takt med samhällets digitalisering. Förutom digitaliseringen i skolan präglas den också av mångfald och flerspråkighet där många elever har ett annat modersmål än undervisningsspråket. LÄS MER

3. 2. Orosanmälan vid problematisk skolfrånvaro

   Magister-uppsats, Malmö universitet/Institutionen för skolutveckling och ledarskap (SOL)

   Författare :Sara Andersen; [2023]
   Nyckelord :dilemmaperspektiv; elevfrånvaro; långvarig problematisk skolfrånvaro; orosanmälan; socialtjänsten; samverkan; TSI; åtgärd vid skolfrånvaro;

   Sammanfattning : I skolfrånvarokontexten beskrivs samarbetet mellan hem och skola som en skydds och framgångsfaktor. Det brukar gå att få syn på en utlösande faktor till skolfrånvaron men det är sällan en enda orsak till långvarig skolfrånvaro. Orsakerna går oftast att förklaras i en kombination mellan individuella-, skolrelaterade- och hem-faktorer. LÄS MER

4. 3. Sign of the Times : Unmasking Deep Learning for Time Series Anomaly Detection

   Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Daniel Richards Ravi Arputharaj; [2023]
   Nyckelord :Anomaly detection; multivariate time series data; deep learning models; model complexity; resource-constrained systems; Variational Autoencoders VAEs ; Convolutional Variational Autoencoders; evaluation metrics in time series; Anomalidetektering; Multivariata tidsseriedata; Djupinlärningsmodeller; Modellkomplexitet; Resursbegränsade system; Variational Autoencoders VAEs ; Konvolutionella Variational Autoencoders; Utvärderingsmått inom tidsserier;

   Sammanfattning : Time series anomaly detection has been a longstanding area of research with applications across various domains. In recent years, there has been a surge of interest in applying deep learning models to this problem domain. LÄS MER

5. 4. Neuropsykiatriska funktionsvariationer i skolan; vilka insatser erbjuds? : En studie om insatser som kan erbjudas av skolkurator till grundskoleelever med neuropsykiatriska funktionsvariationer

   Kandidat-uppsats, Umeå universitet/Institutionen för socialt arbete

   Författare :Didrik Backteman; Cathrine Hagman; [2023]
   Nyckelord :Neurodevelopment; neurodevelopment disorders; neuropsychology; school och school counseling.;

   Sammanfattning : Syftet med detta examensarbete är att undersöka hur skolkuratorer kan kategorisera och beskriva de insatser som kan erbjudas till grundskoleelever med neuropsykiatriska funktionsvariationer. Det finns flera lagstiftningar som pekar på barns rättigheter till skolgång samt att alla barn har rätt till anpassningar utifrån deras individuella behov för att forma deras vardag och göra den likvärdig andra barns skolgång. LÄS MER

7. 5. A Comparative Study on the Effects of Removing the Most Important Feature on Random Forest and Support Vector Machine

   Kandidat-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

   Författare :Henrik Åkesson; Hampus Fridlund; [2023]
   Nyckelord :;

   Sammanfattning : Machine learning (ML) for classification is largely regarded as a “black box”, in that it’s difficult to fully understand how the model reached a decision, and how changes to the input affects the output. Therefore, exploring the inner workings of classification models are of interest for expanding the current knowledge base, providing guidelines for choosing a more suitable classification model for a specific problem. LÄS MER