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Anita - Wien, ÖsterreichRecently active61Fr
61FrArtem Forum | Spezialkurs • Architekturzulassung – Räumliches Denken, Repräsentation und Ideenentwicklung
Vertrauter Lehrer: Für wen ist das gedacht? Dieser Kurs richtet sich an motivierte Studierende, die einen Bachelor-Abschluss an der TU / FH / Akademie in Wien anstreben. Es folgt einem Mentoring-Modell und bietet intensive Betreuung und strukturierte Unterstützung, um den Schülern zu helfen, sich mit größerer Klarheit, Effizienz und (hoffentlich) geringerem Burnout-Risiko sowohl auf die Matura- als auch auf die Architekturaufnahmeprüfungen vorzubereiten. Format & Rhythmus • Empfohlener Rhythmus: 2 Einzelsitzungen pro Woche, jeweils 3–4 Stunden, vorzugsweise in Präsenz. • Online-Sitzungen werden nur dann angeboten, wenn eine persönliche Teilnahme nicht möglich ist. • Beginn: idealerweise 9–12 Monate vor dem Aufnahmetermin. • Erste Sitzung: Zeichentest zur Feststellung der Fähigkeiten + kurzer Fragebogen (Präferenzen, Lieblingsarchitekten, Ziele). Studierende, die bereits Arbeiten vorlegen, überspringen den Zeichentest. • Sprache: Englisch (mit Übersetzungen/Erklärungen nach Bedarf). • Empfohlenes Alter: 16+ 1. Arbeitsplan – Kernabschnitte • Künstlerische/Repräsentation: traditionelles Zeichnen (Stillleben, Linienführung, Komposition), Form- und Volumenstudien, Grundlagen von Farbe und Material, Licht und Tonwerte, Architekturansichten, physisches Modellieren und Bildhauerei, Fotografie für Portfoliozwecke. • Technisch / Grafisch: Freihand- und konstruierte Perspektive, Licht und Schatten, Umgebungselemente, axonometrische Darstellung, Pläne, Schnitte, Ansichten, Layout (Typografie, Maßstab, Maße). • Theorie & Kontext: Geschichte der zeitgenössischen Architektur, Design Thinking, Stile und Bewegungen, Architektursprache und Terminologie, Materialien und Oberflächen, Fallstudien. • Digitale und professionelle Werkzeuge: Einführung in 2D- und 3D-Werkzeuge, Präsentationstechniken, Workflow-Beispiele aus realen Architekturprojekten. • Studiopraxis & kognitive Fähigkeiten: Arbeitsethik, Zeitmanagement, Kritikkultur, kreativer Fluss, Visionen präsentieren und rhetorisch kommunizieren, vom Kleinen zum Großen denken 2. Portfolioaufbau / Motivationsschreiben + Ranking-Test (TU Wien) • Portfoliostrategie, die auf die Vision des Studenten und die akademischen Kriterien abgestimmt ist; projektbasiertes Arbeiten mit Feedback; sorgfältig zusammengestellte finale Portfolioseiten; Bildunterschriften und visuelles Storytelling; • TU Wien - spezifische Unterstützung einschließlich Skizzen für das Motivationsschreiben und Vorbereitung auf den Ranking-Test. 3. Interview & Juryeindruck • Wie man Wahlmöglichkeiten präsentiert: Storytelling (Problem → Idee → Lösung → Lernen). • Der Jury sind folgende Aspekte wichtig: Klarheit des Denkens, Transparenz der Prozesse, Neugier, Anpassungsfähigkeit, visuelle Kompetenz, Einstellung. • Bereiten Sie Antworten auf mögliche Fragen vor: Motivationen, Lieblingswerke, warum Architektur, was Sie aus einem Projekt gelernt haben, wie Sie Probleme lösen. 4. Extras (optional) • Stadtskizzen, Museumsbesuche, Architektur- und Designveranstaltungen, Fotowanderungen, Modellbau 5. Ressourcen • Empfohlene Bücher, Artikel, Fallstudien, Präsentationen, 2D- und 3D-Modelle, falls erforderlich.
Architektur · Zeichnen & skizzieren · Kunstgeschichte
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Kevin - Zürich, Schweiz41Fr
41FrStatistik, Data Analytics, Machine Learning und KI in der Schweiz – Professionelle Begleitung von der Theorie bis zur Praxis
Vertrauter Lehrer: Seit vielen Jahren begleite ich erfolgreich Schweizer Studierende in den Bereichen Statistik, Data Analytics, Machine Learning und künstliche Intelligenz. Ich habe dabei umfassende Erfahrung mit dem Einsatz von R als statistisches Programmierwerkzeug gesammelt und weiss genau, welche Anforderungen an Studierende in der Schweiz gestellt werden. Ich verfüge über zahlreiche Beispielprojekte, Datensätze und Prüfungsaufgaben und habe viele Studierende gezielt, nachhaltig und mit grossem Erfolg auf ihre Arbeiten und Prüfungen vorbereitet. Mein Fokus liegt darauf, komplexe statistische Verfahren, Algorithmen und Datenanalysen verständlich zu erklären, praxisnah zu demonstrieren und das Vertrauen in den sicheren Umgang mit Daten zu stärken. Mein Ziel ist nicht nur die Verbesserung der Noten, sondern langfristig die Entwicklung eines tiefen Verständnisses für datengetriebene Fragestellungen und moderner Technologien wie Machine Learning und KI, die im späteren Berufsleben entscheidend sind ► Wie unterrichte ich? ►Ich lege grossen Wert darauf, dass meine Studierenden statistische Konzepte, Data Analytics-Methoden sowie Machine Learning- und KI-Modelle wirklich verstehen und nicht nur mechanisch anwenden – so erzielen wir nachhaltigen Erfolg in Statistik, Datenanalyse und modernen Technologien. ►Mein Erfolg beruht auf meiner Fähigkeit, meinen Unterrichtsstil flexibel an die individuellen Bedürfnisse der Studierenden in Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI anzupassen, inklusive Themen wie Regressionsverfahren, logistischer Regression und anderen maschinellen Lernalgorithmen. ►Ich verwende praxisnahe, lebendige Beispiele aus Statistik, Data Science und KI, um abstrakte Konzepte wie Hypothesentests, Varianzanalyse, lineare und nichtlineare Modelle anschaulich zu erklären und tief im Gedächtnis zu verankern. ►Mit Geduld und Klarheit breche ich komplexe statistische Analysen, Machine-Learning-Modelle und Datenprozesse in ihre wesentlichen Bestandteile herunter, damit kein Studierender überfordert wird und ein stabiles Fundament in Statistik, Data Analytics und KI aufbauen kann. ►Ich bin überzeugt, dass eine vertrauensvolle Zusammenarbeit entscheidend ist, um Unsicherheiten in Statistik oder Data Science abzubauen und eine produktive Lernatmosphäre zu schaffen. ►Ich biete intensive Prüfungsvorbereitung und Projektbetreuung in Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI an, entwickle mit meinen Studierenden Strategien gegen Prüfungsangst und trainiere mit ihnen reale Datensätze und komplexe Algorithmen. ►Als erfahrener Online-Tutor für Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI nutze ich moderne Tools wie interaktive Whiteboards und Live-Coding-Sessions in R, um den Unterricht so effizient und praxisorientiert wie möglich zu gestalten. ►Standorte: Ich unterrichte Statistik, Data Analytics, Machine Learning und KI bei Ihnen zuhause, online oder nach Absprache – flexibel, professionell und genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten.
Statistik · Programmierung · Numerische analyse
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Joao Baptista - Schweiz46Fr
46FrPrivatlehrer (persönlich und online) in Philosophie, Geschichte, Sozialwissenschaften und Politikwissenschaft
Hallo! Ich bin Privatlehrerin (persönlich und online) in Philosophie, Geschichte, Sozialwissenschaften und Politikwissenschaft. Ich unterrichte seit 2014 und unterstütze ein breites Publikum (Sekundarstufe, Hochschulbildung, Forschung). Meine Lehrmethode ist aktiv: Flipped Classroom, sokratische Debatte, projektbasiertes Lernen, kriterienorientierte Bewertungen (Rubriken) und schnelles Feedback. Ich helfe den Schülern, ein fundiertes Problem zu formulieren, einen Plan zu strukturieren, schlüssig zu argumentieren und ihre Quellen korrekt zu zitieren. Ich arbeite mit digitalen Tools (Moodle, Teams/Zoom, Zotero, NVivo/ATLAS.ti, SPSS/R) und biete klare Unterstützung: Lernziele, Zeitplan, Bewertungskriterien. Die Sitzungen wechseln zwischen zusammenfassenden Beiträgen, angeleiteten Übungen und Diskussionsrunden. Ich lege Wert auf Neugier, intellektuelle Disziplin und akademische Ehrlichkeit (kein Ghostwriting, nur methodische Unterstützung). Fachgebiete: Ethik und politische Theorie, Ideengeschichte, Diskursanalyse, Methodik (qualitativ/quantitativ). Sprachen: fließend Französisch und Englisch; Deutsch (gelesen/gesprochen), Portugiesisch (gelesen); Latein/Altgriechisch (Lesen). Ich bin fürsorglich, aber anspruchsvoll: Ich setze klare Erwartungen, fördere Autonomie und stehe zwischen den Sitzungen für gezielte Fragen zur Verfügung. Wenn Sie eine strukturierte Betreuung suchen, die auf Klarheit, Methode und Freude am Lernen basiert, unterstütze ich Sie gerne.
Philosophie · Geschichte · Politikwissenschaft
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