Formel PLUS 10 Schülerbuch Mittelschule Bayern
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Formel PLUS 10 Schülerbuch Mittelschule Bayern

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Formel PLUS 10 Schülerbuch Mittelschule BayernIhre Formel fr den Erfolg! Mit der Reihe Formel PLUS Bayern unterrichten Sie exakt nach den Vorgaben und Intentionen des LehrplanPLUS. Das ist das Plus von Formel PLUS Jedes Grokapitel beginnt mit einem Eingangstest (Aufwrmrunde) , der das notwendige Vorwissen aktiviert. Die zu wiederholenden inhaltsbezogenen Kompetenzen werden benannt das schafft Ihnen und Ihren Schlerinnen und Schlern Transparenz und Klarheit, welche Grundlagen "sitzen" mssen. Die

Ihre Formel für den Erfolg! Mit der Reihe Formel PLUS - Bayern unterrichten Sie exakt nach den Vorgaben und Intentionen des LehrplanPLUS. Das ist das Plus von Formel PLUS Jedes Großkapitel beginnt mit einem Eingangstest (Aufwärmrunde) , der das notwendige Vorwissen aktiviert. Die zu wiederholenden inhaltsbezogenen Kompetenzen werden benannt - das schafft Ihnen und Ihren Schülerinnen und Schülern Transparenz und Klarheit, welche Grundlagen "sitzen" müssen. Die Aufgaben sind auf zwei verschiedenen Anforderungsniveaus gestellt - so können Sie schon bei der Aktivierung des Vorwissens auf die Heterogenität der Lerngruppe ein gehen, um anschließend geeignete Fördermaßnahmen ergreifen zu können. Aufgaben, Aufgaben, Aufgaben ... in gewohnt hoher Qualität: auf drei verschiedenen Anforderungsniveaus mit verstärkter Berücksichtigung der neuen Aufgabenkultur : offene Aufgaben, Handlungsorientierung, Aufgaben zum Verbalisieren und Argumentieren und Aufgaben aus der Lebenswelt der Schülerinnen und Schüler Zu den Zwischenrunden und Abschlussseiten finden sich Lösungen im Schulbuch. Das ermöglicht ein eigenständiges Arbeiten mit Selbstüberprüfung. In die Unterkapitel sind farbige Kästen integriert: mit Spielen, Knobeleien und Basteleien mit motivierenden Themen aus der Lebenswelt der Lernenden - für noch mehr Alltagsbezug und Handlungsorientierung mit expliziter Vermittlung wichtiger prozessbezogener Kompetenzen , Methoden und Strategien Zahlreiche Themenseiten bieten Lernumgebungen zu einem größeren Kontext aus dem Alltag der Schülerinnen und Schüler. Jedes Großkapitel enthält einen doppelseitigen Zwischentest , sodass Sie und Ihre Schülerinnen und Schüler wissen, wo sie stehen. jetzt noch ausführlicher und strukturierter Die zu wiederholenden inhaltsbezogenen Kompetenzen werden benannt. Die Aufgaben sind auf zwei verschiedenen Anforderungsniveaus gestellt. Die Lösungen stehen im Schulbuch. "Förder.Formel" Das Konzept für die gelungene Integration von Schülerinnen und Schülern mit erhöhtem Förderbedarf in den Jahrgangsstufen 5 und 6: - mehr einfache Übungsaufgaben im Schulbuch - weitere zahlreiche Übungsaufgaben im Arbeitsheft und im Förderheft passgenau auf das Schulbuch abgestimmt - interaktive Übungen in der Lernsoftware LIFT: erhältlich mit dem Förderheft - noch mehr hilfreiches Zusatzmaterial in click & teach

EAN: 9783661600147
Farbverschnitt: Generell werden die Bücher ohne Farbverschnitt geliefert, auch wenn die Abbildungen einen Farbverschnitt zeigen.
Erscheinungsjahr: 11.01.2023
Produktform: Kartoniert
Titel der Reihe: Formel PLUS - Bayern / Mathematik für Mittelschulen zum LehrplanPLUS##
Autoren: Röckl, Friedrich & Schmid, Silke & Wenzl, Laszlo & Ernst, Matthias & Ernst, Thomas & Götz, Sonja & Hartl, Bernhard & Hirn, Sebastian & Höchbauer, Wolfgang & Koch, Kevin
Redaktion: Haubner, Karl & Hilmer, Manfred
Seitenzahl/Blattzahl: 240
Keyword: Mathematik; Sekundarstufe I; Lehrwerk
Fachschema: Mathematik / Schulbuch~Bayern~Niederbayern~Oberbayern
Bildungsmedien Fächer: Mathematik, Algebra, Geometrie
Region: Bayern
Bildungszweck: Für die Hauptschule~für die Sekundarstufe I
Altersempfehlung / Lesealter: 23
Genaues Alter: HAS
Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Mathematik
Thema: Verstehen
Schulform: HAS, Hauptschule
Bundesländer: BY, Bayern
Text Sprache: ger
Verlag: Buchner, C.C. Verlag, C.C. Buchner Verlag GmbH & Co. KG
Länge: 265 mm
Breite: 199 mm
Höhe: 14 mm
Gewicht: 666 gr
Genre: Schule und Lernen
Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE)
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4.4 ★★★★★
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Product Reviews
O
Om S
Louisville, US
★★★★★ 4
Title: Really Good Book for Learning LLMs
Format: Paperback, Format: Paperback
I picked up this book after struggling with LLM implementation at work. Ken Huang explains things clearly without too much technical jargon. The book covers everything from data preparation to building AI agents. I especially liked the chapters on RAG and prompting techniques - they helped me improve my current projects. The code examples actually work, which is nice. Some parts are pretty advanced, so you need basic Python knowledge. I had to read a few chapters twice to fully get it. The fairness and bias detection section was eye-opening. Good practical advice throughout. Not just theory - real solutions you can use. Worth the money if you're serious about LLM development. Recommended for anyone building AI systems professionally.
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Reviewed in the United States on July 25, 2025
J
Jiewen Wang
Pawtucket, US
★★★★★ 5
a comprehensive guide at the intersection of generative AI and cybersecurity
Format: Kindle
This book blends deep theoretical foundations with practical frameworks and forward-looking strategies. From adversarial risk models to actionable guidance using OWASP Top 10 for LLMs and the NIST AI RMF, it offers both technical depth and operational clarity. What makes it stand out is its balance of academic rigor and real-world CISO insights, providing a holistic perspective on securing GenAI systems. While it leans enterprise-focused, the content remains accessible to security engineers, risk managers, and policy leaders alike. Generative AI Security is a timely and essential read for anyone working to deploy GenAI responsibly—building systems with both power and integrity in today’s fast-evolving threat landscape.
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Reviewed in the United States on July 2, 2025
N
Nader
Carnegie, US
★★★★★ 1
Light on substance and heavy on flaws
Format: Paperback
The book has a great list of topics, but fails to provide much substance any of them. Most of the provided code is just comments that avoid the actual crux of the issues being discussed. (e.g. #implement the logic to validate XYZ - while the whole point of this chapter is teach how the heck we validate XYZ!) Some parts are plain wrong, for example the part on Graph based RAG is fundamentally flawed as it assumes the text embedding and the graph embedding are in the same latent space. (This is one of many more examples). Seems like the book was rushed, and the author has limited hands on experience (if any). At least we know based on the amount of flaws that it was not written by an LLM
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Reviewed in the United States on December 31, 2025
N
noam barkay
Pawtucket, US
★★★★★ 5
Excellent book to truly understand LLM design patterns
Format: Paperback
I just finished reviewing Ken Huang's pocket book on LLM Design Patterns, and WOW what an amazing resource! This book is excellent if you want to truly understand how to create and enhance intelligent AI language models, all that in your pocket! Ken makes the difficult things seem surprisingly easy, and that's the real MAGIC. - How to prepare your data for training by making it extremely clean. Developing the brains: the practical aspects of training, optimizing, and maintaining your models. - Learn amazing prompting techniques (such as Chain-of-Thought and Tree-of-Thoughts) to improve your AI's reasoning and problem-solving abilities. Learn everything there is to know about RAGs so that your LLM can incorporate outside expertise. - It also delves into creating "agentic" AI that is capable of action and planning (not only simple plan and execute but also enhanced techniques like ReWoo!) Really, this feels like a useful toolkit, so Ken thank you for that resource Thanks, Idan Habler
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Reviewed in the United States on June 9, 2025
R
Ryan Meyer
Phoenix, US
★★★★★ 3
A Broad Overview, But Light on Modern Fine-Tuning
Format: Paperback
I'm currently really interested in fine-tuning LLMs and recently completed my first LoRA-based fine-tuning on a quantized model. I came to this book looking for more detail on fine-tuning. While it touches on the topic, I found the content didn’t quite align with the current state of the field in 2025. Techniques like LoRA, QLoRA, and PEFT weren’t really covered, and the material leaned more toward what I think are older or lower level approaches. That made it harder to connect with what I’m actually working on. That said, when I shifted to other chapters — like the sections on prompt engineering techniques such as Chain of Thought (CoT) and Tree of Thought (ToT) — I found more value. These sections were clearer, and I picked up a few practical insights, like using few-shot examples that walk through the CoT reasoning process. That’s not something I’ve tried before, and I can see how it might help smaller models that struggle with any type of reasoning tasks. Overall, the book feels more like a broad overview of all LLM concepts. For someone exploring many topics across the LLM ecosystem, it offers a wide-ranging introduction. But for readers like me who are actively trying to learn and apply techniques like fine-tuning and quantization, it may leave you wanting up-to-date guidance.
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Reviewed in the United States on August 10, 2025

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