Dipl- Ing Bassem Ben - Lehrkraft für Mathematik - Berlin
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Dipl- Ing Bassem Ben - Lehrkraft für Mathematik - Berlin

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Dipl- Ing Bassem Ben

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Softwaretechnik-Student gibt Informatik, KI, Machine Learning, Statistik, Mathematik-Nachhilfe in Berlin von Mittelstufe bis Oberstufe mit 15 Jahren Erfahrung

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Über Dipl- Ing Bassem Ben

Herzlich willkommen! Mein Name ist Ben, und ich unterrichte mit Leidenschaft die Themen Informatik, Mathematik, Python, Datenanalyse und Künstliche Intelligenz. Mein Ziel ist es, Sie nicht nur fachlich weiterzubringen, sondern Ihnen auch das Vertrauen und die Freude am Lernen zu vermitteln. Ich lege großen Wert darauf, komplexe Inhalte verständlich, praxisnah und motivierend zu vermitteln. Dabei kombiniere ich theoretisches Wissen mit echten Anwendungsbeispielen aus der Berufspraxis, sodass Sie die erlernten Fähigkeiten unmittelbar umsetzen können. Jede Unterrichtseinheit ist klar strukturiert, interaktiv gestaltet und auf das jeweilige Lernniveau abgestimmt. Als Lehrkraft ist mir wichtig, dass sich jede und jeder Einzelne ernst genommen fühlt. Ich fördere einen respektvollen und unterstützenden Lernraum, in dem Fragen ausdrücklich willkommen sind und Fehler als wertvolle Lernschritte gelten. Dank meiner langjährigen Erfahrung in der IT und der Erwachsenenbildung weiß ich, worauf es ankommt: Geduld, Klarheit und Begeisterung. Sie lernen mit einem Dozenten, der nicht nur Wissen teilt, sondern Sie auf Ihrem individuellen Weg begleitet und motiviert. Wenn Sie also Technologie wirklich verstehen wollen und sicher anwenden möchten, sind Sie bei mir in den besten Händen. Gemeinsam erreichen wir Ihre Lernziele – Schritt für Schritt, mit Struktur, Engagement und Freude am Erfolg.

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Über den Unterricht

  • Alle Niveaus
  • Deutsch

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Deutsch

Wie ich als Lehrer vorgehe und mein Wissen weitergebe 1. Unterrichtstechniken und -methoden Ich setze auf eine praxisorientierte, interaktive und adaptive Unterrichtsgestaltung. Mein Ziel ist es, Lernende nicht nur mit Wissen zu versorgen, sondern sie zum selbstständigen Denken und Anwenden zu befähigen. Zu meinen bevorzugten Methoden gehören: Learning by Doing: Kurze Theorieeinheiten, gefolgt von praktischen Übungen oder Live-Codings. Problem-Based Learning: Lernende lösen reale, praxisnahe Aufgaben, um ein tieferes Verständnis zu entwickeln. Individuelle Förderung: Ich nutze Feedbackrunden und gezielte Unterstützung, um auf unterschiedliche Lernstände einzugehen. Digitale Tools: Einsatz von interaktiven Plattformen (z. B. Jupyter Notebook, Miro, Kahoot, Mentimeter), um den Unterricht lebendig zu gestalten. 2. Typischer Ablauf einer Unterrichtsstunde Ein typischer Unterricht (z. B. in Informatik, Python oder Data Science) gliedert sich meist in folgende Phasen: Einstieg (ca. 10 Min.) – Aktivierung des Vorwissens, Vorstellung des Themas, Zieldefinition. Inputphase (ca. 20–30 Min.) – Vermittlung der Theorie mit Beispielen, Visualisierungen und Live-Demonstrationen. Übungsphase (ca. 30–60 Min.) – Anwendung des Gelernten durch Gruppenarbeiten oder eigenständige Programmieraufgaben. Feedback und Reflexion (ca. 10–15 Min.) – Gemeinsame Besprechung der Ergebnisse, offene Fragen, Ausblick auf die nächste Einheit. Je nach Gruppe und Thema variiert der Anteil von Theorie und Praxis, um Motivation und Lernerfolg zu maximieren. 3. Besonderheiten als Lehrkraft Ich übersetze komplexe Themen (z. B. Machine Learning, Big Data, Algorithmen) in einfach verständliche Beispiele. Ich verbinde Wissenschaft mit Praxis, indem ich reale Projekte, Datensätze oder Fallstudien einbeziehe. Ich fördere eine positive Lernatmosphäre, in der Fehler als Teil des Lernprozesses gesehen werden. Meine Lernenden schätzen meine Geduld, klare Struktur und Begeisterung für Technologie. Ich lege Wert auf Soft Skills wie Teamarbeit, Kommunikation und kritisches Denken.

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Preise

Tarif

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